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人工智能驱动的微生物组数据分析，用于估计死后间隔和犯罪位置
微生物群落证明了尸体和周围环境的动态变化，为法医研究提供了宝贵的见解。微生物组测序数据分析的常规方法由于主观性和效率低下而面临障碍。人工智能（AI）提出了一种有效而准确的工具，具有自主处理和分析高通量数据并吸收多矩数据的能力，其中包含元基因组学，转录组学和蛋白质组学。这有助于对验尸间隔（PMI），犯罪位置的检测以及微生物功能的准确估算。本评论概述了尸体和犯罪现场的微生物概述，强调了微生物组的重要性，并总结了AI在高吞吐量微生物组数据处理中在法医微生物学中的应用。
间隔计时作为从早年生活逆境到情感障碍的计算途径
不良的早期生活经历会对心理健康产生非常持久的负面影响，许多不同的精神疾病都具有这种发展根源。然而，不良经历与这些疾病之间的关联机制仍然不太清楚。在这里，我们利用间隔时间的原理模型提出，对不可预测的早期生活环境的时间表征进行统计上最佳的适应，可以产生快感缺乏症的关键特征，快感缺乏症是一种与抑郁和焦虑等情感障碍相关的跨诊断症状。核心观察是，早期时间的不可预测性会产生更广泛、更不精确的时间预期。结果，奖励预期会降低，联想学习会减慢。当具有此类表征的代理后来被引入更稳定的环境时，他们会表现出消极偏见，对奖励的缺失比对奖励的接受反应更大。有人提出，对负面事件的编码增加是导致以快感缺乏为症状的疾病的原因之一。然后，我们研究了不可预测性如何与另一种形式的逆境（低回报可用性）相互作用。我们发现，不可预测性的影响在更丰富的环境中最为强烈，可能导致完全不同的表型表达。总之，我们的形式化表明，单一机制可以帮助将早期逆境与一系列与快感缺乏相关的行为联系起来，并为多种逆境的互动影响提供了新的见解。
成簇的规律间隔的短回文重复序列...
摘要：CRISPR/Cas 最初于 35 年前在大肠杆菌中被发现，是一种防止病毒（或其他外源）DNA 入侵基因组的防御系统，它开创了功能遗传学的新时代，并成为生命科学所有分支领域的一种多功能遗传工具。CRISPR/Cas 以简便快速的方式彻底改变了基因敲除方法，但它在基因敲入和基因修饰方面也非常有效。在海洋生物学和生态学领域，该工具在“暗”基因的功能表征和基因旁系同源物的功能分化记录中发挥了重要作用。尽管它非常强大，但仍存在一些挑战，阻碍了一些重要谱系中功能遗传学的进展。本综述探讨了 CRISPR/Cas 在海洋研究中的应用现状，并评估了迅速扩大这一强大工具的部署以解决无数基础海洋生物学和生物海洋学问题的前景。
Sugeno积分对汇总间隔值数据的概括：大脑计算机接口和社交网络分析的应用
间隔是代表与数据相关的不确定性的流行方式，在这种方式中，我们将每个观察结果视为间隔的宽度的模糊性。但是，在为此目的使用间隔时，我们需要使用适当的数学工具来使用。这可能是有问题的，这是由于与NuMerical的功能相比，间隔值函数的稀缺性和复杂性。在这项工作中，我们建议将Sugeno积分的概括扩展到与间隔值数据的工作。然后，我们在两个不同的设置中使用此积分对Aggregate间隔值数据进行：首先，我们研究了在脑部计算机界面中间隔的使用；其次，我们研究了如何在社交网络中构建间隔值的关系，以及如何汇总他们的信息。我们的结果表明，在两种情况下，间隔值数据可以有效地对数据的某些不确定性和联盟进行建模。对于大脑计算机界面的情况，我们发现我们的结果超过了其他间隔值函数的结果。
自然包含函数的间隔信号时间逻辑
摘要 - 我们提出了一个称为Interval信号时间逻辑（I-STL）的信号时间逻辑（STL）的间隔扩展。给定STL公式，我们考虑其每个谓词的间隔包含函数。然后，我们使用最小的最小包含函数和最大函数递归构建一个间隔鲁棒性，这是原始STL公式的鲁棒性的自然包含函数。所产生的间隔语义可容纳，例如，不确定的信号模型为间隔的信号和不确定的谓词，以适当的包含功能建模。在许多情况下，为STL开发的验证或合成算法适用于I-STL的理论和算法最小的变化，并且可以在可忽略不计的计算费用下使用间隔算术套件轻松扩展现有代码。为了证明I-STL，我们提供了一个从硬件实验获得的不符合信号跟踪的频率监视的示例，以及一个强大的在线控制合成典型的示例，从而强制执行具有不确定谓词的STL公式。
引用Wang Y，Li R，Fu F，Huang R，Li D和Liao C（2023），与胎儿心室间隔缺陷有关的产前遗传诊断：评估人员 基于可持续性指标的生物燃料分析 具有可控重复速率的高峰值脉冲的产生Q-S-Switched激光器具有AOM/ SNSE 2 div> 对中国数字贸易发展和影响因素的评估 使用临床前效率和身体表面积的转化预测肿瘤学上近似临床有效剂量：回顾性分析 种子相关分析基于大型静止状态数据集中的ADHD诊断的大脑区域激活 约旦一家转诊医院的先天性心脏病的发病率和类型：第三中心的回顾性研究 引用Sukkar D，Kanso A，Laval-Gilly P和Falla-Angel J（2023）在收费途径上发生冲突：农药与Zymosan之间的竞争动作A O
重新排列，副本编号变体和序列变化（Newman，1985）。在2％的冠心病病例中，可以鉴定出非遗传原因，而20％ - 30％的冠心病病例可以追溯到遗传原因（Cowan and Ware，2015年）。Qiao等。 报道说，VSD是一种与遗传原因最常相关的CHD，而36.8％的VSD与遗传因素有关（Qiao等，2021）。 尽管大多数VSD都是可修复的，并且患者可以在优化的手术和医疗条件下实现良好的长期预后，但对于某些患有患有相关遗传异常的VSD的患者，预后不令人满意（van Nisselrooij et al。，2020; Mone等，2021）。 因此，遗传异常的产前定义在VSD的诊断中非常重要，因为它可以提供更准确，更适当的遗传咨询，这可能会影响父母在持续/终止怀孕，产前监测和围产期护理方面的决策。 胎儿结构异常是侵入性产前基因检测的指标（Fu等，2022）。 具有结构异常的胎儿具有较高的非整倍性，染色体重排和序列变化的发生率（Fu等，2018）。 常规的核型分析是一种鉴定染色体重排的有效技术，诊断率在5.4％至15.5％之间（Hanna等，1996； Beke等，2005）。 但是，G带核型分析的分辨率很低，并且耗时且艰辛。 CMA具有很高的分辨率，并且时间很短。Qiao等。报道说，VSD是一种与遗传原因最常相关的CHD，而36.8％的VSD与遗传因素有关（Qiao等，2021）。尽管大多数VSD都是可修复的，并且患者可以在优化的手术和医疗条件下实现良好的长期预后，但对于某些患有患有相关遗传异常的VSD的患者，预后不令人满意（van Nisselrooij et al。，2020; Mone等，2021）。因此，遗传异常的产前定义在VSD的诊断中非常重要，因为它可以提供更准确，更适当的遗传咨询，这可能会影响父母在持续/终止怀孕，产前监测和围产期护理方面的决策。胎儿结构异常是侵入性产前基因检测的指标（Fu等，2022）。具有结构异常的胎儿具有较高的非整倍性，染色体重排和序列变化的发生率（Fu等，2018）。常规的核型分析是一种鉴定染色体重排的有效技术，诊断率在5.4％至15.5％之间（Hanna等，1996； Beke等，2005）。但是，G带核型分析的分辨率很低，并且耗时且艰辛。CMA具有很高的分辨率，并且时间很短。在基于阵列的分子细胞遗传学技术（例如CMA）发展后，小基因组缺失和重复的检测率增加了10％，无法通过标准结构畸形胎儿核型分析来检测（Hillman等，2013; Liao等，2014; Liao等，2014）。在患有产后和产前CHD的患者中，它可以识别非整倍性，染色体重排和拷贝数变化（CNV）。在7％ - 36％的冠心病患者中检测到致病性CNV（Fu等，2018； Wang等，2018）。对于大多数结构异常的胎儿，在基因检测之前尚不清楚异常的根本原因。作为下一代测序（NGS）的显着进步，外显子组测序（ES）是评估产后患者的有效工具。这种检测技术用于产前诊断（Best等，2018）。In addition to improving diagnostic rates, using ES for assessing a large sample size can analyze single nucleotide variations (SNVs)/ insertions and deletions (indels) in the gene coding regions and help in the identi fi cation of novel pathogenic genes or novel variants in well-known genes in VSD patients ( Sifrim et al., 2016 ; Jin et al., 2017 ; Fu et al., 2018; Lord et al。，2019年;三项广泛的研究表明，ES可以为异常超声发现，正常核型和阴性CMA结果提供诊断率提高8.5％ - 11.6％（Lord等，2019; Petrovski et al。，2019; Fu等，202222）。最近对产前CHD的研究表明，ES的诊断率为20％（6/30）（Westphal等，2019）。In the present research, we used CMA and ES to assess the detection ef fi ciency of fetuses with VSD at the chromosomal (aneuploidy), sub-chromosomal (microdeletion/ microduplication), and single gene (point variants) levels and evaluated perinatal prognosis to facilitate more accurate genetic counseling in clinical practice.
利用分支间隔物和点击化学在 DNA 生物传感器表面实现高杂交密度
过去十年，DNA 生物传感器的发展加速，尤其用于医学诊断、癌症研究和基因表达分析。1 最近的 COVID-19 大流行强调了开发灵敏可靠的病毒检测技术的必要性。与其他类型的 DNA 生物传感器相比，基于表面的 DNA 生物传感器具有许多优势，例如高灵敏度和价格实惠。2 它们还可以应用于微流体系统中以进行自动检测。3 这些传感器依赖于将单链 DNA (ssDNA) 探针固定在固体基质上，这些探针能够与其互补的 DNA 或 RNA 靶序列杂交。其中，固定在表面的 ssDNA 探针的探针密度和杂交效率是决定生物传感装置性能的关键参数。3,4
一种排名间隔估值的梯形直觉的方法...
一个任务问题在行业，决策分析以及工程和管理科学中的许多其他应用中起着至关重要的作用。间隔有价值的梯形直觉模糊集（IVTRIFS）是捕获不确定性的强大工具。当应用模糊集理论用于研究任何现实生活问题时，Ivtrifss的排名是必不可少的。在本文中，通过使用犹豫不决的重心（COG）的概念来介绍一种对IVTRIFSS进行排名的新方法，该概念易于计算，易于使用以比较Ivtrifss。使用数值示例将提出的方法与现有方法进行比较。此外，使用所提出的方法讨论了IVTRIFSS环境下的分配问题。关键字：分配问题，模糊数字的排名，间隔有价值的直觉梯形
间隔年计划 人工智能简介
目标，培养团队合作和同伴支持。活动指导：（全部在课堂上）课堂（实践）21 小时课堂（理论）8 小时评估 6 小时监督：（全部在课堂上）项目开发 10 小时自主工作：项目（小组工作）50 小时独立阅读 15 小时编程 25 小时反思性写作 10 小时在线辩论论坛 5 小时评估持续的评估要素使学生能够积极参与 AI 课程材料。它们促进体验式学习和对主题的更深入了解，鼓励批判性思维，并在整个学习过程中提供有价值的反馈。以下是一些建议的评估要素：