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预测使用机器学习靶向定位的CRISPR-CAS12A指南
通过开发CRISPR（定期间隔的短质体重复重复）的基因组编辑 - CAS技术彻底改变了生物学领域的许多领域。超过Cas9核酸酶，Cas12a（以前是CPF1）已成为CAS9编辑富含基因组的有希望的替代方法。尽管有承诺，但通过计算工具搜索指导RNA效率预测仍然缺乏准确性。通过计算元分析，我们报告说CAS12A靶标和脱靶裂解行为是核苷酸偏置的因素，相对于原始的邻接基序（PAM）相对于核苷酸不匹配。这些功能有助于训练一个随机的森林机器学习模型，以将准确性提高至少15％，而不是现有算法，以预测CAS12A酶的指导RNA效率。尽管有进展，但我们的报告强调了对更多代表性数据集的需求，并进一步进行基准测试，以可靠，准确地预测CAS12A酶的RNA效率和脱靶效应。
分布式观察者设计用于跟踪连接和自动驾驶汽车的排
摘要 - 智能运输系统（ITS）旨在推进与不同运输，交通管理和自动驾驶汽车不同的创新策略。本文研究了连接和自动驾驶汽车（CAV）的排，并提出了一个分布式观察者以跟踪CAV动力学状态。首先，我们通过LTI互连系统对CAV动力学进行建模。然后，提出了一种基于共识的策略，以通过车辆通信网络来推断基于本地信息交换的CAV动态状态。对块 - 二角观察者增益设计采用了线性 - 矩阵 - 质量（LMI）技术，使得该增益以分布式方式并在本地与每辆车相关联。然后显示分布式观察者误差动力学遵循系统动力学的Kronecker矩阵乘积和CAV网络的邻接矩阵的结构。在本文中进一步讨论了可生存的网络设计和冗余观察者方案的概念，以解决链接和节点故障的弹性。最后，我们通过数值模拟来验证我们的理论贡献。索引条款 - 分布的估计，排，观察者设计，连接和自动驾驶汽车
胜任的细胞
比较Engen间谍Cas9 NLS，Engen Spy Cas9 HF1的指南RNA序列和目标DNA序列之间的不匹配的耐受性，以及其他商业可用的高保真cas9变体。与荧光标记的DsDNA底物编码单个，双或三倍不匹配的几个指南RNA之一，可以与五个Cas9变体中的每一个形成核糖核蛋白（RNP）复合物。将完全匹配的导向RNA作为对照包括。将RNP与底物在37°C下以2：1的比率孵育5分钟。通过毛细管电泳测量每个RNP复合物的底物裂解百分比。的结果是作为热图的图形图形，白色代表没有裂解和蓝色强度的增加，表明裂解百分比增加。指南RNA序列在每一行中指示，并以绿色表示不匹配。DNA原始序列序列为5´ - agaactggcagagaggagggtag - 3´，而原始的邻接基序（PAM）为5´– TGG - 3´。Engen间谍Cas9 HF1通过显示出靶向裂解与平均脱靶裂解的最大比例，表现出对不匹配的敏感性提高。
人工智能介导的沟通：指称沟通任务中的语言使用和人际影响
人工智能介导的沟通 (AI-MC) 是一种人际沟通，涉及一种人工智能系统，该系统可以修改、增强甚至生成内容以实现沟通和关系目标。人工智能介导的沟通越来越多地参与到人类沟通中，并有可能影响人类沟通的核心方面，例如语言生成、人际感知和任务表现。通过受试者间实验设计，我们研究了在将人工智能生成的语言以建议文本响应（谷歌的智能回复）的形式整合到基于文本的参考沟通任务中时，这些过程会受到怎样的影响。我们的研究复制并扩展了人工智能生成语言中积极偏见的影响，并将邻接对框架引入了人工智能介导的沟通研究中。我们还发现初步但混杂的证据表明，人工智能生成的语言有可能破坏人际感知的某些方面，例如社会吸引力。这项研究为人工智能介导的沟通的未来工作提供了重要的概念，并提供了对人际沟通中人工智能系统的设计具有重要意义的研究结果。
R-Mixup：生物网络的黎曼混合
生物网络通常用于生物医学和医疗保健领域，以有效地模拟复杂生物系统的结构以及连接生物实体的相互作用。然而，由于其高维和低样本量的特点，直接将深度学习模型应用于生物网络通常会面临严重的过拟合。在本文中，我们提出了一种基于 Mixup 的数据增强技术 R-Mixup，它适合生物网络邻接矩阵的对称正定 (SPD) 性质，并优化了训练效率。R-Mixup 中的插值过程利用了黎曼流形中的对数欧几里德距离度量，有效地解决了 vanilla Mixup 的膨胀效应和任意错误的标签问题。我们用五个真实的生物网络数据集在回归和分类任务上证明了 R-Mixup 的有效性。此外，我们推导出一个常被忽视的识别生物网络 SPD 矩阵的必要条件，并实证研究了其对模型性能的影响。代码实现可以在附录E中找到。
用于生物网络的Riemannian混合
生物网络通常用于生物医学和健康保健领域，以有效地模拟复杂的生物系统与与生物实体联系的相互作用的结构。但是，由于它们具有高维度和低样本量的特征，直接在生物网络上应用深度学习模型通常会面临严重的过度拟合。在这项工作中，我们提出了R-Mixup，这是一种基于混合的数据增强技术，该技术适合具有优化训练效率的生物网络的邻接矩阵的符号正定（SPD）属性。R-Mixup中的相互关系过程利用了Riemannian歧管的对数 - 欧几里得距离指标，从而有效地解决了香草混合物的肿胀效果和任意错误的标签问题。我们通过五个现实世界的生物网络数据集在回归和分类任务上演示了R-Mixup的有效性。此外，我们得出了一个普遍忽略的必要条件，用于识别生物网络的SPD矩阵，并密切研究其对模型性能的影响。代码实现可以在附录E中找到。
请引用已发表的版本Duan，Youxiang ... -E -space
摘要 - Multi-Modal检索已获得广泛的介绍，因为它可以称赞为计算社会系统（CSS）的开发提供大量相关的数据支持。但是，现有作品仍然面临以下挑战：（1）扩展到CSS时依靠乏味的手动标记过程，这不仅引入了主观错误，而且会消耗大量的时间和人工成本； （2）仅使用强烈的数据进行培训，因此缺乏对邻接信息的关注，这使得难以有效拟合的稳健性和语义异质性差距很差； （3）将特征映射到实价形式中，这导致了高储存和低检索效率的特征。为了依次解决这些问题，我们设计了一个基于Web知识驱动的多模式检索框架，称为无监督和健壮的图形卷积哈希（URGCH）。特定的实现如下：首先，提出了一种“二级语义自我融合”方法，该方法主要通过预训练的神经网络提取语义丰富的特征，通过语义融合构建联合语义矩阵，并消除
电气工程与信息学院
工程师作为领导者（情况和解决方案）：信息社会中信息专家和电气工程师的作用。总体趋势、商业模式和价值链的发展。领导者角色、领导者任务和情况。公司中 IT 基础、通信相关和业务职能的管理。信息传输和处理中的复杂工程方法、相关过程的技术和经济优化。资源和时间分配、任务分配和调度以及劳动力安置的管理问题。决策准备技术：基于统计和启发式的方法。创新管理：创新管理工具、创新管理机构、资助模式和典型的申请要求。科学研究和技术开发组织、衍生公司的商业模式。对未来技术愿景的构想、识别技术突破的方法、代际变化的管理。标准化过程、其组织及其对技术市场的影响。创新过程中的知识产权：技术创造保护、邻接权、数据库保护。知识产权的新趋势：免费软件许可模式。产品开发和产品推向市场的过程、市场研究和营销方法。 IT 技术在产品和业务开发中的作用及其对价值创造的贡献。https://portal.vik.bme.hu/kepzes/targyak/VITMAK47/en/
Prime编辑允许在负责Duchenne肌肉营养不良的基因中引入特定突变
摘要：从CRISPR/CAS9发现得出的主要编辑技术允许在特定基因中对选定的核苷酸进行修改。我们用它在外显子9、20、35、43、55和61中插入了特定的点突变，该基因肌营养不良蛋白编码为肌营养不良蛋白，该基因在DMD患者中不存在。分别用Prime Editor 2（PE2）和PE3获得了HEK293T细胞中DMD基因的11％和21％所需的突变。三种重复治疗将PE2的特定突变的百分比增加到16％。在单次治疗后，原始的邻接基序（PAM）序列中的额外突变提高了PE3结果至38％。我们还对患者成肌细胞中DMD基因的外显子6中的外显子6中的c.428 g>进行了校正。成肌细胞电穿孔分别显示高达8％和28％的修饰。成肌细胞校正导致通过蛋白质印迹检测到的肌管中肌营养不良蛋白的表达。因此，可以使用序数编辑来校正DMD基因中的点突变。
EEG-GAT：用于脑电图 (EEG) 信号分类的图形注意力网络 /作者=Demir, Andac；Koike-Akino, Toshiaki；Wang, Ye；Erdogmus, Deniz /创建日期=2022 年 9 月 17 日 /主题=人工智能、机器学习、机器人技术、信号处理
摘要 图神经网络 (GNN) 是深度学习社区中一个新兴的框架。在大多数 GNN 应用中，数据样本的图拓扑结构在数据集中提供。具体而言，图移位算子 (GSO) 是先验已知的，它可以是邻接、图拉普拉斯或它们的规范化。然而，我们通常不了解现实世界数据集背后的真实图拓扑结构。其中一个例子是从生理脑电图 (EEG) 中提取主体不变特征来预测认知任务。以前的方法使用电极位点来表示图中的节点并以各种方式连接它们来手工设计 GSO，例如，i) 每对电极位点连接以形成完整图，ii) 特定数量的电极位点连接以形成 k 最近邻图，iii) 仅当欧几里得距离在启发式阈值内时，每对电极位点才连接。在本文中，我们通过使用多头注意机制对 GSO 进行参数化来克服这一限制，以探索不同电极位置之间在认知任务下的功能性神经连接，同时结合图卷积核的参数学习无监督图拓扑结构