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2021 BEETL 竞赛：推进针对受试者独立性和异构 EEG 数据集的迁移学习
Stylianos Bakas 1 , 2 , 3 stelios@cogitat.io Siegfried Ludwig 1 , 2 siegfried@cogitat.io Konstantinos Barmpas 1 , 2 ntinos@cogitat.io Mehdi Bahri 1 , 2 mehdi@cogitat.io Yannis Panagakis 1 , 2 , 4 yannis@cogitat.io Nikolaos Laskaris 1 , 2 , 3 nikos@cogitat.io Dimitrios A. Adamos 1 , 2 , 3 dimitrios@cogitat.io Stefanos Zafeiriou 1 , 2 stefanos@cogitat.io William C. Duong 5 , 6 wduong@dcscorp.com Stephen M. Gordon 5 , 6 sgordon@dcscorp.com 弗农·J·劳恩 (Vernon J. Lawhern) 6 vernon.j.lawhern.civ@army.mil Maciej ´ Sliwowski 7 , 8 , 9 maciej.sliwowski@opium.sh Vincent Rouanne 7 vincent.rouanne@gmail.com Piotr Tempczyk 9 , 10 piotr.tempczyk@opium.sh 1 Cogitat Ltd.，英国 2 智能行为理解小组，伦敦帝国理工学院，英国 3 塞萨洛尼基亚里士多德大学，希腊 4 雅典国立和卡波迪斯特里安大学，希腊 5 DCS 公司，弗吉尼亚州亚历山大，美国 6 人类研究与工程理事会，DEVCOM 陆军研究实验室，马里兰州阿伯丁试验场，美国 7 大学。格勒诺布尔阿尔卑斯大学，CEA，LETI，Clinatec，F-38000 格勒诺布尔，法国 8 巴黎萨克雷大学，CEA，List，F-91120，帕莱索，法国 9 波兰国家机器学习研究所 (OPIUM)，华沙，波兰 10 deeptale.ai，波兰
推进AI驱动的地理空间分析和数据生成
近年来见证了人工智能（AI）技术的革命，这是由于生成AI和地理空间人工智能（GEOAI）的兴起所强调的。与通用AI不同，Geoai在地理知识的整合中与众不同，将其定位在地理空间科学研究，AI技术和高性能计算的交集中。这种融合对于应对数据和计算密集型地理空间挑战至关重要[1，2]。这些进步是由可用的地理空间数据，机器学习（ML）硬件和GEOAI模型的大量地理空间数据以及对创新分析方法的日益增长的需求助长的，以解决社会和环境研究中的关键知识差距[3，4]。因此，我们在空间信息的映射，提取，生成和分析中看到了很大的进步。特刊（SI）“ AI驱动的地理空间分析和数据生成的进步”旨在展示地理信息科学（Giscience）社区在利用替代计算技术（尤其是AI）来解决复杂地理问题的努力。符合Giscience Research的这一趋势，在著名的期刊上组织了几个相关的特殊问题，例如《国际地理信息科学杂志》，GeoJournal，Geoinformatica，Geoinformatica，Geographing，Geographies或Applied Sciences。这些收藏集中在空间显式模型[1，2]以及Urban Analytics [5]，图像分类和土地覆盖映射[6]，人群图像和文本分析[7]，自然资源管理[8]和基础设施监控[9，10]中的应用[9，10]。此外，最近的系统文献评论还强调了在相关学科中Geoai的日益增长的使用。例如，人类地理学家利用Geoai使用大规模时空数据来探索城市功能区域，城市动态，人类行为和社会感测[11，12]。这种集成为传统领域提供了强大的新工具，可以实现大规模的定量分析。Geoai也在物理地理研究中成为主要领域，并在地球扎华评估，环境变化模拟，生物多样性监测和行星科学等领域中进行了应用[13]。在制图中，Geoai用于增强地理输出评估和地图质量，并改善图像对象检测，地图概括和地图设计[14]。此外，在应对城市增长，社会经济偏见和社会感知等复杂挑战方面，明确的GEOAI模型的发展和可用性显着提高了准确性。这些模型通过直接合并空间依赖性和异质性
通过肿瘤-正常启发推进微生物比较基因组学 1
。CC-BY-NC-ND 4.0 国际许可证永久有效。它以预印本形式提供（未经同行评审认证），作者/资助者已授予 bioRxiv 许可，可以在该版本中显示预印本。版权所有者于 2025 年 2 月 5 日发布了此版本。；https://doi.org/10.1101/2025.02.05.636605 doi：bioRxiv 预印本
通过肿瘤非正式启发1
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证。是根据作者/资助者提供的预印本（未经同行评审认证）提供的，他已授予Biorxiv的许可证，以在2025年2月5日发布的此版本中显示此版本的版权持有人。 https://doi.org/10.1101/2025.02.05.636605 doi：Biorxiv Preprint
通过基因组功能注释促进水产养殖业的鱼类繁殖
a Xelect Ltd，Horizon House，苏格兰圣安德鲁斯 KY16 9LB，英国 b 综合遗传学中心，动物与水产养殖科学系，生物科学学院，挪威生命科学大学，挪威 Ås c 巴黎-萨克雷大学，国家农业研究所 (INRAE)，法国 Jouy-en-Josas d 比较生物医学和食品科学系，意大利帕多瓦大学 e 欧洲分子生物学实验室，欧洲生物信息学研究所，Wellcome 基因组园区，欣克斯顿，剑桥，剑桥郡 CB10 1SD，英国 f INRAE，LPGP，鱼类生理学和基因组学，雷恩 F-35000，法国 g 海洋生物、生物技术和水产养殖研究所 (IMBBC)，希腊海洋研究中心 (HCMR)，伊拉克利翁，希腊 h 圣地亚哥德孔波斯特拉大学动物学、遗传学和体质人类学系，西班牙卢戈i 英国爱丁堡大学罗斯林研究所和皇家（迪克）兽医学院
推进抗癌自然杀伤疗法
免疫肿瘤学正在彻底改变癌症的治疗方法。最近的进展集中在产生或释放肿瘤抗原特异性细胞毒性 T 细胞反应。然而，经常有报道称治疗耐药性和毒性。因此，尽管这些疗法取得了重大进展，但几种癌症情况仍然是真正的未满足的医疗需求，并促使产生第二波免疫肿瘤学治疗 (Demaria 等人，2019)。沿着这条路线，将自然杀伤 (NK) 细胞带入临床是非常有希望的，原因有很多。NK 细胞可以识别所有癌症类型的各种肿瘤细胞，并通过直接细胞毒性和通过分泌细胞因子和细胞因子形成多细胞保护性免疫反应来促进它们的消除 (Demaria 等人，2019；Myers 和 Miller，2021)。功能性 NK 细胞的存在与几种血液和实体癌症的总体生存率更高有关。因此，利用 NK 细胞对抗癌症正在临床上使用 mAb 或细胞疗法进行评估。重要的是，NK 细胞治疗似乎比 T 细胞治疗更有效（Daher 和 Rezvani，2021 年）。
人工智能时代，人类律师助理的不可或缺性
人工智能 (AI) 的快速发展正在影响生活的各个领域。法律领域也未能幸免，人们对人工智能取代法律专业人士的担忧比比皆是。本文探讨了律师助理在法律领域的作用，从法律助理的诞生到现在及以后。它研究了人类律师助理的专业知识在有效和准确地处理复杂法律程序的同时为客户提供情感支持方面的重要性。本文描述了人类律师助理将如何凭借其技术能力和情商继续发挥不可或缺的作用。本研究强调了美国律师协会 (ABA) 对技术能力的要求，主张继续利用律师助理来造福法律 AI、律师及其客户。
通过机器学习来推进生物地理祖先预测
摘要：像狙击手或混合模型之类的工具是生物地理血统的法医科学中最先进的方法。但是，它们尚未系统地与其他学科中广泛使用的分类器进行比较。注意到遗传数据具有表格形式，本研究通过对TABPFN进行基准分类分类器来解决这一差距，TABPFN是一种用于表格数据的尖端，通用机器学习分类器。比较使用指标（例如准确性（正确分类的比例）和ROC AUC）评估性能。我们根据已发表的培训和测试数据集研究了在全核和大陆级别的个人的分类任务。我们的结果揭示了方法之间的性能差异很大，而TABPFN始终达到了整个数据集的最高精度和ROC AUC。根据这些发现，我们建议在法医学中采用TABPFN进行人群分类。
通过AI和IoT提高管理策略，以提高卓越运营和竞争优势
随着组织面临越来越多的竞争和技术进步，优化运营并有效地管理资源对于竞争优势至关重要。人工智能（AI）和物联网（IoT）等新兴技术的整合提高了效率，提高资源分配并推动增长。这项研究探讨了AI和IoT的采用方式如何优化业务流程，改善决策并使用定量方法来促进竞争优势，分析了AI和IoT实施行业的200名高管的数据。使用部分最小二乘结构方程建模（PLS-SEM）进行的分析表明，AI和IoT可显着提高效率，资源利用率和整体性能。实时监控和预测性的方法改善了市场的一致性和运营趋势，这些发现表明，采用AI和IoT的组织可以更好地驾驶动态的业务环境，提高生产力并维持增长。此外，促进新事业和持续的技术改进至关重要。这项研究强调了AI和IoT在重塑业务运营和确保竞争优势方面的变革潜力。未来的研究应探讨这些技术的特定行业影响和更广泛的创新潜力。