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使用图像识别 AI 远程虚拟巡查施工现场……
生活方式共同创造实验室新闻稿：https://www.nttdocomo.co.jp/info/news_release/2021/09/30_02.html
使用图表审核和员工教育改善护理摄入和产出文件：质量改进计划
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智能嵌套：使用图形神经网络估算嵌套问题中的几何兼容性
抽象减少材料浪费和计算时间是切割和包装问题的主要目标（C＆P）。解决C＆P问题的解决方案包括许多步骤，包括要嵌套的项目的分组以及在大物体上分组项目的排列。当前的算法使用元赫尔术直接解决布置问题，而无需明确解决分组问题。在本文中，我们为嵌套问题提出了一条新的管道，该管道始于将要嵌套的项目分组，然后将其排列在大物体上。为此，我们介绍并激发了一个新概念，即几何兼容性指数（GCI）。具有较高GCI的项目应聚集在一起。由于GCIS不存在标签，因此我们建议将GCIS建模为图形的双向加权边缘，我们称之为几何关系图（GRG）。我们提出了一个基于增强学习的新型框架，该框架由两个以类似于演员的方式学习GCI的训练的图形神经网络组成。然后，要将项目分组为群集，我们将GRG建模为电容的车辆路由问题图，并使用元使用术解决方案。在带有定期和不规则形状的项目的私人数据集上进行的实验表明，与开放式嵌套软件相比，该算法可以显着减少计算时间（30％至48％），而开放式嵌套软件则可以在定期损失上获得类似的固定物品，并且对不规则物品的三倍损失进行了相似的修剪损失。
煤矿细菌的隔离，鉴定和表征 使用... 的多重疾病预测系统 微生物在污水处理中的作用：评论 电动船的审查 我们的项目旨在使用图像处理技术创建一个自动化的废物隔离系统。最终目标是隔离废物i 数字技术对电影的影响... 外国就业对经济和社会的影响 - 使用机器学习的糖尿病预测 一项评估计划有效性的研究... 家庭和工业逆变器的电池管理系统
结果，我们正在产生多种疾病预测系统，该系统一次预测多种疾病。在这里，我们正在考虑根据他们输入的症状使消费者立即获得精确疾病预测。因此，我们提出了一种利用简化来预测各种疾病的方法。我们将检查该系统中的糖尿病，心脏病和帕金森氏病分析。后来，可以增加更多的疾病。我们将使用机器学习算法，泡菜模块，简化来实施多重疾病预测系统。Python腌制库与算法SVM和逻辑回归一起使用。使用腌制库保存模型行为。一个名为Sparlit的开源框架用于创建在线应用程序，而无需任何先前的HTML，CSS或JavaScript专业知识。
S23-F23 部门学习空间占用图表工作文档.xlsx
Baker Hall BH 136E 中央 URO 会议室 灵活 10 Baker Hall BH 140A 中央 URO 计算机实验室 灵活 41 Baker Hall BH 140B 中央 URO 计算机实验室 灵活 46 Baker Hall BH 145C DC 哲学会议室 灵活 15 Baker Hall BH 150 DC 哲学会议室 灵活 15 Baker Hall BH 154A 中央 URO 会议室 灵活 10 Baker Hall BH 232M DC 统计教室 灵活 20 Baker Hall BH 235A 中央 URO 教室 灵活 35 Baker Hall BH 235B 中央 URO 教室 灵活 32 Baker Hall BH 237B 中央 URO 教室 灵活 35 Baker Hall BH 246A DC 历史会议室 灵活 23 Baker Hall BH 267 DC 英语会议室 固定 10 Baker Hall BH 255A 中央 URO 教室 灵活 29 Baker Hall BH 255B DC 英语教室 灵活 18 Baker Hall BH 329G DC PSY 会议室 灵活 11 Baker Hall BH 332P DC 计算机实验室 固定 28 Baker Hall BH 336A DC 教室 灵活 13
E-商业对印度经济的影响 回顾聚合物对药物的影响... ... 的热排气发电 无线太阳能银行 一项研究以评估... 的足部护理方案的有效性 序列应用在DNA及其... 中 对糖尿病的贝尔水果的评论... 物理学对社会的影响 太阳太阳寻求能量最大化 探索技术对印度经济的影响 煤矿细菌的隔离，鉴定和表征 使用... 的多重疾病预测系统 微生物在污水处理中的作用：评论 电动船的审查 我们的项目旨在使用图像处理技术创建一个自动化的废物隔离系统。最终目标是隔离废物i 数字技术对电影的影响... 外国就业对经济和社会的影响 - 使用机器学习的糖尿病预测 一项评估计划有效性的研究... 家庭和工业逆变器的电池管理系统
电子商务是通过电子网络（主要是Internet）通过电子网络购买和销售商品和服务或资金或数据的传输。这些业务交易发生企业对企业，企业对消费者，消费者到消费者或消费者对企业。术语E-商业和E-业务通常可以互换使用。术语E-尾巴有时也用于参考在线零售周围的交易过程。电子商务借鉴了移动商务，电子基金传输，供应链管理，互联网营销，在线交易处理，电子数据互换，库存管理软件，数据收集系统电子商务的技术，该应用程序是使用各种应用程序进行的，例如电子邮件，传真在线目录和网络目录和购物车，电子数据交换，文件交换，文件交换协议和网络传输协议和网络服务。其中大部分是从事企业的，一些公司试图将电子邮件和传真使用给消费者和其他业务前景，并将电子新闻通讯发送给订阅者。电子商务是印度不断发展的行业。就像1990年代印度的IT行业的发展一样，2010年代将因电子商务行业的增长而被人们铭记。在目前的状态下，电子商务对GDP的贡献约为0.2％，预计到2030年将增长15次，约2.5％。影响是如此巨大，以至于目前的取消货币化浪潮是否不存在，如果不存在电子商务。电子商务在很大程度上有助于吸收其震惊，并从中获得了最大收益。到2030年，电子商务对GDP的贡献预计将达到约3000亿美元，目前的州约为200亿美元。
远距离连接：绘制神经细胞染色质中全基因组长距离相互作用图谱，以识别神经发育障碍的新候选基因
摘要：与神经发育障碍 (NDD) 和特征相关的 DNA 序列变异（单核苷酸多态性或变异，SNP/SNV；拷贝数变异，CNV）通常映射到假定的转录调控元件上，特别是增强子。然而，这些增强子控制的基因仍然定义不清。传统上，给定增强子的活性及其与序列变异相关的可能改变的影响被认为会影响最近的基因启动子。然而，在神经细胞染色质中获得全基因组长距离相互作用图挑战了这种观点，表明给定的增强子通常不与最近的启动子相连，而是与更远的启动子相连，跳过中间的基因。在本篇观点中，我们回顾了一些最近的论文，这些论文生成了长距离相互作用图谱（通过 HiC、RNApolII ChIA-PET、Capture-HiC 或 PLACseq），并将已识别的长距离相互作用 DNA 片段与与 NDD（如精神分裂症、躁郁症和自闭症）和特征（智力）相关的 DNA 序列变体重叠。这种策略允许将承载 NDD 相关序列变体的增强子的功能归因于位于线性染色体图谱远处的连接基因启动子。其中一些增强子连接基因确实已被鉴定为导致疾病，通过鉴定基因蛋白质编码区（外显子）内的突变，验证了该方法。然而，重要的是，连接基因还包括许多以前未在其外显子中发现突变的基因，指向 NDD 和特征的新候选贡献者。因此，长距离相互作用图谱与检测到的与 NDD 相关的 DNA 变异相结合，可用作识别新的候选疾病相关基因的“指针”。基于 CRISPR-Cas9 的方法对涉及增强子和启动子的长距离相互作用网络进行功能操控，开始探索已识别相互作用的功能意义以及所涉及的增强子和基因，从而提高我们对神经发育及其病理学的理解。
使用图的图域中的深度学习分子嵌入来预测药物副作用
摘要：药物副作用 (DSE) 或药物不良反应 (ADR) 构成了重要的健康风险，仅在欧洲，每年就有大约 197,000 人死于 DSE。因此，在药物开发过程中，DSE 检测至关重要，ADR 的发生会阻止许多候选分子进行临床试验。因此，DSE 的早期预测有可能大大减少药物开发时间和成本。在这项工作中，数据以非欧几里得方式表示，形式为图的图域。在这样的领域中，分子结构由分子图表示，每个分子图都成为更高级别图中的节点。在后者中，节点代表药物和基因，弧线代表它们的关系。这种关系性质代表了 DSE 预测任务的一个重要新颖性，并且它直接用于预测。为此，提出了 MolecularGNN 模型。这个新的分类器基于图神经网络，这是一种能够以图形形式处理数据的联结模型。该方法是对之前称为 DruGNN 的方法的改进，因为它还能够从基于图形的分子结构中提取信息，从而生成适合特定任务的基于任务的分子神经指纹 (NF)。该架构已在性能方面与其他 GNN 模型进行了比较，表明所提出的方法非常有前景。
BrainGB：使用图神经网络进行脑网络分析的基准（扩展摘要）*
摘要 — 使用结构或功能连接映射人脑的连接组已成为神经影像分析最普遍的范例之一。最近，受几何深度学习启发的图神经网络 (GNN) 因其对复杂网络数据建模的强大功能而引起了广泛关注。尽管它们在许多领域都表现出色，但尚未系统地研究如何设计有效的 GNN 进行脑网络分析。为了弥补这一差距，我们提出了 BrainGB，这是使用 GNN 进行脑网络分析的基准。BrainGB 通过 (1) 总结功能和结构神经影像模式的脑网络构建流程和 (2) 模块化 GNN 设计的实现来标准化该过程。我们对跨队列和模态的数据集进行了广泛的实验，并推荐了一套在脑网络上有效 GNN 设计的通用方法。为了支持基于 GNN 的脑网络分析的开放和可重复研究，我们在 https://braingb.us 上托管了 BrainGB 网站，其中包含模型、教程、示例以及开箱即用的 Python 包。我们希望这项工作能够提供有用的经验证据，并为未来在这个新颖且有前途的方向的研究提供见解。索引术语 — 脑网络分析、GNN、神经成像的几何深度学习、数据集、基准