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超级金属：一种生成的AI框架，用于蛋白质中的快速，精确的金属离子位置预测
最初的计算方法用于mRNA定位是单个标签分类任务，其中每个mRNA被预测仅定位为一个特定的隔室。rnatracker采用了深层复发的神经网络来预测mRNA定位[6]。iloc-mRNA，利用支持载体机（SVM）来预测在同性恋中的mRNA定位，[7]。sublocep通过集中在特定的细胞室，同时保留在单标签分类框架内[8]，进一步完善了预测。但是，它们本质上受到这样的假设，即每个mRNA仅定位到一个与生物学现实不符的隔间。许多mRNA众所周知，可以定位在多个隔间中，从而在细胞内履行各种作用[9，8]。
启用监督飞行 - 程序，通信...
中间阶段，详细介绍了“启用监督飞行 - 程序，通信，导航，监视和支持基础设施 - 先进的空中移动路线图”，这是解决下一代飞机运营大幅增加的时期。这些飞机将推动在NAS较低海拔高度进行更高密度的操作，这目前降低了监视能力，很少有程序支持增加数量的垂直升降机飞机。与EIS操作相反，EIS操作旨在与豁免和豁免有关的运营尽可能透明，预计第二阶段有望越来越多地集中于整合新的交通和分离技术，程序以及第三方交流服务提供商的使用。
结合监督和无监督机器学习
最后，Darktrace 还使用各种机器学习技术来自动执行调查工作流程中执行的重复且耗时的任务。通过分析专家网络分析师如何与 AI 的输出进行交互（例如他们如何分类威胁警报以及他们如何使用第三方来源），Darktrace 能够复制这些专家行为并自动执行某些分析师功能。这使得所有成熟度级别的分析师都能进行越来越高效和简化的调查。它还为安全团队提供了他们所需的关键时间，使他们能够专注于更高价值的战略工作，例如管理风险和专注于更广泛的业务改进。
连续的微流合成荧光磷和氮共掺杂的碳量子点
抽象背景患有肺动脉高压（pH）的人，尽管有可能减少呼吸困难和改善生活质量，但并未经常被转介进行运动康复。我们描述了针对患有pH的人的监督肺动脉高压运动康复（Sphere）计划的开发。方法开发分为三个阶段：（1）系统审查，（2）利益相关者与患者和专家的共识以及（3）预科干预可接受性测试。我们完成了系统评价，以确定国际心肺康复指导和针对pH患者的基于运动干预措施的试验。来自系统评价和利益相关者共识的证据塑造了领域的干预，包括增加个人行为支持会议以促进运动依从性。通过与多学科专业人员和享有pH的人的讨论，批准了球体干预草案。我们的可接受性测试了基于中心的干预措施，其中八名参与者处于预科发展阶段，该阶段确定了许多与安全性和恐惧避免活动有关的条件特定问题。制作了全面的干预从业者培训手册，以确保标准化交付。参与者的工作簿已开发并进行了试验。审判招募始于2020年1月，但随后于2020年3月被暂停，直到1920年的大流行“锁定”。响应大流行，我们进行了进一步的开发工作，以重新设计干预措施，以适用于仅基于家庭的在线交付。招募修订的协议始于2021年6月。讨论最终的球体干预措施纳入了每周家庭的在线团体练习和行为支持，由训练有素的从业人员监督的“教练”课程，并采用个性化的家庭锻炼计划以及固定锻炼自行车的可选贷款。该干预措施完全通过清晰的途径进行评估和个性化锻炼处方。当前在英国多中心随机对照试验中测试了Sphere在线康复干预措施的临床和成本效益。试验注册号ISCRTN10608766。
监督消费协议 23/24
社区药房规范 – 监督消费方案 1 简介 1.1 本规范规定了提供增强公共卫生服务的要求，以便在社区药房内监督使用阿片类药物替代疗法中使用的处方药 1.2 此项服务由萨里郡议会委托，作为针对社区内药物滥用者需求的针对性方法的一部分，并以当地定义的需求为基础 2 背景 2.1 社区药房通过提供监督美沙酮、丁丙诺啡、Espranor 和 Suboxone 和其他处方药消费的服务，在吸毒者的护理中发挥着关键作用，支持吸毒者遵守其规定的用药方式，从而减少因过量服用而意外死亡的事件。此外，通过监督，药剂师能够将管制药物的误导降至最低，这可能有助于减少社区中与药物有关的死亡 2.2 药剂师在护理吸毒者方面发挥着独特的作用，因为他们每天都要与他们接触。这为医疗保健专业人员提供了机会，可以监测和提供有关服务用户总体健康和福祉的建议，并采取有针对性的干预措施，例如鼓励服务用户携带纳洛酮 3 协议 3.1 本公共卫生协议由萨里郡议会和供应商（在本例中为药房承包商）签署。公共卫生协议由萨里郡议会管理。代表议会行事的授权官员是公共卫生主任。议会将发出 1 个月的终止通知，以停止或修改服务 4 服务描述
微调与及时调节的监督陈述
为了破译人脑的语言表示基础的算法，先前的工作通过对NLU任务进行了微调的预先调整的预先训练的人工神经网络（ANN）模型对大脑对语言输入的反应。然而，完整的微调通常会更新整个参数空间并扭曲预训练的功能，从而与大脑的强大多任务学习无关。及时调整可以保护预训练的权重，并学习特定于任务的嵌入以适合任务。迅速调整是否会产生代表，可以更好地说明大脑语言表示的比较？如果是这样，什么样的NLU任务会导致预先训练的模型更好地解码人脑中所代表的信息？我们通过比较神经解码中的迅速调整和微调的表示来调查这些问题，这预测了刺激引起的大脑活动的语言刺激。我们发现，在10个NLU任务中，全面的微调都没有明显胜过神经解码的迅速调整，这意味着一种更一致的调谐方法会产生代表性的代表，可以更好地与大脑数据相关。更重要的是，我们确定处理精细概念的任务意味着比其他任务更好地解码大脑激活模式的屈服表示，尤其是句法构成任务。这表明我们的大脑编码代表语言时浅层句法信息更细粒度的概念信息。
视频文本提示弱监督时空 -
弱监督时空的视频接地（STVG）旨在给定文本查询，而无需注释的训练数据，旨在将目标对象定位。现有方法通过从视频框架功能中裁剪对象，丢弃所有上下文信息，例如位置变化和实体关系，从而独立于每个候选管。在本文中，我们提出了视频文本提示（VTP）来构建候选功能。从特征图中裁剪管区域，我们绘制视觉标记（例如红色圆圈）作为视频提示上的对象管；相应的文本提示（例如在红色圆圈中）也被插入询问文本的主题单词后，以突出显示其存在。然而，如果没有作物，每个罐头特征都可能看起来相似。为了解决这个问题，我们通过引入负面的对比样本而不是删除候选对象而不是被强调的对比对比样本，进一步提出了Concon-Con-Concon-Conconvive VTP（CVTP）；通过合并VTP候选人与对比样本之间的差异，正确候选者和其余部分之间的匹配分数差距被扩大。在几个STVG数据集上进行了广泛的实验和消融，我们的结果通过很大的边距超过了现有的弱监督方法，这证明了我们提出的方法的有效性。
发掘弱监督端到端的潜力......
中风后言语和语言障碍（失语症）严重影响患者的生活质量。许多症状轻微的患者仍未得到诊断，而且由于医疗费用和/或服务不足，大多数人没有接受建议的强化治疗。自动语音识别 (ASR) 可以通过提高诊断率和在定制治疗期间提供反馈来帮助克服这些困难。然而，由于言语错误的高度可变性和训练数据集的稀缺，其性能通常不令人满意。本研究评估了最近发布的端到端模型 Whisper 在中风后失语症 (PWA) 患者中的表现。我们调整了它的超参数以实现失语症语音的最低字错误率 (WER)。与年龄匹配的对照组相比，PWA 中的 WER 显着更高（10.3% vs 38.5%，p < 0.001）。我们证明，通过表达性（外显命名和自发性言语生成）和接受性（书面和口头理解）语言评估，更严重的失语症与更严重的 WER 相关。中风病变大小不会影响 Whisper 的性能。考虑人口统计学因素、治疗持续时间和中风后时间的线性混合模型证实，左半球额叶病变患者的 Whisper 性能更差。我们讨论了这些发现对于如何在 PWA 中改进未来 ASR 的意义。
监督学习的量子计算方法
过去二十年，量子计算和机器学习的理论和实践都呈现爆炸式增长。现代机器学习系统处理大量数据，需要巨大的计算能力。随着硅半导体小型化接近其物理极限，人们越来越多地考虑使用量子计算来满足未来的计算需求。小型量子计算机和量子退火机已经建成并投入商业销售。量子计算机可以使所有科学和工程领域的机器学习研究和应用受益。然而，由于其根源在于量子力学，该领域的研究迄今为止一直局限于物理学界，其他学科的研究人员很难接触到大多数工作。在本文中，我们先介绍量子计算的背景并总结其关键结果，然后再探讨其在监督机器学习问题中的应用。通过避开与量子计算关系不大的物理学结果，我们希望让数据科学家、机器学习从业者和跨学科的研究人员都能理解这篇介绍。
分配班次的监督算法公平
在分配变化下有监督的公平感知机器学习是一个新兴领域，在面对从源到目标域的数据分布的变化时，面临着保持公平和公正预测的挑战。在实际应用程序中，机器学习模型通常在特定数据集上进行培训，但在数据分布可能由于各种因素而可能随时间变化的环境中进行培训。这种转变会导致不公平的预测，对某些以敏感属性（例如种族和性别）为特征的群体不成比例。在本调查中，我们提供了各种类型的分布变化的摘要，并根据这些转变进行了全面研究现有方法，突出了文献中六种常用的方法。另外，该调查列出了公开可用的数据集和经验研究的评估指标。我们进一步探讨了与相关的搜索领域的互连，讨论重大挑战，并确定未来研究的潜在方向。