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计算发现具有最佳刚度阻止权衡的微观结构复合材料
僵硬与韧性之间的冲突是工程材料设计中的基本问题。，从未证明过具有最佳刚度阻止权衡取舍的微观结构化合物的系统发现，这受到模拟与现实之间的差异以及对整个Pareto阵线的数据有效探索之间的差异的阻碍。我们引入了一条可推广的管道，该管道将物理实验，数值模拟和人工神经网络集成以应对这两个挑战。没有任何规定的材料设计专家知识，我们的方法实现了嵌套循环提案验证工作流程，以弥合模拟到现实差距，并找到微观结构化的复合材料，这些复合材料僵硬而坚硬，具有较高的样品效率。对帕累托最佳设计的进一步分析使我们能够自动识别现有的韧性增强机制，这些机制以前是通过反复试验，错误或仿生物质发现的。在更广泛的规模上，我们的方法为除固体力学外的各种研究领域（例如聚合物化学，流体动力学，气象学和机器人学）提供了计算设计的蓝图。
计算机研究 - UCL发现 - 伦敦大学学院
最初是为反应性内容审核系统设计的毒性检测算法，已被部署到主动的最终用户干预措施中，以进行中等内容。然而，在此适度范式中使用这些算法几乎没有批评。我们与四个利益相关者群体进行了设计研讨会，要求参与者将毒性检测算法嵌入到想象中的手机键盘中。这使我们能够批判性地探索如何使用这种算法来主动减少有毒含量的发送。我们发现了情境因素，例如平台文化和负担能力，滥用量表，影响了对系统毒性和有效性的看法。，我们在连续的意图中确定了不同类型的最终用户，从不了解用户到确定和有条理的信息。最后，我们强调了某些最终用户群体滥用这些系统来验证其攻击，游戏仇恨和操纵算法模型以加剧伤害的潜力。
基于DRBRO的基于动态增强的路线优化，用于在移动临时网络中发现有效的路线发现
已经通过无线网络中的路线发现方法探索了各种研究。Perkins和Royer（1999）开发了AODV，这是一种反应性协议，可降低开销的路由，但经历了高潜伏期。Johnson等人。 （2001）提出了DSR，允许源路由，但面临可扩展性问题。 Clausen和Jacquet（2003）引入了优化的链路状态路由（OLSR）协议，该协议保持了主动的路线，但能源消耗增加。 Zhang等人提出的基于增强学习的路由。 （2020）增强了适应性，但需要更高的计算。 Sharma等。 （2022）合并聚类以优化路由，减少控制开销，但缺乏实时适应性。 Viji Gripsy等。 （2023）集中于AI驱动的优化如何增强无线传感器网络中的异常检测和节能路由。 提出的基于动态增强的路线优化（DRBRO）是通过集成增强学习和实时流量分析以进行更高数据包提供，优化能耗和改善网络昏迷性的基于这些进步的。Johnson等人。（2001）提出了DSR，允许源路由，但面临可扩展性问题。Clausen和Jacquet（2003）引入了优化的链路状态路由（OLSR）协议，该协议保持了主动的路线，但能源消耗增加。Zhang等人提出的基于增强学习的路由。 （2020）增强了适应性，但需要更高的计算。 Sharma等。 （2022）合并聚类以优化路由，减少控制开销，但缺乏实时适应性。 Viji Gripsy等。 （2023）集中于AI驱动的优化如何增强无线传感器网络中的异常检测和节能路由。 提出的基于动态增强的路线优化（DRBRO）是通过集成增强学习和实时流量分析以进行更高数据包提供，优化能耗和改善网络昏迷性的基于这些进步的。Zhang等人提出的基于增强学习的路由。（2020）增强了适应性，但需要更高的计算。Sharma等。（2022）合并聚类以优化路由，减少控制开销，但缺乏实时适应性。Viji Gripsy等。 （2023）集中于AI驱动的优化如何增强无线传感器网络中的异常检测和节能路由。 提出的基于动态增强的路线优化（DRBRO）是通过集成增强学习和实时流量分析以进行更高数据包提供，优化能耗和改善网络昏迷性的基于这些进步的。Viji Gripsy等。（2023）集中于AI驱动的优化如何增强无线传感器网络中的异常检测和节能路由。提出的基于动态增强的路线优化（DRBRO）是通过集成增强学习和实时流量分析以进行更高数据包提供，优化能耗和改善网络昏迷性的基于这些进步的。
Gran阴性抗生素发现-RFP
在申请之前，申请人应熟悉这一重大挑战的支持文件，包括Wellcome，Gates Foundation和Novo Nordisk Foundation的条款和条件，规则和指南，申请说明以及常见问题。概述在2021年，抗菌耐药性（AMR）与470万死亡有关，主要影响低收入和中等收入国家（LMIC），但2024克的报告预测预测表明，针对GRAM-负细菌的新型抗生素的发展将导致AMR Burden的减少。为了应对这一全球卫生优先事项，Novo Nordisk Foundation（NNF），Wellcome和Gates Foundation（GF）共同发起了一项新的计划，革兰氏阴性抗生素发现Innovator（GR-ADI），以推动革兰氏阴性病原体的早期药物发现创新。GR-ADI将充当一个财团，在多个资助者，研究机构和行业合作伙伴之间共同工作。财团将通过对提案（RFP）的巨大挑战请求（RFP）形成，重点是发现直接作用的小分子抗生素具有针对肠杆菌科的广谱活性，使用Klebsiella spp。作为启动发现程序的病原体。背景细菌AMR现在是全球死亡的第三个领先原因，是缺血性心脏病和中风背后的。新的抗生素发育的最新进展一直源于已建立的药物类别的逐步改善，例如已经受到抗性影响的β-内酰胺抗生素。WHO已因革兰氏阴性细菌而批准了威胁生命的社区和医院感染，强调了耐碳酸碳纤维的肠杆菌科（CRE）（包括K. pneumoniae and E. coli和E. coli）和acinetobacter cinetobacter baumannii（Crab）（Crab）（Crab）最重要的AMR AMR健康威胁。开发中很少有针对一种新的作用方式，这对于抗击对现有抗生素类型的细菌的持续出现至关重要。尽管有多种因素阻碍了多样化的抗生素管道的发展，但关键因素是缺乏协调的投资和协作努力。
发现跨物种信号通路的发现解锁了寄生虫免疫，发育
pal和他的同事在调查tick免疫时发现了他们的发现，这是壁虱生物学的一个知名度。在他们的初步研究中，试图了解tick免疫系统如何识别伯氏细菌，研究人员喂养了从伯氏感染的小鼠或未感染的小鼠的血液粉。比较两组，他们发现感染的血液粉激活了通常会在细胞内部产生能量的tick中的蛋白质。该蛋白质与一个称为JAK/STAT的简单信号通路有关，该途径都存在于所有多细胞生物中。
加速昆虫气味受体的配体发现
气味受体（OR）是昆虫外围嗅觉系统的主要参与者，使其成为通过嗅觉破坏来控制害虫的主要目标。在化学生态学背景下用于识别或配体的传统方法依赖于分析昆虫环境中存在的化合物或筛选具有类似已知配体的结构的筛选分子。但是，这些方法可能是耗时的，并受其探索有限的化学空间的约束。最新的理解或结构理解的进步，再加上蛋白质结构预测的科学突破，促进了基于结构的虚拟筛选（SBVS）技术在加速配体发现中的应用。在这里，我们报告了SBV在昆虫ORS上的首次成功应用。我们开发了一种独特的工作流程，结合了分子对接预测，体内验证和行为分析，以鉴定非热门受体的新行为活性挥发物。这项工作是概念证明，为将来的研究奠定了基础，并强调了对改进的计算方法的需求。最后，我们提出了一个简单的模型，以基于以下假设来预测受体响应光谱，即结合袖珍特性部分编码了此信息，如我们对spodoptera littoralis ors的结果所建议。
eDiscovery中的AI状态
总体而言，从企业生产力的角度来看，市场越来越熟悉特定于法律实践的AI。与法律使用的AI完全不熟悉，在过去一年中降低了73％。鉴于媒体的关注和特定的法律行业关注量，这一数字继续下降并不奇怪。但是，尽管有96％的受访者对AI有所了解，但这与使用并不直接相关，因为只有27％的受访者将手中的经验作为他们熟悉的来源。
AI驱动的高性能聚合物的发现...
图1：我们的电池信息工作流程。数据收集管道：我们收集有机负电极相对于不同电荷载体（正电极材料）的有机负电极的微笑（简化的分子输入线进入系统）。10，这是微笑字符串到数字格式的连接版本。b架构我们的多任务机器学习（MT-ML）预测指标。MT-ML模型经过训练，以预测不同电池组件的多种属性。使用Selector-vector代表荷载体（正电极材料），性质和有机材料类（聚合物/分子）的变化。指纹与选择矢量串联，并用作MT-ML模型的输入。灰色版本的灰色代表模型的输入，较暗版本代表输出。通过将多个MT-ML模型的输出作为输入，在Holdout数据集中培训的 C META学习者。 元学习模型的输出是属性值（电压和特定容量）。 d最后，逆设计方法被授予。 我们采用一些参考有机材料，这些材料表现出更高的电池性能或更高的稳定性或生物降解性。 我们迭代地添加氧化还原活跃的部分或在有机材料的不同位置取代元素和键，以创建数百万个有机材料的库。 我们通过使用拟议的元学习模型来筛选具有较高电压和特定能力的潜在候选者。C META学习者。元学习模型的输出是属性值（电压和特定容量）。d最后，逆设计方法被授予。我们采用一些参考有机材料，这些材料表现出更高的电池性能或更高的稳定性或生物降解性。我们迭代地添加氧化还原活跃的部分或在有机材料的不同位置取代元素和键，以创建数百万个有机材料的库。我们通过使用拟议的元学习模型来筛选具有较高电压和特定能力的潜在候选者。
神经标志物发现的质谱 - HAL
摘要：神经退行性疾病是无法治愈的，异质性和依赖年龄的疾病，挑战现代医学。A deeper understanding of the pathogenesis underlying neu- rodegenerative diseases is necessary to solve the unmet need for new diagnostic biomarkers and disease-modifying therapy and reduce these diseases' burden.特定的，翻译后的模式（PTMS）在神经变性中起着重要作用。Due to its proximity to the brain parenchyma, cerebrospinal fluid (CSF) has long been used as an indirect way to measure changes in the brain.质谱法（MS）分析的神经退行性疾病，重点是PTM，在生物标志物发现的背景下，已经改善并打开了场地，用于分析更复杂的矩阵，例如脑组织和血液。值得注意的是，磷酸化的tau蛋白，截短的α-突触核蛋白，APP和TDP -43，以及许多其他修饰，以MS的广泛特征。巨大的潜力是用于临床应用的特定病理PTM签名。本综述着重于参与神经退行性疾病的PTM模型蛋白质，并突出了基于MS的生物标志物发现中最重要和最新的突破。
化学元素的通用语义嵌入用于增强材料推理和发现的化学元素
图2。使用BERT衍生特征与（a）预测和（b）材料属性分类的模型性能比较模型性能。SMA，Ti合金和HEA的10倍MAE图与广泛的平行测试中所选特征数量（1-8）的函数相同。蓝线使用传统的经验特征（例如电负性，原子半径）表示模型性能，而红线表示BERT衍生的材料特征。检查的特性包括相变温度（MP，AP），转化焓（ΔH），屈服强度（σs），终极拉伸强度（σb），Vickers硬度（VH）和伸长率（EL）。Classification tasks include binary classification of Solid Solution (SS) vs. Non-Solid Solution (NSS), ternary classification of phase forms (Face-Centered Cubic (FCC), Body-Centered Cubic (BCC), and FCC-BCC mixed), and quaternary classification of SMA phases (B19'-B2, B19'-B19-B2, B19'-R-B2, B19-B2, and R-B2）。bert衍生的特征始终在几乎所有属性和特征数量上产生较低的预测误差，从而突出了它们捕获合金组成和属性之间内在关系的卓越能力。阴影区域代表跨平行测试的标准偏差。