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TranSynergy：机制驱动的可解释深度神经网络，用于药物组合的协同预测和途径反卷积
动机药物组合在癌症治疗中显示出巨大的潜力。它们可以减轻耐药性并提高治疗效果。随着抗癌药物数量的快速增长，所有药物组合的实验研究都是昂贵且耗时的。计算技术可以提高药物组合筛选的效率。尽管最近在将机器学习应用于协同药物组合预测方面取得了进展，但仍然存在一些挑战。首先，现有方法的性能不是最优的。仍有很大改进空间。其次，生物学知识尚未完全融入模型。最后，许多模型缺乏可解释性，限制了它们的临床应用。结果我们开发了一个知识支持和自我注意力增强的深度学习模型 TranSynergy，以提高协同药物组合预测的性能和可解释性。TranSynergy 经过精心设计，可以通过细胞系基因依赖性、基因-基因相互作用和全基因组药物-靶标相互作用明确地模拟药物作用的细胞效应。开发了一种新颖的 Shapley 加性基因集富集分析 (SA-GSEA) 方法来对有助于协同药物组合的生物途径进行反卷积，并提高模型的可解释性。大量基准研究表明，TranSynergy 的表现明显优于最先进的方法，表明机制驱动的机器学习具有潜力。与协同组合相关的新途径被揭示并得到实验证据的支持。它们可能为识别精准医疗的生物标志物和发现新的抗癌疗法提供新的见解。对于治疗选择很少的卵巢癌，几种新的协同药物组合被高度可信地预测出来。
Ulrich L. Rohde 博士，Synergy Microwave Corp. 董事长
工程还了解 A/D 转换器 DSP、数字信号处理 (DSP)、C++ 编程语言中的微处理器编码，并且拥有一些商业教育 (MBA)，并且涉及创新设计，注重产品的质量和可靠性。
ACM 参考格式：Tao Xie。2018 年。智能软件工程：人工智能与软件工程之间的协同作用。在 ISEC '18：软件工程创新会议上，2018 年 2 月 9 日至 11 日，印度海得拉巴。ACM，美国纽约州纽约，文章 4，1 页。https://doi.org/10.1145/3172871.3172891
自动化使软件工程更有效。在我们看来，我们主张研究界退后一步（不要只是简单地应用人工智能技术），探索利用人工智能技术和其他技术（如程序分析）在软件工程解决方案中注入智能。开放的研究问题包括如何定义或确定软件工程解决方案的智能水平，如何为软件工程解决方案带来高水平的智能，以及如何协同整合机器智能和人类智能（如领域知识或洞察力）以有效应对具有挑战性的软件工程问题。此外，我们主张研究界调查所提出的智能解决方案所做的假设在软件工程实践中是否有效，例如，用于机器学习的训练数据的代表性是否足以满足实际实践的要求 [7]。智能软件的软件工程。对智能软件的安全性和控制能力信心不足限制了智能软件在现实世界中的部署范围 [2]。此外，人工智能软件的安全性越来越受到关注，促使最近对对抗性机器学习进行了活跃的研究 [4,5]。为了确保智能软件的可靠性，软件测试技术在实践中得到了广泛的应用，但测试预言是一个众所周知的挑战[3, 6]。
联合作战规划指南中的跨领域协同作用...
跨域协同是“互补的，即在不同领域中叠加使用能力，从而提高各自领域的效力并弥补其他领域的弱点。” 1 在联合行动中，联合部队指挥官经常使用空中、陆地、海上、太空和/或网络空间能力来压倒对手的决策和行动能力。2 指挥官在结合联合能力时寻求优化效力和效率之间的平衡。这就要求使用能力，使它们相互加强，而不会出现过度冗余或重叠。当两个或多个这些行动结合起来产生的效果大于其各自效果的总和时，就会发生协同。联合部队指挥官通过跨多个领域综合使用联合能力，增加了实现协同效应的可能性。
通过智能充电方案实现住宅电动汽车充电与光伏发电之间的协同作用
摘要 当今世界正朝着更加可持续的未来转型。全球范围内都在推动和实施减少温室气体 (GHG) 排放的行动，包括转向电动汽车 (EV) 和太阳能光伏 (PV) 等可再生能源技术。这导致近十年来全球电动汽车和光伏的应用大幅增加。然而，电动汽车和光伏在建筑物和配电系统中的大规模集成带来了新的挑战，例如峰值负荷增加、功率不匹配、组件过载和电压违规等。改善电动汽车、光伏和其他建筑电力负荷之间的协同作用可以克服这些挑战。电动汽车的协调充电或所谓的电动汽车智能充电被认为是改善协同作用的一种有前途的解决方案。本论文研究了在应用电动汽车智能充电方案的情况下住宅电动汽车充电和光伏发电之间的协同作用。本论文的研究是在单个建筑、社区和配电网层面进行的。为降低住宅建筑净负荷（负荷 - 发电）变化，我们开发并模拟了智能充电模型。降低净负荷变化意味着既要降低峰值负荷，又要增加本地发电的自耗，这也将提高电网性能。我们还评估了 PV-EV 组合电网承载能力。结果表明，智能充电方案可以提高 PV 自耗，并降低配备 EV 和 PV 系统的建筑物的峰值负荷。PV 自耗可提高至 8.7%，峰值负荷可降低至 50%。自耗改善有限，原因是中午太阳能达到峰值时家中 EV 可用性较低。结果还表明，EV 智能充电可以提高电网性能，例如减少电网损耗和电压违规发生。智能充电方案显著提高了 EV 的电网承载能力，但对 PV 的电网承载能力略有提高。还可以得出结论，在住宅配电网中，光伏和电动汽车承载能力之间存在轻微的正相关性。关键词：电动汽车、智能充电、光伏、住宅建筑、用电量、自耗、配电网、承载能力
科学技术的协同作用 139
LWATI：当代研究杂志，1(1)，140-152，2010 ISSN：1813-2227 科学与技术的协同作用：科学哲学史调查 Jerry Obi Okogbuo 联邦理工大学 奥韦里 尼日利亚伊莫州综合研究局 电子邮件：Jerryokogbuo2000@Yahoo.Com 摘要 本文旨在调查当今科学与技术关系的性质。科学与技术的关系类似于知识与生产、理论与实践或思想与进步之间充满争议的关系。科学哲学史记录了这种关系的两种模型：“自由主义”模型和“唯物主义”模型。自由主义模型认为思想引领潮流；思想先出现，然后付诸实践。唯物主义模式源自马克思主义，认为在科学与技术的关系中，实践引领道路，思想跟随道路（Gibbaons，99）。本文认为这两种模式已经过时，并提出了协同模式。协同模式是自由主义和唯物主义模式之间的中介，它认为当今的科学和技术是共生的、相互促进的。它认为科学和技术正在更紧密地互动，交换相关信息、见解和理论。它认为科学和技术是相互启发、相互刺激和相互支持。引言本文的目的是提出和阐明对当今科学和技术之间存在的协同关系（相互促进和相互影响）的新见解。通过这样做，我们希望从根本上重新调整对科学技术关系的态度。我们还希望，当这种新态度得以实现时，科学技术公共政策总体上将变得更加充分。关键概念澄清科学：迄今为止给出的科学的各种定义可以分为两类：广义的和严格的。自从人类出现在地球上以来，人类