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基于本体的检索增强发电（RAG）用于Genai支持的添加剂制造
常规数据分析通常无法捕获添加剂制造（AM）过程的复杂背景，从而导致尖锐的解决方案和次优的分析结果。生成人工智能（Genai）模型（例如大语言模型（LLM））的性能在很大程度上取决于它们整合和背景培训的大量数据的能力。但是，情境化通常是由消耗的数据直接驱动的，而不一定基于基本真理。为了解决这个问题，提出了一种基于本体的检索增强发电（RAG）方法，以增强Genai产生相关提示和答案的能力。Genai通过利用结构的本体论来识别和应用相关背景，从而产生准确而有见地的解释。用例展示了拟议的基于本体的RAG框架如何运作以提供上下文感知的AM数据分析，这些数据分析可以通过执行AM数据分析时通过基本真理来促进分析透明度。
AI驱动的虚拟现实对远程工作生产力和员工的影响
摘要纵火被定义为对财产的故意和恶意燃烧，其中包含三个主要要素，其中包括燃烧财产，燃烧是燃烧的起源，燃烧的目的是开始破坏财产。存在一个误解，即指纹和血液证据在暴露于极高的温度时无法检索，因此在大多数情况下，肇事者在犯罪现场燃烧火灾以掩盖犯罪。这些文献谈到了可用于从犯罪现场有效检索指纹和血液证据的方法，主要是使用SPR和乳胶提升方法。红外（780nm至1 mm）的摄影也可以用来捕获血液证据，因为血液在暴露于较高温度时会氧化。spr-小颗粒试剂是一种有效的指纹开发方法，可用于从潮湿的非孔表面收集指纹。Liquid latex is a material used to produce forms and moulded areas in handmade articles, latex clothing etc.., It exists in liquid form and on drying it turns out to be an elastic film which can easily pulled from a surface hence it is used as a method of preservation of dermal ridge evidence and also to retrieve DNA from the blood in the arson crime scene Keywords: Arson, fingerprints, blood, DNA, small particle reagent, Reflected红外摄影纵火纵火正在为任何财产开火，包括车辆，建筑物，贵重物品等，以获取保险设施等福利。纵火不包括由自然环境引起的火灾或偶然造成的火灾，应该有适当的动机被视为纵火。燃料，热量和氧气在无人居住的链反应中聚集在一起时，火是由此产生的化学反应1。如果缺少三个要素之一，大火将停止燃烧。所有这三个元素都是相互依存的，三角形缺失的任何元素都会破坏链条。必须加热液体燃料，直到它们变成蒸气才能燃烧为止。只有气体才能燃烧固体燃料。燃料通过热量化学分解为其组件气体形式。热解是此分解过程的术语。在火中传递热能的三种主要方式是辐射，对流和传导1
从编码和共谋服务器中检索量子私人信息
摘要 — 在经典的隐私信息检索 (PIR) 设置中，用户想要从数据库或分布式存储系统 (DSS) 中检索文件，但不向保存数据的服务器透露文件身份。在量子 PIR (QPIR) 设置中，用户通过从服务器接收量子信息来私密地检索经典文件。Song 等人在复制服务器的情况下处理了 QPIR 问题，包括无合谋和除一个服务器外所有服务器都合谋的情况。在本文中，QPIR 设置被扩展以考虑最大距离可分 (MDS) 编码服务器。所提出的协议适用于任何 [ n, k ] -MDS 代码和 t -合谋，其中 t = n − k 。与以前的情况类似，实现的速率比经典对应物中已知或推测的速率更好。此外，还演示了如何调整协议以从使用局部可修复代码 (LRC) 编码的 DSS 中实现显著更高的检索率，其中修复组不相交，每个修复组都是一个 MDS 代码。
数据驱动的人群水平脑电图特征检索及其在神经退行性疾病中的作用
阿尔茨海默病和路易体病等神经退行性疾病引起的电生理紊乱可通过头皮脑电图检测出来，并可作为疾病严重程度的功能性测量指标。传统的脑电图定量分析方法通常需要先验选择具有临床意义的脑电图特征，而且容易产生偏差，限制了常规脑电图在神经退行性疾病诊断和管理中的临床应用。我们提出了一种数据驱动的张量分解方法，用于提取代表闭眼清醒状态下常见的脑电图活动来源的前 6 个频谱和空间特征。作为梅奥诊所神经系统评估的一部分，11,001 名患者接受了 12,176 项常规、标准的 10-20 次头皮脑电图研究。根据这些原始脑电图，我们开发了一种基于后部 alpha 活动和眼球运动的算法，用于自动选择清醒闭眼时期并估计每个通道 1 到 45 Hz 之间的平均频谱功率密度 (SPD)。然后，我们创建了一个三维 (3D) 张量 (记录 × 通道 × 频率)，并应用典型多元分解来提取前六个因子。我们进一步确定了一组独立患者，他们符合阿尔茨海默病和路易体痴呆 (31) 导致的轻度认知障碍 (30) 或痴呆 (39) 的共识标准，以及年龄相似的认知正常对照 (36)。我们使用朴素贝叶斯分类方法评估了这六个因子区分这些亚组的能力，并评估了因子载荷与 Kokmen 心理状态简略测验评分、氟脱氧葡萄糖 (FDG) PET 摄取率和脑脊液阿尔茨海默病生物标志物测量值之间的线性关联。这些因子代表了具有生物学意义的大脑活动，包括后部 α 节律、前部 δ/θ 节律和中央顶叶 β，它们与患者年龄和脑电图节律失常等级相关。这些因素还能够以中等到高精度（曲线下面积 (AUC) 0.59–0.91）区分患者和对照组，以及区分阿尔茨海默病痴呆和路易体痴呆（AUC 0.61）。此外，相关的 EEG 特征与阿尔茨海默病亚组的认知测试表现、PET 代谢和 CSF AB42 测量值相关。这项研究表明，数据驱动的方法可以从人群水平的临床 EEG 中提取具有生物学意义的特征，而无需拒绝伪影或先验选择通道或频带。随着不断发展，这种数据驱动的方法可以通过协助早期识别轻度认知障碍和区分认知障碍的不同神经退行性原因来提高 EEG 在记忆护理中的临床效用。
Rag2Mol：基于检索增强生成的结构药物设计
人工智能 (AI) 为药物发现带来了巨大进步，但识别具有最佳物理化学和药理学特性的命中化合物和先导化合物仍然是一项重大挑战。基于结构的药物设计 (SBDD) 已成为一种有前途的范例，但固有的数据偏差和对合成可及性的无知使 SBDD 模型与实际药物发现脱节。在这项工作中，我们探索了两种方法，Rag2Mol-G 和 Rag2Mol-R，它们都基于检索增强生成 (RAG) 来设计适合 3D 口袋的小分子。这两种方法涉及根据生成的小分子在数据库中搜索可购买的类似小分子，或从数据库中可以放入 3D 口袋的新分子中创建新分子。实验结果表明，Rag2Mol 方法始终如一地产生具有优异结合亲和力和药物相似性的候选药物。我们发现 Rag2Mol-R 比先进的虚拟筛选模型提供了更广泛的化学景观覆盖范围和更精确的靶向能力。值得注意的是，这两个工作流程都确定了具有挑战性的靶标 PTPN2 的有希望的抑制剂。我们高度可扩展的框架可以集成各种 SBDD 方法，标志着 AI 驱动的 SBDD 取得了重大进展。代码可在以下网址获取：https://github.com/CQ-zhang-2016/Rag2Mol。
基于GPU的私人信息检索针对机上机器学习推理
抽象的机上计算机学习（ML）推理可以在无需向远程服务器揭示的用户设备上使用私人用户数据。但是，对于依靠嵌入太大而无法存储在设备上的许多应用程序的应用程序，纯粹的私人ML推理解决方案是不切实际的。特别是，建议模型通常在1-10 GB的数据下使用多个嵌入式表，这使得它们不切实际地存储在设备上。为了超越这个障碍，我们建议使用私人信息检索（PIR）有效，私人地从服务器中嵌入嵌入，而无需共享任何私人信息。由于现成的PIR算法通常过于计算，因此很密集，无法直接用于潜伏敏感的推理任务，我们1）提出了基于GPU的新型PIR加速度，以及2）与下游ML的pir共同设计PIR，以获得进一步的加速。我们的GPU加速策略将系统吞吐量提高了20倍以上，超过了CPU PIR实现，而我们的PIR-ML共同设计在固定模型质量下提供了超过5倍的额外吞吐量改进。，对于各种设备上的ML插图，例如建议和语言建模，我们的单个V100 GPU上的系统每秒可提供高达100，000的查询 - 基于CPU的基线，A> 100×吞吐量改进 - 在基于CPU的基线上 - 维护模型准确性。
通过注意蛋白质和基因组基础模型来理解蛋白-DNA相互作用
高级人工智能技术的出现在蛋白质结构预测方面取得了显着加速。alphafold2是该领域中的开创性方法，它通过利用Evoformer模块从multiple序列比对（MSA）自动提取共进化信息，为预测准确性设定了新的基准测试。但是，诸如Alphafold2之类的结构预测方法的疗效在很大程度上取决于MSA的深度和质量。为了解决这一局限性，我们提出了两个新型模型Aido.ragplm和aido.ragfold，它们是A-e-e-dected蛋白质语言模型和AI-Drigity数字有机体中的概述的模块[1]。aido.ragplm将预训练的蛋白质模型与检索的MSA整合在一起，从而使共同进化信息纳入结构前字典，同时通过大规模预处理补偿了MSA信息不足。我们的方法在困惑，接触预测和适应性预测中超过了单序蛋白语言模型。我们利用aido.ragplm作为蛋白质结构预测的特征提取器，导致aido.ragfold的发展。当有足够的MSA提供时，Aido.Ragfold就可以达到与Alphafold2相当的TM分数，并且最多运行速度长达八倍。在MSA不足的情况下，我们的方法显着优于Al-PhaFold2（∆ TM得分= 0.379、0.116和0.116和0.059，对于0、5和10 MSA序列作为输入）。我们的发现表明aido.ragplm为蛋白质结构预测提供了有效，准确的解决方案。此外，我们使用层次ID生成开发了一种从Uniclust30数据库搜索的MSA检索器，该数据库比传统方法快45至90倍，并用于扩展aido.ragplm的MSA培训集，增长32％。
使用阿拉丁机载演示器（A2D）检索大气后向散射和消光剖面
到 2017 年底，欧洲航天局 (ESA) 将发射大气激光多普勒仪器 (ALADIN)，这是一种在 355 nm 下工作的直接检测多普勒风激光雷达。ALADIN 机载演示器 A2D 是使用真实大气信号验证和优化 ALADIN 硬件和数据处理器进行风检索的重要工具。为了能够验证和测试 ALADIN 的气溶胶检索算法，需要一种从 A2D 检索大气后向散射和消光轮廓的算法。A2D 采用直接检测方案，使用双法布里-珀罗干涉仪测量分子瑞利信号，使用菲索干涉仪测量气溶胶米氏回波。信号由累积电荷耦合器件 (ACCD) 捕获。这些规范使得信号预处理中的不同步骤成为必要。本文描述了从 A2D 原始信号中检索气溶胶光学产品（即粒子后向散射系数 β p 、粒子消光系数 α p 和激光雷达比 S p ）所需的步骤。
从DNA存储中从MDS编码数据中获取信息的可靠性
摘要 - 这项工作对在DNA存储系统中成功检索使用MDS代码（例如Reed-Solomon代码）的数据的概率进行了理论分析。我们在独立和相同分布（I.I.D.）替换错误，重点是结合内部和外部MDS代码的常见代码设计策略。我们的分析表明，这种概率如何取决于诸如测序读数的总数，它们之间的分布，内部代码和外部代码的速率以及替换误差概率。这些结果提供了可行的见解，可在可靠性约束下优化DNA存储系统，包括确定可靠数据检索所需的测序读取数量的最小数量，并确定内部和外部MDS代码速率之间的最佳平衡。