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测试杀菌剂对石材材料的干扰的进步：标准化方法的比较分析和指南
许多杀生物产物被应用于石器纪念碑上，以作为对生物分析的保守处理。然而，检查国家和国际委员会的文化遗产和科学文献保护，它表明，大多数标准都定义了单一测试，但是对于杀菌剂的情况，尚未绘制出良好的标准方法来检查其与底物的相互作用。因此，目前的工作提供了比较评估和建议，以监测杀菌剂在石材材料上的潜在相互作用。为此，我们建立了一个基于涉及生物剂干扰测试的精细科学论文的数据集，然后考虑了几种方法和所获得的恢复，考虑了不同的杀菌剂，石头，石材和应用方式。比较数据指出，最多研究的特征是：使用涂色法的变化；使用毛细血管上升的水吸附；联系海绵；接触角；和形态，使用扫描电子显微镜（SEM）。在这里，我们还考虑了原位和实验室分析，还提供了有关这些方法的指导标准。©2023作者。由Elsevier Masson Sas代表Consiglio Nazionale Delle Ricerche（CNR）出版。这是CC BY-NC-ND许可证（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）下的开放访问文章
水平基因转移推断
水平基因转移（HGT）是核进化的基本驱动力，促进了新的特征并适应新环境。尽管其重要性，但很少有系统地比较用于推断HGT的方法，这在我们对它们的相对优势和局限性的理解上留下了差距。验证HGT推理方法是由于缺乏可以证实历史转移事件的基因组化石记录而面临的质疑。没有经验黄金标准，通常会验证新的推理方法的模拟数据；但是，这些模拟可能无法捕获生物学复杂性，并且经常嵌入推理方法本身中使用的相同假设。在这里，我们利用HGT事件的趋势涉及多个相邻的基因来评估不同HGT插入方法的准确性。我们表明，分析基因树木之间基因的存在/不存在模式的方法始终优于基于基因树种树的重新征服的方法。我们的发现挑战了显式系统发育和解方法优于模拟者隐式方法的普遍假设。通过提供全面的台式标记，我们提供了选择适当方法的实用建议，并指示了未来方法论进步的途径。
NSCLC的新辅助化学免疫疗法
在2022年，食品和药物管理局（FDA）批准了基于III期Checkmate 816试验的结果，为患有可切除NSCLC的患者提供了可切除NSCLC患者的新辅助Nivolumab，并针对可切除NSCLC的患者进行了柏拉图 - inum-doublet化学疗法。该批准导致了国家综合癌症网络针对新辅助Nivolumab的建议，该网络在IB至IIIA或IIIB（仅T3，N2）NSCLC的患者中具有铂二氨酸化学疗法。在2023年，FDA批准了新辅助Pem-Brolizumab与含铂的化学疗法结合使用，用于可切除的NSCLC，然后在所有程序性细胞死亡1 Ligand 1（Pd-L1）层次（PD-L1）层次（os）均产生的总体生存（OS）均受了蛋白质的结果。在Constrast中，欧洲药品局仅在新辅助疗法中与基于铂的化学疗法结合使用，仅在具有高复发风险的患者和Tu-MOR细胞PD-L1表达水平大于1％的患者中。这是基于一项分析，表明新辅助化学免疫性疗法和PD-L1水平低于1％的Checkmatate 816的患者之间无事件生存期（EFS）没有差异，而决定仍在进行Keynote-671的园艺结果。这些相互矛盾的批准突出了关于新辅助化学免疫性疗法在患者亚组中的功效的不确定性，并证明了所有已发表的新辅助化学免疫疗法试验的荟萃分析的必要性。
扩散汤：文本到图像扩散模型的模型合并
摘要。我们提出了扩散汤，这是一种用于文本到图像生成的隔室化方法，该方法平均训练了在碎片数据上训练的扩散模型的权重。通过施工，我们的方法可以培训 - 免费的持续学习和学习，而没有其他内存或inctionce成本，因为可以通过重新体验来添加或删除与数据碎片相对应的模型。我们表明，从重量空间中的一个散布汤样品近似于组成数据集的分离的几何平均值，该数据集提供了抗MONTORIGATION GUARESES，并启用了零拍的样式混合。从经验上讲，扩散汤优于在所有数据碎片的结合下训练的帕拉贡模型，并在域分片数据上取得了30％的图像奖励（.34→.44），而IR的IR（.37→.59）在摄取数据上提高了59％。在这两种情况下，汤也以TIFA得分占上风（分别为85.5→86.5和85.6→86.8）。我们证明了鲁棒性的学习 - 在IR（.45→.44）中，任何单个域shorn仅降低了1％的性能 - 并验证我们对抗Memorization的实际数据的理论见解。最后，我们展示了扩散汤的能力，可以将不同碎片上固定的模型的独特样式融合在一起，从而导致零发的混合风格产生。
加速人工智能：联合学习如何保护隐私、促进协作和改善结果
摘要 跨机构合作受到数据共享挑战的限制。这些挑战阻碍了创新，特别是在人工智能领域，模型需要多样化的数据来确保强大的性能。联邦学习 (FL) 解决了数据共享挑战。在典型的协作中，数据被发送到中央存储库，在那里训练模型。使用 FL，模型被发送到参与站点，在本地进行训练，并聚合模型权重以创建具有改进性能的主模型。在 2021 年北美放射学会 (RSNA) 会议上，进行了一个名为“加速人工智能：联邦学习如何保护隐私、促进协作和改善结果”的小组讨论。“两个小组分享了见解：来自 EXAM 研究 (EMC CXR AI 模型) 的研究人员和美国国家癌症研究所早期检测研究网络 (EDRN) 胰腺癌工作组的成员。EXAM 汇集了 20 家机构，创建了一个模型来预测急诊科出现 COVID-19 症状的患者的氧气需求。EDRN 合作的重点是通过早期检测改善胰腺癌患者的预后。本文介绍了小组的主要见解，包括直接引用。小组成员描述了 FL 的动力、FL 的长期潜在愿景、FL 面临的挑战以及 FL 的直接前进道路。
不断发展的业务发展和最新的人工智能 (AI) 使不同的业务实践通过创建新协作方式的能力得到增强。这种不断发展的技术有助于提供品牌服务，甚至提供一些与客户和员工的新类型的企业互动。人工智能数字化同时强调企业专注于现有战略，并定期和尽早寻求新的市场机会。而业务创新框架内的数字技术研究正引起人们的越来越大的兴趣，并且可以通过区块链技术维护数据的隐私。因此，本文提出了基于人工智能和区块链技术的业务创新 (BI-AIBT)，以增强业务实践并保持不同客户之间的安全交互。定性经验数据的收集由来自两个不同业务部门的少数主要受访者组成。通过开展和探索数字化对价值开发、提案和业务获取的影响之间的差异和相似性，对 BI-AIBT 进行了评估。此外，组织能力和员工技能互动问题可以通过 BT 得到改善。实验结果表明，数字化转型通常被视为必不可少的，并能改善业务创新战略。提出的数值结果 BI-AIBT 提高了需求预测率 (97.1%)、产品质量率 (
不断发展的业务发展和最新的人工智能 (AI) 使不同的业务实践通过创建新的协作方式的能力得到增强。这种不断发展的技术有助于提供品牌服务，甚至提供一些与客户和员工的新类型的企业互动。AI 数字化同时强调企业专注于现有战略，并定期和尽早寻求新的市场机会。而业务创新框架内的数字技术研究正引起越来越多的关注，并且数据隐私可以通过区块链技术来维护。因此，本文提出了基于人工智能和区块链技术 (BI-AIBT) 的业务创新，以增强业务实践并保持不同客户之间的安全交互。定性经验数据的收集由来自两个不同业务部门的少数主要受访者组成。通过开展和探索数字化对价值开发、提案和业务获取的影响之间的差异和相似性，对 BI-AIBT 进行了评估。此外，组织能力和员工技能互动问题可以通过 BT 得到改善。实验结果表明，数字化转型通常被视为必不可少的，并能改善业务创新战略。提出的数值结果 BI-AIBT 提高了需求预测率（97.1%）、产品质量率（98.3%）、业务发展率（98.9%）、客户行为分析率（96.3%）和客户满意度率（97.2%）。
追逐更高的拖鞋以获取更快的神经网络
为设计快速神经网络，许多作品一直集中在减少浮点操作数量（FLOPS）的数量上。我们观察到，这种减少的失败并不一定会导致潜伏期的相似水平。这主要源于每秒效率低下的低浮点操作（拖鞋）。为了实现更快的网络，我们重新审视了流行的运营商，并认为如此低的拖鞋主要是由于操作员的频繁访问，尤其是深度方向的访问。因此，我们提出了一种新型的部分卷积（PCONV），该卷积通过同时减少冗余计算和内存访问来提取空间特征。在我们的PCONV上，我们进一步构建了一个新的神经网络家族Fasternet，它的运行速度比在各种设备上的其他设备都高得多，而没有损害各种视觉任务的准确性。，例如，在Imagenet-1K上，我们的Tiny Forpernet-T0为2。8×，3。 3×和2。 4×比GPU，CPU和ARM处理器上的移动电视-XX快速快，同时准确2.9％。 与新兴的SWIN-B相当，我们的大型fornet-l可以达到令人印象深刻的83.5％Top-1精确度，而GPU上的Incrence吞吐量提高了36％，并节省了CPU上的37％的计算时间。 代码可在https：// github上找到。 com/jierunchen/fasternet。8×，3。3×和2。4×比GPU，CPU和ARM处理器上的移动电视-XX快速快，同时准确2.9％。与新兴的SWIN-B相当，我们的大型fornet-l可以达到令人印象深刻的83.5％Top-1精确度，而GPU上的Incrence吞吐量提高了36％，并节省了CPU上的37％的计算时间。代码可在https：// github上找到。com/jierunchen/fasternet。
第 54 期 • 2024 年 7 月
亲爱的 ECA 会员和朋友们，我很高兴地宣布下一届 ECA 会议：第 15 届欧洲细胞基因组学会议将于 2025 年 6 月 29 日至 7 月 1 日在比利时鲁汶举行。以下是一些详细信息：创新格式我们正在改进会议形式，包括一系列会前研讨会，旨在提供实践经验和有关专业主题的深入知识。计划亮点几位杰出的科学家已同意贡献他们在细胞基因组学各个领域的专业知识，并辅以发展领域的演讲。会议涵盖了染色体和基因组生物学以及临床细胞基因组学的所有方面。科学会议涵盖长读和短读测序、原位测序、甲基化分析、多组学、单细胞组学、cfDNA 分析的技术进步；基因组生物学的基本方面，包括着丝粒的组织和进化；端粒和基因组老化、动物和植物细胞基因组学、结构变异、染色质结构、癌症中非整倍体的起源和进化以及染色体疾病机制；微塑料基因组毒性；临床进展，包括组成性和获得性细胞遗传学；植入前和产前诊断；细胞基因组学和医学中的人工智能。常设工作组研讨会将包括关于热点问题的演讲、大型项目成果以及细胞基因组学网站和数据库的介绍。邀请与会者以海报形式展示他们的研究成果，其中一些将被选中在会议和研讨会期间展示。早期职业科学家将有很多机会
差分射线跟踪，以有效地计算抑制最小二乘算法中的雅各布
多年来，抑制最小二乘（DLS）算法一直是优化操作系统的选择方法。dls需要评估雅各布的优化操作数，这通常由fi-nite di ff herences进行。尽管有限差异方法的简单性具有一些主要的缺点，即对许多功能评估的需求及其有限的稳定性和精度。作为一种替代算法二元（AD）[1]，已在包括镜头设计在内的许多学科中使用[2]，通常被称为Di ff构成射线跟踪，主要用于端到端设计的上下文[3]。AD的基本思想是用链条规则来描述可以通过链条来划分的优化操作数的组合。取决于应用链条规则的方向，该方法称为AD向前模式或AD反向模式。在此贡献中，我们提出了一种方法，可以在前和重复模式下使用AD稳定地计算Jacobian。这使我们可以使用伪牛顿方法，例如DLS，而不是基于一阶梯度的甲基ODS进行优化。用于射线表面相交的分化的数学分析可以实现性能。对于具有许多优化参数的自由式设计，这证明了这一点，因为已知这些系统特别具有挑战性[4]。
寻找细胞器裂变因素加热的竞赛div>
转向从复杂动物中汲取灵感的材料，例如章鱼，这些动物能够使用分散的神经系统来传感，决策和显着的适应能力。要到达那里，需要进行变革性的工作，而作者的元氟化等创新是朝着正确方向迈出的一步。机械元素中的大多数成就都是由固体力学的进步加剧的，并与计算和数字制造方面的关键进展相吻合（例如，3D打印9）。流体10和流体力学11尚未被认为是该领域研究的重要贡献。作者的元荧光提供了一个机会，可以将固体超材料的现在成熟的思想转移到流体世界中。许多研究人员肯定会从这项研究中汲取灵感，并会更好地理解并最终利用元氟的特征。这条道路具有挑战性，但是未来的提示将能够借鉴流体动力学研究的悠久而丰富的历史。至关重要的是要了解元氟的流动方式与普通液体的流动不相同。例如，当水流过小管时，其流量速率是由两个点之间的压力差异确定的，而不是由该压力的大小。对于Djellouli及其同事的元氟化物，幅度也很重要：带球胶囊的系统的压力差将引起与完全折叠的悬浮液相同的压力差异的行为不同。反过来，此状态将影响