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Longformer：利用结构 MRI 对阿尔茨海默病进行分类的纵向转换器
结构磁共振成像 (sMRI)，尤其是纵向 sMRI，通常用于在阿尔茨海默病 (AD) 临床诊断期间监测和捕捉病情进展。然而，目前的方法忽视了 AD 的渐进性，大多依赖单一图像来识别 AD。在本文中，我们考虑利用受试者的纵向 MRI 进行 AD 分类的问题。为了解决学习纵向 3D MRI 时缺失数据、数据需求和随时间发生的细微变化等挑战，我们提出了一个新模型 LongFormer，它是一种混合 3D CNN 和变压器设计，可从图像和纵向流对中学习。我们的模型可以充分利用数据集中的所有图像，并有效地融合时空特征进行分类。我们在三个数据集（即 ADNI、OASIS 和 AIBL）上评估我们的模型，并将其与八种基线算法进行比较。我们提出的 LongFormer 在对来自所有三个公共数据集的 AD 和 NC 对象进行分类方面取得了最先进的性能。我们的源代码可从 https://github.com/Qybc/LongFormer 在线获取。
使用...
脑电图（EEG）在记录大脑活动中起着至关重要的作用，并且是脑部计算机界面（BCI）技术的发展。但是，EEG信号的有限可用性和高可变性在创建可靠的BCI时面临着重大挑战。为了解决这个问题，我们提出了一个实用的解决方案，了解深度学习的最新发展和Wasserstein生成的对抗网络（WGAN）。WGAN在BCI2000数据集上进行了培训，其中约1500个脑电图记录和45个人的64个渠道。通过三个分类器评估生成的脑电图信号，得出的平均精度提高了。使用特里切特构成距离（FID）测得的生成信号的质量分别为1.345和11.565，分别为眼睛开放和闭合。即使没有光谱或空间损失项，我们的wgan模型也能够模仿脑电图训练数据的光谱和空间特性。在其地形图和功率频谱密度（PSD）图中，wgan生成的数据在封闭式静止和高三角波中的闭合静止和高增量波中的主要α活性反映了。我们的研究证明，通过增强小型数据集以提高分类器的概括性，WGAN在解决BCI开发的有限脑电图数据问题方面的潜力。
政府安全分类政策
BPSS - 基本人员安全标准 CIK - 加密点火钥匙 CNI - 关键国家基础设施 CSE - 安全设备目录 DPA - 2018 年数据保护法 DV - 开发审查 FOI - 信息自由 FOIA - 2000 年信息自由法 GCSO - 政府首席安全官 GDPR - 英国通用数据保护条例 GSB - 政府安全委员会 GSCP - 政府安全分类政策 GSG - 政府安全组 HMG - 国王陛下政府 HR - 人力资源 IAO - 信息资产所有者 IT - 信息技术 LPP - 法律专业特权 NATO - 北大西洋公约组织 NCSC - 国家网络安全中心 NPSA - 国家保护安全局 OSA - 1989 年官方保密法 PDF - 便携式文档格式 PDR - 受保护文件登记簿 PRA - 公共记录法 SA - 安全顾问 SC - 安全检查 SCS - 高级公务员 SSA - 英国高级安全顾问 NSA - 英国国家安全局
建模合作者：通过LLM工具使用
从内容节制到野生动植物保护，需要模型识别细微或主观的视觉概念的应用数量正在增长。传统上，开发用于此类概念的分类器需要在数小时，天甚至数月内衡量的大量手动努力来识别和注释培训所需的数据。即使最近提出的敏捷建模技术可以快速地进行图像分类器的快速启动，但仍需要用户花费30分钟或更多的单调，重复的数据标签，以训练一个罪恶的分类器。利用了Fiske的认知灾难理论，我们提出了一个新框架，通过用自然语言相互作用代替人类标签，从而减少了由自然语言相互作用，从而减少了通过一个数量级来定义的总体努力所需的总体努力：从将2,000张标记的图像定义为只有2,000张图像到只有100张图像到100次自然语言相互作用。我们的框架利用了大型语言模型和视觉语言模型的基础模型的最新进展，以通过对话和自动标记培训数据点来雕刻概念空间。最重要的是，我们的框架消除了对人群来源注释的需求。此外，我们的框架最终生产出在成本敏感的方案中可部署的轻量级分类模型。在15个主观概念和2个公共图像分类数据集中，我们训练的模型的表现优于传统敏捷建模以及最先进的零拍模型，例如Align，clip，cupl，Cupl和大型视觉问题回答诸如Pali-X之类的模型。
MP-SeizNet：一种使用 EEG 进行癫痫类型分类的多路径 CNN Bi-LSTM 网络。
癫痫发作类型识别对于癫痫患者的治疗和管理至关重要。然而，这是一个耗时耗力的困难过程。随着机器学习算法的进步，自动诊断系统有可能加速分类过程、提醒患者并支持医生做出快速准确的决策。在本文中，我们提出了一种新型多路径癫痫发作类型分类深度学习网络 (MP-SeizNet)，它由卷积神经网络 (CNN) 和具有注意机制的双向长短期记忆神经网络 (Bi-LSTM) 组成。本研究的目的是仅使用脑电图 (EEG) 数据对特定类型的癫痫发作进行分类，包括复杂部分性、简单部分性、失神性、强直性和强直阵挛性癫痫发作。EEG 数据以两种不同的表示形式输入到我们提出的模型中。 CNN 接收从 EEG 信号中提取的小波特征，而 Bi-LSTM 接收原始 EEG 信号，以便我们的 MP-SeizNet 能够从癫痫发作数据的不同表示中进行联合学习，从而获得更准确的信息学习。我们利用最大的 EEG 癫痫数据库——天普大学医院 EEG 癫痫发作语料库 TUSZ v1.5.2 评估了所提出的 MP-SeizNet。我们使用三重交叉验证对不同患者数据评估了我们提出的模型，并使用五重交叉验证对癫痫发作数据评估了模型，结果分别获得了 87.6% 和 98.1% 的 F1 分数。
开发用于正畸领域初始诊断的分类和对象检测模型=开发正畸>早期诊断的分类和对象检测模型
Deskripsi Lengkap: https://lib.ui.ac.id/detail?id=9999920568055&lokasi=lokal ------------------------------------------------------------------------------------------ Abstrak Pandemi COVID-19 mendorong adanya transformasi kesehatan, terutama dalam Praktik Kedokteran Gigi。对传播风险的反应，使公众朝着远程医疗服务，尤其是远程访问术。这种现象在正畸中创造了一个新的范式，鼓励了Teleorthodontic的发展。正畸领域中的机器学习技术支持为早期诊断和增加正畸服务的可及性提供了创新的解决方案。这项研究将比较3个计算机视觉模型，即有效网络，Mobilenet和Shufflenet，并伴随着添加表格模型，即TabNet。该计算机视觉模型的实施旨在为正畸患者提供初始分析，并将在Lime的帮助下使用F1得分指标和专家解释性评估。基于这项研究，发现计算机视觉洗牌模型具有最佳的平均F1分数值，其次是EfficityNet和Mobilenet。价值的差异范围从有效T和洗牌片之间的1-5％范围范围，但是Mobilenet和Shufflenet的差异范围为3-8％。此外，与不使用TabNet的模型相比，在框架中添加TabNet在框架中的平均F1得分值增加了2.7％至5％。....... COVID-19-大流行驱动了健康转变，尤其是在牙科实践中。对传播风险的反应导致公众进入远程医疗服务，尤其是远程医疗服务。这种现象在正畸方面创造了一个新的范式，鼓励了电视牙齿的发展。正畸技术中机器学习技术的支持提供了用于早期诊断和增加正畸服务的创新解决方案。本研究将比较3种计算机视觉模型，这些模型是有效网络，Mobilenet和Shufflenet，并伴随着添加表格模型，即TabNet。该计算机视觉模型的实施旨在为正畸患者提供初始分析，并将在Lime的帮助下使用F1评分指标和专家的解释性进行评估。这项研究发现，洗牌计算机视觉模型具有最佳的平均F1得分，其次是有效网络，最后是Mobilenet。值差异在有效网和洗牌片之间的1-5％之间，但是Mobilenet和Shufflenet的差异扩大，范围在3-8％之间。此外，与不使用TABNET的模型相比，将TABNET添加到框架中的F1得分平均增加2.7％至5％。
RNAi- ...
RNA干扰（RNAi）是一种生物技术工具，用于植物中的基因沉默，具有内源性和外源性应用。内源性方法，例如宿主诱导的基因沉默（HIG），涉及基因修饰（GM）植物，而外源方法包括喷雾诱导的基因沉默（SIGS）。RNAi机制取决于引入双链RNA（dsRNA），该RNA被处理成简短的干扰RNA（siRNA），从而降低了特定的Messenger RNA（mRNA）。然而，由于序列同源性或siRNA诱导的表观遗传变化，对非目标生物和GM植物的意外影响是一个问题。EPA和EFSA等监管机构强调需要进行全面的风险评估。检测意外效果是复杂的，通常依靠生物信息学工具和不靶向的分析（例如转录组学和代谢组学），尽管这些方法需要广泛的基因组数据。本综述旨在对植物中不同来源的简短干扰RNA引起的RNAi效应的机制进行分类，并确定可用于检测这些作用的技术。此外，总结了实际案例研究，并讨论了以前对基因修饰植物中的意外RNAi效应进行了研究。当前文献受到限制，但表明RNAi是相对特定的，在GM作物中几乎没有意外的影响。但是，需要进一步的研究来充分理解和减轻潜在风险，尤其是与转录基因沉默（TGS）机制相关的风险，这些机制比转录后基因沉默（PTGS）不那么可预测。尤其是应用不靶向方法的应用，例如小的RNA测序和转录组学，以进行彻底和全面的风险评估。
使用经过扩散MRI训练的卷积神经网络的脑年龄分析和痴呆分类：印度和北美队列的测试
摘要 - 基于卷积神经网络（CNN）的深度学习模型已用于对阿尔茨海默氏病进行分类或从T1加权大脑MRI扫描中推断痴呆症的严重程度。在这里，我们研究了添加扩散加权MRI（DMRI）作为这些模型的输入的值。在这一领域进行了许多研究，重点介绍了特定数据集，例如阿尔茨海默氏病神经影像学计划（ADNI），该计划评估了北美人（主要是欧洲血统）的人，因此我们研究了对ADNI培训的模型，该模型如何推广到来自印度（Nimhans Cohort）的新人口数据集。我们首先通过预测“大脑时代”来基准我们的模型 - 从其MRI扫描中预测一个人的年龄并继续进行广告分类的任务。我们还评估了在训练CNN模型之前使用3D CycleGAN方法来协调成像数据集的好处。我们的实验表明，在大多数情况下，在协调后的分类性能会提高，并且DMRI作为输入的性能更好。
天然和工程梭菌对生物量生物量的潜力
摘要。本文研究了两种大语模型（LLMS）的性能-GPT-3.5-Turbo和Llama-2-13b-以及一个小型语言模型（SLM） - Gemma-2b，在气候变化（CC）和环境领域内的三个不同的分类任务。将基于BERT的模型作为基准，我们将它们的功效与这些基于变压器的模型进行了比较。此外，我们通过分析这些文本分类任务中语言置信分数的校准来评估模式的自我评估能力。我们的发现表明，尽管基于BERT的模型通常均优于LLM和SLM，但大型生成模型的性能仍然值得注意。此外，我们的校准分析表明，尽管Gemma在初始任务中得到了很好的校准，但此后会产生不一致的结果。骆驼经过合理的校准，GPT始终表现出强大的校准。通过这项研究，我们旨在为持续的讨论生成LMS在解决地球上一些最紧迫的问题方面的实用性和有效性的讨论中做出贡献，并在生态学和CC的背景下强调了它们的优势和局限性。
Casgen：CRISPR CAS蛋白设计的正规生成模型，具有分类和基于保证金的优化
群集定期间隔短的短质体重复序列（CRISPR）相关蛋白（CAS）系统通过提供高精度和多功能性来彻底改变了基因组编辑。然而，大多数基因组编辑应用都依赖数量有限的良好特征的CAS9和CAS12变体，从而限制了更广泛的基因组工程应用的潜力。在这项研究中，我们广泛探索了CAS9和Cas12蛋白，并开发了Casgen，这是一种基于边缘的基于边缘的潜在空间正则化的新型深层生成模型，以增强新生成的Cas9和Cas12蛋白的质量。具体来说，卡斯根采用一种结合分类来过滤非CAS序列的策略，对潜在空间的贝叶斯优化来指导功能相关的设计，并使用基于Alphafold的分析进行彻底的结构验证，以确保稳健的蛋白质产生。我们从知名的生物数据库（例如InterPro和PDB）中收集了一个具有3,021 cas9、597 Cas12和597个非CAS蛋白序列的综合数据集。为了验证生成的蛋白质，我们使用BLAST工具进行了序列对齐，以确保新颖性并过滤到与现有CAS蛋白的高度相似序列。使用AlphaFold2和AlphaFold3的结构预测证实，生成的蛋白质与已知CAS9和CAS12变体具有很高的结构相似性，TM分数在0.70至0.85之间，并且root-Mean-square偏差（RMSD）值低于2.00。序列身份分析进一步表明，生成的CAS9直系同源物在已知变体中表现出28％至55％的身份，而CAS12A变体的身份高达48％。我们的结果表明，提出的CAS生成模型具有通过设计保留功能完整性的各种CAS蛋白来扩展基因组编辑工具包的重要潜力。开发的深层生成方法为合成生物学和治疗应用提供了有希望的途径，从而为开发了更精确，更通用的CAS基因组编辑工具的开发。