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人工智能与科学 5‘人工智能是一种炒作......
2018 年安永和微软的一份调查显示，荷兰政府在其人工智能愿景中引用了这两家公司的数据，86% 的荷兰公司表示人工智能对其行业产生了重大影响。科学得分略低：我们对近 1,500 名科学家的调查显示，三分之二的人（强烈）同意人工智能将从根本上改变科学的说法。医学、哲学和计算机科学领域的受访者最直言不讳，平均占 75%。数学家（48%）、律师（57%）和技术科学家（61%）则稍微保守一些。更有82%的研究人员认为人工智能在他们自己的领域内有着良好的发展机遇。在所考察的学科中（见第 7 页的方框），历史学家和数学家（令人惊讶的是）认为这种可能性最小：在 1 到 5 的范围内，他们的得分分别为 3.4 和 3.7。计算机科学（4.6）、医学和天文学（均为 4.4）学科得分最高。所有接受调查的学科的受访者都对人工智能对跨学科合作的贡献持积极态度。 “我确实看到了人工智能在人文学科领域的机遇，”一位历史学家回答了一个悬而未决的问题。 “尤其是在考古学和语言学等应用更广泛的领域。然而，我对人工智能在我所在领域的价值、机遇、可用性和道德性存在严重怀疑。对人工智能提出的问题，完全取决于提出这些问题的人。’研究人员补充说，为了提高这些问题的质量，如果荷兰的研究资助和推广体系能够更加重视创造力和跳出固有思维模式，这将会有所帮助。
在IC制造中化学清洁期间，重金属污染的表面光电压监测
摘要：近年来，由于对可靠的能量存储的需求不断增加，锂离子电池的建模和模拟引起了人们的关注。准确的充电周期预测是优化电池性能和寿命的基础。这项研究比较了对商用锂离子电池进行建模时的粒子群优化（PSO）和灰狼优化（GWO）算法，强调了电压行为以及传递到电池的电流。生物启发的优化调音参数可以减少模拟和实验输出之间的均方根误差（RMSE）。在MATLAB/SIMULINK中实现的模型集成了电化学参数并估计各种条件下的电池行为。与非优化模型相比，对末端电压的评估通过PSO和GWO算法在模型中揭示了显着的增强。GWO优化的模型表现出卓越的性能，与PSO在PSO优化的模型相比，RMSE的RMSE降低为0.1700（25°C； 3.6 C，455 s）和0.1705（25°C； 3.6 C，10,654 s），与PSO优化模型相比，达到了42％的平均RMSE RMSE降低。电池电流被确定为影响模型分析的关键因素，其优化模型，尤其是GWO模型，比PSO模型具有增强的预测能力，RMSE值略低。这为电池集成到能源系统中提供了实际含义。分析PSO和GWO不同人群值的执行时间提供了对计算复杂性的见解。pSO表现出比线性的更大的动力学，表明O（n K）的多项式复杂性，而GWO暗示基于10至1000。
用于集成太阳能和储能系统的 5 种转换器拓扑
• 拓扑 2：T 型拓扑因晶体管围绕中性点 (VN ) 排列的方式而得名。Q1 和 Q2 连接直流链路，Q3 和 Q4 与 VN 串联。滤波器看到的纹波频率等于施加到开关 Q1 至 Q4 的 PWM 频率。这定义了滤波器元件的大小，以实现交流线路频率下所需的低总谐波失真。Q1 和 Q2 看到全总线电压，并且需要额定为 1,200 V，才能在系统中为 800 V 直流链路电压。由于 Q3 和 Q4 连接到 VN ，它们只看到一半的总线电压，并且在 800 V 直流链路电压系统中可以额定为 600 V，这节省了这种转换器类型的成本。请参阅 10 kW 双向三相三级 (T 型) 逆变器和 PFC 参考设计。 • 拓扑结构 3：在有源中性点钳位 (ANPC) 转换器拓扑结构中，VN 与有源开关 Q5 和 Q6 连接，并将 VN 设置在直流链路电压的中间。与 T 型转换器一样，滤波器看到的纹波频率等于定义交流线路滤波器大小的 PWM 频率。这种架构的优点在于，所有开关的额定电压都可以是最大直流链路电压的一半；在 800-V 系统中，您可以使用额定电压为 600-V 的开关，这对成本有积极影响。关闭此转换器时，重要的是将每个开关上的所有电压限制为直流链路电压的一半。换句话说，控制微控制器 (MCU) 需要处理关机排序。TI 的 TMS320F280049C 和 C2000™ 产品系列中的其他设备具有可配置逻辑，允许在硬件中实现关机逻辑，以减轻 MCU 的软件任务负担。请参阅基于 GaN 参考设计的 11kW、双向、三相 ANPC。• 拓扑 4：中性点钳位 (NPC) 转换器拓扑源自 ANPC 拓扑。此处，VN 通过二极管 D5 和 D6 连接，并将 VN 设置在 DC 链路电压的中间。滤波器看到的输出纹波频率等于定义 AC 线路滤波器大小的 PWM 频率。与 ANPC 拓扑一样，所有开关的额定电压都可以是最大 DC 链路电压的一半，但不是另外两个开关，而是两个快速二极管。与 ANPC 拓扑相比，NPC 拓扑的成本略低，但效率略低。关断排序的要求也与 ANPC 拓扑相同。可以很容易地从上面提到的 ANPC 参考设计中派生出 NPC 拓扑。• 拓扑 5：飞行电容拓扑已经告诉您此转换器中发生的情况；电容器连接到由 Q1 和 Q2 以及 Q3 和 Q4 实现的堆叠半桥的开关节点。电容器两端的电压被限制为直流链路电压的一半，并在 V+/V– 之间周期性地变化；变化时，功率传输。此拓扑在正和负正弦波期间使用所有开关。在此拓扑中，滤波器看到的输出纹波频率是飞跨电容器每个周期移位的 PWM 频率的两倍，从而导致交流线路滤波器尺寸较小。同样，所有开关的额定电压均为最大直流链路电压的一半，这对成本有积极影响。
人工智能驱动的全景X光片上牙齿检测和分割新工具
摘要 目的 评估一种新的人工智能 (AI) 驱动的工具在全景 X 光片上检测和分割牙齿的性能。材料和方法共收集了 153 张 X 光片。牙颌面放射科医生标记和分割每颗牙齿，作为基本事实。一颗牙齿的类别不可知裁剪图像产生 3576 颗训练牙齿。AI 驱动的工具将两个深度卷积神经网络与专家细化相结合。系统检测和分割牙齿的准确度是主要结果，时间分析是次要结果。Kruskal-Wallis 检验用于评估牙齿组和不同设备之间性能指标的差异，卡方检验用于验证矫正量、假阳性和假阴性的存在以及牙齿的冠和根部分与潜在的 AI 误解之间的关联。结果该系统的牙齿检测灵敏度为 98.9%，精确度为 99.6%。对于牙齿分割，下颌犬齿的效果最佳，其交集比、精确度、召回率、F1 分数和豪斯多夫距离的值分别为：95.3%、96.9%、98.3%、97.5% 和 7.9。虽然仍高于 90%，但上下磨牙的分割结果略低。该方法显示，临床上显著减少了 67% 的手动时间。结论该 AI 工具在检测和分割牙齿方面表现出高度准确和快速的性能，比单独使用地面实况更快。临床意义与手动分割相比，创新的临床 AI 驱动工具在检测和分割全景 X 光片上的牙齿方面表现出更快、更准确的性能。
韦斯特菲尔德领袖 V - DigiFind-It
教育委员会周二晚间通过了一项决议，该决议将出现在 2 月 13 日的学校选举选票上，要求选民批准发行债券，用于在 Rahway 大道建造一所新校舍，用作初中或其他学校用途。“这项决议，”财务和预算委员会主席 Robert H. Mulreany 解释说，“指的是拟议的 Thom-Alva Edison 初中。建筑师根据目前正在建设的学校的四个最低投标的平均值估计，初步场地清理、实际建筑成本和建筑师费用为 1,950,000 美元。“董事会提议发行 1,850,000 美元的债券。这比该镇 2 月 1 日的总借贷能力略低。摊销将推迟两年，允许董事会通过特别税筹集所需的额外 100,000 美元。“在决定爱迪生学校的融资方法时，”穆里尼先生继续说道，“董事会与市长和镇政府其他成员密切合作，根据目前的应税资产，董事会估计，在债券发行期间，这项建设计划的成本将使税率平均提高 21 个税点，每 1,000 美元的评估价值将使个人税单增加 2.10 美元。“其他对爱迪生学校规划非常有帮助的团体，”穆里尼先生补充道，“包括联合县推广服务部；韦斯特菲尔德家长教师协会理事会，特别是其教育设施、娱乐、安全和夏季集会委员会；以及由罗斯福少年学校工作人员组成的委员会高中。董事会感谢他们的帮助。1
mgikit：用于MGI FASTQ文件的解密工具包
MGI Tech推出了一系列基于DNBSEQ技术的新NGS设备。对于不同类型的测序文库而言，这些序列据报道这些序列仪的准确性相似或精确度略低。但是，根据T7 Sequencer的情况，它们每天更具成本效益，并且每天达到约6 TB的数据。这些原因为MGI测序仪在基因组学领域中广泛使用铺平了道路，因此鼓励开发可以分析此类数据的软件。MGI序列器输出带有不同读取标题和文件命名的大型FastQ文件，而不是Illumina输出。单端的配对末端或正向读取（R1）的反向读取（R2）的末端是包含样本索引（i7和i5）和唯一分子标识符（UMI）的读取条形码。这些索引用于删除数据，即将读取分配给相应的样本。MGI Tech已将SplitBarcode工具1发布给Demultiplex MGI FastQ。但是，该工具无法识别数据中的UMIS，也没有解决不同标头和文件命名格式的问题，这些格式可以由Illumina基于Illumina的工具所需的问题。此外，它要求用户知道在读取条形码中找到索引的前期，并且不支持同一运行中的多个库。Mgikit用Rust编程语言写。可以在工具网页上获得综合文档和用户指南https：// sagc- bioinformatics.github.io/mgikit/。在此申请注释中，我们提供了一个软件套件的Mgikit，以消除MGI FASTQ数据，检测条形码模板并生成可以通过mgikikit-multiqc插件转换为html报告的反复材料和质量报告工具[1]。
利用算法预测糖尿病病情
糖尿病是一种全球患病率迅速上升的慢性疾病，影响着约4.22亿人，主要集中在中低收入国家。有效的糖尿病管理需要早期发现和及时干预。本研究旨在使用三种机器学习算法（随机森林、逻辑回归和决策树）开发糖尿病的精准预测模型。皮马印第安人糖尿病数据集包含 768 份包含各种健康指标的患者记录，用于模型训练和评估。探索性数据分析显示血糖水平、BMI、年龄和糖尿病风险之间存在显著相关性。数据集分为80％的训练数据（614个数据）和20％的测试数据（154个数据）。使用最小-最大缩放器方法对数据进行标准化，以确保所有特征都在同一尺度上。该模型使用交叉验证方法进行验证，并根据准确率、精确率、召回率和 F1 分数进行评估。结果显示，Logistic回归的准确率最高（75%），在识别正面和负面情况方面表现均衡。决策树在召回率方面表现出色，而随机森林在精确度和召回率之间的平衡略低。 ROC曲线分析显示，随机森林的AUC最高（0.82），其次是逻辑回归（0.81），决策树（0.73）。该研究证实，机器学习算法可以有效预测糖尿病，为早期发现和干预提供宝贵的工具，最终可能减轻全球糖尿病负担。
从新冠肺炎疫情中吸取的教训
在 COVID-19 大流行期间，信使 RNA (mRNA) 平台成为疫苗开发领域的先锋，两种 mRNA COVID-19 疫苗是全球首批获批的疫苗之一。这些疫苗开发迅速。经过数十年的实验室研究，这些疫苗被证明是减轻 COVID-19 大流行全球影响的安全有效工具。mRNA 平台有望在 COVID-19 之外的更广泛医疗应用中发挥作用。在此，我们概述了该平台，并描述了从 COVID-19 大流行中吸取的经验教训，以帮助制定战略，以提高未来基于 mRNA 的干预措施的采用率。我们认为，对于接受越来越多的基于 mRNA 的疫苗和疗法，有几种至关重要的策略，包括教育、准确透明的信息共享、有针对性的参与活动、继续投资于疫苗安全监测、在临床试验中纳入不同的参与者群体以及解决医疗保健方面的根深蒂固的不平等问题。我们介绍了全球聆听项目 (GLP) 倡议的调查结果，该项目利用定量和定性方法来捕捉 COVID-19 大流行期间的看法和经验，以帮助设计具体的行动计划，以提高社会对未来紧急情况的准备。GLP 调查（70 个国家/地区的 70,000 多名受访者）显示，不同国家和社会人口群体在接受新型 mRNA 疫苗和药物的意愿方面存在巨大差异。mRNA 药物创新的接受度普遍较低（35%），女性的接受度略低（33%）。GLP 调查和从 COVID-19 大流行中吸取的教训为设计有效的策略以提高未来基于 mRNA 的药物的吸收提供了可行的见解。
人工智能与数据科学二年级
一般准则 1. 每个本科课程都有自己的目标和教育成果。这些目标和成果是通过考虑课程的各个方面和影响而提供的。课程开始时明确提到课程成果 (PO)（参考：NBA 手册）。将课程纳入课程应该始终有一个理由和目标。课程成果虽然高度依赖于课程的内容；但很多时候都是通用的和捆绑的。课程目标、课程成果和 CO-PO 映射矩阵证明了学习课程背后的动机、成就和前景。课程目标和课程成果仅供参考，仅供参考。课程讲师可以根据自己的观点进行修改。 2. @：CO 和 PO 映射矩阵（课程成果和课程成果）- 课程内容末尾的预期成就映射矩阵，表示 3、2、1 和“-”的相关级别。 3、2 和 1 的符号表示相当高、中等和略低。标记“-”表示 CO 和 PO 之间没有相关性。CO-PO 映射矩阵值仅供参考，仅供参考。课程讲师可以根据自己的观点进行修改。3. #：详尽示例/案例研究- 每门课程的内容分为六个单元-I、II、III、IV、V 和 VI。每个单元末尾都包含详尽示例/案例研究，以探索所学主题如何应用于现实世界的情况，并需要进行探索，以帮助学生提高能力，灌输特定技能，建立适用于任何特定情况的知识以及表达。每个单元都包含一个或两个示例或案例研究；讲师可以扩展更多示例或案例研究。示例/案例研究可以由学生指定为自学，并且不包含在理论考试中。 4. * :对于每个单元内容，期望的内容达成映射以课程表示
α-突触核蛋白内含子 1 的 DNA 甲基化显著...
摘要：帕金森病 (PD) 是一种常见的运动障碍，估计到 80 岁为止，有 4% 的人会患有此病。葡萄糖脑苷脂酶 1 (GBA1) 基因突变是 PD 最常见的遗传风险因素，至少 7-10% 的非德系 PD 个体携带 GBA1 突变 (PD-GBA1)。尽管与特发性 PD 相似，但 PD-GBA1 的临床表现包括发病年龄略低、神经精神症状发生率更高，并且认知障碍往往更早、更普遍且更严重。PD-GBA1 的病理生理机制尚不完全清楚，但与特发性 PD 一样，α-突触核蛋白积累被认为起着关键作用。有人假设这种 α-突触核蛋白的过度表达是由表观遗传修饰引起的。在本文中，我们分析了特发性 PD、PD- GBA1 和老年非 PD 对照者三个不同脑区（额叶皮质、壳核和黑质）中内含子 1 和 α -突触核蛋白 ( SNCA ) 基因启动子内的 17 个 CpG 位点的 DNA 甲基化水平。在这三个脑区中，我们发现特发性 PD 和 PD- GBA1 的内含子 1 的 8 个 CpG 区域内的 DNA 甲基化呈下降趋势。DNA 甲基化降低的趋势在 PD- GBA1 中更为明显，额叶皮质的下降更为显著。这表明 PD- GBA1 和特发性 PD 具有不同的表观遗传特征，并强调了区分特发性 PD 和 PD- GBA1 病例的重要性。这项工作还提供了初步证据，表明 PD 中可能存在不同的遗传亚型，每种亚型都有其自身的病理机制。这可能对 PD 的诊断和治疗方式具有重要意义。