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教学大纲-ADASCI认证的生成AI工程师
a。机器学习（ML）范式b。神经网络，体系结构，激活功能，优化技术c。表示学习，嵌入，功能工程d。概率模型，贝叶斯网络，隐藏的马尔可夫模型（HMMS）e。推理和计划f。自然语言处理，令牌化，言论部分（POS）标记，命名实体识别（NER），Word2Vec g。计算机视觉，图像分类，对象检测，图像分割h。基础模型及其角色
Megascale：将大型语言模型培训扩展到10,000多个GPU
Qi Huang 1 Yangrui Chen 1 Zhi Zhang 1 Yanghua Peng 1 Xiang Li 1 Cong Xie 1 Shibiao Nong 1 Yulu Jia 1 Sun He 1 Hongmin Chen 1 Zhihao Bai 1 Qi Hou 1 Shipeng Yan 1 Ding Zhou 1 Yiyao Sheng 1 Zhuo Jiang 1 Haohan Xu 1 Haoran Wei 1 Zhang Zhang 1 Pengfei Nie 1 Leqi Zou 1 Sida Zhao 1 Liang Xiang 1 Zherui Liu 1 Zhe Li 1 Xiaoying Jia 1 Jianxi Ye 1 Xin Jin 2 , Xin Liu 1
InfraScan, Inc. Angela Mallery 首席产品开发...
贸易/设备名称：Infrascanner 型号 2500 法规编号：21 CFR 882.1935 法规名称：近红外 (NIR) 脑血肿检测器 监管类别：II 类 产品代码：OPT 日期：2020 年 6 月 11 日 收到日期：2020 年 6 月 12 日 亲爱的 Angela Mallery： 我们已审查了您根据第 510(k) 条提交的上市前通知，该通知表明您有意销售上述设备，并已确定该设备与在 1976 年 5 月 28 日（医疗器械修正案颁布日期）之前在州际贸易中合法销售的同类设备基本等同（就附件中注明的用途而言），或与根据《联邦食品、药品和化妆品法案》（法案）的规定重新分类的设备基本等同，这些设备不需要获得上市前批准申请（PMA）的批准。因此，您可以营销该设备，但须遵守该法案的一般控制规定。虽然本函将您的产品称为设备，但请注意，一些已获准的产品可能是组合产品。位于 https://www.accessdata.fda.gov/scripts/cdrh/cfdocs/cfpmn/pmn.cfm 的 510(k) 上市前通知数据库可识别组合产品提交。该法案的一般控制条款包括年度注册、设备列表、良好生产规范、标签以及禁止贴错标签和掺假的要求。请注意：CDRH 不会评估与合同责任担保相关的信息。但我们提醒您，设备标签必须真实且不得误导。如果您的设备被归类（见上文）为 II 类（特殊控制）或 III 类（PMA），则可能会受到其他控制。影响您设备的现有主要法规可在《联邦法规》第 21 篇第 800 至 898 部分中找到。此外，FDA 可能会在《联邦公报》上发布有关您设备的进一步公告。请注意，FDA 发布实质等效性判定并不意味着 FDA 已判定您的设备符合该法案的其他要求或其他联邦机构管理的任何联邦法规和规章。您必须遵守该法案的所有要求，包括但不限于：注册和登记（21 CFR 第 807 部分）；标签（21 CFR 第 801 部分）；医疗器械报告（医疗器械相关不良事件报告）（21 CFR 803）
Paul Wilmes - PharmaScienceHub
人类微生物组通过其新兴特性为其宿主提供基本功能。最近的大规模宏基因组学研究提供了有关其功能潜力的见解，但主要集中在以分类群为中心的观点上。然而，实际上对人类生理学有贡献的功能库在很大程度上仍未得到探索。例如，人类微生物组以小分子、核酸和（多）肽的形式产生复杂的生物分子混合物，最近被定义为 expobiome。这种混合物具有许多生物活性特性，但迄今为止尚未得到系统研究。这种整体知识差距限制了我们对人类微生物组在控制人类生理学中的作用的理解，以及微生物组的变化如何通过触发和加剧疾病途径影响包括代谢和神经系统疾病在内的慢性疾病。此外，如果不了解微生物组的分子复合物的机制，我们就无法合理地设计针对微生物组的疗法。在此背景下，微生物组也代表着未来开发慢性疾病诊断和治疗应用的宝库。我将描述目前对功能性微生物组的理解状态，并与分类学观点进行对比，特别关注微生物组衍生的分子在免疫系统刺激和调节中的作用。从微生物组分子复合物的系统综合多组学分析到新实验系统中的机制研究，我将绘制一条清晰的路线图，将肠道微生物组的功能生态学转化为新的诊断应用和药物。
挑战机器学习算法在预测脆弱的JavaScript函数Rudolf Ferenc†，p´eter Hegedus ∗，p´eter gyimesi†，g´abor
摘要 - 网络犯罪活动的迅速上升以及受其威胁越来越多的设备将软件安全问题引起了人们的关注。由于所有攻击中约有90％利用已知类型的安全问题，因此寻找脆弱的综合和应用现有的缓解技术是与网络犯罪作斗争的可行实际方法。在本文中，我们研究了最新的机器学习技术（包括流行的深度学习算法）如何在预测JavaScript程序中可能具有安全性漏洞的功能方面执行。我们应用了8个机器学习算法来构建从节点安全项目和SNYK平台的公共数据库中为本研究构建的新数据集构建预测模型，并从GitHub中构建了代码修复补丁。我们使用静态源代码指标作为预测变量和广泛的网格搜索算法来找到最佳的性能模型。我们还研究了各种重新采样策略的影响，以处理数据集的不平衡性质。最佳性能算法是KNN，该算法为预测弱势函数的模型以0.76（0.91 Precision和0.66召回）的预测模型。此外，深度学习，基于树木和森林的分类器和SVM具有竞争力，其F-MEASERIORS超过0.70。尽管F-测量结果与重新采样策略没有很大差异，但精度和召回的分布确实发生了变化。似乎没有重新采样似乎会产生偏爱高精度的模型，而重新采样策略可以平衡IR措施。索引术语 - 泄气性，JavaScript，机器学习，深度学习，代码指标，数据集
使用生物启发和尖峰浅网络
摘要：对医学的贡献可能来自不同的领域，其中大多数领域都充满了渴望贡献的研究人员。在本文中，我们的目标是通过机器学习与网络开发的交集做出贡献。我们使用基于JavaScript的库Tensorflow.js，使用从Kaggle获得的神经网络对生物医学数据集进行建模。本研究的主要目的是介绍TensorFlow.js的功能，并在开发为基于Web的应用程序定制的复杂机器学习模型的开发中促进其实用性。我们对三个数据集进行了建模：糖尿病检测，手术并发症和心力衰竭。虽然Python和R当前占主导地位，但JavaScript及其衍生物迅速增长，提供了可比的性能和与JavaScript相关的其他功能。Kaggle是我们下载数据集的公共平台，提供了广泛的生物医学数据集集合。因此，读者可以通过对所兴趣的任何情况进行较小的调整，轻松地测试我们讨论的方法。结果表明，糖尿病检测的准确性为92％，手术并发症几乎为100％，心力衰竭的精度为80％。可能性很大，我们认为这是专注于Web应用程序的研究人员，尤其是在医学领域的绝佳选择。关键字：生物信息学 - 张力流 - JavaScript - 糖尿病 - 药物 - 机器学习 - Angular
Vistascan Mini View 2.0
3.1交付范围以下项目包含在交付范围（由于国家/地区要求和/或进口法规引起的可能变化）：Vistascan Mini View 2.0图像板扫描仪。。。。。。。。。。。2144110101 Vistascan Mini View 2.0图像板扫描仪。。。。。。。。。。。2144110102 Vistascan Mini View 2.0图像板扫描仪。。。。。。。。。。。2144110105 Vistascan Mini View 2.0图像板扫描仪。。。。。。。。。。。2144110107 – VistaScan Mini View 2.0 basic unit – Power supply unit – Network cable (3 m) – Cover over device terminals – Voucher for VistaSoft imaging software – Plate guides: – S0 – S1 – S2 (mounted on unit) – S3 – S4 – VistaScan IQ image plates: – S0 – S2 – VistaScan light protection covers Plus: – S0 – S2 – Plate guide tray –图像板储物盒 - 图像板清洁擦除 - 保护盖 - WLAN棒（已安装取决于版本） - USB存储棒（已安装取决于版本） - 快速启动指令
使用 JavaScript 进行医学机器学习
摘要：简介：医学领域的贡献可能来自不同领域；大多数领域都充满了想要提供支持的研究人员。方法：我们使用 TensorFlow.js 对来自 Kaggle 的神经网络生物医学数据集进行建模。我们建模了三个数据集：糖尿病检测、手术并发症和心力衰竭。我们使用 TypeScript 编写的 Angular 来实现模型。使用 TensorFlow.js，我们构建了多层感知器 (MPL) 来建模我们的数据集。结果与讨论：我们使用 TensorFlow.js 作为机器学习平台构建了几个示例。尽管 Python 和 R 目前占主导地位，但 JavaScript 及其衍生产品正在快速发展，提供基本相同的性能以及与 JavaScript 相关的一些额外功能。 Kaggle 是我们下载数据集的公共平台，它提供了大量生物医学案例数据集，因此，读者可以使用相同的代码，以很小的改动，轻松测试我们讨论的内容，用于他们可能感兴趣的任何案例。我们发现糖尿病检测准确率为 92%，手术并发症准确率为 100%，心力衰竭准确率为 70%。可能性是无限的，我们相信对于以网络应用为目标的研究人员来说，这是一个不错的选择，尤其是专注于医学的研究人员。关键词：生物信息学 — TensorFlow — JavaScript — 糖尿病 — 医学 — 机器学习 — Angular
PyZebraScope：用于斑马鱼全脑神经活动成像的开源平台
。CC-BY-NC-ND 4.0 国际许可下可用（未经同行评审认证）是作者/资助者，他已授予 bioRxiv 永久展示预印本的许可。它是此预印本的版权持有者此版本于 2022 年 2 月 15 日发布。；https://doi.org/10.1101/2022.02.13.480249 doi：bioRxiv 预印本
核工程与技术 - 韩国科学
乏燃料池 (SFP) 旨在将乏燃料组件存储在池中。此外，SFP 冷却和清理系统通过与组件冷却水交换热量的热交换器冷却 SFP 冷却剂。如果冷却系统发生故障或接口管道（例如吸入管或排出管）破裂，则可能会失去冷却功能，从而可能导致燃料损坏。为了防止此类事件发生，需要通过恢复冷却系统或向 SFP 注入水来适当冷却 SFP 中的乏燃料组件。概率安全评估 (PSA) 是评估 SFP 起始事件发生时 SFP 风险的良好工具。由于到目前为止 PSA 一直专注于反应堆侧，因此需要研究 SFP 的 PSA 方法框架，并通过案例研究确定燃料损坏频率 (FDF) 方面的关键因素。因此，本研究基于 APR-1400 的设计信息对 SFP-PSA 进行了定量研究，并进行了几项敏感性分析，以了解关键因素对 FDF 的影响。© 2020 韩国核学会，由 Elsevier Korea LLC 出版。这是一篇根据 CC BY-NC-ND 许可开放获取的文章（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）。