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智能交通灯控制系统和应用程序
摘要：近年来，随着车辆数量的增加，交通拥堵已成为一个日益严重的全球问题。如此智能的交通信号控制系统已成为运输系统的关键组成部分，以通过优化交通流量，减少延迟并提高道路安全性来应对这一挑战。智能系统取决于几种高级技术，例如IoT设备，大数据分析和人工智能算法。此外，该系统还可以通过实时道路条件（例如车辆到基础设施（V2I），车辆到车辆（V2V）和车辆到所有设施（V2X）通信，该技术可以动态调整交通信号，从而成功地改善了高峰时段的交通流量，并最大程度地增加了货物。该评论还将在北京等城市中提到成功的案例研究，在北京，智能系统已大大提高了交通效率。审查的最后一部分将重点关注有关可扩展性，成本效益和数据安全性的未来发展，以确保这些系统在现代城市环境中的持续成功。
转录组状态在癌症中的定义和应用
摘要癌症的分类已经在数千年中演变而成，几个世纪的工作为现代癌症分类奠定了基础，随着我们对癌症生物学的理解，随着技术，工具和框架的改进，这种分类的发展继续发展。本文通过整合单细胞转录组方法来探索癌症的分子复杂性和肿瘤内异质性（ITH），建立在癌症分类的历史遗产上。通过定义和分析三种侵袭性癌症类型的多种转录态（GB），三个阴性乳腺癌（TNBC）（TNBC）和弥漫性中线胶质瘤（DMG） - 这项工作可提供更精良和精确的透镜，从而使象征性的策略更加精确。使用高分辨率的单细胞RNA测序（SCRNA-SEQ），空间分辨的转录组学（SRT）和患者衍生的类器官模型，我们确定了塑造肿瘤进展，耐药性和患者结果的不同元图。从DMG开始，我们使用空间转录组学来映射肿瘤特异性表型，发现与肿瘤微环境相互作用的新型神经干细胞样种群。由关键祖细胞标记定义的这种表型表现出可塑性，可能导致DMG对治疗的抗性。通过研究DMG微环境中的非恶性细胞，我们提出特定的细胞类型支持肿瘤生长和进化，强调潜在的治疗干预措施。然后，我们将SCRNA-SEQ应用于GB，揭示了多个元图的存在，包括与茎状特性，侵袭和免疫逃避相关的元图。这些元图提供了有关GB细胞如何根据其微环境适应和进化的见解，从而发现了这种高度抗性癌症的潜在治疗靶标。在TNBC中，我们通过整合来自患者活检的单细胞数据库来开发全面的TNBC-MAP，从而确定了九个核心恶性元图。这些元图涵盖了生物学过程，例如免疫调节，上皮到间质转变（EMT）和血管生成模仿。通过将这些元图与患者存活相关联，我们确定了分子活性的不同模式，可以指导TNBC的更个性化和有效的治疗方法的发展。在这些研究中，我们评估了元数据分析剖析癌症异质性的能力，从而更深入地了解驱动肿瘤进展的功能状态。此知识可以识别患者特定的分子特征，为精确医学方法铺平了道路。本论文为基于元图的癌症诊断奠定了基础，并为未来的多摩尼克精度医学策略整合奠定了基础，该策略以特定的癌细胞状态为目标，最终改善了患者的结果。
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课程大纲CS 6260应用密码学春季2024
如果极端和不可预见的情况阻止您按时完成任务，请联系学生院长办公室，并为他们提供所有必要的详细信息和文档（请参阅http://studentlife.gatech.gatech.edu/content/content/contact-us）。与我们联系，并确认您已向学生院长办公室提供了所需的文件。院长的办公室有能力比我们更好地验证这些例外情况，并在整个课程中提供了有关紧急情况如何处理的统一性。学生院长办公室将与教练一起检查您的文档和后续行动。那时，讲师将能够采取适当的行动并跟进您。
人工智能和自主系统应用设计中的伦理
我们被媒体大肆宣传，谈论智能复杂系统、大数据分析 [附录中的第 1 项] 和机器学习、机器人和人工智能 [附录中的第 2 项]、超级自动化以及人机之争 [附录中的第 3 项] 的希望和危害。然而，严肃的研究，尤其是来自工程和信息通信技术 (ICT) 背景的研究，以及伦理学家和最终用户的研究，却严重缺乏。炒作可能预示着我们所知道的世界末日 [附录中的第 4 项]，“因为自主系统会决定不加区别地派遣无人机”，而其他人则预示着一种增强的人类生存的愿景，其中可持续性存在于生活的各个方面，所有个人的“繁重工作”都将被消除，世界和平将通过集体意识专注于所有正确的事情 [附录中的第 5 项]。中间派观点承认一种既不是乌托邦也不是反乌托邦的中间道路，其中所有事情都是可能的，但不一定会发生，人类可能在某些时候做对，但并非总是如此 [附录中的第 6 项]。AI/AS 领域的谨慎乐观主义者对机器（硬件或软件）的未来充满信心，但即使不期待，他们也要做好准备，因为在此过程中会遇到困难、失败，甚至侵犯人权 [附录中的第 7 项]。尽管围绕机器伦理的话题有很多讨论和猜测，从“机器没有认知能力，怎么会有伦理？”一直到“人工智能拥有灵魂意味着什么”，[附录中的第 8 项] 我们脑海中最重要的应该是“人工智能”这个词，它位于“智能”之前。我们不是带着拟人化的希望深入研究机器，好像它以某种方式获得了“生命之气”，而是将它理解为一个由人类精心设计和实现的实体，使用
机器学习在预测分子特性中的应用
由于开发新化合物并确定其性能是昂贵且可能危险的，因此有必要开发一个模型来预测分子特性，而无需合成和实验测试。表示化合物的两种系统方法是通过分子结构的示意图和简化的分子输入线 - 进入系统（Smiles）。在这项研究中，这些表示分别用于训练两个神经网络模型，一个卷积神经网络（CNN）和一个经常性神经网络（RNN），以预测化合物的熔点。通过将化合物表示为结构的图像，CNN在拟合给定数据的拟合时不成功，似乎在给定数据的平均熔点附近保持恒定。然而，通过将化合物表示为系统生成的文本字符串，RNN成功地拟合了数据，总体趋势类似于实际趋势，平均绝对误差较低。但是，与结构图数据不同，用于RNN的微笑数据不包含方向信息。对于将来的研究，可能可以将两种表示形式结合起来，以达到更准确的预测模型。
通过免疫相关皮肤化的JAK抑制剂在悖论反应中的应用
生物制剂在治疗免疫相关皮肤病中起积极而有效的作用。然而，许多其他与免疫相关的疾病也随着生物制剂治疗而表现出来。通过免疫相关的皮肤毒素是指在生物学治疗炎性弹药性皮肤病后的其他免疫介导的皮肤病（主要是牛皮癣和特应性皮炎）的新发作或加剧，主要是肿瘤性皮肤皮肤治疗（主要是牛皮癣和果皮炎），例如新的perso perso perso perso Inias（persias perso Inisias）（persopic Dermatias）广告处理。 常见的遗传背景和炎症途径是可能的发病机理。 面对矛盾的反应，需要将治疗的选择针对对两种疾病的有效疗法，例如Janus激酶（JAK）抑制剂。 Janus激酶和信号转导子和转录（JAK-STAT）途径的激活因素在炎症途径中起重要作用，并且近年来已广泛用于AD和PSO的治疗。 本文侧重于JAK抑制剂，例如Tofacitinib，Baritodinib，ruxolitinib，abrocitinib，upadacitinib和deucravacitinib，以探索治疗矛盾反应的可能应用。 讨论了常见的副作用，基线危险因素和JAK抑制剂的安全使用。是指在生物学治疗炎性弹药性皮肤病后的其他免疫介导的皮肤病（主要是牛皮癣和特应性皮炎）的新发作或加剧，主要是肿瘤性皮肤皮肤治疗（主要是牛皮癣和果皮炎），例如新的perso perso perso perso Inias（persias perso Inisias）（persopic Dermatias）广告处理。常见的遗传背景和炎症途径是可能的发病机理。面对矛盾的反应，需要将治疗的选择针对对两种疾病的有效疗法，例如Janus激酶（JAK）抑制剂。Janus激酶和信号转导子和转录（JAK-STAT）途径的激活因素在炎症途径中起重要作用，并且近年来已广泛用于AD和PSO的治疗。本文侧重于JAK抑制剂，例如Tofacitinib，Baritodinib，ruxolitinib，abrocitinib，upadacitinib和deucravacitinib，以探索治疗矛盾反应的可能应用。常见的副作用，基线危险因素和JAK抑制剂的安全使用。