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根据AI算法确定数字资产交易中的洗钱风险
摘要 - 本文探讨了检测与洗钱相关的可疑加密货币交易的方法，利用先进的AI算法。该研究介绍了一个多模型框架，该框架结合了生成对抗网络（GAN），LSTM，基于自动编码器的异常检测模型（ABAD）和其他算法，以应对样品不平衡和嘈杂数据等挑战。基于图形的功能工程和嵌入方法用于构建交易信息图并提取有意义的模式。结果表明，合奏学习方法在检测可疑交易时显着优于单个模型和基于规则的传统系统。尽管取得了成功，但仍然存在不平衡的数据集，噪音和有限的关系特征等挑战。未来的研究建议通过图神经网络和复杂的基于网络的方法来增强模型性能。这项工作强调了机器学习模型的可扩展性和适应性，以解决加密货币洗钱的不断发展的复杂性。
更正：公司化身份≠数字身份
本章的较早版本由出版商出版，其标题是由出版商：公司化身份≠数字身份：在社交媒体上进行算法过滤和自我公司化演示的商业化。现在已纠正如下：公司身份≠数字身份：社交媒体上的算法过滤和自我演示的商业化。
请引用本文：Girish and Sheltzer，（2020）。一种用于识别癌症遗传依赖性的 CRISPR 竞争检测方法，Bio-protocol 10 (14): e3
请以以下方式引用本文：Girish and Sheltzer，（2020）。一种用于识别癌症遗传依赖性的 CRISPR 竞争检测方法，Bio-protocol 10 (14): e3682。DOI：10.21769/BioProtoc.3682。
在基于测量的量子计算中识别用于栅极实现的关键码头
摘要 - 基于测量的量子计算（MBQC）是一种强大的技术，依赖于多数纠缠群集状态。要实现一组通用的量子门，因此，MBQC中的任何量子算法，我们都需要按适当的顺序测量群集状态矩阵，然后根据测量结果的进料进行最终校正。在光子量子架构中，Gottesman-Kitaev-Preskill（GKP）Bosonic Continule-Rible-变量（CV）编码是MBQC的绝佳候选者。GKP量子位允许轻松应用纠缠CZ门，用于使用梁拆分器生成资源群集状态。但是，准备高质量，现实，有限的GKP量子量可能是实验中的挑战。因此，可以合理地期望基于GKP的MBQC在群集状态下仅包含少数“良好”质量GKP量子台的实现。相比之下，其他量子位是弱挤压的GKP Qubits，甚至只是挤压真空状态。在本文中，我们分析了一组通用的简历门的性能，当使用不同质量（良好和不良）的GKP量子和挤压真空状态的混合在一起来创建群集状态。通过比较性能，我们确定了群集状态中每个门的关键量子，以实现其MBQC。我们的方法涉及将门的输出与相应的预期输出进行比较。我们介绍了不同栅极实现的逻辑错误率，这是GKP挤压的函数，用于使用Xanadu的草莓田Python库来模拟和确定。索引项 - 基于测量的量子计算，量子连续变量，Gottesman-Kitaev-Preskill Qubits
边缘的计算机视觉：使用redmycow系统实时实时识别
在精确的牲畜种植中，牛的个体识别对于为赋予动物福利，健康和生产力做出的决定提供了至关重要的。在文字中，存在可以读取耳罩的模型；但是，它们不容易携带到现实世界中的牛生产环境，并主要在静止图像上做出预测。我们提出了一个基于视频的牛耳牌阅读系统，称为deRmycow，该系统利用视频中的节奏特性来准确检测，跟踪和读取边缘设备上25 fps的牛耳标。对于视频中的每个帧，ReDmycow在两个步骤中发挥作用。1）标签检测：Yolov5s对象检测模型和NVIDIA DEEPSTREAM跟踪层检测并跟踪存在的标签。2）标签读数：小说whentoread mod-ule决定是读取每个标签，使用trba场景文本识别模型或使用从前框架上读取的读数。该系统是在边缘设备上实现的，即NVIDIA JETSON AGX ORIN或XAVIER，使其可移植到没有外部计算资源的牛生产环境中。要达到实时速度，请阅读 - MyCow仅在当前框架中读取检测到的标签，如果它认为在当前框架中明显改善决策时，它将获得更好的读数。理想情况下，这意味着即使标签被遮挡或模糊，也可以在视频中找到标签的最佳读数并存储在视频中。在真正的中西部奶牛场住房测试该系统时，9,000头母牛，雷米科（Demmycow）系统准确地阅读了96.1％的印刷耳廓，并证明了其现实世界中的商业潜力。devmycow为商业牛农场提供了知情的数据驱动决策流程的机会。
通过机器学习和异质性细胞模型的高通量筛选鉴定针对胶质母细胞瘤的候选药物
3爱丁堡大学生物科学学院，Max Born Crescent，Edinburgh，EH9 3BF，英国。 *相应的作者：d.oyarzun@ed.ac.uk; n.carragher@ed.ac.uk摘要胶质母细胞瘤多形（GBM）是一种侵略性的原发性脑肿瘤，由于其复杂的病理和异质性，引起了重大治疗挑战。 缺乏经过验证的分子靶标是发现新的治疗候选者的主要障碍，在二十年中，没有向患者提供新的有效GBM疗法。 在这里，我们报告了针对GBM干细胞存活表型的化合物的鉴定。 我们的方法采用机器学习（ML）的预测指标的细胞存活率，这些细胞存活在高通量，基于图像的，基于图像的表型筛选数据中，用于3,561种化合物，以多个浓度，跨六个异质，患者衍生的GBM干细胞系进行多个浓度。 我们在计算上筛选了跨越各种化学类别的12,000多种化合物。 对GBM干细胞系中ML识别的候选物的实验验证，导致了三种化合物对GBM表型的活性。 值得注意的是，我们经过验证的HSP90抑制剂XL888之一，靶向消除所有六个GBM干细胞系，其IC50在纳莫尔范围内。 其他两种化合物在具有不同细胞系敏感性的多个GBM细胞系中展示了广泛的活动，为将来的个性化医学运动提供了途径。 患者的预后较差，治疗方案有限（通常是手术，然后进行化学放疗），导致抗药性的出现。3爱丁堡大学生物科学学院，Max Born Crescent，Edinburgh，EH9 3BF，英国。*相应的作者：d.oyarzun@ed.ac.uk; n.carragher@ed.ac.uk摘要胶质母细胞瘤多形（GBM）是一种侵略性的原发性脑肿瘤，由于其复杂的病理和异质性，引起了重大治疗挑战。缺乏经过验证的分子靶标是发现新的治疗候选者的主要障碍，在二十年中，没有向患者提供新的有效GBM疗法。在这里，我们报告了针对GBM干细胞存活表型的化合物的鉴定。我们的方法采用机器学习（ML）的预测指标的细胞存活率，这些细胞存活在高通量，基于图像的，基于图像的表型筛选数据中，用于3,561种化合物，以多个浓度，跨六个异质，患者衍生的GBM干细胞系进行多个浓度。我们在计算上筛选了跨越各种化学类别的12,000多种化合物。对GBM干细胞系中ML识别的候选物的实验验证，导致了三种化合物对GBM表型的活性。值得注意的是，我们经过验证的HSP90抑制剂XL888之一，靶向消除所有六个GBM干细胞系，其IC50在纳莫尔范围内。其他两种化合物在具有不同细胞系敏感性的多个GBM细胞系中展示了广泛的活动，为将来的个性化医学运动提供了途径。患者的预后较差，治疗方案有限（通常是手术，然后进行化学放疗），导致抗药性的出现。我们的工作证明了在与ML串联串联中使用表型筛选的使用可以有效地识别具有很少已知分子靶标的高度异质指示中个性化处理的治疗铅。关键字：胶质母细胞瘤，人工智能，药物发现，机器学习简介胶质母细胞瘤多形（GBM）是人类成年人中最常见和最具侵略性的原发性脑肿瘤，其特征是遗传驱动因素的实质异质性和肿瘤微环境1-3。在过去20年中，新诊断的GBM患者的护理标准包括手术，替莫唑胺（TMZ）和电离辐射（IR），延长了12个月至15个月患者的总体生存期4,5。大规模的基因组分析增强了我们对GBM分子生物学的理解，后者支持
鉴定免疫相关内质网...
糖尿病性视网膜病（DR）是糖尿病（DM）普遍的微血管并发症（DM），在大约三分之一的糖尿病患者中有助于视觉障碍（1）。它是糖尿病最严重的并发症之一，尤其是在发展到增殖性糖尿病性视网膜病（PDR）时（2，3）。PDR的特征是视网膜中血管异常的生长，导致视力丧失和失明的潜力（4）。向PDR过渡的基础的复杂分子机制仍然是强烈的研究意义的主题。了解与PDR相关的基因表达模式和免疫景观对于揭示其发病机理的复杂性并识别潜在的治疗靶标至关重要。内质网（ER）用作负责蛋白质稳态或“蛋白质稳态”的细胞细胞器（5）。细胞应激和炎症可能会导致构建不折叠或错误折叠的蛋白质，这种疾病称为ER应激（6）。促成PDR发病机理的基本分子机制之一是ER应力（7）。尽管在PDR中，ER应力具有公认的重要性，但在PDR背景下，对与ER应力相关的生物标志物的全面分子理解仍然是显着的研究差距（8-10）。近年来，对与ER应力相关生物标志物的复杂性的分子研究为理解PDR的分子基础提供了有希望的途径（5、11、12）。高通量技术的进步已彻底改变了我们剖析复杂疾病分子景观的能力（13）。与PDR中的ER应力相关的特定生物分子特征，不仅具有加深我们对疾病机制的理解的潜力，而且还具有确定治疗性干预的精确靶标。尽管在糖尿病研究中取得了重大的进步，但我们对驱动PDR进展的特定分子事件的理解仍然存在差距。通过分析GSE102485数据集中的PDR患者样品的转录组预计和正常样品，我们研究了与PDR中的ER应力相关的差异表达基因（DEGS）。通过基因本体论（GO）富集分析，基因和基因组（KEGG）途径分析的京都百科全书和蛋白质 - 蛋白质相互作用（PPI）网络分析，我们的目标是增强我们对eRECTORCONT PRESSTAINS PRESATION IN pDR的ERCORECTONCOULAL生物标志物的分子特征。通过字符串，细胞尺度和细胞胡示使鉴定了六个关键基因，并在单独的数据集（GSE60436）和DR模型中使用体外定量实时聚合酶链反应（QRT-PCR）进行了进一步验证。此外，我们探索了这些中心基因与插入中免疫细胞水平之间的相关性，揭示了ER应力在PDR中的免疫调节作用。最后，使用连接图（CMAP）预测用于处理PDR的潜在小分子。该分析的目的是鉴定具有潜在治疗作用的药物，可以通过调节与ER应力相关的分子途径来干预PDR的发展。这项研究桥接了分子生物学和DR研究，旨在剖析指示PDR和SHED
小额资助信息和项目构想
术语表 科学、技术、工程和数学 (STEM) 教育：根据宾夕法尼亚州教育部的说法，“STEM 教育是一种综合、跨学科、以学生为中心的学习方法，鼓励好奇心、创造力、艺术表达、协作、计算思维、沟通、解决问题、批判性思维和设计思维。” 对于 GSK STEM 小额资助机会，我们鼓励各个领域和年级的教师发挥创造力，为学生开发引人入胜、深思熟虑、有趣的 STEM 项目。教师还可以选择与其他教师合作开发和实施他们的 STEM 项目。
