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使用计算系统生物学方法
Anna Niarakis 1.2 *†，Ostaszewski 3，Alexander Mazein 3，11，Carsten 11，Tobias 12，Felicia Burtcher L. Bhanwar Lal Lal Lal Puni 22，Aure´lien 2，4,5,6，4,5,6，Miguel Ponce-De-De-Leon 25约翰·A·3（John A.
自适应计算和机器学习803（NEP 803）
简介：基本概念。监督的学习设置：至少是平方，逻辑回归，感知器，指数家庭，生成学习算法，高斯判别分析，幼稚的贝叶斯，支持向量机器，模型选择和功能选择。学习理论：偏见/差异权衡，工会和切尔诺夫/hoeffding界限，风险投资维度，最坏情况（在线）学习。无监督的学习：聚类，k-均值，期望最大化，高斯人的混合物，因子分析，主成分分析，独立组件分析。强化学习和控制：马尔可夫决策过程，钟声方程，价值迭代和政策迭代，Q学习，价值函数近似，策略搜索，加强，部分可观察到的马尔可夫决策问题。
开发计算思维：一个未插入的问题...
计算机科学领域正在迅速发展，对技术进步至关重要。为了跟上这一进步，许多国家都改革了通识教育课程，包括算法元素和计算思维，尤其是在数学方面。本研究旨在阐明计算思维的特征，并评估在数学教育的背景下，在发展学生的计算思维技能方面，未插入问题的方法的潜力。我们的初步发现表明，未插入的解决问题的方法有效地促进了学生的计算思维能力。根据我们的研究结果，我们建议一致的努力将算法和计算思维集成到各种学校学科，尤其是数学学科。
切碎：符号对齐使快速和敏感的CRISPR脱离目标检测
我们提出了一个完全计算的工作流，用于使用自然蛋白质的主链片段从头设计，而无需访问迭代实验优化。最佳设计的KEMP消除酶表现出> 140个来自任何天然蛋白质，高稳定性（> 85℃）和前所未有的催化效率（12,700 m -1 S -1）的突变，超过了以前的计算设计。我们发现，在活性部位内部和外部的突变都会有助于高观察到的活性和稳定性。在所有先前的KEMP消除酶设计中使用的芳族残基的突变将效率提高到> 10 5 m -1 s -1。我们的方法解决了设计方法的临界局限性，在复杂折叠中产生稳定，高效率，新的酶，并通过有限的实验努力对生物催化基础的基础知识进行测试假设。
全局PM2.5暴露和不平等
在计算机科学和人工智能不断发展的景观中，模糊图理论和拓扑指数的整合为决策过程提供了强大的框架。模糊图，其特征是它们处理不确定性和不精确的能力，扩展了传统的图形概念，从而使复杂网络的更细微的表示。本研究探讨了模糊拓扑指数在梯子和网格图中的应用，这些阶梯和网格图是网络理论中的基础结构。梯子图，类似于梯子的梯级，以及代表网状结构的网格图，通过模糊图理论的镜头进行分析，以提取有意义的见解，有助于决策。模糊拓扑指数与这些图形结构的融合为评估网络鲁棒性，优化路线和增强整体系统可靠性提供了强大的工具。本文深入研究了传统拓扑指数的探索，例如randić索引以及模糊的拓扑指数和模糊的Zagreb索引，专门用于梯子和网格图。我们通过机器学习技术分析上述图表，并提供全面的统计分析。我们发现梯子和模糊阶梯图之间以及网格和模糊的网格图之间存在很强的相关性。我们的发现表明，如果已知梯形图和网格图中的拓扑索引的值，那么我们可以准确地预测梯形图和网格图的模糊拓扑索引的值。使用机器学习技术对清晰和模糊图中的拓扑指数进行分析是一种创新的方法，不仅可以节省时间，而且还提供了更全面，更精确的评估。
在维度4和加密应用中快速计算2个病毒
摘要。维度4在密码学中首先引入了suplydular等菌菌的加密分析（SIDH），并已在包括Sqisignhd（包括Sqisign Isegeny Isegeny Isegeny Signature Signature Specation of Sqisignhd）中进行了建设性地使用。与维度2和3不同，我们不能再依靠雅各布模型及其衍生物来计算同学。在尺寸4（及更高）中，我们只能使用theta模型。罗曼·科塞特（Romain Cosset），戴维·卢比奇（David Lubicz）和达米安·罗伯特（Damien Robert）的先前作品专注于在theta模型中的necrime级别cogenties的计算（这需要在维度g中使用n g坐标）。对于加密应用，我们需要计算2个发病蛋白的链，需要在尺寸G中使用≥3g的坐标，并使用最先进的算法。在本文中，我们提出了算法，以计算2个尺寸的Abelian品种g≥1的Abelian品种的链条，其水平n = 2的theta-coordinate，在Piererick Dartois，Luciano Maino，Luciano Maino，Gi-Acomo Pope and Damien Robert grbert g = 2。我们提出了这些算法在尺寸g = 4中的进化，以计算源自卡尼的引理的椭圆曲线产物的内态 - 并应用于sqisignhd和sidh cryptanalyalysis。现在，当启动曲线的内态环在笔记本电脑的几秒钟内未知的所有NIST Sike参数时，我们都可以对SIDH进行完整的键恢复攻击。
揭示计算（生物）材料建模的前景
在此观点交流中，我们简要概述了计算（生物）材料研究的现状，并讨论了该社区中日益发现的四个挑战的可能解决方案：（i）希望开发一个统一的框架来测试新开发方法的实施一致性和物理准确性，（ii）选择一种标准格式，可以处理模拟数据的多样性，同时简化数据存储、数据交换和数据复制，（iii）如何处理海量数据的生成、存储和分析，以及（iv）高效“核心”引擎的好处。表达的观点是计算利益相关者在 Lorentz 中心研讨会上讨论的结果，该研讨会的标题为“多尺度建模研讨会”，旨在（i）改进计算结果的验证、报告和可重复性，（ii）改进模拟包和分析工具之间的数据迁移，（iii）在非专家中推广使用粗粒度和多尺度计算工具，并向扩展的用户社区开放这些现代计算发展。
计算图像美学的进展与挑战
摘要 计算图像美学旨在设计算法方法来执行美学决策，就像人类一样。在过去的十五年里，由于大量带注释的数据集和深度学习方法的出现，计算美学经历了前所未有的发展，影响了从图像增强到推荐和检索等多媒体领域的许多应用。在本章中，我们首先概述了几个世纪以来美学的几种解释，并提出了一组适合计算美学方法分类的维度。然后，我们通过对最流行的数据集、基于手工特征的早期方法和使用深度神经网络的现代方法进行批判性分析，介绍了过去十年计算美学的进展。在本章的最后一部分，我们讨论了计算美学质量评估中的一些开放性挑战：处理分数的内在主观性，并提供可解释的美学预测。特别是，在本章中，我们强调了数据收集在计算美学中的重要性。
NSCLC中脑转移酶的机械建模提供了用于个性化预测结果的计算标记 I型糖尿病的自动胰岛素输送的安全加强学习 电池电动汽车长途移动性的模型：多人分析 使用脉冲测试提取电池的扩散阻力和动态 在利用对称性的量子能力上有效界限的层次结构 抗炎药候选者预防和治疗心血管疾病 植物中DNA g-/c Quadruplexes的OMICS研究 Grossberg代码：感知体验的通用神经网络签名 探索住宅部门的能源效率实施措施的成本效益 合并事件中肥料传播细菌侵袭肥料传播细菌的实验证据：抗生素磺胺甲烷的影响 航空航天科学与技术
hal是一个多学科的开放访问档案，用于存款和传播科学研究文件，无论它们是否已发表。这些文件可能来自法国或国外的教学和研究机构，也可能来自公共或私人研究中心。
核小体的 DNA 损伤与修复：来自计算方法的见解
细胞 DNA 不断暴露于可诱发损伤的内源性或外源性因素。已描述了几种类型的损伤，它们可能是由紫外线/电离辐射、氧化应激或自由基等引起的。为了克服此类损伤的有害影响，即致突变性或细胞毒性，细胞拥有高度复杂的 DNA 修复机制，包括通过专用细胞通路针对特定类型损伤的修复酶。此外，DNA 在细胞核中高度压缩，第一级压缩由约 147 个 DNA 碱基对组成，这些碱基对缠绕在组蛋白核心周围，即所谓的核小体核心颗粒。在这种复杂的环境中，DNA 结构受到高度限制，需要涉及重塑过程的微调机制来将 DNA 暴露给修复酶并促进损伤去除。然而，这些核小体特异性机制仍然不太为人所知，计算方法最近才成为研究核小体等复杂系统中 DNA 损伤的有力工具。在这篇小型评论中，我们总结了该领域计算方法带来的最新进展，为核小体背景下的 DNA 损伤和修复研究开辟了新的令人兴奋的视角。