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World File Search System模型结构
在不同早期疫情条件下最大化有限疫苗供应的影响：男男性行为人群中猴痘病毒传播的两城市模型分析
模型结构和参数化 我们的模型包括 6 种健康状态：易感、接种疫苗、暴露、感染、隔离和康复（图 1A）。每个城市进一步按性风险水平分层（高或低由性伴侣数量定义），以反映疫苗优先级 2 和观察到的 MPXV 感染风险差异。16 表 1 总结了默认模型参数。较高和较低水平性风险的定义概述在附录 1 中，可在 www.cmaj.ca/lookup/doi/10.1503/cmaj.221232/tab-related-content 上查阅。为了参数化模型，我们借鉴了之前对加拿大 GBMSM 性网络的分析 17,20 和当前疫情背景下新出现的 MPXV 流行病学数据。 22–24,26,31 我们校准了高风险人群中性伴侣的平均数量，以获得特定城市的 R 0，范围从 1 到 2。附录 1 提供了有关模型实施和参数化的更多详细信息。我们用高风险人群中的 10 个输入病例或种子病例初始化所有模拟，这些病例分布在 2 个城市，如分析小节所述，并按平均阶段持续时间按比例分布在暴露、传染和隔离阶段。
囊性纤维化的新治疗方法的有效性和价值
在过去十年中，美国食品药品监督管理局（FDA）批准了几种直接调节异常CFTR蛋白的新型药物。药物靶向特定类别的CFTR基因突变。FDA于2019年10月21日批准了Trikafta（Elexacaftor/ tezacaftor/ ivacaftor，tezacaftor/ ivacaftor，vertex Pharmaceuticals）的口服三重疗法，用于2019年10月21日，用于在12岁及以上的患者中治疗CF，年龄至少为1份F508DEL突变的患者。大约90％的CF患者存在此突变。其他3种FDA批准的调节疗法是Kalydeco（Ivacaftor），Orkambi（Lumacaftor/Ivacaftor）和Symdeko（Tezacaftor/Ivacaftor）。临床和经济综述研究所（ICER）进行了系统的文献综述和成本效益分析，以评估这些CFTR调节剂疗法的健康和经济成果。可以在ICER的网站上获得ICER系统文献搜索和协议的完整详细信息，以及经济评估的方法和模型结构。在这里，我们在2020年8月27日在加利福尼亚技术评估论坛的一次公开会议上与关键利益相关者介绍了我们的发现和政策讨论的重点。详细报告可用
多功能射频系统仿真平台。 v0.1概念描述、设计原理及开发
摘要（不超过 200 字）移动和灵活节点是未来网络中心战概念的关键特征。运行高效而强大的网络的重要因素是访问安全的通信通道、可靠的传感器信息以及动态更改分配给网络内不同节点的角色的可能性。基于微波的可重构多功能系统能够执行不同的功能，例如雷达、电子战、通信和导航/定位，将成为专用系统的经济高效的替代方案。如果考虑重量、体积、雷达截面、冷却等因素，优势就更大了，尤其是对于小型移动平台而言。在本报告中，从战术/操作角度以及技术和功能角度讨论了多功能系统的优缺点。还介绍了多功能前端系统概念的示例。多功能系统的仿真模型已开发出第一版。该工具在 Matlab 6 中实现，能够处理需要保持干扰和通信功能的测试场景。作为进一步开发的基础，已经编制了此类模拟器的一般设计原则。这些涵盖了模拟目标、模型结构和实施方面。本报告中描述的工作已获得战略研究核心的资助。
可减少用户校准负担的强大肌电模式识别方法：挑战和未来
肌电模式识别（MPR）已演变为一项广泛用于控制肌接口（MI）设备（如假肢和矫形机器人）的技术。当前的MIS不仅能够对假肢的多元自由控制，而且还具有消费电子产品的巨大潜力。但是，肌电信号的非平稳随机特征构成了挑战，从而在诸如电极移动和切换新用户之类的实际情况下导致性能退化。常规误差通常需要细致的校准，对用户造成重大负担。为解决校准过程中用户挫败感，研究人员致力于确定减轻这种负担的MPR方法。本文将基于数据分布变化和基于动态数据类别的校准负担负担的常见场景分类。然后进一步研究并总结了用于减轻用户校准负担的流行强大的MPR算法。我们将这些算法分为基于数据操纵，特征操纵和模型结构。并描述了每种方法适用的情况以及校准所需的条件。最后，本次审查以强大的MPR以及其余的挑战和未来的机会的优势结束。
通过遗传编程解释人工智能
摘要 — 可解释的人工智能在近十年中引起了极大兴趣，因为它在自动驾驶汽车、法律和医疗保健等关键应用领域中具有重要意义。遗传编程是一种强大的机器学习进化算法。与神经网络等其他标准机器学习模型相比，由 GP 进化而来的模型由于其模型结构具有符号组件而往往更易于解释。然而，直到最近，随着可解释的人工智能的流行，遗传编程才明确考虑可解释性。本文全面回顾了遗传编程研究，遗传编程可以潜在地显式和隐式地提高模型的可解释性。我们将现有的与通过遗传编程实现可解释人工智能相关的研究分为两类。第一类考虑内在的可解释性，旨在通过遗传编程直接进化出更可解释（和有效）的模型。第二类侧重于事后可解释性，即使用遗传编程来解释其他黑盒机器学习模型，或用线性模型等更简单的模型来解释遗传编程演化出的模型。这项全面的调查展示了遗传编程在提高机器学习模型的可解释性以及平衡模型准确性和可解释性之间的复杂权衡方面的巨大潜力。
BRAINGPT：一个受大脑启发的基于 SNN 的大型
基于人工神经网络 (ANN) 的大型语言模型 (LLM) 表现出色，但在计算效率和生物可解释性方面面临挑战。我们提出了 BrainGPT，这是一种基于测试时间训练 (TTT) 框架并受到脉冲神经网络 (SNN) 和神经生物学原理启发的新型 LLM 架构。我们的方法采用双模型结构，模拟人脑中观察到的分层语言处理，并利用具有自适应阈值的专门积分和激发神经元模型。通过多阶段训练策略，包括量化感知预训练、ANN 到 SNN 的转换和受生物启发的无监督学习，我们实现了从 ANN 到 SNN 的数学证明的无损转换，保留了 100% 的原始 ANN 模型的性能。此外，受生物启发的无监督学习优化了维持 100% ANN 性能所需的最大时间步骤。与原始 TTT 模型相比，BrainGPT 的能源效率提高了 33.4%，训练收敛速度提高了 66.7%。这项工作推动了节能且可生物解释的大型语言模型的开发，这些模型的性能可与最先进的基于 ANN 的模型相媲美，同时显著改进了 TTT 框架。
彻底改变了五个以上的药物发现和设计...
Abstract In the year 1971, the world's biggest structural biology collaboration name — The Research Collaboratory for Structural Bioinformatics (RCSB), was formed to gather all the structural biologists at a single platform and then extended out to be the world's most extensive structural data repository named RCSB-Protein Data Bank (PDB) (https://www.rcsb.org/) that has provided the服务已有50多年的历史，并继续为结构数据的发现和存储库提供遗产。RCSB已从合作网络发展为一个成熟的数据库和工具，其中包括大量蛋白质结构，含核酸酸的结构，模型结构和AlphaFold结构，最好的是，它每天都在随着工具和视觉体验的计算进步而扩展。在这篇评论文章中，我们讨论了RCSB如何成为一个成功的协作网络，其在每十年的扩展以及它如何帮助开创性的研究。还讨论了正在帮助研究人员，每年的数据沉积，验证，处理和建议的PDB工具，这些工具还可以帮助开发人员在未来几年的改善。本评论将帮助未来的研究人员了解RCSB及其在每十年的完整历史，以及如何在各个科学领域开发各种未来的协作网络，并通过将RCSB作为案例研究来成功。
基于供应链运营参考 (SCOR) 模型的赞比亚航空业飞机零部件供应链管理
本研究阐明了赞比亚航空业在飞机零件供应链管理 (SCM) 中面临的挑战。这项研究是在赞比亚卢萨卡进行的。研究发现，SCM 面临的一些挑战是由于交货时间不可靠、买家和供应商之间不遵守服务水平协议以及行业中缺乏本地参与者等等。样本量是有目的地从赞比亚航空业中选取的。数据从来自航空业公共和私人机构的一百名受访者那里收集，然后使用描述性统计数据进行分析。根据研究结果，得出结论，可以采用供应链运营参考 (SCOR) 模型来消除零件采购和交付的延迟，并解决该国航空业发现的许多其他挑战。可以使用该模型的五项管理实践（计划、来源、制造、交付和退货）来解决这些问题。该模型结构还提供了四个主要组成部分（人员、实践、流程和绩效）来评估任何给定情况的状态。这些要素确保产品供应链的顺畅，因为它们包括需求管理、库存管理和货运管理等。该研究建议需要采用企业资源规划进行供应商-供应商管理，并需要遵守服务水平协议。此外，它强调需要使用供应链技术来提高 SCM 功能的效率以降低成本。关键词
科学事实说明的状态
预测不确定性的来源所有预测本质上是对天气，气候和水的这种不确定性的有效沟通，使用户的决定受益。由于数值模型被广泛用于天气预报和水文预测，因此受到了两个主要不确定性来源的影响。由于观察不完善的观察结果以及在预测开始时准备网格输入数据时引入的错误，预测不确定性的第一个来源来自“初始条件”。第二个是由于“模型结构”造成的，是由于模型如何在模拟过程中近似大气，海洋和水文演化而引起的。尽管NOAA通过改进的观察结果（包括最新的NOAA卫星套件以及改进的数据同化和数值建模技术）来减少预测不确定性，但仍然存在一些预测的不确定性，因为即使是模型估算的小错误也会随着预测的增加而增加。此外，对未来国家的预测会受到现实世界建模的不确定性的影响。为了解决这个问题，NOAA考虑了许多模型模拟，称为合奏，并使用统计技术来表征不确定性并提高预测准确性和可靠性。NOAA如何通信预测不确定性确定性或单一值预测（例如温度将为75度），更易于传达，但不包括与预测不确定性有关的信息。
医疗保健利益相关者需要了解什么
本综述旨在明确开发人工智能 (AI) 医疗器械 (MD)（基于 AI 的 MD）所必需的不同概念，并阐明算法性能、可解释性和可解释性如何成为关键资产。首先，进行了文献综述，以确定现有指南中对基于 AI 的 MD 进行卫生技术评估所需的关键标准。然后，我们分析了文献综述后选定的不同标准的现有评估方法。范围界定审查显示，卫生技术评估机构强调了不同的标准，其中 3 个重要标准可增强对基于 AI 的 MD 的信心：性能、可解释性和可解释性。我们根据模型结构和可用数据就如何以及何时评估性能提出了建议。此外，如果可解释性和可解释性难以在数学上定义，我们将描述支持其评估的现有方法。我们还提供了决策支持流程图，以确定开发和评估基于 AI 的 MD 的预期监管要求。可解释性和可解释性技术在卫生技术评估机构中的重要性日益增加，以使利益相关者对基于人工智能的医学博士做出的决策承担更多责任。根据卫生技术评估指南确定了基于人工智能的医学博士的 3 个主要评估标准，这促使我们提出了一套工具和方法，以帮助理解机器学习算法的工作原理和原因以及它们的预测。