在药物发现中,药物-靶标亲和力 (DTA) 被视为至关重要的一步,因为它有助于在开发过程中识别最有前途的候选药物。由于必须考虑药物和靶分子的结构和功能,以及它们复杂而非线性的相互作用,DTA 预测是一项具有挑战性的任务。本研究的目的是提出一种新颖的 DTA 预测框架,该框架利用图神经网络 (GNN) 的交叉注意网络 (CAN) 的优势。然而,使用 GNN 表示图会保留其 3D 结构信息。现有的基于注意力的方法并未充分利用它们。我们的框架使用 CAN 通过分析药物分子的不同部分如何与蛋白质的特定区域相互作用来捕获药物-靶标对的更准确表示。我们在顺序架构中使用 GIN 和 GAT 来捕获药物图分子的局部和全局结构信息。我们在两个基准数据集 Davis 和 KIBA 上评估了所提出方法的性能。其性能令人鼓舞,在均方误差 (MSE) 和一致性指数 (CI) 方面优于许多最先进的方法。具体来说,对于 Davis 数据集,我们实现了 0.222 的 MSE 和 0.901 的 CI,而对于 KIBA,我们获得了 0.144 的 MSE 和 0.883 的 CI。我们的方法提高了相互作用分析的可解释性和特异性,为药物发现过程提供了更深入的见解,并为预测的 DTA 提供了有价值的解释。我们的研究代码可在以下网址获取:https://github.com/fsonya88/CAN-DTA。
抽象基础模型是下一代人工智能,有可能为医疗保健提供新颖的用例。大语言模型(LLMS)是一种基础模型,能够具有语言理解和产生类似人类文本的能力。研究人员和开发人员一直在调整LLM,以优化其在特定任务(例如医疗挑战问题)中的性能。直到最近,调整需要技术编程专业知识,但是OpenAI的定制生成预培训变压器(GPT)允许用户用自然语言调整自己的GPT。这有可能在全球范围内民主化获得高质量的定制LLM。在这篇评论中,我们提供了LLM的概述,如何调整它们以及自定义GPT的工作方式。我们提供了眼科定制GPT的三种用例,以证明这些工具的多功能性和有效性。首先,我们提出了“眼神”,这是一种教育援助,从临床准则中产生问题以促进学习。第二,我们构建了“ Eyeasserant”,这是一种临床支持工具,并使用临床指南调整以响应各种医师查询。最后,我们设计了“ GAT的GPT”,它通过分析同行评审的文档为临床医生提供了新兴管理策略的全面摘要。评论强调了自定义说明和信息检索在对眼科特定任务调整GPT中的重要性。我们还讨论了对LLM响应的评估,并解决了关键方面,例如其临床应用中的隐私和问责制。最后,我们讨论了它们在眼科教育和临床实践中的潜力。
海报按 HSZG 基层单位(活跃于院系)排列。社论 ______________________________________________________________________ 5 概览 PF/RF(主管研究/研究部门的副校长): - HSZG 2020 - 2026 年的研究项目,由萨克森州议会为 HAW 的研究提供资金 _______ 6 跨学科 - DISENTANGLE(建立可持续发展的跨学科能力,全面测试,实践) ___________________________________________ 7 - Cobot²(通过团队合作在护理和回收方面实现协同作用) _______________________ 8 IPM(过程工程、过程自动化和测量技术研究所) - 进一步开发用于在教学、研究和商业中应用人工智能的软件工具 ________________________________________ 9 -(RNN)创建使用循环或反馈神经网络的概念框架/指南 _____________ 10 - KoDiZert - 气化和碳捕获 ______________________________ 11 - 低成本心血管系统智能监测辅助系统 ______________________________________________________ 12 ZIRKON(齐陶工艺开发、循环经济、表面技术、天然材料研究研究所) - 开发一种生物过滤器以降低土壤悬浮液中的营养成分(“P-生物过滤器”) _____________________________________________ 13 - 土壤中的微粒橡胶 _______________________________________________ 14 - MiPro - 预测塑料风化为微塑料的过程 _______________ 15 - 新型塑料的基础研究 _____________________________________ 16 BIK(社会科学部教育、信息和通信研究所) - 对上卢萨蒂亚日托机构对教育人员的要求的分析 __________________________________ 17 TRAWOS(转型、住房和社会空间发展研究所) - 卢萨蒂亚可持续结构变化中的社会和文化创新 _______ 18 - 风险.景观.设计 - 人类世的后学科观察_______ 19 GAT(健康、老龄化、工作和技术研究所) - 共同创造和参与开发健康和援助技术 ______________________________________________________________ 20 - 信任数字日常伴侣以减少老年孤独感(VATI-6) __________________________________________________________________ 21
执行摘要2019年,国际太空勘探协调小组(ISECG)的技术工作组(TWG)建立了一个差距评估团队(GAT),以实地资源利用率(ISRU)为主题。ISRU GAT评估旨在检查和确定技术需求,并告知ISECG有关必须解决的技术差距,以实施预见的任务。最终,该计划打算在考虑投资是特定的勘探技术时,在确定潜在的协作机会的同时,在考虑投资是特定的探索技术时,在专家之间进行国际对话。以下各节是完整报告的主要部分的执行摘要。战略知识差距定义,以帮助确保人类探索月球的计划将取得成功,并进行了评估以确定人类勘探技术和能力的状态。发现知识和/或能力不足的地方,创建了需求的说明。从这项工作中,以三个广泛的探索主题创建了被称为战略知识差距(SKG)的列表,其中ISRU与第一个和第三个主题有关。从那时起,SKG进行了审查,并用于指导和优先考虑人类探索月球的开发和飞行活动。从这项工作中创建了一个表,该表确定了SKG对4个主要资源/功能领域和ISRU操作中的每个操作,如何/何处关闭SKG的潜在影响,以及在三相人类月球探索体系中,SKG需要关闭SKG。在这项工作开始时,对ISRU技术,能力和运营的最新批准的SKG列表(极性水资源/功能领域)(极性水,太阳能风力波动,氧气/金属来自Regolith,以及建筑和制造)以及任何ISRU MACTO的整体运作。该表的目的(表3)是允许决策者和开发人员优先级和计划关闭这些SKG,以实现所需的ISRU功能和产品。ISRU功能分解和流程图识别,提取,处理和使用空间资源将需要广泛的技术学科领域的技术,系统和能力开发。从资源识别到产品交付的端到端过程还需要大量的顺序和并行步骤。为了确保从“勘探到产品”的整个端到端序列中正确识别和解决所有技术和过程,ISRU GAP研究团队创建了两组表/图形。第一组表研究了研究中检查的三个主要ISRU功能的范围和分解:1)原位推进剂和易于消耗的生产,2)Initu构造,以及3)与ISRU衍生的原料中的空间制造。对于这三个主要的ISRU功能中的每一个,成功实施功能所需的主要功能得到了定义,以及与这些主要功能相关的亚功能(如图3、4和5所示)。这些表使决策者和开发人员能够定义,解决和跟踪过去和正在进行的活动以成功实施ISRU,但这些表并未提供有关这些功能和子功能中每个功能和子功能中的每一个可能如何影响或受到ISRU其他领域的影响。为了提供这种见解,创建了一个集成的ISRU功能流程图(图6)。该数字允许决策者和开发人员了解端到端流程中仍然存在差距或缺陷的位置,并可以更好地理解伙伴关系和招标的接口。ISRU在人类探索原地资源利用率(ISRU)中涉及任何要利用并利用本地或原地资源来创建用于机器人的产品和服务的硬件或操作,并提供人类勘探和持续存在,而不是从地球上带来。ISRU的直接目标是大大减少人类从月球和火星返回并返回的直接支出,以建立长期船员的自给自足,用于扩大科学和勘探工作,并实现空间的商业化。要将ISRU融合到任务体系结构中的最大好处,需要设计其他系统围绕ISRU衍生产品的可用性和使用。因此,ISRU是一种破坏性的能力,需要
IPCC(2006)将农业,林业和其他土地使用(AFOLU)领域定义为所有与人类所有直接诱导的对温室气体排放和去除的影响有关的托管土地(1)。修订d 199 6指南批准了land-us e chang e and d forest y(luc f)识别或喜欢ly la nd u nd u se Source s。 20 06 GO OD ICE ICE GUIDA和INCERTAI NTY MANAKEME NT。g ood练习冰期,用于土地使用,土地使用change and fo Rest(lul ucf),并带有新的应用程序。2006年国民温室气体库存的IPCC指南将农业和lulucf结合在一起,与我的a a a a a a afolu相结合(农业,fores fores and d other an d other lan d使用)。在livestock(肠内和肥料人的批准),lan d(用于土地,农田,农田,g拉斯兰,湿地,湿地,湿地和她的土地上),总体上是陆地上的非co2 emsions indion,Ma indion intion,limaS burna intion,intion nime,intion nime intion,dima naged soi ls,n2o e的间接任务,从粪便管理,粪便管理,水稻种植)等(收获的木制产品)等n2o e missio。
_' ub h cre 负责收集这些信息,估计平均需要 1 小时才能完成回复,其中包括审查说明、搜索来源中现有数据、收集数据的时间。收集并维护所需数据,并(或)重新编辑或更正信息。请将有关此负担估计或此信息收集的任何其他方面的意见,包括减少此负担的建议,发送至华盛顿总部服务处、信息运营总监和报告,1215 Jefferson E lavls H_ghway,Suite _204,Arlington,VA 22202-4] 02。以及管理和预算办公室,文书工作减少项目(0 704-0 188),华盛顿特区 20503。