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MicroAnnot：用于精确注释微孢子虫基因组的专用工作流程
摘要：微孢子虫有近 1700 个种，是一类专性胞内真核生物，对兽医、经济和医学有影响。为了帮助了解这些微生物的生物学功能，通常使用全基因组测序。然而，由于它们具有特定于分类单元的进化特征，因此很难正确预测它们的基因目录。由于需要创新的基因组注释策略来获得这些寄生虫整体生活方式的代表性快照，因此开发了 MicroAnnot 工具，这是一种专用的工作流程，使用来自精确注释的微孢子虫基因的精选数据库的数据进行微孢子虫序列注释。此外，还实施了特定模块来执行小基因（<300 bp）和转座因子识别。最后，使用基于签名的 InterProScan 软件进行功能注释。MicroAnnot 的准确性已通过对四个微孢子虫基因组的重新注释得到验证，这些基因组的结构注释之前已经得到验证。 MicroAnnot 通过比较方法和转录信号识别方法，可以准确预测翻译起始位点，有效识别转座因子，并对包括 300 bp 以下的微孢子虫基因具有高特异性和灵敏度。
突破分配的快速准确的机器学习自动载体
我们详细介绍了机器学习自动级别的成功部署，该机器自动级别大大降低了分组计算机科学分配所需的分级人工。这项任务（将学生都任命为编程的游戏，该游戏由一个可控制的桨和一个球从桨上弹跳以折断砖头的游戏 - 很受欢迎，因为它吸引了具有入门计算机智能概念的学生，但产生了巨大的分级负担。由于游戏的互动性质，评分违反了传统的单元测试，而通常需要手动玩每个学生的游戏以搜索错误。这相当于标准课程提供的45小时的评分，并防止了进一步的分配。我们的自动骑士通过与强化学习者和为教师的发现错误的视频进行了每种学生游戏，从而减轻了这一负担。在用手动分级的A/B测试中，我们发现我们的人类AI自动载体将评分时间减少了44％，同时将分级准确度略有提高6％，最终在两份分配的产品中节省了大约30小时。我们的结果进一步表明，通过类似的机器学习技术对其他交互式作业（例如其他游戏或构建网站）进行分级的实用性。https://ezliu.github.io/breakoutgrader的实时演示。
准确的抗体环结构预测使零...
蛋白质环的特征是它们的多功能结构具有不同的尺寸和形状，可以承认具有较高规格和亲和力的广泛范围。由于其有效的TAR-获得有效的TAR-获得识别能力，因此对抗纤维互补性确定区域（CDR）的可变回路对于免疫反应和治疗应用特别重要。这些抗体环的精确结构前词对于在治疗或工业用途的目标结合抗体的有效设计中至关重要。但是，由于缺乏来自相关蛋白质的进化信息，预测抗体环结构具有挑战性。因此，无需结构模板或相关序列运行的成功从头算结构的词典方法对于有效设计抗体环介导的介导的相互作用至关重要。这项研究表明，高度准确的抗体环结构预测可以实现目标结合抗体的效率零射击设计
0.25°C 精度、16 位数字 SPI 温度传感器
表 1. 参数 最小值典型值最大值 单位 测试条件/注释 温度传感器和 ADC 精度 1 0.0017 ±0.20 2 °CTA = −10°C 至 +85°C, V DD = 3.0 V ±0.25 °CTA = −20°C 至 +105°C, V DD = 2.7 V 至 3.3 V ±0.31 °CTA = −40°C 至 +105°C, V DD = 3.0 V ±0.35 °CTA = −40°C 至 +105°C, V DD = 2.7 V 至 3.3 V ±0.50 °CTA = −40°C 至 +125°C, V DD = 2.7 V 至 3.3 V ±0.50 3 °CTA = −10°C 至 +105°C, V DD = 4.5 V至 5.5 V ±0.66 °CTA = −40°C 至 +125°C，V DD = 4.5 V 至 5.5 V −0.85 °CTA = +150°C，V DD = 4.5 V 至 5.5 V −1.0 °CTA = +150°C，V DD = 2.7 V 至 3.3 V ADC 分辨率 13 位 符号位加上 12 个 ADC 位的二进制补码温度值（上电默认分辨率） 16 位 符号位加上 15 个 ADC 位的二进制补码温度值（配置寄存器中的位 7 = 1） 温度分辨率 13 位 0.0625 °C 13 位分辨率（符号 + 12 位） 16 位 0.0078 °C 16 位分辨率（符号 + 15 位） 温度转换时间 240 ms 连续转换和单次转换模式 快速温度转换时间6 ms 仅在上电时进行第一次转换 1 SPS 转换时间 60 ms 1 SPS 模式的转换时间 温度迟滞4 ±0.002 °C 温度循环 = 25°C 至 125°C 并返回 25°C 重复性5 ±0.015 °CTA = 25°C 漂移6 0.0073 °C 在 150°C 下进行 500 小时压力测试，V DD = 5.0 V DC PSRR 0.1 °C/VTA = 25°C 数字输出（CT、INT），开漏 高输出漏电流，I OH 0.1 5 µA CT 和 INT 引脚上拉至 5.5 V 输出低电压，V OL 0.4 VI OL = 3 mA (5.5 V)，I OL = 1 mA (3.3 V) 输出高电压，V OH 0.7 × V DD V 输出电容，C OUT 2 pF 数字输入(DIN、SCLK、CS) 输入电流 ±1 µA V IN = 0 V 至 V DD 输入低电压，V IL 0.4 V 输入高电压，V IH 0.7 × V DD V 引脚电容 5 10 pF 数字输出(DOUT) 输出高电压，V OH V DD − 0.3 VI SOURCE = I SINK = 200 µA 输出低电压，V OL 0.4 VI OL = 200 µA 输出电容，C OUT 50 pF 电源要求 电源电压 2.7 5.5 V 电源电流 转换时的峰值电流，SPI接口无效 3.3 V时 210 265 µA 5.5 V时 250 300 µA 1 SPS电流 1 SPS模式，TA = 25°C 3.3 V 时 46 µA VDD = 3.3 V 5.5 V 时 65 µA VDD = 5.5 V
Polaris：具有磁性星座的移动机器人的准确，无远见的信托
信托标记在移动机器人中是必不可少的，包括其姿势校准，上下文感知和导航。然而，现有的基准标记仅依赖于基于视觉的感知，而这种看法遭受了遮挡，能量开销和隐私泄漏等限制。我们提出了北极星，这是第一个基于新颖的，全堆栈的磁性传感的无视力标记系统。北极星即使在NLOS方案中也可以实现可靠，准确的姿势估计和上下文感知。其核心设计包括：（1）一种新型的数字调制方案，磁取向迁移键合（MOSK），可以编码关键信息，例如航路点和使用Passive Magnets的坐标； （2）一个强大而轻巧的磁传感框架，用于解码和定位磁性标签。我们的设计还为北极星提供了三个关键特征：足够的编码容量，可靠的检测准确性和低能消耗。我们已经建立了一个北极星的端到端系统，并在现实世界中进行了广泛的测试。测试结果表明北极星以达到高达0.58 mm和1°的姿势估计，功率消耗仅为25.08 mW。
机器学习策略，用于对X射线光谱的准确有效分析
抽象的计算光谱已成为希望获得实验光谱定性和定量解释的研究人员的关键工具。在过去的十年中，实验与理论之间的相互作用增加创造了一个积极的反馈回路，该回路激发了两个领域的发展。特别是，计算的精度提高已导致它们成为分析电磁频谱光谱镜的必不可少的工具。对于短波长技术，例如核心孔（X射线）光谱镜，其流行率在现代X射线设施出现之后增加了，包括第三代同步激素和X射线自由电子激光器。基于建立的波功能或密度功能方法的计算继续主导文献中光谱分析的大部分，但机器学习算法的新兴发展正在开始为这些传统技术提供新的机会，以快速，准确，价格合理的“黑色盒子”接近这些传统技术。此局部评论叙述了计算X射线光谱的数据驱动/机器学习方法的最新进展。我们讨论了当前可用方法的成就和局限性，并回顾了这些技术必须扩大计算和实验X射线光谱研究的范围和范围的潜力。
脑组织中电扩散和水运动的精确数值模拟
离子电扩散和水运动的数学建模正在成为一种强有力的研究途径，为大脑稳态提供新的生理学见解。然而，为了提供可靠的答案和解决争议，预测的准确性至关重要。离子电扩散模型通常包括非线性和高度耦合的偏微分方程和常微分方程的非平凡系统，这些方程控制着不同时间尺度上的现象。在这里，我们研究与近似这些系统相关的数值挑战。我们考虑了一个脑组织电扩散和渗透的均质模型，并提出和评估了不同的相关有限元分裂方案的数值特性，包括理想场景和皮质扩散抑制 (CSD) 的生理相关设置的准确性、收敛性和计算效率。我们发现，对于具有平滑制造解决方案的问题，这些方案在空间中显示出最佳收敛率。然而，生理 CSD 设置具有挑战性：我们发现 CSD 波特性（波速和波宽）的精确计算需要非常精细的空间和精细的时间分辨率。
使用基于循环切片的网络准确预测大脑年龄
摘要 BrainAge（根据神经影像数据预测受试者的表观年龄）是大脑衰老的重要生物标志物。BrainAge 与真实年龄的偏差与精神和神经疾病有关，并且已被证明可有效预测轻度认知障碍 (MCI) 转化为痴呆症。传统上，3D 卷积神经网络及其变体用于预测大脑年龄。然而，这些网络比 2D 网络具有更多参数并且训练时间更长。在这里，我们提出了一种基于 2D 切片的循环神经网络模型，该模型以有序的矢状切片序列作为输入来预测大脑年龄。该模型由两部分组成：一个 2D 卷积神经网络 (CNN)，它对切片中的相关特征进行编码，以及一个循环神经网络 (RNN)，它学习切片之间的关系。我们将我们的方法与其他最近提出的方法进行了比较，包括 3D 深度卷积回归网络、信息论模型和特征包 (BoF) 模型（例如 BagNet）——其中分类基于局部特征的出现，而不考虑它们的全局空间顺序。在我们的实验中，我们提出的模型的表现与当前最先进的模型相当甚至更好，参数数量几乎减少了一半，收敛时间也更短。关键词：深度学习、循环神经网络、卷积神经网络、大脑年龄、结构磁共振成像
法医实验室的扣押大麻样品中的准确测定
Table of Contents Summary of Project ……………………………………………………………………………...3 Statement of the Problem & Project Overview……………………………………………………3 Major Goals and Objectives……………………………………………………………………….7 Research Questions ……………………………………………………………………………………10研究设计，方法，分析和数据分析技术…………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………。 …………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………”………………………………………………………………………………
Gatekeeper-GPU：简短读取映射中快速准确的预订过滤
摘要 - 在简短读取映射的最后一步中，验证了参考基因组上读取的候选位置，以使用序列比对算法从相应的参考段中计算它们的差异。计算两个序列之间的相似性和差异在计算上仍然很昂贵，因为传统上近似的字符串匹配技术继承了具有二次时间和空间复杂性的动态编程算法。我们介绍了Gatekeeper-GPU，这是一种快速准确的预一致过滤器，可有效地减少对昂贵序列比对的需求。Gatekeeper-GPU提供了两个主要贡献：首先，提高了网守的过滤精度（轻巧的预先对准过滤器），其次，利用了由现代GPU的大量GPU螺纹提供的巨大平行性，以快速检查众多序列。通过减少工作，Gatekeeper-GPU提供2.9倍的加速度至序列比对，最高为1。4×加速到全面阅读映射器（MRFAST）的端到端执行时间。Gatekeeper-GPU可从https://github.com/bilkentcompgen/gatekeeper-gpu