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国金证券-医药健康行业研究：技术升级赋能行业应用，AI+医药健康发展有望提速-230505.pdf
DeepMind 团队于2020 年12 月发布的一种人工智能蛋白质结构预测算法AlphaFold2，被 认为具有人工智能领域里程碑性意义，解决了生物学界长达50 年的蛋白质空间结构预测 难题，改变了此前几乎只能使用X 射线晶体学和冷冻电子显微镜等实验技术确定蛋白质结 构的现状。它的原理基于最先进的深度学习算法以及进化中蛋白质结构的守恒。它使用了 大量的蛋白质序列和结构数据进行训练（如MGnify 和UniRef90 数据库、 BFD 数据库）， 并 使用了一个新的深度神经网络构架，该网络被训练为通过利用同源蛋白质和多序列比 对的信息从氨基酸序列生成蛋白质结构。 DeepMind 公司与欧洲生物信息研究所（EMBL-EBI） 的合作团队已经使用AlphaFold2 成功预测出超过100 万个物种的2.14 亿个蛋白质结构， 几乎涵盖了地球上所有已知蛋白质。这一成果标志着AlphaFold2 在结构生物学领域的突 破，因为这些预测结果中有大约35%的结构具有高精度，达到了实验手段获取的结构精度， 而大约80%的结构可靠性足以用于多项后续分析。这将有助于深入理解蛋白质的结构和功 能，为生命科学领域的研究提供更多的线索和解决方案。 AlphaFold2 应用范围广泛，未来 可能被应用于结构生物学、药物发现、蛋白质设计、靶点预测、蛋白质功能预测、蛋白质 -蛋白质相互作用、生物学作用机制等。
特刊 - 膜
二维（2D）材料长期以来一直是材料科学的焦点，这是由于其高度可调的化学结构，均匀的孔径分布和内在的传输途径。在过去的二十年中，突破性的2D材料的出现，包括石墨烯，过渡金属二分法（TMDC），分层双氢氧化物（LDHS），金属氮化物/碳化物（MXENES），金属 - 有机框架（MOFS）和远处的有机框架（MXENES），以及赖以生成的框架（MOFS），以及赖因构架（COFS），并列出了赖因（COFS），并将其延伸 - 本期特刊旨在探索和最大化2D材料在气体捕获和分离中的潜力，以理论和基于模拟的进步进行桥接实验演示。通过促进一种系统的方法来采用2D材料来进行高效，低能的膜工艺，我们希望为其工业实施和未来创新建立全面的基础。
以色列和犹太社会和经济
希伯来圣经的历史书籍描述了一个时间顺序的时期，该时期跨越了许多世纪，从征服迦南到定居点，君主制，分裂，流放和返回。尽管历史书籍主要致力于神学界面，但描绘和说明历史的任务是必需在社会和经济上花园的某些假设，而这些假设在很大程度上尚未说明。本文始于对古代经济的主要理论方法的回顾，以更好地构架分析并作为方法论控制。这些理论随后导致了重建社会和经济的主要来源的性质：圣经的文本，统一的文本和考古学。ES的主体说，从约书亚（Joshua）到埃丝特（Esther）的历史书籍中的年表。当然，描述既不干净也不简单，因为将圣经书籍分配给其所谓的历史时期，因为这些文本是复合的集合，受到编辑和意识形态偏见的影响。同时，这些圣经书籍仍可能会重新阐明某些历史现实，尤其是因为社会和经济体系
科罗拉多州AI影响工作组
[草稿2025年1月30日]通过举行许多会议，在该会议中，工作队与许多利益相关者互动，工作队听到了担忧，并收到了有关SB 24-205中各种规定的拟议修订。这些导致了工作队成员之间的讨论，这些成员确定了许多潜在领域，可以澄清，完善和以其他方式改进法律。这些讨论表明，尽管利益相关者之间的某些问题存在明显差异，尤其是在行业群体和公共利益集团的代表之间，但也有许多问题，可以实现共识或相互可接受的妥协。工作队建议，政策制定者和利益相关者之间的讨论在未来几周和几个月内继续进行，以在可能的变更上达成共识并达成协议。，工作队希望这种持续的参与不仅会导致同意和妥协的问题，而且在一些最有争议的问题上达成共识。为了帮助构架未来的讨论，本文档组的其余部分将修订分为四类：
科罗拉多州AI影响工作组
[草稿2025年1月30日]通过举行许多会议，在该会议中，工作队与许多利益相关者互动，工作队听到了担忧，并收到了有关SB 24-205中各种规定的拟议修订。这些导致了工作队成员之间的讨论，这些成员确定了许多潜在领域，可以澄清，完善和以其他方式改进法律。这些讨论表明，尽管利益相关者之间的某些问题存在明显差异，尤其是在行业群体和公共利益集团的代表之间，但也有许多问题，可以实现共识或相互可接受的妥协。工作队建议，政策制定者和利益相关者之间的讨论在未来几周和几个月内继续进行，以在可能的变更上达成共识并达成协议。，工作队希望这种持续的参与不仅会导致同意和妥协的问题，而且在一些最有争议的问题上达成共识。为了帮助构架未来的讨论，本文档组的其余部分将修订分为四类：
抗病毒研究
疱疹是一种具有传染性的终身感染，持续的发病率和流行率持续很高，在全球范围内引起了严重的疾病。当前的疗法对主动HSV感染具有功效，但对神经元中的潜在病毒储存剂没有影响。因此，尽管治疗了疾病，但疾病仍来自潜伏期，并且感染潜力仍未受到患者的影响。 在这里，使用两种经典疱疹在体内潜伏/重新激活动物模型中使用两种经典疱疹的慢性神经元HSV感染的解旋酶 - 酶抑制剂（HPI）IM-250的功效（阴道内豚鼠HSV-2感染模型和Ocular HSV-1感染模型）的功效。 在潜伏期沉默中，对感染的动物进行了4-7个循环的感染动物，随后分析了长达6个月的复发。 与常见的经验相反，我们的研究表明，潜在储层确实可以通过抗病毒疗法来改变潜在病毒储存剂，从而可以通过先前的IM-250治疗可显着降低重新激活频率。 我们提供的证据表明，HSV潜伏期期间的抗病毒治疗可以减少潜在储层的未来重新激活，支持抗病毒领域的概念转变，并重新构架潜在神经元HSV感染的治疗方案。因此，尽管治疗了疾病，但疾病仍来自潜伏期，并且感染潜力仍未受到患者的影响。在这里，使用两种经典疱疹在体内潜伏/重新激活动物模型中使用两种经典疱疹的慢性神经元HSV感染的解旋酶 - 酶抑制剂（HPI）IM-250的功效（阴道内豚鼠HSV-2感染模型和Ocular HSV-1感染模型）的功效。在潜伏期沉默中，对感染的动物进行了4-7个循环的感染动物，随后分析了长达6个月的复发。与常见的经验相反，我们的研究表明，潜在储层确实可以通过抗病毒疗法来改变潜在病毒储存剂，从而可以通过先前的IM-250治疗可显着降低重新激活频率。我们提供的证据表明，HSV潜伏期期间的抗病毒治疗可以减少潜在储层的未来重新激活，支持抗病毒领域的概念转变，并重新构架潜在神经元HSV感染的治疗方案。
毛利人算法主权：创意，原理和使用
随着新西兰Aotearoa中数据技术和算法的出现，用于决策和支持，需要框架来指导我们如何最大限度地提高这些技术创造的机会并最大程度地减少它们可能施加的风险。对于使用MāOri数据的算法，由于数据固有的系统偏见以及算法开发的过程中固有的系统偏见，因此需要额外的考虑。算法可以作为数据的特殊用途进行构架，因此可以扩展当前存在的数据框架以包括算法。māori数据主权原则是众所周知的，研究人员和政府机构使用了在文化上适当使用Māori数据。扩展这些原则以符合算法的背景，并重新研究基本子主题，以解决与负责任算法有关的问题，从Māori角度来看，导致了Māori算法的主权原则。我们定义了这一想法，介绍了最新的原则和子原则，并突出了算法开发过程中偏见检测和最小化的策略。
奖励几乎是足够的
几个世纪以来，人类一直试图了解智力及其相关的机制，这些机制推动了我们的思维方式。有些人假设有不同类型的能力需要不同的信号或目标，包括学习，感知，社会智力，概括和模仿，但其他人则建议通过反复试验和错误学习以最大程度地提高奖励，这可以帮助发展包含所有这些能力的能力。在本文中，我们认为，尽管最大化奖励是发展各种能力范围的核心，但我们必须重新构架这些奖励的方式和制定这些奖励的方式，因为在增强学习中使用奖励的常规方法可能是令人难以置信的，并且在各种环境中都表现不佳，包括稀疏环境和嘈杂的奖励条件。我们建议需要对这些奖励进行改革，以纳入i）不确定性的不同概念，ii）人类偏好，iii）嵌套或混合的组成，iv）非平稳性，并说明v）无需奖励的情况。我们建议这样做可以使更强大的强化学习者成为迈向人工通用情报的一步。
战略计划
我们的大部分背景都受到公会学校与之共同参与的表演艺术行业的启示，主要是戏剧和戏剧，音乐，歌剧，现场活动和数字制作 - 以及我们参与其中的高等教育领域。这两个领域都在全国各地都面临着类似的挑战和机遇。这些包括最近的经济不稳定，以及对我们的业务模式进行重新构架的伴随要求。它们部分与社会正义领域的社会文化发展的加速有关，并认识到需要提高个人和群体的公平性。它们包括近期技术发展的指数率（例如在人工智能，扩展现实和媒体传播领域） - 所有这些都将改变产生，呈现和消费表演艺术的方式。，他们必然需要适应学生和公民的不断变化的形象，以及他们的转移假设，需求和期望。这与现在和将来的学生和校友的就业轨迹有关系。在Guildhall学校，我们旨在为毕业生提供毕业生，自适应，艺术上的灵活性，技术灵活，并准备从事一生的学习时间。
多通道人机交互信息融合的智能方法
结构在运行时可以做到即使某一个模态信息缺失整个网络也能取得不错的效果 , 在多通道情感识别、 语义理解、目标学习等领域取得很好的效果 .尽管如此 , 这类网络相对于任务来说还是相对 “ 具体 ”, 如 果要换一个任务 , 用户就需要修改网络结构包括重新调整参数 , 这使得深度神经网络结构的设计是一 个耗时耗力的过程 .因此研究者们希望一个混合的神经网络结构可以同时胜任多个任务 , 以减少其在 结构设计和训练方面的工作量 .鉴于此 , 研究者开始致力于首先采用大数据联合训练构建出多通道联 合特征分享层 , 然后在识别阶段可以同时进行多任务处理的深度多模态融合结构 .如 Google 的学者 尝试建议一个统一的深度学习模型来自适应地适配解决不同领域、不同数据模态下的多个不同类型 的任务 , 且在特定任务上的性能没有明显损失的模型 [71] .该模型构架请见文献 [71] 的图 2, 由处理输 入的编码器、编码输入与输出混合的混合器、混合输出的解码器 3 个部分构成 , 文献 [71] 的图 3 给 出了这 3 个部分的详细描述 .每一个部分的主体结构类似 , 均包含多个卷积层、注意力机制和稀疏门 控专家混合层 .其中 , 不同模块中的卷积层的作用是发现局部模式 , 然后将它泛化到整个空间 ; 注意力 模块和传统的注意力机制的主要区别是定时信号 , 定时信号的加入能让基于内容的注意力基于所处的 位置来进行归纳和集中 ; 最后的稀疏阵列混合专家层 , 由前馈神经网络 ( 专家 ) 和可训练的门控网络组 成 , 其选择稀疏专家组合处理和鉴别每个输入 .