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网络安全威胁建模基因组数据测序工作流程
2 虽然网络安全威胁建模可以支持某些隐私需求，但需要额外的隐私威胁建模工作来解决隐私的全部问题。有关网络安全与隐私风险管理之间关系的更多信息，请参阅基因组数据概况 [4]。
不定代理检测的转录组工作流
不定代理是任何生物产品生产面临的几个关键挑战之一。在检测QPCR技术或实时模型的应用等不定代理中的当前最佳实践已被认为是不充分的。PCR和可比较的技术是高度准确的，但靶向固定的生物集；他们无法可靠地涵盖所有代理商的范围。体内分析昂贵，耗时，并且与三个RS（替代，减少和精致）原理发生冲突。已经提出了下一代测序（NGS）作为两种方法的替代方案，但在确定真实检测方面遇到了困难。为了更好地提高NGS在不定代理检测中的位置，ATCC的测序和生物信息学中心通过关注传统方法的优势，开发了一种NGS方法来减轻NGS的劣势。我们的方法是多层的，以说明测序和分析偏见，包括：
彻底改变您的对话式 AI 测试工作流程
对话式 AI 在塑造客户体验方面发挥着关键作用。然而，测试和重新测试更新可能会减缓创新并造成资源紧张。想象一下，如果您能够大幅减少重新测试更新所花费的时间和精力，让您的团队可以专注于创新而不是重复性任务，那该有多好。我们由 Azure OpenAI 驱动的解决方案通过简化测试流程来解决这些挑战，帮助您的团队节省时间、减少精力并确保大规模质量。
释放分子电位：生成
佐治亚州，美国摘要： - 生成人工智能（AI）的进步正在通过引入自动数据驱动的工作流程来大大减少开发时间和成本来重塑药物发现景观。本文探讨了针对药物发现中生成的AI应用程序量身定制的过程发现和自动化工作流，涵盖了数据摄入和预处理到分子生成，验证和优化的关键阶段[1]。通过过程发现的镜头，我们确定了传统药物发现工作流程中的关键瓶颈和自动化机会，以证明生成的AI，尤其是生成对抗性网络（GAN）和变异自动编码器（VAES）等生成模型如何有效地产生多样的分子候选者。工作流的每个阶段都集成了自动化，以简化高通量虚拟筛选，优化铅化合物并提高药理学特性（例如生物利用度，功效和安全性）的预测精度。通过将自动化嵌入到这些过程中，生成的AI不仅可以加速候选化合物的产生，还可以针对复杂的生物学标准进行评估。本文进一步解决了数据质量，可解释性和法规依从性的挑战，同时展示了现实世界中的案例研究，其中AI驱动的过程自动化导致了突破性的治疗发现。这个结构化的工作流为寻求利用工艺自动化和生成AI的研究人员和行业专业人员提供了蓝图，以推动药物发现中的创新，效率和可扩展性[1]。关键字： - 生成AI，药物发现，过程改进，医疗保健，自动化。
使用机器学习在仓库机器人中优化自动采摘系统
许多领域的科学家，包括基因组学，材料科学和遥感，需要分析越来越多的数据[1、4、8、9]。科学工作流程系统促进了此类分析的自动化，使科学家能够从黑框任务中构成管道，并具有数据依赖性。由于这些工作流程通常用于处理大量数据，因此它们往往是资源密集型和长期运行的，从而导致大量的能源消耗，因此会导致碳排放。此外，大数据应用程序的日益普及已被确定为ICT行业排放量不断增加的驱动力[5]。因此，量化和理解科学工作流的碳足迹至关重要。诸如NextFlow [2]之类的科学工作流系统，允许在异质群中进行工作流程，执行和监视。尽管这些系统通常为执行的工作流程生成详细的性能跟踪和日志，但它们不会产生消耗或碳发射的能量记录。因此，用户必须用硬件/软件电表手动监视功耗，否则使用诸如Cloud Car-Bon Footprint（CCF）1或绿色算法（GA）[7]之类的方法，该方法采用线性功率模型将资源利用转化为能量消耗。在任何一种情况下，要将消耗的能量转化为发射的碳，用户需要一定量的碳强度（CI），例如年平均值或更细粒度的度量。没有此步骤，只能基于粗粒度资源利用度量来估算功耗。一般而言，CI测量每千瓦时消耗的电力（每千瓦时）产生的碳量（𝐶𝑂2）的量，并且根据产生电力的来源以及对电网的需求而在不同位置，季节和时间之间有所不同。实际上，监视功耗要求用户附加物理功率计或在执行工作流程之前启用基于软件的工具，例如英特尔的运行平均电源限制（RAPL）。这是可以使用CCF和GA工具的，但仅以降低的精度。两种方法都假定能源消耗线性缩放，这不一定在实践中存在[6]。更重要的是，为了构建线性功率模型，GA方法依赖于指定的计算资源的供应商指定的热设计功率（TDP），这是一个不反映关键处理器设置（例如处理器频率）的专有度量，并不表示IDLE功能消耗。此外，尽管两种方法都将功耗转移到碳排放中，但它们使用静态平均值来表示计算工作量消耗的电力CI，而忽略了CI通常是高度可变的。
人工智能工作流程
1 波鸿鲁尔大学理论化学 II 系，D-44780 波鸿，德国 2 化学科学与可持续性研究中心，鲁尔研究联盟，D-44780 波鸿，德国 3 剑桥大学工程系，剑桥 CB2 1PZ，英国 4 马克斯普朗克学会弗里茨哈伯研究所 NOMAD 实验室，14195 柏林，德国 5 洛桑联邦理工学院材料研究所计算科学与建模实验室，1015 洛桑，瑞士 6 拜罗伊特大学巴伐利亚电池技术中心 (BayBatt)，Weiherstraße 26，95448，拜罗伊特，德国 7 亚利桑那大学化学与生物化学系，图森，AZ 85721，美国 8 阿尔托大学应用物理系，邮政信箱 11000，FI-00076 阿尔托，芬兰 9 慕尼黑工业大学自然科学学院物理系，加兴，德国 10 慕尼黑工业大学原子建模中心，慕尼黑数据科学研究所，加兴，德国 11 慕尼黑机器学习中心 (MCML) 12 卢森堡大学物理与材料科学系，卢森堡 L-1511 卢森堡，卢森堡 13 卢森堡大学高等研究院，卢森堡 L-1511 卢森堡，卢森堡 14 图尔库大学机械与材料工程系，图尔库 20014，芬兰 15 Google DeepMind，柏林，德国 16 Molecular Simulations from First Principles eV，柏林 D-14195，德国
勘探工作流程的初始屏幕存储潜力的初始屏幕/密封对扬声器：Andrew Mangeon-Fairweather，总能量
勘探工作流程的初始屏幕存储潜力的勘探工作流程扬声器：Andrew Mangeon-Fairweather，总能量摘要：世界各地的气候和能源政策已将碳存储确定为实现净零野心的关键技术。为了实现目标，必须在盐水含水层和耗尽的田间中存储碳。此处介绍的勘探工作流的目的是在盆地尺度上对盐水含水层/密封对的碳存储潜力进行初始筛选。含水层/密封对的选择标准包括横向和垂直含水层延伸，能够维持注射的岩石物理特性，高质量的覆盖密封地层，足够的埋葬以确保作为密集相流体的存储以及没有明显的过度压力。使用经典石油系统评估数据评估含水层和密封对的地质特征，并补充了机械分析，以限制断裂闭合压力（FCP），基质可压缩性和水的压缩性。在最初的筛选过程中，收集和分析了最终井文，地震数据和流体数据。采用了专门设计的分析求解器（Thibeau s和Adler F.开放式盐水含水层CO2存储的压力衍生的存储效率，地球仪2022-003，第1卷（2023）），它考虑了各种输入参数并运行Monte carlo分析以输出一个站点P90-P50-P50-P50-P50-P10范围。对存储机会的评估是基于可以存储的数量，相关的地质风险及其战略性的。bio：与此工作流相关的风险包括使用假设和/或缺少细节，这些细节可能会对初始快速效果产生重大影响（正或负面）。为了确保筛选结果的准确性和可靠性，在最早的阶段确定了影响结果的关键因素。以减少影响顺序评估每个参数，以确定含水层/密封对是否合适的体积并保证注射率。如果含水层/密封对在初次筛选后仍然是感兴趣的，则触发更详尽的评估，该评估更详细地考虑了每个方面，并且可能包括其他工作流程，例如详细的沉积物体扩展限制的映射。许多例子，特别是在北海，证明了这种方法的成功。它有助于在各种碳存储回合中提供的高级许可证，从而减少了要评估的许可证数量，并导致了在挪威和丹麦捕获有吸引力的土地。
在软件定义的车辆中进行实时和高效的感知工作流
摘要 - 随着对软件定义的VEHICE（SDV）的需求不断增长，基于深度学习的感知模型在智能运输系统中变得越来越重要。但是，由于其实质性的要求，这些模型在实现实时和有效的SDV解决方案方面面临着巨大的挑战，这些要求在资源约束车辆中通常不可用。因此，这些模型通常会遭受低吞吐量，高潜伏期和过多的GPU/内存使用量，因此对于实时SDV应用而言，它们不切实际。为了应对这些挑战，我们的研究重点是通过在各种组合环境中整合修剪和量化技术来优化模型和工作流程，并利用诸如Pytorch，ONNX，ONNX运行时和Tensorrt之类的框架。我们系统地进行了分类并评估了三种不同的修剪方法，并结合了多个精确量化工作流程（FP32，FP16和INT8），并根据四个评估指标呈现结果：推理吞吐量，延迟，延迟，GPU/内存使用情况以及准确性。我们设计的技术，包括修剪和量化，以及优化的工作流程，可以达到最高18倍的推理速度和16.5倍越高的吞吐量，同时将GPU/内存使用量最多减少30％，所有这些都对准确性的影响最小。我们的工作建议使用用FP16精度和组修剪来量化的火炬 - 荷兰 - 托管工作流，作为最大程度地提高推理性能的最佳策略。它表现出在SDV中优化实时，有效的感知工作流程的巨大潜力，这有助于增强深度学习模型在资源约束环境中的应用。
评估数字病理学和人工智能对病理实验室诊断准确性和工作流程效率的影响。
作为病理实验室的一部分，数字病理学和人工智能解决方案和服务被认为是新的变革，因为它们提高了诊断和工作技术。数字病理学意味着通过对整个载玻片进行成像来数字化载玻片，并制作可重复使用的数字文件，这些文件可以轻松共享以进行远程咨询或综合数据管理 [1]。这种方法不仅可以更轻松地向患者和公众提供信息，还可以促进复杂诊断设备的开发和合作 [2]。机器学习方法，包括人工智能或 AI 和深度学习，都在诊断过程中得到更频繁的使用。这些技术旨在识别数字病理图像中的特定模式，并支持随后以更高的准确度确定疾病的分类 [3]。AI 也适用于病理学，
基于多目标增强学习算法，用于云计算中的动态工作流程计划
必须将工作流的基础设施视为一个关键的研究领域，即使是轻微的优化也可以显着影响基础架构效率和提供给用户的服务。由于云基础架构的动态工作负载和不同的资源，使用启发式方法的传统工作流程调度方法可能不会有效。此外，任何给定时间的资源具有不同的状态，在工作流程计划期间必须考虑这些状态。人工智能的出现使得在工作流程管理过程中可以解决云计算的动态和多样化资源。特别是，强化学习可以通过演员和评论家的方法在运行时理解环境，以做出明智的决定。我们的论文介绍了一种称为多目标增强学习的算法（基于多目标增强的工作流程计划）（MORL-WS）。我们使用各种工作流程的实证研究表明，所提出的基于基于学习的多物体增强方法的方法优于许多现有的调度方法，尤其是关于MakePAN和能源效率。与安排1000个任务相比，蒙太奇工作流程的提议方法表现出较高的性能，达到709.26的最小化型，最少的能源消耗为72.11瓦。这表明所提出的方法适用于实时工作流程计划应用程序。