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基于新型特征描述符和特征选择技术预测谷氨酸棒状杆菌启动子
启动子是重要的非编码DNA调控元件，与RNA聚合酶结合激活下游基因的表达。工业上人工精氨酸主要由谷氨酸棒杆菌合成，特定启动子区域的复制可增加精氨酸的产量，因此需要对谷氨酸棒杆菌中的启动子进行准确定位。在湿实验中，启动子的识别依赖于sigma因子和DNA剪接技术，这是一项费力的工作。为了快速方便地识别谷氨酸棒杆菌中的启动子，我们发展了一种基于新型特征表示和特征选择的方法来完成这项任务，通过多种理化性质的统计参数描述DNA序列，结合方差分析和层次聚类过滤冗余特征，其预测准确率高达91.6%，灵敏度91.9%可以有效识别启动子，特异性91.2%可以准确识别非启动子。此外，我们的模型可以在400个独立样本中正确识别181个启动子和174个非启动子，证明了所开发的预测模型具有良好的稳健性。
shm2024 团队关于量子特征选择的研究
量子在科学研究中一直备受关注，因为它违背了人们的普遍看法。最近发展起来的量子计算也开始受到广泛关注。量子计算机可以比传统计算机更快地解决非确定性多项式 (NP) 难题中的一些独特挑战。这项工作基于在共享任务 QCLEF2024 中实现任务 1 特征选择，其中 MQ2007 数据集包含 46 个特征。该任务使用模拟退火和量子退火执行。基于 ndcg@10（归一化折现累积增益）和退火时间分析了两种退火方法的性能。使用量子退火时，我们分别获得了 ndcg@10 和退火时间 0.3621 和 27222 毫秒的结果。使用模拟退火时，我们分别获得了 ndcg@10 和退火时间 0.4024 和 284106 毫秒的结果。
多尺度特征和多通道选择……
摘要：目的：受医疗保健4.0的推动，本研究旨在基于人工提取的特征（包括时域和频域中的统计特征）降低传统脑电特征的维数。方法：使用四阶巴特沃斯滤波器和小波包变换从UNM和Iowa数据集中提取了总共22个多尺度特征。基于单通道验证，从59个公共通道池中选择了R2得分最高的29个通道。在UNM数据集上验证了所提出的通道选择方案，并在Iowa数据集上进行了测试，以将其通用性与未进行通道选择训练的模型进行比较。结果：实验结果表明，所提出的模型实现了100％的最佳分类准确率。此外，通过基于Iowa数据集的样本外测试验证了通道选择方法的泛化能力结论：使用单通道验证，我们提出了一种基于传统统计特征的通道选择方案，最终选择了29个通道。该方案显著降低了帕金森病相关脑电特征向量的维数 50%。值得注意的是，该方法在 UNM 和 Iowa 数据集上都表现出了相当好的分类性能。对于闭眼状态，最高分类准确率为 100%，而对于睁眼状态，最高准确率达到 93.75%。
医疗保健专题 - CCD 杂志
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基于小波的特征提取及SVM分类
Pradesh) 摘要 本文探讨了使用小波变换技术在运动想象 (MI) 任务中对 EEG 信号进行特征提取和分类，重点关注事件相关去同步 (ERD) 和事件相关同步 (ERS) 现象。该研究强调了离散小波变换 (DWT) 相对于连续小波变换 (CWT) 的有效性，因为它在处理时间上更高效，并且能够紧凑地表示信号。根据能量压缩特性和捕获与 MI 相关的信号特征的能力对各种小波函数进行了评估，包括 Daubechies 和双正交小波。选择在近似带中表现出最高能量集中的小波进行进一步分析。使用这些选定的小波从 EEG 信号中提取特征，并使用统计和 (HoS) 度量（例如均值、方差、偏度和峰度）进行表征。然后使用这些特征来训练具有不同核函数的支持向量机 (SVM) 分类器。分类结果显示，小波 J db10 和 J bior6.8 的准确率最高，表明它们最适合 MI 任务中的 EEG 信号分析。研究结果表明，优化的小波特征提取与先进的机器学习技术相结合，具有提高脑机接口 (BCI) 系统分类性能的潜力。
专题文章委员会和委员会更新
亲爱的读者，欢迎来到2024年的第一个ASHK通讯。代表会员和传播委员会，我们很自豪和诚意，我们很荣幸在2024年介绍ASHK新闻通讯的第一期。如果没有我们委员会成员的巨大和无私的自愿捐款，这一新释放是不可能的。在本期中，我们讲述了“气候变化”最热门的话题。精算专业在理解，衡量和管理与气候变化相关的风险中起着至关重要的作用。气候变化提出了重大的挑战和不确定性，精算师可帮助保险公司和政策制定者解决这些复杂问题。有关此主题的更多详细信息将在新闻通讯中的两篇文章中共享。此外，我们很高兴与您发表“精算师访谈”的第四期。我们很荣幸采访格雷格·索伦曼（Greg Soloman）。他将与女儿分享出版一本书的旅程。最后但并非最不重要的一点是，您强烈建议您参加即将举行的活动：5月28日至29日的2024年联合区域研讨会，7月初的专业研讨会和我们的旗舰活动，即2024年10月22日至25日，亚洲精算会议 - 我们所有活动的详细信息都很好地总结了ASHK网站上的最新更新。我们打算将专家带给您，以便您可以从虚拟或身体上满足您的CPD要求的同时从他们的见解中受益。快乐阅读！最诚挚的问候，ASHK时事通讯编辑团队
第三级结构的复杂感知功能融合 -
基于三级结构的RNA设计在合成生物学和治疗剂中起着培养作用。现有方法探索了结构 - 序列映射，但它们仅关注RNA结构并忽略复杂级信息的作用，这对于有效的RNA设计至关重要。为了解决此限制，我们提出了基于Ware第三级结构的r na esign模型，该模型，该模型，该模型集成了复杂水平信息以增强基于高等教育结构的RNA序列设计。是特定的，我们的方法结合了蛋白质语言模型（例如ESM-2）提取的蛋白质特征，从而使设计模型能够生成更准确且复杂的相关序列。考虑到蛋白质RNA相互作用的生物逻辑复杂性，我们引入了一种远距离感知的过滤蛋白质表示的局部特征。此外，我们设计了一个高亲和力设计框架，该框架将我们的卡与亲和力评估模型相结合。在此框架中，基于亲和力和结构比对生成并严格筛选了候选RNA的序列。广泛的例证证明了我们方法的有效性，而与基本模型相比，没有我们的复杂感知的效果整合，提高了5.6％。2磅的具体案例研究进一步验证了我们的卡的优势。
纹理特征提取方法：调查
抽象的纹理分析用于非常广泛的场和应用，从纹理分类（例如，用于遥感）到分割（例如，在生物医学成像中），通过图像合成或模式识别（例如，用于图像inpainting）。对于这些图像处理过程中的每一个，首先，必须从原始图像中提取描述纹理属性的象征性特征。在过去的几十年中，已经提出了各种特征提取方法。每个人都有其优点和局限性：其中一些的性能不是通过翻译，旋转，affin和perspective变换来修改的；其他人的计算复杂性低；其他人再次容易实施；等等。本文对纹理特征提取方法进行了全面的调查。后者分为七个类：统计方法，结构方法，基于转换的方法，基于模型的方法，基于图形的方法，基于学习的方法和基于熵的方法。对于这七个类中的每种方法，我们介绍了概念，优势和缺点，并给出了应用程序的示例。这项调查使我们能够确定两类方法，特别是在将来值得关注的方法，因为它们的表现似乎很有趣，但是他们的详尽研究尚未进行。
AK3918AV100 系列处理器功能列表
AK3918AV100 专为物联网摄像头 (IoT Camera) 应用而设计，是成本敏感型电子监控系统的关键组件之一。凭借智能 NPU (神经网络处理单元)、优化的图像信号处理算法和硬件 H.265/H.264 编码器，AK3918AV100 提供了增强的物体检测/跟踪和人脸检测/识别能力，以最低功耗提供高质量图片和低比特率视频编码。它还支持安全启动，以实现更好的安全级别。一组外围接口，如 UART、SPI、MMC/SD/SDIO、以太网 MAC 和 USB2.0，使 AK3918AV100 具有高可扩展性和高灵活性。同时，集成的快速以太网 PHY 收发器可以降低最终产品的物料清单 (BOM) 成本。产品开发套件包括用于物联网摄像头应用的硬件开发套件 (HDK)、软件开发套件 (SDK) 和工具，可供客户以最便捷的方式进行开发。