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ABCI：世界级大规模开放式人工智能基础设施
ABCI 2.0 的总体性能 / 容量 HPC (FP64) 56.6 PFLOPS DL 训练 (FP32/TF32) 226.0 PFLOPS DL 训练 (FP16/BF16) 851.5 PFLOPS 内存容量 573.5 TiB 内存带宽 5.73 PB/s 本地存储 2.2 PB
面向主体不可知的情感识别
摘要 本文重点研究情感识别，旨在基于脑电信号在与主体无关的范式中实现。然而，脑电信号在与主体无关的情感脑机接口 (aBCI) 中表现出主体不稳定性，从而导致分布偏移问题。此外，该问题可以通过领域泛化和领域自适应等方法得到缓解。通常，基于领域自适应的方法比领域泛化方法产生更好的结果，但对于新主体，需要更多的计算资源。我们提出了一种新颖的框架，即基于元学习的增强领域自适应，用于与主体无关的 aBCI。我们的领域自适应方法通过元学习得到增强，它由一个循环神经网络、一个分类器和一个基于求和可分解函数的分布偏移控制器组成。此外，我们提出，解释求和可分解函数的神经网络可以有效地估计不同领域之间的差异。增强域自适应的网络设置遵循元学习和对抗学习，其中控制器通过测试阶段的几个自适应步骤迅速适应使用目标数据的新域。我们提出的方法在公共 aBICs 数据集上的实验中被证明是有效的，并且实现了与最先进的域自适应方法类似的性能，同时避免使用额外的计算资源。
CSIR-IICT展示了将干叶变成土壤的技术...
CSIR-IIIM查mu的研究结果基于以前的研究，该研究探讨了其他物种中ABC转运蛋白的结构和功能，例如水稻[3]和拟南芥[4]。大米的研究强调了ABCI亚科的动态性质及其在盐应激反应中的潜在作用[3]。同样，拟南芥中ABC蛋白的综合清单提供了对该蛋白质家族多样性的基本理解[4]。一起，这些研究帮助绘制了ABC转运蛋白的进化模式及其在不同植物谱系中的功能作用。
抗体设计进入AI时代
治疗性抗体发现通常涉及筛选大量的抗体生产的动物或噬菌体显示以选择与感兴趣的目标结合的动物，然后优化开发合适药物所需的多重特性。以及耗时的，并非总是有可能产生具有必要特征的抗体。现在，人工智能（AI）的进步有望加速和改善发现过程。已经建立了多个生物技术公司，目的是将机器学习方法与湿实验室功能集成在一起，以生成可以为抗体设计提供信息的数据，并分析提出的候选人并实现快速迭代优化。在过去的一年中，这些早期的生物技术吸引了越来越多的主要制药公司清单，可以与他们合作，以开发下一代抗体药物（请参阅基于DealForma的数据）。例如，在2023年12月，阿斯利康和Abbvie签署了签署的款式，分别与Absciandbighatbiosciences $ 200万tocollaborate。治疗学。abci
在单个神经元分辨率下，全脑动力学的大量平行因果推断
摘要 - 经验动态建模（EDM）是一个非线性时间序列因果推理框架。由于计算成本，EDM的最新实现CPPEDM仅用于小型数据集。随着数据收集能力的增长，非常需要在大型数据集中识别因果关系。我们提出了MPEDM，这是针对以现代GPU为中心的超级计算机优化的EDM的平行分布式实现。我们改进了原始算法，以减少冗余计算并优化实现，以充分利用硬件资源，例如GPU和SIMD单元。作为用例，我们使用以单个神经元分辨率采样的整个动物大脑的数据集在AI桥接云基础架构（ABCI）上运行MPEDM，以识别整个大脑的动态因果模式。MPEDM比CPPEDM快1,530×，并且在512个节点的199秒内分析了包含101,729个神经元的数据集。这是迄今为止最大的EDM因果推论。
并非所有电极通道都是必需的：仅从受刺激的大脑区域进行知识转移即可实现脑电图情绪识别
情感脑机接口 (aBCI) 的情绪识别在人机交互中引起了广泛关注。由于能够实时检测大脑活动且可靠性高，因此主要使用在一个数据库中收集和存储的脑电图 (EEG) 信号。然而，受试者之间的 EEG 个体差异很大，使得模型无法跨对象共享信息。新的标记数据是为新受试者单独收集和训练的，这需要花费大量时间。此外，在跨数据库收集 EEG 数据期间，会向受试者引入不同的刺激。视听刺激 (AVS) 通常用于研究受试者的情绪反应。在本文中，我们提出了一种大脑区域感知域自适应 (BRADA) 算法，以不同的方式处理听觉和视觉大脑区域的特征，从而有效地解决受试者之间的差异并缓解数据库之间的分布不匹配。BRADA 是一个与现有迁移学习方法配合使用的新框架。我们将 BRADA 应用于跨主题和跨数据库设置。实验结果表明，我们提出的迁移学习方法可以改善效价唤醒情绪识别任务。
基于EEG
认识到脑电图中的情绪（EEG）是情感脑部计算机界面（ABCI）领域中有前途且宝贵的研究问题。为提高情绪识别的准确性，根据脑电图信号中的时间信息提出了一种情感特征提取方法。这项研究采用微晶格分析作为脑电图信号的时空分析。微骨被定义为一系列瞬时准稳定的头皮电势地形。脑电活动可以建模为由微骨的时间序列组成。微晶序序列提供了一个理想的宏观窗口，用于观察自发脑活动的时间动力学。为了进一步分析微晶序列的精细结构，我们提出了一种基于K-MER的特征提取方法。k-mer是给定序列的k长度底带。它已被广泛用于计算基因组学和序列分析。我们提取基于K-MER的D 2 *统计量的功能。此外，我们还提取每个微晶体类别的四个参数（持续时间，出现，时间覆盖，GEV，GEV）作为粗级的特征。我们在DEAP数据集上进行了实验，以评估所提出的特征的性能。实验结果表明，在细水平和粗糙水平上的特征融合可以有效提高分类精度。
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