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2022 年年度报告 - Straumann
端到端治疗管理体验。CareStack 的实践管理软件适用于个人诊所、团体和 DSO。此次合作将支持牙科诊所简化治疗计划、安排和付款，从而帮助 Straumann Group 客户以更高效的方式提供高质量的护理。作为构建新的在线客户门户的起点，该门户将我们牙科平台活动的核心集中在一个屋檐下，我们在北美地区推出了 Straumann AXS 实践模块。5 月，我们已成功将 Smile in a Box 客户转换为新平台，并率先推出了该模块。第二步，我们将进一步为临床医生开发应用程序。9 月，Straumann Group 与 SmileCloud 建立了合作伙伴关系，SmileCloud 是一个由牙医为牙科专业人士开发的数字微笑设计和协作平台，也将集成到 Straumann AXS 中。SmileCloud 允许临床医生在 3D 生物特征库的帮助下使用 AI 技术为患者设计虚拟模拟微笑，以支持患者获得最佳治疗效果。这个以客户为中心的平台将基于一个核心基础设施提供一流的功能，以实现最佳的用户体验和治疗指导。
2022 年年度报告 - Straumann
端到端治疗管理体验。CareStack 的实践管理软件适用于个人诊所、团体和 DSO。此次合作将支持牙科诊所简化治疗计划、安排和付款，从而帮助 Straumann Group 客户以更高效的方式提供高质量的护理。作为构建新的在线客户门户的起点，该门户将我们牙科平台活动的核心集中在一个屋檐下，我们在北美地区推出了 Straumann AXS 实践模块。5 月，我们已成功将 Smile in a Box 客户转换为新平台，并率先推出了该模块。第二步，我们将进一步为临床医生开发应用程序。9 月，Straumann Group 与 SmileCloud 建立了合作伙伴关系，SmileCloud 是一个由牙医为牙科专业人士开发的数字微笑设计和协作平台，也将集成到 Straumann AXS 中。SmileCloud 允许临床医生在 3D 生物特征库的帮助下使用 AI 技术为患者设计虚拟模拟微笑，以支持患者获得最佳治疗效果。这个以客户为中心的平台将基于一个核心基础设施提供一流的功能，以实现最佳的用户体验和治疗指导。
2022 年年度报告 - Straumann
端到端治疗管理体验。CareStack 的实践管理软件适用于个人诊所、团体和 DSO。此次合作将支持牙科诊所简化治疗计划、安排和付款，从而帮助 Straumann Group 客户以更高效的方式提供高质量的护理。作为构建新的在线客户门户的起点，该门户将我们牙科平台活动的核心集中在一个屋檐下，我们在北美地区推出了 Straumann AXS 实践模块。5 月，我们已成功将 Smile in a Box 客户转换为新平台，并率先推出了该模块。第二步，我们将进一步为临床医生开发应用程序。9 月，Straumann Group 与 SmileCloud 建立了合作伙伴关系，SmileCloud 是一个由牙医为牙科专业人士开发的数字微笑设计和协作平台，也将集成到 Straumann AXS 中。SmileCloud 允许临床医生在 3D 生物特征库的帮助下使用 AI 技术为患者设计虚拟模拟微笑，以支持患者获得最佳治疗效果。这个以客户为中心的平台将基于一个核心基础设施提供一流的功能，以实现最佳的用户体验和治疗指导。
2022 年年度报告 - Straumann
端到端治疗管理体验。CareStack 的实践管理软件适用于个人诊所、团体和 DSO。此次合作将支持牙科诊所简化治疗计划、安排和付款，从而帮助 Straumann Group 客户以更高效的方式提供高质量的护理。作为构建新的在线客户门户的起点，该门户将我们牙科平台活动的核心集中在一起，我们在北美地区推出了 Straumann AXS 实践模块。5 月，我们已成功将 Smile in a Box 客户转换为新平台，并于 5 月开始推出。下一步，我们将进一步为临床医生开发应用程序。9 月，Straumann Group 与 SmileCloud 建立了合作伙伴关系，SmileCloud 是由牙医为牙科专业人士开发的数字微笑设计和协作平台，也将集成到 Straumann AXS 中。SmileCloud 允许临床医生使用人工智能技术，借助 3D 生物特征库为患者设计虚拟模拟微笑，从而为患者提供最佳的治疗效果。这个以客户为中心的平台将基于一个核心基础设施，提供一流的功能，以实现最佳用户体验和治疗指导。“我们将继续投资于我们的制造能力
附件作为感觉运动体验
n出生后的前几分钟，新生儿和母亲通常会在母亲的胸部躺在婴儿的胸口时与心脏相遇。这些依恋的这些早期经历是身体到身体的经历：保持，摇摆，喂食，抚摸，凝视与凝视的接触。，我们没有使用单词，而是与库斯，MMMM和爱心条款的婴儿交流，以唤起说话者的声音。pre语言的孩子们欣赏温暖的凝视，微笑，柔软或嬉戏，并以笑容，嗓音和喜悦的笑容，轻松，轻松或舒缓或在二元舞中与他们的护理人员一起抚慰或亮丽（Schore，Schore，2001）。但是，婴儿和幼儿同样会摄取护理人员的身体张力，静止的脸（Tronick，2007年），声音或粗暴的动作。他们的不成熟神经系统很容易被强烈的情绪反应，响亮的声音，突然的动作或表现出焦虑而震惊（Lyons-Ruth，Dutra，Schuder和Bianchi，2006年）。护理是否会促进安全的依恋或“恐惧或恐惧”（同上。），这些“右脑到右脑的大脑”，后来被记住的不是视觉或言语叙事，而是以“身体记忆”的形式，程序性地学习的情感，自主，摩托车，内心和意义的状态（Ogden，Minton和Minton，＆Pain，＆Pain，2006; Tronick; Tronick; Tronick; Tronick; Tronick，2007; 2007）。
将卷积层和Biforter网络与前向和反向传播培训
准确的分子特性预测对于药物发现和计算化学至关重要，促进了有希望的化合物并加速治疗性发育的鉴定。传统的机器学习以高维数据和手动特征工程的速度失败，而现有的深度学习方法可能不会捕获复杂的分子结构，而留下了研究差距。我们引入了深CBN，这是一个新型框架，旨在通过直接从原始数据中捕获复杂的分子表示来增强分子性质预测，从而提高了准确性和效率。我们的方法论结合了卷积神经网络（CNN）和biforter注意机制，同时采用了前向算法和反向传播。该模型分为三个阶段：（1）功能学习，使用CNN从微笑字符串中提取本地特征； （2）注意力完善，通过向前前锋算法增强的Biforter模块捕获全球环境； （3）预测子网调整，通过反向传播进行微调。对基准数据集的评估 - 包括TOX21，BBBP，SIDE，Clintox，Clintox，Bace，HIV和MUV，表明深-CBN达到了近乎完美的ROC-AUC分数，显着超过了最好的State-Art-Art方法。这些发现证明了其在捕获复杂分子模式的有效性，提供了一种强大的工具来加速药物发现过程。
原始文章：parp1pred
癌症是全球死亡的主要原因，根据2020年全球癌症统计数据，2020年导致了超过1000万人的死亡。潜在的癌症疗法涉及通过抑制PARP-1靶向DNA修复过程。在这项研究中，使用非冗余的2018 PARP-1抑制剂构建了分类模型。简要地，通过12种指纹类型描述化合物，并使用随机森林算法以及各种采样方法构建。的结果表明，使用超采样方法的Pubchem产生了最佳性能，Matthews相关系数> 0.7，同时也提供了可预处的分子特征。此外，根据Gini指数确定的特征重要性表明，芳香/环/杂环部分，含氮的指纹和乙醚/醛/酒精部分对于PARP-1抑制很重要。最后，我们的预测模型被部署为称为PARP1Pred的Web应用程序，并在https://parp1pred.streamlitapp.com上公开可用，允许用户使用其笑容的符号作为输入来预测查询化合物的生物学活动。预计本文所述的模型将有助于发现有效的PARP-1抑制剂。关键字：PARP-1，DNA维修，机器学习，QSAR，WebServer，CheminInformatics
量子机学习预测药物发现中的ADME-TOS
摘要：在药物发现范式中，新化学实体的吸收，分布，代谢和排泄物（ADME）和毒性特性的评估是最关键的问题之一，这是一个耗时的过程，非常昂贵，并且在药品R＆d中构成了非常昂贵的挑战。近年来，人工智能（AI），大数据和云技术等新兴技术引起了人们的极大关注，以预测分子的ADME和毒性。目前，量子计算和机器学习的混合物几乎在从化学到生物医学和几个工程学科的几乎每个领域都引起了人们的关注。量子计算机有可能通过降低与药物发现过程相关的开发成本和时间来实现高通量实验技术和筛选数十亿分子的进步。是出于量子内核方法的效率，我们提出了一个量子机学习（QML）框架，该框架由具有基于内核的量子分类器的经典支持向量分类器算法组成。为了证明所提出的QML框架的可行性，简化的分子输入线进入系统（Smiles）基于符号的字符串螺丝核与量子支持矢量分类器结合使用，用于评估化学/药物ADME ADME ADME-TOX特性。建议的量子机学习框架将通过大规模模拟进行验证和评估。在制药行业所提出的框架的部署对于做出最佳决策将非常有价值。基于我们来自数值模拟的结果，与经典同行相比，量子模型在接收器操作特征曲线（AUC ROC; 0.80-0.95）的曲线下获得了最佳性能，以预测针对小分子的ADME-TOX数据集的结果，具有不同的特征。
BERT 模型微调以准确预测药物……
摘要：在药物发现过程中，确定最佳候选药物非常重要。生物学和计算科学领域的研究人员一直试图利用机器学习 (ML) 来有效预测药物-靶标相互作用 (DTI)。近年来，根据预训练模型在自然语言处理 (NLP) 中的新兴用途，人们正在为化合物和靶蛋白开发预训练模型。本研究试图使用 Transformers (BERT) 预训练模型 ChemBERTa 来改进化合物的 DTI 预测模型。预训练的特点是使用简化的分子输入线路输入系统 (SMILES)。我们还使用预训练的 ProBERT 来预测靶蛋白（预训练使用氨基酸序列）。BIOSNAP、DAVIS 和 BindingDB 数据库 (DB) 被用于（单独或一起）学习。最终模型由 ChemBERTa 和 ProtBert 以及集成的 DB 共同教授，与之前的模型相比，根据受试者工作特征曲线下面积 (AUC) 和精确召回率-AUC 值，提供了迄今为止最佳的 DTI 预测性能。使用对 13 对底物和代谢酶细胞色素 P450 (CYP) 的特定案例研究验证了最终模型的性能。最终模型提供了出色的 DTI 预测。由于药物和靶蛋白之间的现实世界相互作用预计会表现出特定的模式，因此使用 ChemBERTa 和 ProtBert 进行预训练可以教授此类模式。如果学习采用涵盖药物和靶蛋白之间所有关系的大型、均衡的数据集，学习此类相互作用的模式将提高 DTI 准确性。
改革手册.pdf
1. 住房变革——简介 1.1 背景设定 1.2 早期计划中的差距 2. PMAY-U：转型的曙光 2.1 迄今为止的历程 2.2 定义受益者 2.3 需求评估 2.4 覆盖范围 2.5 分散决策 2.6 自助餐厅方法 3. 信息技术生态系统 3.1 信息技术的使用 3.2 CLSS Awas 门户网站 (CLAP) 3.3 空间技术的使用 3.4 实时监控机制 4. 背后的推动力量——推动因素 4.1 行政改革 4.2 财政改革 4.3 金融改革 4.4 监管改革 4.5 社会改革 5. 揭开建筑技术世界的面纱 5.1 印度建筑技术 5.2 灯塔项目 5.3 印度 ASHA 5.4 NAVARITIH——证书课程5.5 印度脆弱性地图集 6. 住房前景 - 可负担租赁住房综合体 6.1 背景 6.2 模型 6.3 进展 7. 变革性影响：微笑说明一切 7.1 综合方法 7.2 影响生活 7.3 妇女赋权 7.4 创造就业机会 7.5 经济红利 7.6 受益者的包容性范围 7.7 经商便利度 8. 前进之路