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一流和一流的树枝状聚合物纳米平台从概念到临床：前进中吸取的经验教训
Serge Mignani* a,b , Xangyang Shi* c,b , João Rodrigues* b , Helena Tomas, b Andrii Karpus d,e , 和 Jean-Pierre Majoral* d,ea 巴黎笛卡尔大学，PRES Sorbonne Paris Cité，CNRS UMR 860，化学、生物化学和药理学实验室，45 des Saints Peres，75006 Paris，法国 b CQM - 马德拉化学中心，MMRG，马德拉大学，Campus da Penteada，9020-105 Funchal，葡萄牙，205 route de Narbonne，31077，Toulouse Cedex 4，法国 e 图卢兹大学 118 route de Narbonne，31077 Toulouse Cedex 4，法国施晓玲: xshi@dhu.edu.cn; JP。马约拉尔（Majoral）：majoral@lcc-toulouse.fr； J. Rodrigues: joaor@uma.pt
现代机器学习算法根据脑电信号对认知和情感状态进行分类
从脑信号中估计认知或情感状态是创建被动脑机接口 (BCI) 应用程序的关键但具有挑战性的一步。到目前为止，从 EEG 信号中估计心理工作量或情绪仅在中等分类准确度下可行，因此导致不可靠的神经自适应应用。然而，最近的机器学习算法，特别是基于黎曼几何的分类器 (RGC) 和卷积神经网络 (CNN)，已显示出对其他 BCI 系统（例如运动想象-BCI）的前景。然而，它们尚未在认知或情感状态分类方面进行正式研究和比较。因此，本文探讨了此类机器学习算法，提出了它们的新变体，并与经典方法对它们进行了基准测试，以从 EEG 信号中估计心理工作量和情感状态（效价/唤醒）。我们研究了这些方法，同时进行了受试者特定和受试者独立的校准，以走向无校准系统。我们的结果表明，在心理负荷研究的两种条件下，CNN 的平均准确率最高，尽管差异并不显著，其次是 RGC。然而，对于情绪数据集（一个训练数据较少的数据集），同一个 CNN 在两种条件下的表现都不佳。相反，事实证明，使用我们在本文中介绍的滤波器组切线空间分类器 (FBTSC)，RGC 具有最高的平均准确率。因此，我们的结果有助于提高从 EEG 进行认知和情感状态分类的可靠性。它们还提供了有关何时使用哪种机器学习算法的指导。
可视化方法评估医学图像分类神经网络的鲁棒性
深度学习方法已显示出在医学图像分析 [1] 中的高性能潜力，尤其是计算机辅助诊断的分类。然而，解释它们的决策并非易事，这可能有助于获得更好的结果并了解它们的可信度。已经开发了许多方法来解释分类器的决策 [2]–[7]，但它们的输出并不总是有意义的，而且仍然难以解释。在本文中，我们将 [8] 的方法改编为 3D 医学图像，以找出网络对定量数据进行分类的基础。事实上，定量数据可以从不同的医学成像模式中获得，例如用正电子发射断层扫描 (PET) 获得的结合电位图或从结构磁共振成像 (MRI) 中提取的灰质 (GM) 概率图。我们的应用重点是检测阿尔茨海默病 (AD)，这是一种诱导 GM 萎缩的神经退行性综合征。我们使用从 T1 加权 (T1w) MRI 中提取的 GM 概率图（萎缩的代理）作为输入。该过程包括两个不同的部分：首先训练卷积神经网络 (CNN) 以将 AD 与对照对象进行分类，然后固定网络的权重并训练掩码以防止网络正确分类训练后已正确分类的所有对象。这项工作的目标是评估最初为自然图像开发的可视化方法是否适用于 3D 医学图像，并利用它来更好地理解分类网络所做的决策。这项工作是原创作品，尚未在其他地方提交。
Yolopears：用于质量分级系统中多级梨表面缺陷检测的Yolo对象检测器的新基准
梨是最广泛消耗的水果之一，它们的质量直接影响消费者的满意度。表面缺陷，例如黑点和小斑点，是梨质量的关键指标，但由于视觉特征的相似性，检测它们仍然具有挑战性。这项研究提出了Pearsurfacedects，这是一个自我结构的数据集，包含六个类别的13,915张图像，其中有66,189个边界框注释。这些图像是使用定制的图像采集平台捕获的。在数据集上建立了27种版本的27个最先进的Yolo对象探测器的Yolo对象检测器，Yolor，Yolov5，Yolov5，Yolov6，Yolov7，Yolov7，Yolov7和Yolov9。为了进一步确保评估的全面性，还包括了三个高级非Yolo对象检测模型，T-DETR，RT-DERTV2和D-FINE。通过实验，发现yolov4-p7的检测准确性在map@0.5达到73.20％，而Yolov5n和Yolov6n也显示出极大的潜力，可以进一步提高梨表面缺陷检测的准确性。本研究中用于模型基准的梨表面缺陷检测数据集和软件程序代码都是公开的，这不仅会促进对梨表面缺陷检测和分级的未来研究，而且还为其他水果大数据和类似研究提供了宝贵的资源和参考。
家族的重新分类A DNA聚合酶揭示了新型的功能亚家族和独特的结构特征
家族A DNA聚合酶（Polas）形成了参与DNA复制和修复的现有聚合酶的重要且研究的一类。否则，尽管在独立的，专门的作品中表征了多个子家族，但到目前为止，他们的综合性分类却缺少。因此，我们重新审查了所有目前可用的pola semence，将它们的成对相似性转化为欧几里得空间中的位置，将它们分为19个主要簇。中有11个对应于已知的亚家族，但以前没有八个特征。对于每个组，我们都会汇编它们的一般特征，检查其系统发育关系，并在基本序列基序中进行保护分析。大多数亚家族与生命的特定领域有关（包括噬菌体），但一个亚科出现在细菌，古细菌和真核生物中。我们还表明，两个新的小家族含有功能性酶。我们使用alphafold2来生成缺乏实验降低结构的所有群集的高牢固预测模型。我们确定了涉及结构变化，有序的插入和明显的尿嘧啶-DNA糖基酶（UDG）结构域的明显结构掺入的新的保守效果。最后，T7样噬菌体子集的网络和结构分析表明，将3'–5'EXO和POL结构域分裂为两个单独的基因，第一次在Polas中观察到。
关联玻色子量子场多模态的纠缠和光学非经典性
有几种方法可以质疑物理系统状态的具体量子力学特性。首先，人们可能会问它的相干性有多强。量子态相干叠加的存在是物质波干涉现象的起源，因此，这是一个典型的量子特征，对此提出了几种测量和证据（有关最近的综述，请参阅 [1]）。其次，当所研究的系统是二分或多分系统时，其组成部分的纠缠是另一个内在的量子特征。有大量文献探讨了各种测量方法来量化给定状态中包含的纠缠量 [2–14]。最后，对于玻色子量子场的模式，出现了第三种非经典性概念，通常称为光学非经典性。根据格劳伯的观点，光场的相干态（及其混合态）被视为“经典”，因为它们具有正的格劳伯-苏达山 P 函数 [15]。从那时起，多年来人们开发了多种光学非经典性测量方法，以测量与光学经典状态的偏离 [15–41]。光场量子态的这三种不同的、典型的量子属性被认为可作为量子信息或计量学的资源 [38, 39, 42–44]。那么自然而然地就会出现一个问题：这些属性之间有着什么样的定量关系。例如，在 [45] 中，给出了使用非相干操作从具有给定相干度的状态中可以产生多少纠缠的界限：这将相干性与纠缠联系起来。在 [46] 中，状态的相干性和光学非经典性被证明是相互关联的：远对角线密度矩阵元素 ρ ( x, x ′ ) 或 ρ ( p, p ′ ) 的显著值（称为“相干性”）是状态的光学非经典性的见证。我们的目的是建立多模玻色子场的光学非经典性和二分纠缠之间的关系。直观地看，由于所有光学经典态都是可分离的，因此强纠缠态应该是强光学非经典态。相反，仅具有弱光学非经典性的状态不可能高度纠缠。为了使这些陈述精确且定量，我们需要测量纠缠度和光学非经典性。作为评估二分纠缠的自然指标，我们使用形成纠缠 (EoF) [4]。关于光学非经典性，我们使用最近引入的单调性 [38, 39]，我们将其称为总噪声单调性 ( M TN )。它是通过将纯态上定义的所谓总噪声∆x2+∆p2扩展到混合态（通过凸屋顶结构，参见(1)）得到的，对于该值来说，它是光学非经典性的一个完善的量度[38–41]。我们的第一个主要结果（定理 1 和 1'）在于，对于 n = n A + n B 模式的二分系统的任意状态 ρ，EoF(ρ) 关于 M TN (ρ) 的函数有一个上限。特别地，当 n A = n B = n/ 2 时，这个上限意味着包含 m 个纠缠比特的状态必须具有光学非经典性（通过 M TN 测量），并且该光学非经典性随 m 呈指数增长。作为应用，我们表明，当可分离纯态撞击平衡光束分束器时可以产生的最大纠缠度由该状态的光学非经典性的对数所限制，通过 M TN 测量。换句话说，虽然众所周知分束器可以产生纠缠 [28, 47, 48]，但纠缠量受到本态光学非经典性程度的严重限制。定理 1 和 1' 中的界限可以很容易地计算出纯态的界限，因为 EoF 与还原态的冯·诺依曼熵相重合，而 M TN 与总噪声相重合。然而，对于混合态，界限与两个通常难以评估的量有关。我们的第二个主要结果（定理 2）解决了这个问题
研究人员创建基于机器学习的分类器，可帮助早期诊断精神病
在训练中，该工具对结果进行分类的准确率为 85%，而在使用新数据的最终测试中，该工具对哪些参与者患精神病的风险较高进行预测的准确率为 73%。根据结果，该团队认为，为被确定为临床高风险的人提供脑部 MRI 扫描可能有助于预测未来精神病的发病率。
固执的严重合并免疫缺陷疾病变体策展专家面板：ADA，DCLRE1C，IL2RG，IL7R，JAK3，RAG1和RAG2 的变体分类规格 坦桑尼亚的1型糖尿病：对患病率和发病率的系统评价 评估2型糖尿病患者参加联邦医疗中心OWO 的一些血清矿物 计算机视纸健康记录Bhiken Naik 猫科动物中的鸟类流感病毒感染 antsx
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设计光敏化合物的新型量子经典计算方案可以加速材料发现
最近，量子化学计算与机器学习的结合在加速新材料发现方面表现出了巨大的潜力。虽然这种混合方法与传统方法相比消耗的资源和时间更少，但它仍然面临着根本性的挑战。这些挑战包括训练数据集的大小和质量限制，以及使用离散优化技术有效探索大型化学空间的困难。