XiaoMi-AI文件搜索系统
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absp：有效分析区域的自动化R工具 -
动机：如今，在生物学的每个部分中都研究了表观遗传基因法规，从胚胎发育到癌症和神经退行性疾病等疾病。目前，为了量化和比较特定目标区域的CpG甲基化水平，最容易访问的技术是BisulfE TE -TE测序PCR（BSP）。但是，没有现有的用户友好工具能够分析来自BSP所有方法的数据。因此，处理PCR产品的直接测序（Direct-BSP）处理结果的最方便方法是手动分析色谱图轨迹，这是重复性且容易出现错误任务。结果：在这里，我们实施了一种新的基于R的工具，称为ABSP用于分析BisulfE TE-FITE测序PCR，从而提供了直接-BSP和Cloning-BSP数据的完整分析过程。它使用原始测序痕量文件（.ab1）作为计算和比较CpG甲基化百分比的输入。它是完全自动化的，并包含一个用户友好的界面，作为内置的r闪亮应用程序，质量控制步骤并生成出版物就绪的图形。可用性和实现：ABSP工具和相关数据可在https://github.com/ absp-methylation-tool/absp上获得。联系人：chann.lagadec@inserm.fr补充信息：补充数据可在Online Bioinformatics获得。
双面太阳能电池板在城市环境中的性能
哥印拜陀摘要：随着城市规模越来越大，人们越来越需要清洁能源，太阳能成为关键答案。本研究使用 MATLAB 计算机测试研究了双面太阳能电池板与普通单面电池板相比的运行情况。我们发现双面电池板可以产生更多的能量，因为它们可以从两侧捕捉光线，这对城市能源计划大有裨益。除了计算机测试外，我们还检查了这些电池板在现实生活中的表现，例如在城市中不断变化的阳光和闪亮的表面。产生更多能量的机会意味着太阳能装置所需的土地更少，这对于没有太多空间的城市来说非常重要。此外，双面电池板看起来更好，这有助于在拥挤的地区放置清洁能源。我们的工作表明，将资金投入到新的太阳能技术中很重要，这是更大的清洁能源计划的一部分，既要满足自然需求，又要满足城市规划的需求。索引术语 - 双面、效率、增益因子、单面
goplot：用于视觉组合表达数据的R软件包...
摘要摘要：尽管有大量用于OMICS数据功能分析的方法，但对结果的全面详细了解仍然具有挑战性。这主要是由于缺乏可视化此类信息的公共可用工具。在这里，我们提出了一个基于GGPLOT2的R软件包，用于增强图形表示。我们的软件包采用了任何一般富集分析的输出，并以不同级别的详细信息生成图：从一般概述到确定最丰富的类别（条图，气泡图）到更详细的视图，显示在给定的类别中显示不同类型的分子信息（圈子图，和弦图，集群，集群图）。该软件包提供了对OMIC数据的更深入的见解，并允许科学家使用只有几行代码来生成洞察力，以轻松传达发现。可用性：R软件包GoPlot可通过CRAN-The综合R档案网络提供：http：//cran.r-project.org/web/packages/goplot。可以在以下网址找到Venn图的闪亮Web应用程序：https：//wwalter.shinyapps.io/venn/联系：fscabo@cnic.es; mricote@cnic.es补充信息：可以在https://wencke.github.io/
aifeducation：人工智能教育
描述 在社会和教育环境中，使用人工智能 (AI) 是一项具有挑战性的任务。相关数据通常仅以手写形式提供，或者数据的使用受到隐私政策的限制。这通常会导致数据集较小。此外，在教育和社会科学中，数据在频率方面往往不平衡。为了支持教育工作者以及教育和社会研究人员将 AI 的潜力用于他们的工作，此软件包为“PyTorch”中的神经网络提供了一个统一的接口来处理自然语言问题。此外，该软件包还附带一个闪亮的应用程序，提供图形用户界面。这允许没有编写 python/R 脚本技能的人使用 AI。这些工具整合了现有的数学和统计方法，通过伪标记处理小数据集（例如 Cascante-Bonilla 等人 (2020) < doi:10.48550/arXiv.2001.06001 >）并通过创建合成案例处理不平衡数据（例如 Bunkhumpornpat 等人 (2012) < doi:10.1007/s10489-011-0287-y >）。人工智能的绩效评估与教育和社会研究人员通常更熟悉的内容分析指标相关（例如 Berding & Pargmann (2022) < doi:10.30819/5581 >、Gwet (2014)），Krippendorff (2019) < doi:10.4135/9781071878781 >)。使用“python”库“codecarbon”估算模型训练期间的能耗和二氧化碳排放量。最后，使用此包创建的所有对象都允许与其他人共享经过训练的 AI 模型。
技术雷达
在我们的会议中，出现了两种关于许可证的讨论。首先，多年来，开源软件开发生态系统依赖于一组由开放源代码促进会 (OSI) 编目的许可证，大多数情况下只使用少数流行的许可证。然而，最近我们看到了这片曾经平静的土地上的动荡。最近，一些著名的工具遭到了媒体的批评，因为它们的维护者突然从开源许可证转向了商业模式。我们愿意为软件付费，也接受常见的商业许可证模式以获得额外的功能。然而，我们发现，当一个广泛使用的工具的核心功能突然被置于付费墙后面时，就会出现问题，尤其是当一个生态系统已经围绕该工具发展起来的时候。其次，另一个有趣的发展涉及一些软件，这些软件声称是开源的，但基本功能只有在消费者支付订阅或其他费用后才会出现。尽管这种商业模式以前就存在，但许多闪亮的新 AI 工具似乎更多地利用了这种模式——提供了隐藏在细则之下的惊人功能。我们建议特别注意许可证问题。注意注意事项并确保存储库中的所有文件都受顶层许可证的保护。
研究文章便携式爆炸算法库及其针对命令行，Python和R
基本的本地对准搜索工具（BLAST）是生物信息学中一种多功能且常用的序列分析工具。BLAST允许跨核苷酸和氨基酸序列进行快速，灵活的序列相似性搜索，从而导致了不同的应用，例如蛋白结构域的识别，矫形器搜索和系统发育注释。大多数BLAST实现都是命令行工具，它们作为逗号分隔的值文件产生输出。但是，我们的工具箱仍然缺少一种类似爆炸的算法的便携式，模块化和可嵌入的实现。在这里，我们提出了nsearch，一种命令行工具和C ++ 11库，该库提供了类似BLAST的功能，可以轻松地嵌入任何应用程序中。作为此便携性的一个示例，我们提供了Blaster，该爆炸器利用NSearch为R编程语言提供类似本机爆炸的功能，以及为Python提供类似功能的NPY搜索。这些软件包允许将类似BLAST的功能嵌入到较大的框架中，例如闪亮或Django应用。基准表明，NSearch，NPysearch和Blaster在速度和准确性上与其他常用的现代爆炸实现（例如VSearch and Blast+）相当。我们设想了针对数据科学中常用的其他语言（例如朱莉娅）的类似实现，以促进序列相似性比较。nsearch，Blaster和NPysearch可在BSD 3.0许可下免费使用，并在Github Conda，Cran（Blaster）和PYPI（NPysearch）上使用。
精神分裂症个体的大脑和外周组织中microRNA生物发生机制的广泛转录破坏
摘要在精神分裂症中，大脑和周围组织中转录的改变可能是由于microRNA生物发生机制基因的表达改变所致。在这项研究中，我们探索了这些基因在脑和外围水平上的表达。我们使用闪亮的GEO应用来分析来自十个基因表达综合数据集的基因表达，以对编码MicroRNA生物发生机制的八种基因进行差异表达分析。首先，我们比较了候选受试者和精神分裂症患者在七个不同大脑区域的死后脑样本中的表达。然后，我们比较了三个外围组织中对照组受试者和精神分裂症个体之间候选基因的表达。在精神分裂症个体的大脑和周围组织中，我们报告了microRNA生物发生机制基因的明显改变的表达模式。在具有精神分裂症的个体的背侧前额叶皮层，缔合纹状体和小脑中，我们观察到某些候选基因的过表达模式表明这些大脑区域中miRNA产生增强。此外，在海马中确定了混合的转录异常。此外，在精神分裂症个体的血液和嗅觉上皮中，我们观察到了候选基因的独特异常转录模式。miRNA生物发生机制的转录破坏可能有助于脑和外周组织中的精神分裂症发病机理。值得注意的是，在精神分裂症患者中，我们报告了背外侧前额叶皮层，海马和小脑的DICER1过表达，以及血液中的dicer1上调，这表明它可能代表外围标记。
网络安全领域人工智能的新兴研究议程
引言网络安全一直是国家安全的关键要素。鉴于关键基础设施由数字系统驱动，任何重要服务流的中断都有可能对公民、组织和政府实体造成伤害。服务产品的可用性可能会受到人工智能对网络-物理-社会系统各个方面的攻击。而且没有一个系统是万无一失的。尽管人工智能可能对网络安全构成威胁，但它也可以用于通过深度学习和其他功能抵御系统渗透的企图。然而，仅仅关注人工智能并不能让我们足够准确地理解导致网络安全中人工智能可能出现的冲突场景的复杂生态系统。本期特刊深入探讨了实现系统稳健性所需的更广泛的社会技术生态系统考虑因素，从而可以更深入、更平衡地理解人工智能在网络安全中的作用，涉及个人、组织和社区 / 社会等各个层面。从根本上说，社会技术方法要求强调人、流程和技术，而不仅仅是我们称之为产品的闪亮小玩意。新兴的研究议程由四个主要主题组成：1）需要跨学科方法的网络安全生态系统；2）通过人工智能提供和促进网络安全机制和竞争优势的最先进的技术开发流程和格局；3）网络安全生态系统中社会、技术和环境子系统的相互关联和多面性；4）强调人类的需求和价值观，包括最终用户的能力和意识、组织能力和技能发展，以及包括公共利益在内的社会考虑。
3D生成模型的基于物理的照明
最近的工作表明，可以通过合成神经辐射场渲染的特征来训练生成的对抗网络（GAN）从2D图像集合中生成3D内容。但是，大多数这样的解决方案都会产生光彩，并与材料纠缠在一起。这会导致不切实际的外观，因为照明无法更改，并且依赖视图（例如反射）的效果无法正确移动。此外，许多方法对于完整的360°旋转都很难，因为它们通常是专为面孔诸如面孔的主要场景而设计的。我们引入了一个新的3D GAN框架，该框架解决了这些缺点，允许多视图相干360◦查看，同时重新查看具有闪亮反射的对象，我们使用CAR数据集进行了体现。我们解决方案的成功源于三个主要贡献。首先，我们估算了最初的摄像头为汽车图像数据集，然后在训练GAN时学会完善相机参数的分布。第二，我们提出了一个有效的基于图像的照明模型，我们在3D GAN中使用该模型来产生分离的反射率，而不是在以前的大多数工作中合成的辐射。该材料用于使用环境图的数据集进行基于物理的渲染。第三，我们与以前的工作相比，我们改善了3D GAN体系结构，并设计了允许有效分解的仔细培训策略。我们的模型是第一个生成各种3D汽车一致的3D车，并且可以与任何环境图进行交互式保存。
独立的Gatwick可访问性面板（IGAP）
•使用“隐私”一词来设计援助休息室，促使小组成员的讨论。成员担心休息室会被隐藏起来，残疾人不会觉得他们是主要援助休息室的一部分，而且很难找到。•援助休息室将保持其位于出发休息室上层中心的位置，但是，目前的设计导致了“鱼缸效应”，人们觉得人们在附近的餐馆和座位上盯着人们盯着他们。•新设计应改善援助台的视线，同时改善外观和感觉的感觉。•一个小组成员提到另一个机场有一个没有窗户的援助区域，并且不在路线上，该建议的设计更好，因为它是中心且更开放的。•讨论援助休息室的位置以及如何使使用服务的残疾人感到孤立或隐藏，这提示了成员的建议，以重命名该服务，以从“特殊帮助”中删除“特殊”一词。Anna-Ruth Cockerham将提出这一点，然后回到面板上。•成员喜欢在空间中使用木材和绿色植物，这与设计有关，但是他们询问种植是否真实。该项目打算与北端一样使用真实和假植物的混合。•成员质疑该空间幻灯片甲板上的灵感图像，因为图片中的座位看起来不舒服，并且有闪亮的地板。该项目将在援助休息室中替换地板并将其铺上。•还有另一个项目可以代替北端援助休息室中的座位，这可能会影响该空间中的家具选择。