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17型免疫力促进了癌症中CD8+ T细胞的精疲力尽
抽象的免疫肿瘤学有望改变患者护理，从而在各种高级和转移性癌症中达到了持久的临床反应率。尽管取得了这些成就，但只有少数患者对免疫疗法做出反应，强调了阐明负责反应和抵抗力的分子机制的重要性，以告知治疗的发展和选择。分子测序技术中的突破已导致产生了大量的基因组和转录组测序数据，可以采矿以使用计算工具发现复杂的肿瘤免疫相互作用。在这篇综述中，我们讨论了现有的和新兴的计算方法，这些方法将肿瘤微环境的组成和功能状态背景，从重建的免疫细胞受体库中推断反应性和克隆动力学，并预测免疫细胞识别的抗原性景观抗原景观。我们进一步描述了多摩管分析的优势，用于捕获多维关系和人工智能技术，以将OMICS数据与组织病理学和放射学图像相结合以封装治疗反应和肿瘤免疫生物学的模式。最后，我们讨论了阻碍其广泛使用和临床应用的主要挑战，并以未来的观点结论。我们希望这篇综述将成为寻求使用现有工具进行科学发现的潜在研究人员的指南，并激发新型工具的优化或开发以增强精度，最终加快免疫疗法的进步，以改善患者的生存和生活质量。
值得信赖的人工智能：计算视角
在过去的几十年里，人工智能 (AI) 技术经历了飞速发展，改变了每个人的日常生活，并深刻改变了人类社会的进程。开发人工智能的初衷是造福人类，减少劳动，增加日常便利，促进社会公益。然而，最近的研究和人工智能应用表明，人工智能可能会对人类造成无意的伤害，例如，在安全关键场景中做出不可靠的决策，或者无意中歧视一个或多个群体，破坏公平。因此，值得信赖的人工智能最近引起了越来越多的关注，人们需要避免人工智能可能给人类带来的不利影响，以便人们能够完全信任人工智能技术并与人工智能技术和谐相处。近年来，人们对值得信赖的人工智能进行了大量研究。在本次调查中，我们从计算角度对可信人工智能进行了全面评估，以帮助读者了解实现可信人工智能的最新技术。可信人工智能是一个庞大而复杂的课题，涉及各个维度。在这项工作中，我们重点关注实现可信人工智能的六个最关键维度：（i）安全性和稳健性，（ii）非歧视性和公平性，（iii）可解释性，（iv）隐私，（v）问责制和可审计性，以及（vi）环境福祉。对于每个维度，我们根据分类法回顾最近的相关技术，并总结它们在实际系统中的应用。我们还讨论了不同维度之间一致和冲突的相互作用，并讨论了可信人工智能未来需要研究的潜在方面。
耶鲁大学的计算生物学和生物信息学
计算生物学和生物医学信息学（CBB）是一个快速发展的跨学科领域，需要了解应用于特定领域（例如健康或生物系统）的计算和信息学方法。它代表了应用于生物医学领域的数据科学观点。我们的计划在生物系统的信息学和生物医学，基因组学和计算建模的界面上具有研究重点。尤其是，基因组学，蛋白质组学，电子健康记录，生物传感器和成像技术使数据的系统获取使得可用数据及其生物医学解释之间产生了巨大差距。鉴于数据生成的速率，人们认识到，直接实验将不会封闭该差距。理解生物学和生物医学系统的计算和统计方法也为帮助缩小差距提供了必不可少的工具。这些活动包括建模生物医学和生物物理过程，大规模数据库开发，数据挖掘，机器学习和高性能计算。耶鲁大学有一个跨部门CBB博士学位计划。这样一项计划的优点是，CBB的学生在耶鲁大学任何相关部门的教职员工的实验室中都能完成CBB课程，同时能够在实验室中进行论文研究；学生不必满足博士学位。他们的研究顾问部门的要求。
TenCirChem：一种高效的量子计算...
图 1：TenCirChem 的架构。第 3、4 和 5 节详细介绍了电子结构和量子动力学模块。有关所支持的答案的更多信息，请参阅第 2.3 节。有关引擎和后端的更多详细信息，请参阅第 2.4 节。
贝叶斯推理的计算技术
统计计算很大程度上由概率的加权总和或积分组成。贝叶斯推论和频繁统计之间的关键实际差异之一是，在将这些竞争性的方法解决相同问题的情况下出现了巨大不同类型的积分类型（Loredo 1992）。例如，考虑到某些观察到的数据d，估计某些模型的参数m；用θ共同表示参数。在贝叶斯和频繁的积分中出现的关键数量是假设模型为真的数据并假定要知道的参数的概率，p（d |θ，m）。被认为是数据的函数，这称为采样分布；作为参数的函数，它称为可能性函数，它将缩写为l（θ）。该方法之间的基本实际差异是，频繁计算需要在数据维度（样本空间）上进行此数量的积分，而贝叶斯计算需要在参数空间上进行积分。基于通过参数空间进行求和或集成在试图使用样品空间中计算的概率进行推断的概率的概率上的推断。在这里的简短空间中，对这些优势的重要讨论是不可能的。必须提及两个具有巨大实际实用性的积极优势。在贝叶斯推理中，可以直接消除滋扰参数，同时简单地通过在φ上整合（ψ，φ）的关节分布来解决它们的不确定性。首先，在绝大多数的实际应用中，参数空间可以分为两个部分θ=（ψ，φ），其中兴趣集中在ψ上，并且φ由对数据建模但不感兴趣的“滋扰”参数组成（例如，背景强度）。没有完全的SAT-
社论：神经成像的计算方法
计算方法已被提出作为分析大脑活动的有用且有效的框架。鉴于处理从神经成像模式获得的大脑信号存在重大困难，在大脑和外部设备（脑机接口）之间建立直接通信通路是必要的。虽然人们对这些问题的兴趣越来越大，但模糊系统的贡献因应用领域而异。在解码大脑活动时，处理可能受非平稳性、不变量和泛化不良影响的极其嘈杂的信号是一项重大挑战。然而，处理不确定性的高级计算智能方法（如模糊集和系统）是克服这一挑战的绝佳工具。然而，在神经科学中，可能性和模糊性的概念已被类似地用于衡量神经元、突触和其他大脑区域之间的协调程度。拟议的研究主题旨在满足对专用平台的需求，计算智能领域的专家可以齐聚一堂，讨论如何建模和传达神经成像数据处理中固有的不确定性。神经科学包含许多子领域，包括但不限于：计算神经科学；脑机接口；神经科学；神经信息学；神经人体工程学；计算认知神经科学；情感神经科学；神经生物学；脑映射；神经工程；神经技术。神经成像中使用的计算方法是本研究主题的主题，它探讨了各个学科的最新发展、问题和未来观点。因此，我们鼓励研究人员为本研究主题做出新的原创性贡献，利用神经成像中计算和数学技术的最新方法，应对为各种临床应用开发专用系统的挑战，并提出未来发展的新想法和方向。在这个研究主题中，来自不同领域的专家讨论了计算方法在神经成像中的当前发展、困难和潜在方向。本部分共提交了 26 篇文章，但只有 5 篇被选中进行审查。每篇提交的文章至少有两位审稿人和两轮审查。下面，我们简要概述了这些出版物各自的贡献。
纤维素基材料的计算研究
在部分 (I) 中，我们构建了 Martini 3 粗粒 (CG) 分子动力学 (MD) 模型来描述 CNC 的不同晶体结构（包括 I β /II/III I ）。随后，我们研究了 COO − 修饰的 CNC I β 在 NaCl 水溶液中的分散和聚集特性，发现结果与实验观察结果一致。此外，基于为纤维素 I β /II 开发的拓扑结构，我们研究了纤维素晶体的再生过程。X 射线衍射 (XRD) 用于监测再生过程中的结构变化和微晶形成。XRD 结果表明再生纤维素晶体为纤维素 II，与实验测量结果一致。在部分 (II) 中，我们使用我们开发的 TW 模型探索了光在透明木材 (TW) 中的传播，即纤维素/PMMA 复合材料。这些模型是通过在 SEM 图像中识别纤维素纤维结构来构建的。我们采用了射线追踪，一种
减少...的计算和实验研究
主降落伞适用于投放声纳浮标。导向面 4 降落伞稳定性好，但形状和几何形状复杂，阻力效率差。十字形 5-6 或十字型 7 降落伞需要更多的悬挂线来保持形状和尺寸，带来了包装复杂性和操作期间旋转的可能性。此外，它还增加了成本和线缠绕的可能性。Warren 8 等人设计了一种由编织聚羟基烷酸酯 (PHA) 织物材料制成的方形降落伞，用于 67 m/s 终端速度和 335 m 高度的下降。但对于本研究要求的高空和低终端速度（7500 m，30 m/s），漂移和稳定性将是主要问题。此前，brian 9 等人和Mazyar 10 等人进行了一项研究，以观察伞衣上的通风孔对通风圆形降落伞性能的影响。他们发现，当雷诺数超过某些值时，降落伞会出现振荡，并且还观察到每种情况都有稳定和不稳定区域。尽管有许多关于测量和预测空气动力学参数（例如阻力系数）11 的研究，但很少有研究关注伞盖周围的尾流发展。但没有文献提到狭缝对方形降落伞的影响。为了克服所有这些问题，考虑了一种新型方形降落伞设计，伞盖上有狭缝切口，用于投放声纳浮标。它很简单，
计算流体动力学在...中的应用
热处理和淬火是一项复杂的工作。零件的配置是无穷无尽的，可用于热处理的炉子类型也是如此（图 1）。仅淬火过程中的众多变量就决定了零件满足变形要求的能力（图 2）。热处理是一个持续平衡的过程。平衡材料实现性能的能力，同时控制变形非常重要。由于热处理过程的复杂性，很难理解流体流动和零件对零件变形和性能的相互作用。通常，只有通过经验才能获得理解，而经验来自于犯错并从错误中吸取教训。然而，劳动力正在老龄化，对“反复试验”的容忍度较低。重点在于“第一次就把事情做好”。不幸的是，很少有设计规则规定零件在特定熔炉中的放置方式。