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使用基础编辑扩展Intellia的工具箱
本演示文稿包含Intellia Therapeutics，Inc。（“ Intellia”，“我们”或“我们的”）的“前瞻性陈述”，这是1995年《私人证券诉讼改革法》的含义。这些前瞻性陈述包括但不限于有关Intellia关于我们的信念和期望的明示或暗示陈述：计划提交研究新药（“ IND”）申请（“ IND”）申请或类似的NTLA-5001申请申请，我们对我们的第一个T细胞受体（“ TCR”）指导的细胞治疗疗法开发在我们的急诊Myeloid Leukemia中（我们的第一个TCR）的候选人（“ TCR”）的培养基疗法（“ TCR”）（“ TCR”）（介绍）。评估NTLA-5001对以前接受过一线疗法的持续或经常性AML患者的预期；计划为我们的计划进行进步和完成临床前研究；开发专有的LNP/AAV混合输送系统，以及我们的模块化平台，以提高我们复杂的基因组编辑功能，例如基因插入；进一步开发我们的专有细胞工程过程，用于多个顺序或同时编辑；在即将举行的科学会议上介绍其他数据，以及2021年的其他临床前数据；我们的CRISPR/CAS9技术的进步和扩展以开发人类治疗产品，以及我们维护和扩展相关知识产权组合的能力；能够在临床前研究中证明我们平台的模块化并复制或应用结果，包括我们的attr，AML和HAE计划中的任何研究，包括人类临床试验，包括人类的临床试验；能够使用CRISPR/CAS9技术开发所有类型的其他类型的其他体内或Ex Vivo细胞疗法，尤其是针对AML中的WT1；以及我们产品候选人的潜在商业机会，包括价值和市场。
兽医免疫学工具箱：过去、现在和未来
众所周知，与小型啮齿动物生物医学模型物种和人类的广泛工具箱相比，兽医物种的研究能力因缺乏免疫试剂而受到限制。这为牲畜、伴侣动物和野生动物的疾病控制解决方案的战略发展造成了障碍，这不仅影响动物健康，而且还可能通过增加人畜共患病原体传播的风险而影响人类健康。目前已有许多项目旨在缩小兽医免疫工具箱的能力差距，其中大多数项目侧重于牲畜物种。全球已采取各种方法来开发兽医免疫试剂，分子生物学和蛋白质生物化学的技术进步加速了工具箱的开发。虽然短期资助计划可以解决特定的能力差距，但它们没有考虑到试剂和数据库的长期可持续性，这需要不同的资助模式。我们回顾了兽医免疫学工具箱的过去、现在和未来，特别参考了 2019 年 8 月 16 日至 19 日在美国西雅图举行的第 12 届国际兽医免疫学研讨会 (IVIS) 上国际免疫学会联合会 (IUIS) 兽医免疫学委员会 (VIC) 免疫工具包研讨会上讨论的最新发展。这些试剂的未来可用性对于改善动物健康、对传染性病原体的反应和疫苗设计的研究以及对人畜共患病原体和“同一个健康”计划的动物/人类界面的重要分析至关重要。
基于 MRI 的非人类灵长类动物神经外科手术规划工具箱
William KS Ojemann 1,2 , Devon J. Griggs 2,3 , Zachary Ip 1,2 , Olivya Caballero 4 , Hesamoddin Jahanian 5 , Susana Martinez-Conde 4 , Stephen Macknik 4 , Azadeh Yazdan-Shahmorad 1,2,3
NeuroPycon：一个用于快速多...的开源 Python 工具箱
近年来，神经科学领域出现了大量可重复研究的趋势。不幸的是，这一努力往往受到所用工具种类繁多、项目特定的自定义代码以及难以跟踪所有用户定义参数的挑战。NeuroPycon 是一个开源多模态脑数据分析工具包，它提供基于 Python 的模板管道，用于 MEG、EEG、功能和解剖 MRI 数据的高级多处理，重点是连接性和图论分析。重要的是，它提供可共享的参数文件，以方便复制所有分析步骤。NeuroPycon 基于 NiPype 框架，该框架通过将许多常用的神经成像软件工具包装到一个通用的 Python 环境中来促进数据分析。换句话说，NeuroPycon 并不是一个拥有自己脑信号处理标准算法实现的脑成像软件，而是将现有包（用 Python、Matlab 或其他语言编写）无缝集成到一个统一的 Python 框架中。重要的是，由于 NiPype 提供的多线程处理和计算效率，NeuroPycon 提供了一种快速并行处理的简单选项，这在处理大量多维脑数据时至关重要。此外，其灵活的设计允许用户通过将不同的节点相互连接来轻松配置图形分析管道。每个节点可以是 Python 包装的模块、用户定义的函数或成熟的工具（例如用于 MEG 分析的 MNE-Python、用于图论指标的 Rada 工具等）。最后但并非最不重要的一点是，使用 NeuroPycon 参数文件完整描述任何管道的能力是可重复性的重要特性，因为它们可以共享并用于他人轻松复制。NeuroPycon 的当前实现包含两个互补的包：第一个称为 ephypype，包括用于电生理分析的管道和用于动态管道创建的命令行界面。目前的实现允许 MEG/EEG 数据导入、预处理和清理，通过自动去除眼部和心脏伪影，以及传感器或源级连接分析。第二个包称为 graphpype，旨在通过各种图论指标（包括模块化分区）研究功能连接。本文介绍了该工具包的理念、架构和功能，并通过交互式笔记本提供了说明性示例。NeuroPycon 可通过 github（https://github.com/neuropycon）下载，两个主要包均在线记录（https://neuropycon.github.io/ephypype/index.html 和 https://neuropycon.github.io/graph pype/index.html）。未来的发展包括多模态数据融合（例如 MEG 和 fMRI 或颅内 EEG 和 fMRI）。我们希望 NeuroPycon 的发布能够吸引更多用户和新的贡献者，并且
CS168：现代算法工具箱讲座＃13
问题：如何有效地从长度为n k的数据集中进行统一的随机元素采样？两个主要问题是1）n可能很大 - 我们当然不想将大量的流中存储在内存中，2）n可能未知 - 我们可能不知道会提前知道流的长度，但是我们仍然希望每当流终止时，我们都会有一个均匀的随机样本。（回想一下，我们在类似的“流”设置中提出此问题，与我们之前看到的计数 - - 佐剂算法的设置。）作为一个激励示例，假设路由器可能希望从给定日期的流量中对1,0000个随机IP地址进行采样。路由器显然不想存储所有IP地址，并且路由器不知道它会在给定日期看到的总流量。
motiq：一个开源工具箱，用于量化单元运动
细胞的追踪 ，2017年；巴黎和阿尔。 ，2018年； Basil等。 ，2019年；太阳和al。 ，2019年），71细胞的追踪，2017年；巴黎和阿尔。，2018年； Basil等。，2019年；太阳和al。，2019年），71
商业屋顶太阳能和可再生能源工具箱
o太阳能收集系统作为商业和工业区域中的配件用途可能会增加上诉委员会的最大允许最大允许的范围20％。o太阳能收集系统作为商业和工业区域中的配件使用，只要申请人可以证明仍将提供足够且安全的停车场，并且该地点至少为三英亩。
打开软件工程工具箱以评估值得信赖的人工智能
摘要：可信度是接受和成功以人为本的人工智能 (AI) 的核心要求。要将 AI 系统视为值得信赖，必须根据可信 AI 的黄金标准（包括指南、要求或期望）评估其行为和特征。虽然 AI 系统非常复杂，但它们的实现仍然基于软件。软件工程界有一个长期建立的工具箱来评估软件系统，特别是在软件测试方面。在本文中，我们主张将软件工程和测试实践应用于可信 AI 的评估。我们将欧盟委员会 AI 高级专家组定义的七个关键要求与软件工程的既定程序联系起来，并提出未来工作的问题。
NetKet 3：多体量子系统的机器学习工具箱
我们推出了 NetKet 的第 3 版，它是用于多体量子物理的机器学习工具箱。NetKet 围绕神经量子态构建，并为其评估和优化提供有效的算法。这个新版本建立在 JAX 之上，JAX 是 Python 编程语言的可微分编程和加速线性代数框架。最重要的新功能是可以使用机器学习框架的简洁符号在纯 Python 代码中定义任意神经网络解析器，这允许即时编译以及由于自动微分而隐式生成梯度。NetKet 3 还支持 GPU 和 TPU 加速器、对离散对称群的高级支持、分块以扩展到数千个自由度、量子动力学应用程序的驱动程序以及改进的模块化，允许用户仅使用工具箱的部分内容作为自己代码的基础。