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界面感知蛋白质分子生成框架...
每次都微笑。模型有效值Unique@1kUnique@10k新颖性FCD测试TestSFAAE0.8811.0000.9950.9958.5739.117CharRNN0.9850.9990.9880.9948.75648.952VAE0.8341.0000.9960.9947.7038.141LatentGAN0.7241.0000.9990.9987.5958.160ORGAN0.6090.9960.9940.99939.80041.158GENiPPI(非接口)0.9990.9970.975 0.997 7.653 8.132 根尼皮 0.999 0.998 0.977 0.998 7.450 7.884
基于UMAP的算法的迭代应用用于完全合成的医疗表格数据生成
摘要：基于利用数据可视化技术的先前开发的部分合成数据生成算法，该研究扩展了新型算法以生成完全合成的表格医疗保健数据。在这种增强的形式中，该算法是基于生成对抗网络（GAN）或变分自动编码器（VAE）的常规方法的替代方法。通过迭代应用原始方法，该适应算法采用UMAP（均匀的歧管近似和投影），一种维度降低技术，通过低维聚类来验证生成的样品。这种方法已成功地应用于三个医疗领域：前列腺癌，乳腺癌和心血管疾病。生成的合成数据已被严格评估，以获得保真度和效用。结果表明，基于UMAP的算法在不同情况下优于基于gan和vae的生成方法。在保真度评估中，它在不同属性的真实数据和合成数据的累积分布函数之间达到了较小的最大距离。在实用程序评估中，基于UMAP的合成数据集增强了机器学习模型性能，尤其是在分类任务中。总而言之，此方法代表了一种可实现安全，高质量合成医疗保健数据的强大解决方案，从而有效地解决了数据稀缺挑战。
通过生成建模增强Rubisco中的碳固定
碳捕获是从大气中去除二氧化碳（CO 2）的碳捕获，它引起了人们的注意，以减轻全球变暖的影响。植物和光营养微生物具有通过CO 2固定捕获碳以产生生物量的固有能力。然而，天然碳固定途径受到催化活性低的关键酶的限制，导致低能效率。Rubisco就是一种关键酶，以其表现不佳而臭名昭著。过去的研究未能通过常规方法来增强Rubisco的碳固定。生成建模已成为一种创新的酶工程方法，利用不同的神经网络体系结构来提出具有期望特征的新型变体。在这里，将在Rubisco序列空间训练的变异自动编码器（VAE）应用于Rubisco Engineering的挑战。训练了两种模型，并使用VAE的降低性降低特性，探索了Rubisco的健身景观。序列用催化相关的数据标记，并建立回归模型，目的是预测这些序列具有增强的催化活性。在对低维空间进行系统审查后，生成了新型Rubisco序列。这里使用生成建模提供了Rubisco工程的新观点。
一个单级分类器，用于检测GAN操纵多光谱卫星图像
摘要：当前的图像生成模型已经实现了非常现实的图像质量，提供了许多学术和工业应用。但是，为了确保这些模型用于良性目的，必须开发最终检测图像是否已合成生成的工具。因此，已经开发了几个在计算机视觉应用中表现出色的检测器。但是，这些检测器不能直接应用，因为它们是多光谱卫星图像，因此需要对新模型进行训练。虽然两类分类器通常达到高检测精度，但它们努力将图像域和与训练过程中遇到的形象不同的生成体系结构推广。在本文中，我们提出了一个基于量化量化的变异自动编码器2（VQ-VAE 2）功能的单级分类器，以克服两类分类器的局限性。我们首先要突出二进制分类器所面临的概括问题。通过在多个多光谱数据集中训练和测试有效网络架构来证明这一点。然后，我们说明，基于VQ-VAE 2的分类器，该分类器仅在原始图像上进行了培训，可以检测来自不同领域的图像，并由训练过程中未遇到的体系结构生成。最后，我们在同一生成的数据集上的两个分类器之间进行了面对面的比较，强调了基于VQ-VAE 2的检测器的出色概括能力，在使用vQ-ve-vae 2的探测器时，我们在使用蓝色和红色通道的0.05误报率为1时以1.05的误报率进行了检测。
生成式人工智能：
1.**生成对抗网络 (GAN)**：由两个相互竞争的神经网络组成——一个生成器和一个鉴别器。生成器试图生成令人信服的数据实例，而鉴别器则评估它们的真实性。随着时间的推移，这种对抗过程有助于生成器创建高度逼真的输出。2.**变分自动编码器 (VAE)**：它们将神经网络与概率方法相结合，以对数据进行编码和解码。VAE 特别适用于生成作为输入数据变体的新数据点。3.**Transformer 模型**：在自然语言处理领域尤为突出。像 OpenAI 的 GPT-3（生成式预训练 Transformer 3）这样的模型可以根据输入提示生成连贯且符合上下文的文本。**生成式 AI 的应用：** 1.**文本生成**：生成文章、诗歌、问题答案甚至计算机代码。2.**图像创建和编辑**：制作逼真的图像或转换现有图像（例如，将草图变成详细的图片）。3.**音乐创作**：创作各种风格的新音乐作品。4.**合成数据生成**：在真实数据稀缺或获取成本高昂时，生成有用的数据集以训练机器学习模型。5.**创意产业**：协助艺术家、作家和设计师集思广益并开发新概念。生成式人工智能不断发展，不断突破机器创造的界限，并对娱乐、医学和研究等各个领域产生广泛影响。
GDIPC 2025 年度计划 - Bluvalt
1.将成人外科重症监护病房的 CLABSI 感染率从每 1000 个中心静脉导管日 (1.93) 降低至 (0.9)。2.将成人外科重症监护病房的 CAUTI 感染率从每 1000 个导管日 (1.1) 降低至 (0.5)。3.将目前全国成人和新生儿重症监护病房的 VAE 感染率降低 (50%)。4.将全国 SSI 感染率降低至低于 5 种最常见手术的国际基准。5.将全国 DE 感染率降低并维持在透析事件监测的国际基准以下。6.将全国 HAI MDRO 降低 25%。
变分自动编码器用于多系统可靠性优化
摘要 — 多接入边缘计算 (MEC) 被视为未来无线网络不可或缺的一部分，用于支持对服务可靠性和延迟有严格要求的新应用。然而，由于无线链路的不确定性、有限的通信和计算资源以及动态网络流量，保证超可靠和低延迟 MEC (URLL MEC) 非常具有挑战性。启用 URLL MEC 要求考虑到无线和边缘计算系统中端到端 (E2E) 延迟和可靠性的统计数据。在本文中，提出了一种新颖的框架，通过考虑 E2E 服务延迟的分布来优化 MEC 网络的可靠性，包括无线传输和边缘计算延迟。所提出的框架基于相关变分自动编码器 (VAE) 来估计 E2E 服务延迟的完整分布。利用该结果，提出了一个基于风险理论的新优化问题，通过最小化条件风险价值 (CVaR) 作为 E2E 服务延迟的风险度量来最大化网络可靠性。为了解决这个问题，开发了一种新算法，可以有效地将用户的处理任务分配给 MEC 网络上的边缘计算服务器，同时考虑 VAE 学习到的 E2E 服务延迟的统计数据。模拟结果表明，所提出的方案优于几个不考虑 E2E 服务延迟风险分析或统计的基线。
探索与合成数据生成的髓母细胞亚组的边界
图1。研究工作流程的概述。这项研究的数据是从以前的出版物（10）中获得的，该出版物可在GEO上访问。数据被预处理以消除低变化和异常基因，然后训练VAE。vae由两个基本部分组成。首先，编码器将输入维度降低到任意数字。对于每个减小的尺寸，获得了两个参数，代表正态分布的平均值和标准偏差，构成了潜在空间。第二，解码器恢复了数据的原始空间，并带有关联的重建误差。为了最大程度地减少此错误，解码器的输出用于训练后处理神经网络。使用解码器的生成能力，可以创建类似于原始的合成数据，并使用它以高特异性研究MB的亚组。此外，为了解释MB亚组和基因之间的关系，在潜在空间上使用了一个分类器来区分四个MB亚组（SHH，WNT，第3组和组4）。可以通过获得需要两个步骤的基因的形状值来解释此分类。shap的树式插图获得了分类子组与潜在空间之间的关系。然后，最重要的潜在变量（解释大多数分类的变量）然后传递给Shap的Deepplainer，以获取解释亚组分类的基因。
NHSN 标准感染率 (SIR)
对于上面等式中括号中显示的大多数变量，您可以根据该因素是否存在于您的设施中（是 = “1”，否 = “0”），用“1”或“0”替换变量名称（因此，将每个参数估计值乘以）。住院 CO 患病率和总床位数是连续变量，应替换为住院 CO 患病率和总床位数的实际值。等式的最后一步是将结果值乘以适当的 HAI 分母（即 MRSA/CDI 事件的患者天数，或 CLABSI/MBI/CAUTI/VAE 的设备天数）。在此示例中，我们乘以 CDI 患者天数。