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树突状细胞1型控制癌症中三级淋巴样结构的形成，维持和功能
酪氨酸磷酸化是一种重要的翻译后修饰，可调节多细胞生物中许多生化信号网络的作品。迄今为止，在人类蛋白质中观察到了46,000种酪氨酸，但对大多数这些位点的功能和调节知之甚少。为了测试磷酸化的作用，主要挑战是产生重组磷酸蛋白。 mu-对酸性氨基酸的标记通常无法复制磷酸化的酪氨酸残基的大小和电荷，而合成氨基酸掺入的成本很高，产量相对较低。 在这里，我们展示了一种方法，灵感来自于如何通过二次焦油互动来发现细胞中的天然玫瑰氨酸激酶，从而增强了酪氨酸激酶的先天催化特异性，而无需过多。 我们设计了用于多种方法的多种方法，用于在大肠杆菌中产生高产量的磷酸蛋白产物。 在这里，我们测试磷酸化作为靶向相互作用（SH3-聚丙烯序列）的函数的函数，该磷酸化是跨不同特异性山脉激酶的不同反应方法。 该系统提出了一种廉价且可拖动的系统，用于产生磷蛋白和磷酸肽，我们演示了如何用于测试EGFR和PD-1靶标的抗体特异性。 这种方法是通过体外反应和共表达方法的灵活性来增强重组蛋白上的重组蛋白的共同作用的一种概括方法。 我们将其称为SISA-KIT，用于信号启发的合成增强激酶工具包。主要挑战是产生重组磷酸蛋白。mu-对酸性氨基酸的标记通常无法复制磷酸化的酪氨酸残基的大小和电荷，而合成氨基酸掺入的成本很高，产量相对较低。在这里，我们展示了一种方法，灵感来自于如何通过二次焦油互动来发现细胞中的天然玫瑰氨酸激酶，从而增强了酪氨酸激酶的先天催化特异性，而无需过多。我们设计了用于多种方法的多种方法，用于在大肠杆菌中产生高产量的磷酸蛋白产物。在这里，我们测试磷酸化作为靶向相互作用（SH3-聚丙烯序列）的函数的函数，该磷酸化是跨不同特异性山脉激酶的不同反应方法。该系统提出了一种廉价且可拖动的系统，用于产生磷蛋白和磷酸肽，我们演示了如何用于测试EGFR和PD-1靶标的抗体特异性。这种方法是通过体外反应和共表达方法的灵活性来增强重组蛋白上的重组蛋白的共同作用的一种概括方法。我们将其称为SISA-KIT，用于信号启发的合成增强激酶工具包。
生物学启发的认知体系结构和生成的预训练的变形金刚是朋友或敌人？
bica*ai是一个悠久的长期研发企业，旨在创建旨在模仿人类水平人工智能的计算体系结构。最近，在其领域非常出乎意料的是，似乎是另一个竞争者 - 一种基于GPT的AI工具，旨在模仿用户友好的自然人类语言的人类计算机对话。正如其设计师所声称的那样，该设备展示了一般AI的迹象。在激动人心而快乐的接待之后，很明显，新竞争对手无法履行其预期的承诺 - 它会返回错误和误导性的回应，欺骗和虚假信息。该问题引发了一波公共反对意见，并要求停止并防止进一步的设备部署。另一方面，设备设计人员声称不完美是暂时的，很快该产品将富裕其备用的品质。不，这永远不会发生！本文的目的是说明最初基于GPT的AI工具设计的方法最初是有缺陷，错误和不合适的，因为它忽略了智能和信息专业人士的基本定义。该论文加入了普遍的意识，即对基于GPT的AI工具的不受限制和自由散布对人类社会构成威胁，类似于粗心的生物武器研究的威胁。
挑战指南 - 自然启发的食物包装和农业电影
启用食品运输，保存，卫生和安全性，增加食物的寿命，并为食物的安全以及保留其营养含量的保留。塑料的低成本，耐用性和线性用途低水平的回收利用是众多环境挑战的来源，这些挑战会影响整个生态系统，尤其是在生命的尽头。通过涂层和配方添加剂提供了一系列功能性能，这些环境影响进一步加剧了这些影响。这些添加剂反过来又可以进入周围环境，包括空气，食物或动物和人体组织，尤其是在生物降解过程中。这一探路者挑战旨在支持雄心勃勃的跨学科研究，这将导致开发和生产可持续性的启发性替代品，用于食品包装和农业生产，例如但不限于Greenhouse和Greenhouse和Mulch Films。这些材料必须通过设计和生产来减少环境影响，同时提供塑料的功能特征。建议应提出跨越产品生命周期的想法，从新颖的可持续材料的开发，其设计和生产到生命的尽头，同时最大限度地增加了使用时间和使用范围。将鼓励为与食品相关的应用提供优化的特性，并在生产中占环境足迹减少，并提高了重新利用回收利用和生物降解性的增强范围，包括在极端环境中。将鼓励为与食品相关的应用提供优化的特性，并在生产中占环境足迹减少，并提高了重新利用回收利用和生物降解性的增强范围，包括在极端环境中。鼓励申请人在Horizon Europe 6 Work计划2021 - 2022和工作计划2023 - 2024及其合作伙伴关系，特别是基于圆形的欧洲联合企业（CBE JU）的合作伙伴关系（CBE JU），开发与Horizon Europe 6 Work计划的相关活动的协同作用。
婴儿认知启发的机器基准，用于识别代理，隶属关系，信念和意图
人类婴儿具有出色的能力来推理驱动他人行为的基本和无形原因。这些能力是人类一生的人类社会认知的核心。人工智能（AI）系统在实现同样的常识性社会知识方面仍然缺乏。最近关注社会认知和心理理论的基准已经开始解决人类和机器社会智力之间的差距，但他们并未完全考虑使用Multiple互动代理来理解场景所需的社会推理。在此类基准测试的基础上，我们提出了八项新任务，该任务着重于不同的早期社会竞争，如婴儿的行为实验所示。我们使用自我监督的变压器模型作为对我们新任务的基线测试，此外，我们在以前的社会认知基准上评估了该模型。与其他数据驱动的模型相比，我们的模型在以前的基准测试中显示出改进的性能，但它在我们的新任务上表现出色，从而揭示了仅通过视觉数据学习复杂的Soial Sots相互作用的挑战。
受大脑神经调节信号启发的低功耗机器学习架构
摘要：我们提出了一种受生物大脑中调节神经递质机制启发的迁移学习方法，并探索神经形态硬件的应用。在该方法中，人工神经网络的预训练权重保持不变，并通过补充偏差输入操纵每个神经元的触发灵敏度来学习新的类似任务。我们将其称为神经调节调谐 (NT)。我们通过经验证明，神经调节调谐在前馈深度学习和脉冲神经网络架构中的图像识别领域产生的结果与传统微调 (TFT) 方法相当。在我们的测试中，与传统微调方法相比，NT 将要训练的参数数量减少了四个数量级。我们进一步证明，神经调节调谐可以在模拟硬件中实现为具有可变电源电压的电流源。我们的模拟神经元设计实现了泄漏积分和触发模型，其中三个双向二进制缩放电流源组成了突触。通过与每个突触相关的可调功率域应用近似于调节神经递质机制的信号。我们使用高精度仿真工具验证了电路设计的可行性，并提出了一种使用集成模拟电路高效实现神经调节的方法，该电路的功耗比数字硬件（GPU/CPU）低得多。
受中脑启发的稳健变化检测循环神经网络模型
我们提出了一种受生物启发的循环神经网络 (RNN)，它可以有效检测自然图像中的变化。该模型具有稀疏拓扑连接 (st-RNN)，与“中脑注意网络”的电路架构紧密相关。我们将 st-RNN 部署到一个具有挑战性的变化视盲任务中，该任务必须在一系列不连续的图像中检测变化。与传统 RNN 相比，st-RNN 的学习速度提高了 9 倍，并且以减少 15 倍的连接实现了最佳性能。低维动力学分析揭示了假定的电路机制，包括全局抑制 (GI) 基序对成功变化检测的关键作用。该模型再现了关键的实验现象，包括中脑神经元对动态刺激的敏感性、刺激竞争的神经特征以及中脑微刺激的标志性行为效应。最后，该模型在变化盲视实验中准确预测了人类注视点，超越了最先进的基于显着性的方法。st-RNN 提供了一种新颖的深度学习模型，用于将变化检测背后的神经计算与心理物理机制联系起来。
骨膜骨启发的分层支架，内源性压电性用于神经血管化骨再生
开发用于修复临界骨缺损的脚手架的发展在很大程度上依赖于建立神经血管化的网络，以适当地渗透神经和血管。尽管在使用注入各种代理的人造骨状脚手架方面取得了重大进步，但仍然存在挑战。天然骨组织由一个多孔骨基质组成，该骨基质被神经血管化的骨膜包围，具有独特的压电特性，对骨骼生长必不可少。从该组件中汲取灵感，我们开发了一种模仿骨膜骨骨架的脚手架支架，具有压电特性，用于再生临界骨缺损。该支架的骨膜样层具有双网络水凝胶，由螯合的藻酸盐，明胶甲基丙烯酸酯和烧结的whitlockite纳米颗粒组成，模仿天然骨膜的粘弹性和压电性能。骨状层由壳聚糖和生物活性羟基磷灰石的多孔结构组成。与常规的骨状支架不同，这种生物启发的双层支架显着增强了成骨，血管生成和神经发生，结合了低强度脉冲超声辅助压电刺激。这样的方案增强了体内神经血管化的骨再生。结果表明，双层支架可以作为在动态物理刺激下加快骨再生的有效自动电刺激器。
受大脑恐惧和冲突系统启发的冲突监控优化启发式方法
本文探讨了一种受大脑启发的进化优化算法设计方法。该方法被称为冲突监控优化，其灵感来自大脑中的两个相关过程，即冲突监控和恐惧处理系统。首先，讨论了优化元启发式算法的当前问题并解决了挑战。随后，本文从三个不同方面简要回顾了研究人员在大脑危险处理（恐惧）系统方面的工作。然后，推导并检验了基于恐惧系统模型的模型。接下来，前扣带皮层在信息冲突监控中的作用被用作对所提算法的认可印章。最后，对最终确定的算法进行了修改，采用突变参数来强化模型的进化方面。在提出任意子程序后，使用 20 个维度长度为 3、10 和 50 的基准函数检验了所提出的算法。将评估结果与众所周知的元启发式算法进行了 50 次不同的运行比较，然后讨论了其在不同函数类型上的有效性。
保持稳定和平衡的重要性 - 一种受疗法的网络方法来发展自我
致谢：为集思广益做出贡献的治疗师和神经科学家包括Dahlia Sharon博士，Avi Peled博士，Galit Gampel，Galit Gampel，Nurit Yegerman博士，Rotem Hallili博士，Rotem Hallili，Gabi Shachar博士，以色列人
研究文章 人工智能启发的公共商品和服务分配方法
关于如何以最佳方式分配社会盈余（即产品和服务）的争论几乎永远都在以这样或那样的形式进行；1991 年苏联解体后，市场在分配社会盈余方面已经领先于公共部门。遵循马克思、列昂怯夫、比尔和科克肖特的传统，我们提出了一种自动化的计划系统，该系统旨在以单位级别（例如工厂和公民）而不是总需求和部门为目标运行。我们解释了为什么它是当前市场条件的可行和可取替代方案，并将我们的解决方案定位在当前的社会结构中。我们的实验表明，在商品硬件中规划多达 50K 工业品和 5K 最终产品是微不足道的。我们的方法弥合了传统规划方法与现代 AI 规划之间的差距，为进一步的研究开辟了空间。