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高级生物信息学家
治疗。在这方面，NBC是研究最小侵入性生物标志物或液体活检的公认的世界领导者，用于改善癌症管理。 我们的生物标志物研究将临床，分子和计算科学整合到一个高度收敛的程序中。 高级计算生物学对生物标志物议程至关重要。 生物信息学家加入NBC的一个激动人心的机会。 您将与临床医生，生物学家，工程师和计算科学家组成的多学科团队一起分析由患者血液样本引起的基因组，表观基因组和转录组数据；包括CFDNA，CFRNA和循环肿瘤细胞。 主要重点是开发和应用广泛的计算工具来对液体活检的数据进行测序，以开发和验证新型的生物标志物，以帮助更好地表征患者肿瘤。 关于你：在这方面，NBC是研究最小侵入性生物标志物或液体活检的公认的世界领导者，用于改善癌症管理。我们的生物标志物研究将临床，分子和计算科学整合到一个高度收敛的程序中。高级计算生物学对生物标志物议程至关重要。生物信息学家加入NBC的一个激动人心的机会。您将与临床医生，生物学家，工程师和计算科学家组成的多学科团队一起分析由患者血液样本引起的基因组，表观基因组和转录组数据；包括CFDNA，CFRNA和循环肿瘤细胞。主要重点是开发和应用广泛的计算工具来对液体活检的数据进行测序，以开发和验证新型的生物标志物，以帮助更好地表征患者肿瘤。关于你：
神经放射学中的人工智能
摘要：在新技术、计算工具和更广泛的成像数据可用性的推动下，人工智能有可能改变神经放射学的实践。最近与人工智能相关的出版物数量呈指数级增长，最近的专业和科学放射学会议也以人工智能为中心，这凸显了人工智能的重要性。利用人工智能技术改善工作流程、诊断和治疗以及提高定量成像技术价值的势头日益强劲。本文探讨了神经放射学家应该关注对新人工智能应用的投资的原因，强调了当前的活动和神经放射学家正在发挥的作用，并对人工智能在神经放射学中的近期发展做出了一些预测。
Daniel J. O’Shea – 简历
我研究控制运动的神经机制，更广泛地说，研究跨越相互连接的大脑区域的神经群体如何执行分布式计算，从而驱动熟练的行为。我开发实验和计算工具来了解决定速度和灵活性的神经群体动态。我构建神经计算的动态系统模型，然后通过光遗传学和电刺激使用神经活动的定向扰动来测试和改进这些模型。我设计机器人系统以促进精确的运动行为并提供机械扰动来探测灵活的反馈控制。我旨在发现健康和神经系统疾病中全脑计算的见解，着眼于确定有效的、有针对性的神经调节来治疗运动障碍。
Qibo：一个具有硬件加速的量子模拟框架
摘要 我们介绍了 Qibo，这是一款新型开源软件，充分利用硬件加速器，用于快速评估量子电路和绝热演化。人们对量子计算日益增长的兴趣和量子硬件设备的最新发展推动了开发注重性能和使用简单性的新型先进计算工具。在这项工作中，我们引入了一个新的量子模拟框架，使开发人员能够将硬件或平台实现的所有复杂方面委托给库，以便他们可以专注于手头的问题和量子算法。该软件从头开始设计，以模拟性能、代码简单性和用户友好界面为目标。它利用硬件加速，如多线程中央处理单元 (CPU)、单图形处理单元 (GPU) 和多 GPU 设备。
分子系统的光谱学和计算机建模
详细课程大纲 分子中的键合和结构。VSEPR、分子轨道 (MO) 方法和 Huckel 方法的简要回顾。对称性和光谱学。对称操作群。点群和特征表的表示。应用于轨道、振动和光谱学。讨论真实的红外/拉曼光谱。计算工具在光谱学中的应用。分子建模。经典分子动力学。分子中电子的量子处理。动手建模。应用于微电子、生物技术、材料生产中的选定分子系统。介绍应用于分子系统的人工智能 (AI) 技术。书籍 Harris, Daniel C. 和 Michael D. Bertolucci。对称性和光谱学：振动和电子光谱学简介。多佛
网络安全在航空航天安全生物信息学中的作用
生物信息学彻底改变了现代生物学，主要是随着基因组测序的出现而发生的，基因组测序是确定生物体基因组完整 DNA 序列的过程，包括其所有基因和非编码区域 [4]；蛋白质组学是对蛋白质的大规模研究，包括其结构、功能和相互作用，旨在理解蛋白质在生物过程中的作用以及它们如何有助于生物体的整体功能，以及其他分子生物学技术 [5]。在航空航天领域，生物信息学也发挥着至关重要的作用。美国联邦航空管理局 (FAA) 使用生物信息学和计算工具来分析航空医学相关数据，例如航空事故调查和人类受试者研究。此外，FAA 对生物信息学的使用有助于评估各种因素对飞行员表现的影响，最终提高航空安全和绩效。
使用基于近场动力学的计算方法模拟裂纹扩展的疲劳退化策略
摘要 本文的目的是开发新的计算工具来研究结构材料中的疲劳裂纹扩展。特别是，我们比较了不同退化策略的性能，以采用基于近场动力学的计算方法研究疲劳裂纹扩展现象。提出了三种疲劳退化定律。其中两个是原创的。首先使用圆柱模型来比较这三种疲劳定律的计算性能，并研究它们对离散化参数变化的稳健性。然后在近场动力学框架中实施疲劳退化策略以进行疲劳裂纹扩展分析。圆柱模型和近场动力学模拟都表明，提出的第三种退化定律在高精度、高稳定性和低计算成本的结合方面是独一无二的。
网站：https://www.arl.army.mil/HTMDEC 高通量...
基于规则的人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 工具为探索信息格局提供了强大的途径，以发现用于极端条件（例如高应变率、高 g 负载、高温）的新材料。这些方法为探索用于防护和杀伤力应用的材料的新领域提供了巨大的机会，尤其是当与允许更大、更丰富的数据集、计算工具和数据基础设施进行协作的新方法相结合时。广义上讲，AI/ML 可用于增强合成-加工-表征流程中的各个步骤，用于规模桥接以从更易处理的实验方法中提取更多信息，并用于指导更广泛的研究循环。
评论文章 机器学习和人工智能在药物再利用中的应用——挑战与前景
摘要 人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 技术在药物再利用领域发挥着越来越重要的作用。随着计算工具数量的增长，不仅要理解和仔细选择方法本身，还要考虑用于构建预测模型的输入数据。本综述旨在深入研究当前利用 AI 和 ML 来推动和加速化合物和药物靶标选择的计算方法，以及解决现有的挑战和提供观点。虽然毫无疑问基于 AI 和 ML 的工具正在改变传统方法，尤其是基于图形的方法的最新进展，但它们提出了需要人眼和专家干预的新挑战。OMIC 数据日益复杂，进一步强调了数据标准化和质量的重要性。
2024-25 年 TFM 提案
主动控制固态系统中的自旋自由度是自旋电子学的最终目标。高效自旋电子器件设计中的一个基本量是自旋弛豫寿命。该参数是电子自旋进动（Dyakonov-Perel 机制）和自旋翻转（Elliot-Yafet）动力学的描述符。该项目的目的是开发计算工具，从第一原理模拟这些自旋弛豫机制。计算将基于密度泛函理论，结合更先进的多体方法，以解释杂质和声子对电子的散射。鉴于自旋弛豫事件是相对论自旋轨道相互作用的结果，拓扑和二维材料自然而然地成为有前途的研究对象。