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用于发现与脑成像表型的遗传关联的多模态基础模型
摘要。由于神经系统疾病的病因复杂，使用标准方法寻找多组学特征之间的可解释关联可能具有挑战性。我们提出了 COMICAL，这是一种对比学习方法，利用多组学数据来生成遗传标记与脑成像衍生表型之间的关联。COMICAL 利用基于转换器的编码器和自定义标记器联合学习组学表征。我们的模态无关方法通过自监督学习方案和跨模态注意编码器唯一地识别了多对多关联。COMICAL 在英国生物银行中发现了多种神经系统疾病的遗传标记和成像衍生表型之间的几种重要关联，并根据学习到的表征预测了跨疾病和看不见的临床结果。COMICAL 的源代码以及预训练权重（支持迁移学习）可在 https://github.com/IBM/comical 上找到。
安全通告揭露隐藏的危险 - 陆军驻地
管理不善常常会隐藏危险，从而导致事故发生。隐藏的危险可能导致事故，例如被留在地板和其他走道上的物品绊倒；被掉落的物体击中；在油腻、潮湿或肮脏的地板上滑倒；撞到存放不当的物品；或被尖锐的突出物割伤、刺伤或撕裂手或其他身体部位的皮肤。如果存储区域杂乱无章、走廊杂乱或地板潮湿，则可能很容易忽视更严重的安全隐患。为了避免这些危险，工作场所必须全天保持良好的管理习惯。良好的管理习惯有助于我们识别、评估和减轻或消除工作场所的危险，从而支持风险管理实践。然而，管理不仅仅是清洁。它还包括保持工作区域整洁有序；妥善存放物品；确保地板和其他工作表面没有滑倒和绊倒的危险；以及清除废料（例如纸张、纸板）和其他火灾隐患。
2024 年 10 月（涵盖 2023-24 学年）
今年，我们的研究生院院长 Aysu Dincer 构思并领导了我们新的包容性教育计划的推出。CSR 致力于以包容性为核心的学生体验，并涉及培养一种理解和体现多样性和包容性价值观的文化。我们使用 IEF 预算的一部分来增加学生（和 ECF）在线参与的机会，以便研究旅行、共同监护安排和个人情况不再成为参加面对面 CSR 活动的障碍。我们新的 Meeting OWL 和 CSR 工作室的大屏幕已经促进了混合 PhD Work In Progress 和 STVDIO 研讨会，并允许所有员工和学生即使在国外也能参加定期委员会/SSLC 会议。
通过机器学习Web应用程序揭示人类安全策略的可持续发展目标
本文介绍了基于机器学习（ML）的方法来整合人类安全（HS）和可持续发展目标（SDG）。起源于1990年代，HS专注于战略性，以人为中心的干预措施，以确保全面的福利和韧性。它与可持续发展目标紧密一致，共同构成了全球可持续发展计划的基础。我们的方法涉及使用专家宣传的关键字和高级ML技术将44个报告映射到17个可持续发展目标，从而产生了基于Web的SDG映射工具。该工具专门针对HS-SDG Nexus量身定制，从而可以分析13个新报告及其与可持续发展目标的连接。通过此，我们发现了详细的见解，并在报告与全球目标之间建立了牢固的联系，从而对HS与可持续发展之间的相互作用有细微的了解。这项研究提供了一个可扩展的框架，以探索HS与巴黎议程之间的关系，为学者和决策者提供了实用，有效的资源。
通过提示大语言来发现对象属性
我们提出了一个由VLM和LLMs组成的p API API，以及一组机器人控制功能。使用此API和自然语言查询提示时，LLM会生成一个程序来积极识别给定输入图像的属性。
摘要 人工智能与制药领域的交叉代表着一场根本性的变革，通过提高治疗方式的精确度，为加速药物设计和开发时间表提供了新的可能性。我们专注于这两个领域的融合，从战略角度出发，通过克服传统配方方法引发的挑战，挖掘出有潜力的精准候选药物。我们的目标是彻底分析人工智能的各种应用，从其对目标识别的重大贡献到其对临床试验优化的影响的认证。作为一本智力指南，本系统评价引导读者探索人工智能与制药科学合作的未知领域。通过从各种研究和方法中获取所需的信息，我们的系统评价不仅致力于对人工智能的影响进行回顾性分析，而且还致力于提供关于其变革可能性的前瞻性视角。 关键词：人工智能、药物发现、机器学习。国际药品质量保证杂志 (2024)； DOI：10.25258/ijpqa.15.3.08 如何引用本文：Sahoo DK、Sarangi RR、Nayak SK、Rajeshwar V、Sayeed M。发现新视野：人工智能在药物发现和开发中的应用系统评价。国际药品质量保证杂志。2024；15（3）：1151-1157。支持来源：无。利益冲突：无
摘要 人工智能与制药领域的交叉代表着一场根本性的变革，通过提高治疗方式的精确度，为加速药物设计和开发时间表提供了新的可能性。我们专注于这两个领域的融合，从战略角度出发，通过克服传统配方方法引发的挑战，挖掘出有潜力的精准候选药物。我们的目标是彻底分析人工智能的各种应用，从其对目标识别的重大贡献到其对临床试验优化的影响的认证。作为一本智力指南，本系统评价引导读者探索人工智能与制药科学合作的未知领域。通过从各种研究和方法中获取所需的信息，我们的系统评价不仅致力于对人工智能的影响进行回顾性分析，而且还致力于提供关于其变革可能性的前瞻性视角。 关键词：人工智能、药物发现、机器学习。国际药品质量保证杂志 (2024)； DOI：10.25258/ijpqa.15.3.08 如何引用本文：Sahoo DK、Sarangi RR、Nayak SK、Rajeshwar V、Sayeed M。发现新视野：人工智能在药物发现和开发中的应用系统评价。国际药品质量保证杂志。2024；15（3）：1151-1157。支持来源：无。利益冲突：无
恢复英国战略空间规划想象力
战略空间规划已从典型的理想化、综合性形式（涉及具体土地使用分配和基础设施网络布局）演变为更具指示性的形式，涉及“整合部门政策的空间维度”（Cullingworth & Nadin，2006 年，第 91-92 页，引自；Baker & Wong，2013 年，第 84 页）。想象力是其中的核心，它是一种“形成新想法、新形象或新概念的能力，这些新概念或概念是感官无法感知的外部物体”（Oxford Languages，2024 年 1 另见 Albrechts，2004 年、2010 年；Albrechts 等人，2003 年）。因此，战略空间规划最好被理解为一个实现独特社会建构的社会过程（Ward，2020，第 14 页），其中该术语的第一部分表示明确的策略，第二部分则特指超本地空间尺度（Ziafati Bafarasat & Baker，2016）。
根据背景揭示大脑功能、行为及其相互作用的决定因素
由于生物和遗传决定论的对立文化影响（Comfort，2018；Plomin，2019），以及量化经验引起的大脑变化的方法限制，情境在神经科学和精神病学中的作用直到最近才被人们忽视。然而，在上个世纪中叶，一些关键的实验和观察使其相关性开始显现。Donald Hebb 曾轶事地报告说，接触复杂的环境可以提高解决问题的行为能力（Hebb，1947）。Hubel 和 Wiesel 证明了早期感觉剥夺对视觉皮层解剖学和生理学的巨大影响（Wiesel & Hubel，1963）。 Rosenzweig 及其合作者的出色研究证明了环境作为可测试的科学变量的影响，并表明生活条件的质量在从形态到化学的多个层面上塑造大脑和行为（Rosenzweig，1966 年；van Praag 等人，2000 年）。最近，个人环境在塑造大脑活动方面的关键作用越来越受到重视，表明生活条件对大脑回路产生普遍影响并决定心理健康（Castegnetti 等人，2021 年，#9；Geng 等人，2021 年；Mason 等人，2017 年；Meyer-Lindenberg 和 Tost，2012 年，South 等人，2018 年；Tost 等人，2019 年）。环境的概念进一步演变为更广泛的情境概念，它涉及外部和内部条件（例如环境设置和心态），后者也取决于个人的历史（Benedetti，2008；Branchi，2022b；Di Blasi 等人，2001；Gilbody 等人，2006；Woltmann 等人，2012）。尽管进行了各种有价值的尝试（Zimmermann 等人，2007），但并没有普遍接受的情境操作定义，不同学科之间存在显著差异。在这里，情境被定义为个人对环境的体验。因此，它不仅包含体验的客观特征，还包括个体在接触该体验时的个性和心理状态（Klandermans 等人，2010 年；Wallsten 等人，1999 年）。从这个角度来看，心理学和精神病学通常通过问卷和访谈来评估情境（Danese 和 Widom，2020 年；Fakhoury 等人，2002 年；Kim 等人，2016 年）。大多数描述情境对大脑和行为影响的理论框架都假定情境因素对于在离散功能状态之间转变至关重要，例如从健康状态到病理状态。例如，早年或成年期的创伤或不良经历被解释为全有或无大脑功能的转换（Nutt 和 Malizia，2004 年；
在细菌纳米孔测序数据中发现甲基化的DNA基序
抽象细菌DNA甲基化参与了各种细胞功能，从基因表达的调节，DNA修复和限制性化系统来防御病毒和其他异物DNA。甲基分析确定细菌染色体中甲基化的位点，揭示了可能由天然限制酶靶向的基序。因此，对这些基序的识别对于使生物体具有遗传诱因至关重要，其中模仿大肠杆菌中的甲基甲基模式允许保护质粒DNA免受目标生物体的限制，因此可以极大地提高转化效率。 牛津纳米孔技术（ONT）测序可以在测序过程中检测甲基化的碱基，但是需要软件来识别数据中相应的甲基化基序。 在这里，我们开发了Mijamp（Mijamp只是一个甲基床解析器），该软件包是为了从ONT的Modkit的输出或甲基床格式中的其他数据中发现甲基化基序而开发的软件包。 Mijamp采用了人为驱动的改进策略，从经验上验证了针对全基因组甲基化数据的所有基序，从而消除了错误，未解释或过度解释的基序。 Mijamp还可以在特定的，用户定义的主题上报告甲基化数据。 使用Mijamp，我们确定了对照菌株（野生型大肠杆菌）和picosynecococcus sp中的甲基化基序。 菌株PCC7002，为改善该生物体转化的基础奠定了基础。 Mijamp可从https://code.ornl.gov/alexander-public/mijamp/获得。对这些基序的识别对于使生物体具有遗传诱因至关重要，其中模仿大肠杆菌中的甲基甲基模式允许保护质粒DNA免受目标生物体的限制，因此可以极大地提高转化效率。牛津纳米孔技术（ONT）测序可以在测序过程中检测甲基化的碱基，但是需要软件来识别数据中相应的甲基化基序。在这里，我们开发了Mijamp（Mijamp只是一个甲基床解析器），该软件包是为了从ONT的Modkit的输出或甲基床格式中的其他数据中发现甲基化基序而开发的软件包。Mijamp采用了人为驱动的改进策略，从经验上验证了针对全基因组甲基化数据的所有基序，从而消除了错误，未解释或过度解释的基序。Mijamp还可以在特定的，用户定义的主题上报告甲基化数据。使用Mijamp，我们确定了对照菌株（野生型大肠杆菌）和picosynecococcus sp中的甲基化基序。菌株PCC7002，为改善该生物体转化的基础奠定了基础。Mijamp可从https://code.ornl.gov/alexander-public/mijamp/获得。
在细菌纳米孔测序数据中发现甲基化的DNA基序
抽象细菌DNA甲基化参与了各种细胞功能，从基因表达的调节，DNA修复和限制性化系统来防御病毒和其他异物DNA。甲基分析确定细菌染色体中甲基化的位点，揭示了可能由天然限制酶靶向的基序。因此，对这些基序的识别对于使生物体具有遗传诱因至关重要，其中模仿大肠杆菌中的甲基甲基模式允许保护质粒DNA免受目标生物体的限制，因此可以极大地提高转化效率。 牛津纳米孔技术（ONT）测序可以在测序过程中检测甲基化的碱基，但是需要软件来识别数据中相应的甲基化基序。 在这里，我们开发了Mijamp（Mijamp只是一个甲基床解析器），该软件包是为了从ONT的Modkit的输出或甲基床格式中的其他数据中发现甲基化基序而开发的软件包。 Mijamp采用了人为驱动的改进策略，从经验上验证了针对全基因组甲基化数据的所有基序，从而消除了错误，未解释或过度解释的基序。 Mijamp还可以在特定的，用户定义的主题上报告甲基化数据。 使用Mijamp，我们确定了对照菌株（野生型大肠杆菌）和picosynecococcus sp中的甲基化基序。 菌株PCC7002，为改善该生物体转化的基础奠定了基础。 Mijamp可从https://code.ornl.gov/5g6/mijamp/获得。对这些基序的识别对于使生物体具有遗传诱因至关重要，其中模仿大肠杆菌中的甲基甲基模式允许保护质粒DNA免受目标生物体的限制，因此可以极大地提高转化效率。牛津纳米孔技术（ONT）测序可以在测序过程中检测甲基化的碱基，但是需要软件来识别数据中相应的甲基化基序。在这里，我们开发了Mijamp（Mijamp只是一个甲基床解析器），该软件包是为了从ONT的Modkit的输出或甲基床格式中的其他数据中发现甲基化基序而开发的软件包。Mijamp采用了人为驱动的改进策略，从经验上验证了针对全基因组甲基化数据的所有基序，从而消除了错误，未解释或过度解释的基序。Mijamp还可以在特定的，用户定义的主题上报告甲基化数据。使用Mijamp，我们确定了对照菌株（野生型大肠杆菌）和picosynecococcus sp中的甲基化基序。菌株PCC7002，为改善该生物体转化的基础奠定了基础。Mijamp可从https://code.ornl.gov/5g6/mijamp/获得。