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VBC通讯Q3/2024
研究蛋白质的功能是了解健康和疾病中细胞过程的关键。科学家长期以来一直使用遗传学方法进行此类研究。但是，这些局限性从细胞模型的稀缺到成本有几个局限性。在维也纳生物中心的科学家的协作努力中，研究人员现在开发了一种方法，可以通过质量标记和测试其在细胞中的活性来系统地研究蛋白质功能。在Max Perutz实验室的分子病理研究所（IMP）Stefan Ameres的亚历山大·史塔克（Alexander Stark）实验室的研究人员以及分子生物技术研究所的Julius Brennecke和Ullrich Elll（IMBA）的Julius Brennecke和Ullrich Elll开发了Orftag – A功能强大的功能，可用于综合蛋白质，并促进蛋白质的功能，并促进构成方法。由维也纳生物中心博士计划，Filip Nemcko（IMP）和Moritz Himmelsbach（Max Perutz Labs）领导的科学家，在本期《自然方法》杂志上发表了该方法。阅读更多：新闻|维也纳生物中心
利率快回来和对爱尔兰经济的影响
在本文中，我们探讨了最近利率提高对爱尔兰经济的影响，并使用2023-2025时期的方案列出了潜在的影响。我们使用爱尔兰经济的COSMO宏观经济学模型来测试信贷市场和实际经济的影响，并分别介绍了对消费者，公司和抵押贷款市场的影响。我们还使用家庭融资和消费调查（HFC）中的微观数据来测试对利率抵押贷款负担能力的影响。我们的Sce-Narios是从欧洲银行管理局（EBA）压力测试中得出的，这些压力测试为政策利率提供了基本和不利的结果。将这些与乌克兰战前战争基线进行了比较。我们发现对抵押贷款市场和房价的显着影响以及对关键宏观经济总体（例如投资，消费和产出）的显着影响。我们还观察到住房支付与收入比率的增加，但通过剩余收入方法衡量的抵押可承受能力差异没有大幅增加。
利用时间步长集成扩散模型进行稳健的半监督分割
医学图像分割是一项具有挑战性的任务，许多数据集的大小和注释有限，这使其变得更加困难。去噪扩散概率模型 (DDPM) 最近在对自然图像分布进行建模方面显示出良好的前景，并成功应用于各种医学成像任务。这项工作重点关注使用扩散模型的半监督图像分割，特别是解决领域泛化问题。首先，我们证明较小的扩散步骤生成的潜在表示对于下游任务比较大的步骤更稳健。其次，我们利用这一见解提出了一种改进的集成方案，该方案利用信息密集的小步骤和较大步骤的正则化效应来生成预测。我们的模型在域转换设置中表现出明显更好的性能，同时在域内保持了有竞争力的性能。总的来说，这项工作突出了 DDPM 在半监督医学图像分割中的潜力，并提供了在域转换下优化其性能的见解。关键词：医学图像分割，半监督学习，生成模型
深度学习驱动的数据处理，建模... -LAAS
近年来，从机器学习中使用方法来解决光子系统设计和模式的问题的增长显着增长。最近的许多评论已广泛涵盖了（Nano）光子学[1-7]中深度学习的领域。在这里，我们提供了一个介绍，涵盖了深度学习神经网络的一些相关背景，然后提供了许多更深入的应用程序，这些应用程序涉及纳米光子学研究的各个方面，其中神经网络可以在其中发现应用。我们描述了纳米结构内部电磁场的广义预测网络的开发，该网络允许在向前迭代设计中替换数值模拟，一旦网络得到了全面训练，可以通过数量级加速设计过程。接下来，我们将说明使用串联神经网络来预测多子集成电路中的复杂散射模式，作为神经网络启用逆设计的示例。最后，我们讨论了在高级和实时数据处理中的神经网络的使用，以及在光学数据存储和高光谱成像中的最新应用。
探索影响不同人类用户信任的因素...
信任是建立成功的人类机器人互动（HRI）的必要因素之一。本文调查了人类对机器人的信任在两种文化中如何在HRI场景中有何不同。我们在两个国家进行了两项研究：沙特阿拉伯（研究1）和英国（研究2）。每项研究均介绍了三种HRI场景：一个狗机器人引导人们视力障碍，医疗保健中的遥控机器人和制造机器人。研究1表明，参与者的信任感知评分（TPS）在三种情况下都显着不同。然而，研究2结果表明，整个情况下TPS的变化略有显着变化。我们还发现，信任与给定任务的相关性是参与者信任的指标。此外，研究结果表明，影响用户信任的信任得分或因素在各种文化之间各不相同。发现发现可能影响人类信任的新因素，例如可控性，可用性和风险。调查结果指示HRI社区考虑一种动态而不断发展的设计，以实现人类机器人信任，因为影响人类信任的因素正在发展，并且会在不同的环境和文化中有所不同。
非线性等离子体元面
在过去的十年中已经进行了，以理解和利用等离子纳米颗粒的非线性响应。12,54,56,74尽管进步稳定，但许多挑战仍然提出一个问题，即非线性等离子材料是否可以与传统的非线性材料相媲美。在这里，我们回顾了非线性等离子体超材料的当前状态，并试图解决上述问题。特别是，我们将治疗集中在接近光学和近红外频率附近的质量跨空面上。单个颗粒和传播表面等离子体也被排除在范围之外，因为它们已经在参考文献中覆盖了。41。此外，在该主题上已经存在一些评论，其重点是物质方面，制造，量子效应和异国情调的非线性现象。12,42,49,54,56,71,74因此，在这里，我们排除了这些考虑因素，而是专注于讨论非线性光学，模拟方面和SHG发射元信息的原理。我们重点介绍了与以前的方法相关的问题，并讨论了如何通过使用晶格和粒子间影响来缓解这些问题，例如表面晶格共振（SLR）。51
Hallf是的是电线街和储存基金plc
“我被拒绝说，由投资管理的积极作用来确保comply的策略y，这确保了在挑战期间继续过度完成。以来，自iNcep tion以来，对Averag e 2 0％p er Anverag Enum Anum Cash y ield of operational p ortfolio coperation cap e yeld yeld yeld yeld yeld yeld yeld yeld yeld yeld yeld yeld yeld yeld the t temb er-end q e eend q uarter，comp couss comp couss comp of the Enered over operation operational retartional股息覆盖率为1.15倍。这一积极的轨迹反映在投资组合表现中，该绩效保持了在我们上市的P eers中的b oth a p er a p er a p er a p er a per a p er heast收入。这是通过多元化实现的，在爱尔兰，德克萨斯州和德国的资产超越了AG AINST B ASE案。由于折现率和通货膨胀假设的变化，导航的略有下降完全是由于预计较高的率将继续下去，并且不反映Comp Any商业运算的Emp lary permantage。w nav t ot t o t o t oturn r eTurn为4 8。8％自IPO以来，即我们的最低deb t水平，以及强大的现金p is，comp comp comp coss elling and sustanab le p osive complent b alance b alance nance nance e。”
考虑电池退化的影响，能量受限微电网的随机运行
摘要 — 可再生能源发电占比较高的电力系统容易受到发电量低的时期的影响。保持高可调度发电能力的另一种方法是使用电能存储，这样可以利用剩余电力，电能存储有助于保障供电安全。这种系统可以视为能源受限系统，电能存储的运行必须在运营成本最小化和稀缺风险之间取得平衡。在这方面，依赖于操作的存储特性（如储能退化）是一个复杂因素。本文提出了一种电池充电状态退化的线性近似方法，并将其与循环退化相结合，在基于随机对偶动态规划的能源管理模型中实现。研究了退化建模对挪威小型微电网的影响，该微电网具有可变可再生能源发电和有限的可调度发电能力，以及电池和氢气存储以平衡供需。我们的结果表明，与简单的随机策略相比，所提出的策略可以将预期电池寿命延长四年以上，但可能会导致其他系统资源的退化加剧。显然，随机策略对于在能源受限的系统中保持较低的稀缺风险至关重要。
通过共享缺少模态的多模态学习...
缺失模态问题对于多模态模型来说至关重要，但并非易事。当前旨在处理多模态任务中缺失模态问题的方法要么仅在评估期间处理缺失模态，要么训练单独的模型来处理特定的缺失模态设置。此外，这些模型是为特定任务设计的，例如，分类模型不易适应分割任务，反之亦然。在本文中，我们提出了共享特定特征建模 (ShaSpec) 方法，该方法比解决上述问题的竞争方法简单得多，也更有效。ShaSpec 旨在通过学习共享和特定特征来更好地表示输入数据，从而在训练和评估期间利用所有可用的输入模态。这是通过一种依赖于基于分布对齐和域分类的辅助任务以及残差特征融合程序的策略实现的。此外，ShaSpec 的设计简单性使其易于适应多种任务，例如分类和分割。在医学图像分割和计算机视觉分类方面进行了实验，结果表明 ShaSpec 的表现远胜于竞争方法。例如，在 BraTS2018 上，ShaSpec 将增强肿瘤的 SOTA 提高了 3% 以上，将肿瘤核心的 SOTA 提高了 5%，将整个肿瘤的 SOTA 提高了 3%。1
OPEN：开发智能本地能源系统应用的开源平台
本文介绍了 OPEN，这是一个用于智能本地能源系统集成建模、控制和仿真的开源软件平台。电力系统正在经历一场根本性的转变，即分布式能源资源提供大量发电和灵活性。“智能本地能源系统”的概念汇集了分布式能源资源本地化管理的相关策略，包括主动配电网、微电网、能源社区、多能源中心、点对点交易平台和虚拟发电厂。OPEN 提供了一个可扩展的平台，用于开发和测试新的智能本地能源系统管理应用程序，有助于弥合学术研究和行业转化之间的差距。OPEN 结合了现有能源管理工具所不具备的管理智能本地能源系统的功能，包括多相配电网功率流、能源市场建模、非线性储能建模和滚动时域优化。该平台采用 Python 实现，具有面向对象的结构，提供模块化并允许其轻松与第三方包集成。本文提供了案例研究，展示了 OPEN 如何用于一系列智能本地能源系统应用，因为它支持多种模型保真度来进行模拟和控制。