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品牌：使用深网模型进行闭环实验的平台
抽象的人工神经网络（ANN）是用于建模和解码神经活动的最先进工具，但是将它们部署在具有严格的正时限制的闭环实验中，因为它们在现有的实时框架中的支持有限，因此具有挑战性。研究人员需要一个平台，该平台完全支持高级语言的运行ANN（例如Python和Julia），同时维持对低延迟数据获取和处理至关重要的语言的支持（例如C和C ++）。为了满足这些需求，我们介绍了实时异步神经解码（品牌）的后端。品牌包括Linux过程，称为节点，它们通过数据流在图中相互通信。其异步设计允许在可能在不同时间范围内运行的数据流并行执行，并可以在不同的时间范围内并行执行分析。品牌使用REDIS在节点之间发送数据，该节点可以实现快速的过程间通信并支持54种不同的编程语言。因此，开发人员可以轻松地将现有的ANN模型部署在品牌中，并具有最小的实施变化。在我们的测试中，在发送大量数据时，品牌在过程之间达到了<600微秒的潜伏期（在1毫秒块中的1024个频道30 kHz神经数据）。品牌运行一个带有复发性神经网络（RNN）解码器的大脑计算机界面，从神经数据输入到解码器预测，延迟的延迟少于8毫秒。该系统还支持使用动态系统（例如潜在因子分析）进行复杂的潜在变量模型的实时推断。在系统的真实展示中，Braingate2临床试验中的参与者T11执行了标准的光标控制任务，其中30 kHz信号处理，RNN解码，任务控制和图形均在品牌中执行。通过提供一个快速，模块化和语言敏捷的框架，品牌降低了将神经科学和机器学习中最新工具集成到闭环实验中的障碍。
![第一个用于设计深网和DLSTUDIO的火炬介绍[0.4英寸] Avinash Kak Purdue University [0.1in]](/simg/3/357f0a8972ed7f16d6f5752185084fc8c126d345.webp)
第一个用于设计深网和DLSTUDIO的火炬介绍[0.4英寸] Avinash Kak Purdue University [0.1in]
对抗性学习类通过训练生成器 - 分歧仪对进行数据建模，其中生成器的作业是输出看起来像培训数据集中的数据示例，而歧视器的作业是尽力不信任生成器的输出。另一方面，GenerativeDiffusion类通过将训练图像逐渐弥补，直到被散布的Markov过渡来进行数据建模，直到它变成纯粹的噪声。此过程称为正向过程，与反向过程相互作用，该过程以纯粹的各向同性高斯噪声开头，然后逐渐降解以恢复训练图像。DeNoiser的可学习参数成为您正在寻找的概率数据模型。
使用深网幻觉添加一个糖苷水解酶活性位点，将糖苷水解酶活性位点掺入新的蛋白质支架中
摘要：酶是许多工业应用必不可少的生物催化剂，但稳定性，选择性和受限的底物识别当前的使用限制。尽管酶工程在克服这些局限性方面的重要性，但通常会受到从天然来源衍生的酶的复杂建筑的挑战。计算方法的最新进展已使具有特定功能位点的简化支架的从头设计。这样的脚手架可能是酶工程平台的有利优势。在这里，我们提出了一种从从GH101酶家族的乙酰基乳糖苷酶活性位点（GH101酶家族的糖苷水解酶）的简化支架的从头设计的策略。使用Trrosetta幻觉，基于深度学习的结构预测的迭代循环以及蛋白质序列设计，我们设计了具有290个氨基酸的蛋白质，同时将分子量纳入了290个氨基酸，同时将分子量减少100 kDa，而不是初始的内膜α-N-N-N-N-N-N-N-N-N-N-N-N-N-N-N-N-N-N-N-N-N-N-N-N-N-N-乙酰乙酰基质抗乳酸化酶。在11种测试设计中，有6个表示为可溶性单体，与天然酶相比显示出相似或增加的恒温性。尽管缺乏可检测到的酶促活性，但代表性设计的实验确定的晶体结构以1.0Å的根平方偏差密切匹配设计，其催化性最重要的侧链在2.0Å之内。结果突出了脚手架幻觉在设计蛋白质中的潜力，该蛋白可能是后续酶工程的基础。关键字：从头设计，酶设计，糖苷水解酶，深网幻觉■简介
