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DiffRNAFold：利用潜在空间扩散生成 RNA 三级结构
然而，确定 RNA 结构已被认为是一项巨大的挑战，甚至被认为比蛋白质结构预测更困难 [26]。原因很简单，因为 RNA 分子的灵活性。蛋白质分子每个残基上有三个扭转角，产生的多样性足以使结构预测变得困难，而 RNA 分子每个核苷酸上都有七个扭转角 [18]。因此，RNA 分子在允许的三级结构方面具有组合爆炸式增长。由于构象样本空间很大，旨在随机抽样并选择自由能最低的分子的传统蒙特卡罗方法往往无法在合理的时间内收敛。为了解决这个问题，部分由于最近使用 AlphaFold [13] 在蛋白质结构预测方面取得的成功，人们提出了基于深度学习的方法 [19，23]。这些方法在结构预测方面表现出良好的效果。利用 DiffRNAfold，我们提出了一个框架，将 RNA 结构生成和设计向前迈进了一步。
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所有连接完成后，请重新连接车辆的负电池电缆。使用10mm插座/扭矩扳手，将10mm的螺母拧紧至7.5 nm +/- 2 nm（0.76 kgf-m +/- 0.2 kgf-m，5.5 ft-lbs +/- 1.5 ft-lbs）。
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获得安全和卫生的卫生卫生是在南非共和国宪法中所讲述的人类权利，并有助于改善南非宪法的公共卫生，尊严和清洁环境（1996年第108号法案）。在执行宪法授权的努力中，南非已承诺实现国家发展计划（NDP）的愿景和目标，该计划设定了所有南非人都应该在2030年获得负担得起，可靠和卫生的卫生卫生的目标。NDP与卫生和卫生的可持续发展目标目标6.2同时指出：“到2030年，可以为所有人提供适当，公平的卫生和卫生，并结束开放的排便，并特别关注妇女和女孩的需求，以及那些处于脆弱情况的需求”。
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1 与国内基金相比，国际共同基金增加了货币波动和汇率风险、更宽松的监管环境、由于市场规模较小而导致的价值变化更迅速和极端，或可能出现不利的政治活动。仅限于特定地理区域或国家的投资组合也可能增加损失风险，可供投资的公司数量也会受到限制。新兴市场或新兴经济体是社会或商业活动处于快速增长和/或工业化过程中的国家。
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RIO 支队 6 联系人 - 佛罗里达州麦克迪尔空军基地 信息：DSN 968-5035 / Comm 813-828-5035 命令撰写小组：选项 0 部队管理：选项 1 战备与训练：选项 2 资源管理：选项 3 指挥官：选项 4 高级士兵领导：选项 5 一般咨询：riodet6@us.af.mil 战备状态：riodet6.readiness@us.af.mil 任务：riodet6forcemgmt@us.af.mil OL - JB Langley-Eustis，弗吉尼亚州 DSN 574-5101 / Comm 757-764-5101 HQRIO.Det6OL-JBLE@us.af.mil OL - 佛罗里达州赫尔伯特菲尔德 DSN 579-2820 / Comm 850-884-2820 riodet6OLHurlburt@us.af.mil
使用可解释的AI
本文提出了可解释的（𝑥折），这是蛋白质结构预测的解释AI框架。尽管基于AI的方法（例如Alphafold（𝛼倍））在该领域取得了成功，但由于深度学习模型的黑盒性质，其预测的根本原因尚不清楚。为了解决这个问题，我们提出了一个受生物学原理启发的反事实学习框架，以生成针对蛋白质结构预测的反事实解释，从而实现了一种干LAB实验方法。我们的实验结果表明，外观折叠对Alphafold的预测产生高质量解释的能力，从而对氨基酸对3D蛋白质结构的影响几乎有实验的理解。该框架有可能促进对蛋白质结构的深入了解。源代码和解释性项目的数据可在https://github.com/rutgerswiselab/explainablefold上找到。
在常见的基于 EEG 的被动式 BCI 实验设计中，k 倍交叉验证可能会显著高估真实分类准确率：一项实证研究
摘要：在被动 BCI 研究中，一种常见的方法是在相对较长的试验期间收集感兴趣的心理状态数据，并将这些试验划分为较短的“时期”，以作为分类中的单个样本。虽然众所周知，在这种情况下使用 k 倍交叉验证 (CV) 会导致心理状态可分离性的估计不可靠（由于来自同一试验的样本存在自相关），但 k 倍 CV 仍在被动 BCI 研究中广泛使用和报告。尚不清楚的是 k 倍 CV 在多大程度上歪曲了真正的心理状态可分离性。这使得很难解释使用它的研究结果。此外，如果清楚地知道问题的严重性，也许更多的研究人员会意识到他们应该避免它。在这项工作中，一个新颖的实验探索了类内样本之间的相关程度如何影响通过 k 倍 CV 估计的基于 EEG 的心理状态分类准确性。将结果与真实值 (GT) 准确度和“块级”CV（k 折的替代方法，旨在缓解自相关问题）进行了比较。还探讨了诸如真实类别可分度以及使用的特征集和分类器等因素。结果表明，在某些条件下，k 折 CV 使 GT 分类准确度增加高达 25%，但块级 CV 低估了 GT 准确度高达 11%。我们建议，在单受试者分析中，应尽可能减少来自同一次试验的样本数量，并报告 k 折和块级 CV 结果。
