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World File Search SystemTanimoto
电子设备的电迁移分析
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Konezumi，Dajin，帮助创建高质量基因组编辑的小鼠...
Kuno，A.，Ikeda，Y.，Ayabe，S.，Kato，K.，Sakamoto，K.，M.，M.，A. div>dajin使多重基因分型同时验证预期和意外的目标基因组编辑结果。 div>PLOS Biology，20（1），E3001507。 div>
肿瘤和循环游离 DNA 甲基化可识别临床相关的小细胞肺癌亚型
Simon Heeke 1 , Carl M. Gay 1 , Marcos R. Estecio 2 , Hai Tran 1 , Benjamin B. Morris 1 , Bingnan Zhang 1 , Ximing Tang 3 , Maria Gabriela Raso 3 , Pedro Rocha 4 , Siqi Lai 5,6 , Edurne Arriola 4 , Paul Hofman 7 , Veronique Hofman 7 , Prasad Kopparapu 8 , Christine M. Lovly 8 , Kyle Concannon 1 , Luana Guimaraes De Sousa 1 , Whitney Elisabeth Lewis 1 , Kimie Kondo 2 , Xin Hu 9 , Azusa Tanimoto 1 , Natalie I. Vokes 1 , Monique B. Nilsson 1 , Allison Stewart 1 , Maarten Jansen 10 , Ildikó Horváth 11 , Mina Gaga 12 , Vasileios Panagoulias 13 , Yael Raviv 14 , Danny Frumkin 15 , Adam Wasserstrom 15 , Aharona Shuali 15 , Catherine A Schnabel 16 , 奚元欣 17 , 刁丽霞 17 , 王琪 17 , 张建军 1,9 , Peter Van Loo 5,9,18 , 王静 17 , Ignacio I. Wistuba 3 , Lauren A. Byers 1,8 , John V. Heymach 1,8
集成报告2024
首先，我们的目标是让每个员工都感到积极参与实现我们的目标。第二，我们努力为组织和个人卓越而努力，促进了一种各种专业人才的环境，使他们的专业知识与共同目标联系起来，学习并协同他们的专业知识。Miho Tanimoto于2023年1月加入Dentsu集团担任首席人力资源官（CHRO），大大加快了我们对这一战略目标的进步。最初，她将以前独立的人力资源领导团队和国际统一为一个全球团队，以增强积极的合作。在她的领导下，这种整合促进了区域人力资源领导者和功能性人力资源领导者之间的持续对话和信息共享，包括薪酬和行动，从而为全球一致的策略和实践建立了框架。建立了与治理结构，特别是提名和薪酬委员会的牢固联系，以确保人力资源与更广泛的管理策略之间的完全一致。
ChemPrint：用于增强药物发现的 AI 驱动框架
摘要：传统的高通量筛选 (HTS) 药物发现效率低下。具有临床治疗潜力的化合物的命中率通常为 0.5%，最多只有 2%。深度学习模型将筛选率提高到 28%；然而，这些结果包括与治疗无关浓度的命中、训练集的新颖性不足以及遍历有限的化学空间。这项研究介绍了一种新型人工智能 (AI) 驱动平台 GALILEO 和分子几何深度学习 (Mol-GDL) 模型 ChemPrint。该模型部署了 t 分布随机邻域嵌入 (t-SNE) 数据分割，以在训练期间最大化化学差异，并部署了自适应分子嵌入，以增强预测能力并探索未知的分子领域。回顾性测试时，ChemPrint 的表现优于一组五个模型难以用药的肿瘤靶点 AXL 和 BRD4，使用 t-SNEsplit 实现平均 AUROC 得分 AXL 为 0.897，BRD4 为 0.876，相比之下，基准模型得分范围为 AXL 为 0.826 至 0.885，BRD4 为 0.801 至 0.852。在一项零样本前瞻性研究中，体外测试表明，ChemPrint 提名的 41 种化合物中有 19 种在浓度≤20µM 时表现出抑制活性，命中率为 46%。这 19 个命中报告的平均-最大 Tanimoto 相似度得分相对于其训练集为 0.36，得分为 0.13 （AXL）和 0.10（BRD4）相对于这些目标的临床阶段化合物。我们的研究结果表明，通过在具有最大差异性的数据集上训练和测试 ChemPrint 来增加测试集难度可以增强模型的预测能力。这导致发现具有低治疗浓度和高化学新颖性的高命中率的化合物库。综上所述，所提出的平台设定了新的性能标准。
Chemprint：一个用于增强药物发现的AI驱动框架
摘要：传统的高通量筛查（HTS）药物发现效率低下。具有临床治疗潜力的化合物的命中率通常为0.5％，最大最高为2％。深度学习模型使筛查率丰富至28％；但是，这些结果包括具有非治疗性相关浓度的命中，其训练集的新颖性不足以及化学空间有限。这项研究介绍了一种新颖的人工智能（AI）驱动的平台，伽利略和分子几何深度学习（Mol-GDL）模型，Chemprint。该模型部署了两个T分配的随机邻居嵌入（T-SNE）数据分裂，以在训练和适应性分子嵌入过程中最大化化学差异，以增强预测能力并导航未知的分子领土。进行回顾性测试时，Chemprint的表现优于五个模型的小组，用于难以放药肿瘤学目标，AXL和BRD4，AXL的AUROC平均得分为0.897，BRD4的AUROC得分为0.876，使用T-SNE分配的BRD4为0.826至0.826至0.885的基准分型，而T-SNE分开的平均得分为0.885。在一项零照片的前瞻性研究中，体外测试表明，通过针对AXL和BRD4提名的41种化合物中有19种在浓度≤20µm时表现出抑制活性，命中率为46％。19次命中报告的平均最高tanimoto相似性得分为0.36，相对于其训练组，得分为0.13（AXL）和0.10（BRD4），相对于这些目标的临床阶段化合物。这会导致以低治疗浓度和高化学新颖性的高命中率发现化合物文库。我们的发现表明，通过训练和测试具有最大差异性的训练和测试化学印记增加了测试的难度增强了模型的预测能力。综上所述，提议的平台设定了新的性能标准。
sr.no.作者标题1 Donovan，John J System编程2 Hutchison，R.C编程Intel 80386 3 Grover，P.S计算机编程基本4 NEI
sr.no.Author Title 1 Donovan, John J System programming 2 Hutchison,R.C Programming the intel 80386 3 Grover, P.S Computer programming in BASIC 4 Neibauer, Alan R Word perfact tips and tricks 5 Oliver, P.C Data processing and information technology 6 Kelly-Bootle, Stan Mastering quick C 7 Jorgensen,C Mastering 1 2 3 8 Lunsford, E. Michael Advanced techniques in Lotus 1-2-3- 9 Krumm, Rob Word perfect 4.2 power tools 10 Sanders, Donald H. Computers today 11 Shapiro , Staurt C LISP an interactive approach 12 Meijer , anton Computer network architectures 13 Gehani, R. R. C : an advanced introduction 14 Murray, William H 80386/80286 assembly language programming 15 Hergert , Douglas Microsoft quick BASIC 16 Muster , John UNIX power utilities for power users 17 Rosen, Arnold Word处理18 GEHANI，NARAIN C用于个人计算机19 Radeliffe，Robert A百科全书C 20 Mecdormott，Mecdormott，Vern高级基本基本步骤21，步骤21 philphakis，通过COBOL 22 DETMER，RICHARD C. RICHARD C. RICHARD C.集会语言编程的基础23 McDermott，Vern Mcdermott，Vern Mcder by Step 22 26 Gehani，Narain Advanced C 27 Maynard，J计算机编程简单28 AHO，Alfred.V数据结构和算法29 Rich，Elaine Pascal，机器编程介绍30 Rich 30 Rich，Elaine人工智能31 Nillson，N J.Principles of Artificial Intelligence 32 Rajaraman, V. Analog computation &stimulation 33 Beheshti, H.M Data processing a user's approach 34 Khan ,E.H Computer and data processing with Basic 35 Walker, R.S Understanding computer science applications 36 Steven, Alastair Turbo C memory resident utilities 37 Gottfried, B S Programming with advanced structured Cobol 38 Jain, V K Computer for beginners 39亨特（Hunt），罗杰（Roger T）计算机和常识40法语，C.S计算机研究41 Hall，Patrick J如何在LISP 42 Lipschuk中求解它，由Fortran 77 43 Newcomer，L.R编程，PL/ SQL/ FONIGNER为初学者提供44个Scheid，F Computers and f Computer and f Computer and for 45 Lipschutz，n.m n.m n.m n.m n.m bitt bits bits bits bits bit bit bits bit bits bit 47 g。 D.A.
透明的人工智能披露义务：谁、什么、何时、何地、为什么、如何
[4] Abeba Birhane、William Isaac、Vinodkumar Prabhakaran、Mark Diaz、Madeleine Clare Elish、Iason Gabriel 和 Shakir Mohammed。 2022.权力归人民？参与式人工智能的机遇与挑战。算法、机制和优化中的公平与访问（美国弗吉尼亚州阿灵顿）（EAAMO '22）。美国计算机协会，纽约，纽约州，美国，第 6 篇文章，8 页。 https://doi.org/10.1145/3551624.3555290 [5] Rishi Bommasani、Drew A. Hudson、Ehsan Adeli、Russ Altman、Simran Arora、Sydney von Arx、Michael S. Bernstein、Jeannette Bohg、Anthony Bosselut 等人。 2021. 论基础模式的机遇与风险。 arXiv 预印本 arXiv:2108.07258(2021)。 https://crfm.stanford.edu/assets/report.pdf [6] Zalan Borsos、Raphael Marinier、Damien Vincent、Eugene Kharitonov、Oliver Pietquin、Matt Sharifi、Oliver Teboul、David Grangier、Marco Tagliasacchi 和 Neil Zeghidour。 2022.AudioLM：一种用于音频生成的语言建模方法。 arXiv:2209.03143 [cs.SD] [7] 马修·伯特尔 (Matthew Burtell) 和托马斯·伍德赛德 (Thomas Woodside)。 2023.人工智能影响力：人工智能驱动的说服分析。 http://arxiv.org/abs/2303.08721 arXiv:2303.08721 [cs]。 [8] C2PA。 2024. 引入官方内容凭证图标 - C2PA — c2pa.org。 https://c2pa.org/post/contentcredentials/。 [访问日期：2024 年 1 月 17 日]。 [9] 维多利亚·克拉克、弗吉尼亚·布劳恩和尼基·海菲尔德。 2015.主题分析。定性心理学：研究方法实用指南 222，2015 (2015)，248。[10] Joshua Cloudy、Jaime Banks、Nicholas David Bowman。 2023. The Str(AI)ght Scoop：人工智能线索减少对敌对媒体偏见的看法。数字新闻 11，9（2023 年 10 月），1577–1596。 https://doi.org/10.1080/21670811.2021.1969974 [11] 谷歌DeepMind。 2024.合成器ID。 https://deepmind.google/technologies/synthid/。访问日期：2024-1-1 [12] Upol Ehsan 和 Mark O. Riedl。 2020.以人为本的可解释人工智能：走向反思性社会技术方法。在 HCI International 2020 - 最新论文：多模态性和智能中，Constantine Stephanidis、Masaaki Kurosu、Helmut Degen 和 Lauren Reinerman-Jones（编辑）。 Springer International Publishing，Cham，449-466。 [13] Passant Elagroudy、Jie Li、Kaisa Vanänen、Paul Lukowicz、Hiroshi Ishii、Wendy Mackay、Elizabeth Churchill、Anicia Peters、Antti Oulasvirta、Rui Prada、Alexandra Diening、Giulia Barbareschi、Agnes Gruenerbl、Midori Kawaguchi、Abdallah El Ali、Fiona Draxler、Robin Welsch 和 Albrecht dt。 2024 年 CHI 计算机系统人为因素会议（美国夏威夷檀香山）（CHI '24 EA）的扩展摘要 https://doi.org/10.31234/osf.io/v4mfz [14] Ziv Epstein、Mengying C Fang、Antonio A Arechar 和 David G Rand。1996。价值敏感设计。互动 3、6（1996 年 12 月）、16–23。 https://doi.org/10.1145/242485.242493 [16] Ozlem Ozmen Garibay、Brent Winslow、Salvatore Andolina、Margherita Antona、Anja Bodenschatz、Constantinos Coursaris、Gregory Falco、Stephen M. Fiore、Ivan Garibay、Keri Grieman、John C. Havens、Marina Jirotka、 Hernisa Kacorri、Waldemar Karwowski、Joe Kider、Joseph Konstan、Sean Koon、Monica Lopez-Gonzalez、Iliana Maifeld-Carucci、Sean McGregor、Gavriel Salvendy、Ben Shneiderman、Constantine Stephanidis、Christina Strobel、Carolyn Ten Holter 和 Wei Xu。 2023. 以人为本的六大人工智能挑战。国际人机交互杂志 39，3 (2023)，391–437。https://doi.org/10.1080/10447318.2022.2153320 arXiv：https://doi.org/10.1080/10447318.2022.2153320 [17] Colin M. Gray、Cristiana Santos、Nataliia Bielova、Michael Toth 和 Damian Clifford。2021. 黑暗模式和同意横幅的法律要求：互动批评视角。在 Proc. CHI '21 中。ACM，日本横滨，1-18。 https://doi.org/10.1145/3411764.3445779 [18] Matthew Groh、Aruna Sankaranarayanan、Nikhil Singh、Dong Young Kim、Andrew Lippman 和 Rosalind Picard。2023 年。人类对文字记录、音频和视频中的政治言论 Deepfakes 的检测。arXiv:2202.12883 [cs.HC] [19] Philipp Hacker、Andreas Engel 和 Marco Mauer。2023 年。监管 ChatGPT 和其他大型生成式 AI 模型。在 2023 年 ACM 公平、问责和透明度会议论文集（美国伊利诺伊州芝加哥）（FAccT '23）中。计算机协会，美国纽约州纽约，1112-1123。 https://doi.org/10.1145/3593013.3594067 [20] Geoff Hart。1996 年。“五个 W”：受众分析新任务的旧工具。技术交流 43，2（1996 年），139-145。http：//www.jstor.org/stable/43088033 [21] Natali Helberger 和 Nicholas Diakopoulos。2023 年。ChatGPT 和 AI 法案。Internet Pol. Rev. 12，1（2023 年 2 月）。[22] Jonathan Ho、William Chan、Chitwan Saharia、Jay Whang、Ruiqi Gao、Alexey Gritsenko、Diederik P Kingma、Ben Poole、Mohammad Norouzi、David J Fleet 等人。2022 年。Imagen 视频：使用扩散模型生成高清视频。 arXiv:2210.02303 [cs.CV] [23] Mohammad Hosseini、David B Resnik 和 Kristi Holmes。2023 年。在撰写学术手稿时披露使用人工智能工具的伦理问题。研究伦理 19，4 (2023)，449–465。https://doi.org/10.1177/17470161231180449 arXiv：https://doi.org/10.1177/17470161231180449 [24] Nanna Inie、Jeanette Falk 和 Steve Tanimoto。2023 年。设计参与式人工智能：创意专业人士对生成式人工智能的担忧和期望。在 2023 年 CHI 计算系统人为因素会议的扩展摘要中。1–8。 [25] Chenyan Jia、Alexander Boltz、Angie Zhang、Anqing Chen 和 Min Kyung Lee。2022 年。理解算法标签与社区标签对超党派错误信息感知准确性的影响。Proc. ACM Hum.-Comput. Interact。6，CSCW2，第 371 条（2022 年 11 月），27 页。https://doi.org/10.1145/3555096 [26] 贾长江、蔡岩、余元德和谢天浩。2016 年。5W+1H 模式：系统映射研究视角及云软件测试案例研究。系统与软件杂志 116（2016 年），206-219。https://doi.org/10.1016/j.jss.2015.01.058 [27] Michael H. Kernis 和 Brian M. Goldman。2006 年。真实性的多组分概念化：理论与研究。实验社会心理学进展。第 38 卷。爱思唯尔，283-357。 https://doi.org/10.1016/S0065-2601(06)38006-9