XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System模拟目标
计算机模拟目标捕鱼的最新进展 - ARPI
摘要：计算机靶标搜寻旨在识别查询分子的可能蛋白质靶标，这是一种新兴的药物发现方法，应用范围广泛。这种方法可以阐明靶标未知的化合物的作用机制和生物活性。此外，靶标搜寻还可用于识别候选药物的脱靶，从而识别和预防其可能的不良反应。出于这些原因，靶标搜寻日益成为多药理学、药物再利用和识别新药物靶标的关键方法。由于单个小分子可能与不同的蛋白质靶标发生大量相互作用，实验性靶标搜寻可能耗时长且难以实施，而计算机方法可以更快、更便宜、对特定蛋白质结构更有效，因此更容易使用。此外，将其与对接和虚拟筛选研究结合使用的可能性，以及最近开发的越来越多的基于网络的工具，使目标钓鱼成为一种更具吸引力的药物发现方法。特别值得强调的是，机器学习在这一领域的应用日益广泛，既是主要的目标钓鱼方法，也是对已应用策略的进一步发展。本综述报告了近年来开发和应用的主要计算机目标钓鱼策略，这些策略既属于基于配体的方法，也属于基于受体的方法，特别关注科学界可以免费访问的用于进行目标钓鱼研究的不同网络工具。
SONCAT – 声纳校准和训练系统
概述 声纳校准和训练系统 (SONCAT™) 是用于测试海上声纳的真实模拟目标系统。该系统由两个主要部分组成： 1. GPS 定位、电池供电的浮标，包含所有必要的电子设备，用于接收、延迟和重新发送 3kHz – 60kHz 频段的声纳脉冲，从而模拟声纳目标。 2. 基于 PC、GPS 定位的 SONCAT 控制站 (SCS)，用于控制、显示浮标参数和记录操作。两个单元使用无线电链路进行通信。浮标接收声纳脉冲，将其存储在本地内存中，并在操作员选择的延时后以多普勒频移和选定的目标强度重新发送。还可以结合雷达反射器回波和浮标的 GPS 位置来检查船舶雷达的距离和方位
SONCAT – 声纳校准和训练系统
声纳校准和训练系统 (SONCAT™) 是一个真正的模拟目标系统，用于海上声纳测试和声纳操作员训练。SONCAT™ 是一个完善的系统，已被各海军和校准站点使用了 20 多年。其中最突出的用户是北约 FORACS 站点，他们负责确保成员国的船只具有校准的声纳系统。该系统的主要部分是一个坚固而紧凑的浮标，便于操作和快速部署和回收。这使得操作 SONCAT™ 系统所需的时间和资源最少，从而能够频繁操作该系统以确保战斗准备就绪。SONCAT™ 系统是过去几年进行几次重大升级的结果。现在，我们提供一款完全重建的产品，以我们内部开发的 SONAR3™ 作为系统的核心，提供最先进的电子设备、硬件和软件。它的众多新功能包括全数字信号处理、增强的滤波器设置以及更快、更详细的水听器采样。此次升级使 SONCAT™ 成为一个更加准确和逼真的系统。从 2021 年中期开始发货的型号还包含多项升级和用户改进，重点关注用户友好性。
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。
计算机分子靶点预测揭示甲苯咪唑是一种有效的 MAPK14 抑制剂
法国马赛 ‡ 目前地址：艾克斯马赛大学，CNRS UMR 7257，生物大分子结构与功能，163 avenue de Luminy，13288，马赛，法国。# 通信地址：eddy.pasquier@inserm.fr 分类 大分类：生物科学 小分类：药理学 关键词 癌症；药物靶标预测；胶质母细胞瘤；多药理学；甲苯咪唑；MAPK14 作者贡献 EP 构思了这项研究，分析了数据并撰写了手稿。JAB 进行了大部分实验，分析了数据并起草了部分手稿。KC 纯化了 MAPK14 蛋白并与 SB 一起进行了 TSA 和 ITC 实验。MLG 进行了转录组分析，LH 进行了分子建模工作。他们都撰写了部分手稿。 MF 进行了 ABL1 和 PT 的 TSA 实验，而 FD 进行了 nanoDSF 实验。YC 和 XM 参与了数据分析和手稿准备。PB 进行了计算机模拟目标预测。所有作者都阅读了手稿并提出了改进意见。此 PDF 文件包括：正文 图 1 至 7 表 1 和 2 补充图 1 至 4 补充表 1 和 2
使用经颅磁刺激在枕叶上诱发侧向光幻视以导航虚拟环境
涉及大脑视觉区域的电刺激会产生被称为光幻视的人造光感知。这些视觉感知在先前涉及皮层内微模拟 (ICMS) 的研究中得到了广泛的研究，并成为开发盲人视觉假体的基础。尽管已经取得了进展，但在实施功能性 ICMS 进行视觉康复方面仍然存在许多挑战。对主枕叶进行经颅磁刺激 (TMS) 提供了一种非侵入性产生光幻视的替代方法。盲人面临的一个主要挑战是导航。在科学界，评估视觉假体辅助导航能力的方法一直被忽视。在本研究中，我们调查了唤起侧向光幻视以在计算机模拟的虚拟环境中导航的有效性。更重要的是，我们展示了虚拟环境和视觉假体的开发如何相互关联，使患者和研究人员都受益。使用两个 TMS 设备，将一对 40 毫米的 8 字形线圈放置在每个枕半球上，从而产生单侧光幻视感知。参与者的任务是使用外围设备根据存在光幻视的视觉半场进行一系列左转和右转。如果参与者能够准确地感知所有十个光幻视，则模拟目标能够前进并完全退出虚拟环境。我们的研究结果表明，参与者可以解释单侧光幻视，同时强调基于计算机的虚拟环境的集成以评估视觉假体在导航过程中的能力。
在一项针对主要感染 Omicron 且无糖尿病或糖尿病前期症状的成年人的模拟目标试验中，二甲双胍降低了 6 个月内长期感染 COVID 或死亡的风险，使用国家 COVID 队列协作 (N3C) 数据库进行新用户、活跃比较器分析
记录的 SARS-CoV-2 6 天内开具处方（初步分析），1 天和 14 天内开具处方的二次分析 年龄 > 18 岁 无二甲双胍或对照处方 <= 12 个月 无最低体重指数 首次记录的 SARS-CoV-2 感染
在真实静态和动态的人类机器人互动场景
基于语音的解决方案的使用是在人类机器人互动（HRI）中进行交流的一种吸引人的替代方法。在这一领域的一个重要挑战是处理遥远的语音，这通常是嘈杂的，并且受回响和随时间变化的声通道的影响。重要的是研究有效的语音解决方案，尤其是在机器人和用户移动的动态环境中，改变说话者和麦克风之间的距离和方向。本文在语音情感识别（SER）的背景下解决了这个问题，这是了解消息的意图和用户的潜在心理状态的重要任务。我们提出了一个带有PR2机器人的新颖设置，该设置同时记录了目标语音和环境噪声。我们的研究不仅在这种动态的机器人用户设置中分析了距离语音的有害效果，以识别语音情绪识别，而且还提供了减轻其效果的措施。我们评估使用两个波束形成方案的使用在空间上使用延迟和-AM（D＆S）或最小差异无失真响应（MVDR）过滤语音信号。我们考虑在受控情况下记录的原始培训演讲，并考虑处理训练语言以模拟目标声学环境的情况。我们考虑机器人正在移动的情况（动态情况）而不是移动（静态情况）。为了进行语音情感识别，我们使用梯形网络策略实现的手工制作的功能探索两个最先进的分类器，并通过WAV2VEC 2.0功能表示实现的学习功能。MVDR导致高于基本D＆S方法高的信噪比。然而，两种方法都使用使用原始MSP播客训练语言训练的梯子网络提供了非常相似的平均一致性相关系数（CCC）的改进，而HRI子集则相当于116％。对于基于WAV2VEC 2.0的模型，只有D＆S才能改善。令人惊讶的是，静态和动态HRI测试子集导致了相似的平均一致性相关系数。最后，模拟训练数据集中的声学环境提供了最高的平均一致性相关系数得分，其HRI子集的分别比原始训练/测试说法与梯子网络和WAV2VEC 2.0相比仅低29％和22％。
向风湿病学家学习什么？
1 Cron, RQ 和 Chatham, WW《风湿病学家在 Covid-19 中的作用》。《风湿病学杂志》。2020 年。47 (5) 639-642。2 Misra DP、Agarwal V、Gasparyan AY、Zimba O。风湿病学家对冠状病毒病 19 (COVID-19) 和潜在治疗靶点的看法 [2020 年 4 月 10 日提前在线发表]。《临床风湿病学》。2020；1 - 8。3 Hoffmann M、Kleine-Weber H、Schroeder S 等人。SARS-CoV-2 细胞进入依赖于 ACE2 和 TMPRSS2，并被临床验证的蛋白酶抑制剂阻断。《细胞》。2020；181(2):271 - 280.e8。 4 Mahevas, M. 等人 (2020)。没有证据表明羟氯喹对需要氧气的 COVID-19 感染住院患者有临床疗效：使用常规收集的数据模拟目标试验的研究结果。medRxiv。5 Huang C、Wang Y、Li X 等人。中国武汉 2019 年新型冠状病毒感染患者的临床特征。柳叶刀。2020；395（10223）：497 ‐ 506。6 Williamson, B.、Feldmann, F.、Schwarz, B.、Meade-White, K.、Porter, D.、Schulz, J.、...... 和 Okumura, A. (2020)。瑞德西韦对感染 SARS-CoV-2 的恒河猴的临床益处。BioRxiv。 7 Chen, Z., Hu, J., Zhang, Z., Jiang, S., Han, S., Yan, D., ... & Zhang, Z. (2020). 羟氯喹对 COVID-19 患者的疗效：一项随机临床试验的结果。MedRxiv。8 Cantini F、Niccoli L、Matarrese D、Nicastri E、Stobbione P、Goletti D。巴瑞替尼治疗 COVID-19：安全性和临床影响的初步研究。J Infect。2020；S0163-4453(20)30228-0。9 Xu, X.、Han, M.、Li, T.、Sun, W.、Wang, D.、Fu, B., ... & Zhang, X. (2020). 托珠单抗对重症 COVID-19 患者的有效治疗。ChinaXiv，202003 (00026)，V1。 10 Monti S, Balduzzi S, Delvino P, Bellis E, Quadrelli VS, Montecucco C. 接受免疫抑制靶向疗法治疗的一系列慢性关节炎患者的 COVID-19 临床病程。Ann Rheum Dis. 2020;79(5):667 ‐ 668。