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World File Search System计算方法
使用EEG和PSG在神经发育和睡眠障碍中发现生物标志物发现的计算方法
1.Lee，Y。J.，Lee，J。Y.，Cho，J。H.＆Choi，J。H.睡眠阶段评分的互级可靠性：荟萃分析。J Clin Sleep Med 18，193-202（2022）。2.Danker-Hopfe，H。等。根据Rechtschaffen＆Kales和新的AASM标准，对睡眠评分的互惠性。J Sleep Res Res 18，74-84（2009）。3.Danker-Hopfe，H。等。来自八个欧洲睡眠实验室的评分者之间的可靠性在患有不同睡眠障碍的受试者中。J Sleep Res 13，63-69（2004）。4.Basner，M.，Griefahn，B。＆Penzel，T。与背景不同的中心之间睡眠阶段分类中评估者一致。Somnologie 12，75-84（2008）。
RNA结合蛋白，Adar，Apobec 认识到机器学习的力量和其他计算方法，以加速RNA的小分子
Cold Spring Harbour实验室出版社于2025年2月24日 - 由RNAJournal.cshlp.org出版，从
RNA结合蛋白，Adar，Apobec认识到机器学习的力量和其他计算方法，以加速RNA的小分子
Cold Spring Harbour Laboratory Press于2025年2月23日 - 由rnajournal.cshlp.org出版，从
一种脑启发的高维计算方法，用于分类癌症的大量DNA甲基化数据
摘要：癌症基因组学的最新进展置于聚光灯DNA甲基化之下，这是一种调节基因组功能的遗传修饰，其修饰在肿瘤发生和肿瘤抑制中具有重要作用。由于下一代测序中的最后进步产生的高维和大量基因组数据，有效地利用DNA甲基化数据在诊断应用中，例如在健康VS患病样本中，有效地利用DNA甲基化数据。此外，最先进的技术不足以快速产生可靠的结果或有效地管理大量数据。因此，我们建议通过分析其DNA甲基化数据来分析肿瘤与非肿瘤样本的HD分类器，这是一种基于内存认知的高维（HD）监督机学习算法。该方法从人的大脑能够通过采用过度向量而没有单个数值值来记忆和区分简单概念的灵感。完全按照大脑的工作，这允许编码复杂的模式，这使整个架构都可以通过嘈杂的数据来解决故障和错误。我们设计和开发一种算法和一个能够使用HD方法执行监督分类的软件工具。我们对不同类型癌症的三个DNA甲基化数据集进行了实验，以证明我们的算法的有效性，即乳腺浸润性癌（BRCA），肾脏肾脏乳头状细胞癌（KIRP）和甲状腺癌（THCA）。，我们在准确性和计算时间方面获得了出色的结果，其计算资源量较低。此外，我们通过将其（i）与BigBiocl进行比较，该方法基于一个基于随机森林的软件，用于对分布式计算环境中的大型OMICS数据集进行分类，（ii）支持向量机（SVM）和（iii）与决策树的最新分类方法。最后，我们在GitHub上自由发布数据集和软件。
本文全面分析了分布的高性能计算方法，以加速深度学习培训。我们探索进化o
本文全面分析了分布的高性能计算方法，以加速深度学习培训。我们探讨了分布式计算体系结构的演变，包括数据并行性，模型并行性和管道并行性及其混合实现。该研究深入研究了对大规模训练至关重要的优化技术，例如分布式优化算法，梯度压缩和自适应学习率方法。我们研究了沟通效率高的算法，包括戒指所有减少变体和分散培训方法，这些方法应对分布式系统的可伸缩性挑战。研究研究了硬件加速度和专业系统，重点是GPU群集，自定义AI加速器，高性能互连以及针对深度学习工作负载的优化的分布式存储系统。最后，我们讨论了该领域的挑战和未来方向，包括可伸缩性效率折衷，容错性，大规模培训中的能源效率以及新兴趋势等新兴趋势，例如联合学习和神经形态计算。我们的发现突出了高级算法，专业硬件和优化的系统设计之间的协同作用，以突破大规模深度学习的边界，为未来的人工智能突破铺平了道路。关键字：分布式计算，深度学习加速，高性能系统，通信 -
通过计算方法利用从 Cochlospermum 物种中分离的生物活性化合物发现新型 HMG-CoA 还原酶抑制剂
棒状表示。二级结构元素用黑色标签标记。HMG 和 CoA 用洋红色表示；NADP 用绿色表示。瑞舒伐他汀用紫色表示。他汀类药物利用 HMGR 的构象灵活性在活性位点附近形成疏水结合口袋。形成 HMG 结合口袋（瑞舒伐他汀结合处用黄色表示）的关键氨基酸残基的单字母缩写如下：K，Lys；
使用 COVID-19 流行病学模型和利用伊辛自旋相互作用的量子计算方法研究封锁的影响
COVID-19 是一种呼吸道感染，症状从轻微到致命不等。印度自 2020 年 3 月 24 日起实施全国封锁，并多次延长，每个阶段都有不同的指导方针。在各种流行病学模型中，我们使用 SIR(D) 模型来分析这种多阶段封锁在“拉平曲线”和降低威胁方面发挥的作用程度。分析封锁对感染的影响可以让我们在实施隔离程序和改善医疗设施的同时更好地了解流行病的演变。为了进行准确的建模，需要结合各种参数以及复杂的计算设施。与 SIRD 建模并行，我们倾向于将其与 Ising 模型进行比较，并得出一个量子电路，该电路将感染率和恢复率等作为其参数。从电路中获得的概率图在定性上类似于冠状病毒传播曲线的形状。我们还展示了实施封锁时曲线如何变平。这种量子计算方法有助于降低与疫情相关的大量信息的空间和时间复杂度。
通过基于原子分子模拟和均匀化方法，通过逆计算方法预测玻璃聚合物纳米复合材料的机械异质性
探测纳米颗粒重新执行和聚合物纳米复合结构中的聚合物基质之间形成的区域的机械行为，称为“相间”，这是一个主要挑战，因为这些区域很难通过实验方法进行研究。在这里，我们准确地表征了聚合物纳米复合材料的异质机械行为，重点是通过纳米力学模拟和数值均质化技术的组合来关注聚合物/纳米芯的相互作用。最初，使用详细的原子分子动力学模拟研究了用二氧化硅纳米颗粒加固的玻璃状聚（乙烷）聚合物纳米复合材料的全局机械性能，均以1.9％和12.7％的硅胶体积分数。接下来，通过探测在平衡处纳米列列附近的聚合物原子的密度分布曲线来鉴定聚合物/二氧化硅相间的厚度。根据此厚度，将相互间隙细分以检查机械性能的位置依赖性变化。然后，使用连续力学和原子模拟，我们继续计算有效的Young模量和Poisson的聚合物/纳米颗粒间相的比例，作为距纳米颗粒距离的函数。在最后一步中，提出了一个反数值均质化模型，以根据比较标准与MD的数据进行比较标准来预测相间的机械性能。发现结果是可以接受的，这增加了准确有效地预测纳米结构材料中界面特性的可能性。
