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Dunee Fedgst Mao大学，Junbin
摘要 - 目前，大多数医疗机构都面临着使用零散和孤立数据来解决疾病预测问题的统一模型的挑战。尽管联邦学习已成为隐私保存模型培训的公认范式，但如何将联合学习与fMRI的时间特征相结合以增强预测性能是功能疾病预测的公开问题。为了解决这一具有挑战性的任务，我们提出了一个新型的联合图形时空（FedGST）脑功能疾病预测的框架。具体来说，锚采样用于处理本地客户端的可变长度时间序列数据。然后，动态功能连接图是通过滑动窗口和Pearson相关系数生成的。接下来，我们提出了一个启动时间模型，以从本地客户端的动态功能连接图中提取时间信息。最后，隐藏的激活变量发送到全局服务器。我们在全球服务器上提出了一个UniteGCN模型，以接收和处理来自客户端的隐藏激活变量。然后，全局服务器将渐变信息返回给客户端以进行反向传播和模型参数更新。客户端模型在本地服务器上汇总了模型参数，并将其分配给客户端以进行下一轮培训。我们证明，FedGST在Abide-1和ADHD200数据集上优于其他联合学习方法和基准。索引术语 - 跨时期，联邦学习，脑功能疾病，图表学习
脚手架：一种基于脚手架的大型语言改进
药物优化变得越来越多。尽管如此，它还是具有挑战性的，因为它需要保留原始药物的有益特性，同时增强其范围的所需属性。在这项工作中，我们旨在通过引入S Caffold GPT来应对这一挑战，这是一种新型的大型语言模型（LLM），设计用于基于分子SCAF-FOLL的药物优化。我们的工作包括三个关键组成部分：（1）一种三阶段的药物优化方法，可以整合预训练，填充和解码优化。（2）一种独特设计的两相增量训练方法，用于预训练药物优化的基于LLM的发电机，以增强性能。（3）代币级的解码优化策略T OP-N，该策略可以使用预验/填充的LLMS启用受控的，奖励引导的生成。fi-nyly，通过对共证和癌症基准进行全面的评估，我们表明，Caffold GPT的表现优于药物优化基准中的基线，同时在保持原始的功能型支架方面表现出色。
ecloudgen：利用电子云作为潜在变量，以扩展基于结构的分子设计
。CC-BY-NC 4.0国际许可证的永久性。是根据作者/资助者提供的预印本（未经同行评审认证）提供的，他已授予Biorxiv的许可证，以在2024年12月26日发布的此版本中显示此版本的版权持有人。 https://doi.org/10.1101/2024.06.03.597263 doi：Biorxiv Preprint
安全符合OT -barracuda Cloudgen防火墙
（dos/ddos）•spoo填充和流动protecbon•arp spoo for和trashing protecbon•dns suptutabon滤波器•nat（snat，dnat），pat，pat•动态规则•动态规则•bmer触发•单一对象的规则设置
梭子鱼Cloudgen防火墙
在云时代，您需要直接安全地将分支机构与云连接起来。通过单个中央门户的连接成本很高，并且基于云的应用程序无反应。opbmized直接上行链路链路Selecbon确保快速云托管的SaaS应用程序。CloudGen防火墙可让您替换昂贵的MPLS Connecbons，每SDWAN CONNECBON最多24个键合宽带上行链路，以提高适用性性能和内置的冗余。
8-OHdG DNA 损伤定量直接试剂盒（比色法）
用途：EpiQuik™ 8-OHdG DNA 损伤定量直接试剂盒（比色法）适用于直接使用从任何物种（例如哺乳动物、植物、真菌、细菌和病毒）中分离的 DNA 检测氧化 DNA 损伤（8-OHdG）状态，这些 DNA 以多种形式存在，包括但不限于培养细胞、新鲜和冷冻组织、石蜡包埋组织和体液样本。输入 DNA：每次检测的 DNA 量可以为 100 ng 至 300 ng。为了获得最佳定量，输入 DNA 量应为 300 ng，因为基础 8-OHdG 通常少于总 DNA 的 0.01%。起始材料：起始材料可以包括各种组织或细胞样本，例如来自烧瓶或微孔板培养细胞的细胞、新鲜和冷冻组织、石蜡包埋组织、血液、体液样本等。内部控制：该试剂盒提供阴性和阳性 DNA 对照。可以绘制标准曲线（范围：5 至 200 pg 的 8-OHdG）或使用单一数量的 8-OHdG 作为阳性对照。因为 8-OHdG 含量在不同组织、正常和患病状态以及治疗和未治疗条件下会有所不同，所以建议运行重复样本以确保产生的信号得到验证。该试剂盒将允许用户量化 8-OHdG 的绝对量并确定两个不同 DNA 样本的相对 8-OHdG 状态。注意事项：为避免交叉污染，请小心地将样品或溶液移液到试纸条孔中。使用防气溶胶移液器吸头，并在每次液体转移之间更换吸头。在整个过程中都要戴手套。如果手套和样品接触，请立即更换手套。
fedGCS：通过基于梯度的优化在联合学习中有效选择有效客户选择的生成框架
联邦学习在统计和系统异质性方面面临重大挑战，以及高能量消耗，需要有效的客户选择策略。传统方法，包括启发式和基于学习的方法，无法解决这些复杂性。为了回应，我们提出了FedGC，这是一种新颖的生成客户选择框架，它可以创新将客户选择过程作为一项固定的任务重新铸造。从大语模型中使用的方法中汲取灵感，FedGC能够在连续表示空间内编码丰富的决策知识，从而实现了有效的基于梯度的优化，以搜索将通过生成而产生的最佳客户选择。框架组合四个步骤：（1）使用经典客户端选择方法自动收集“选择得分”对数据； （2）在此数据上训练编码器 - 评估器 - 编码器框架以结构连续的表示空间； （3）在此空间中启用基于梯度的优化，以进行最佳客户选择； （4）通过使用光束搜索训练有素的解码器来生成最佳客户端选择。FedGC通过更全面，可推广和高效，同时选择模型性能，延迟和能力消费来优于传统方法。通过广泛的实验分析证明了FedGC的有效性。
欧洲研究委员会（ERC）的高级赠款（ADG）呼吁的同行评审指南
➢ERC工作计划2024 1，该计划定义了ERC资金的目标和原则，以及呼吁ERC Advanced Grants提议的主要特征，包括呼叫截止日期和呼叫预算。它还指定将在一份完整建议的单一提交后应用两步的同行审查程序，并为预算实施和评估标准设置框架； ➢地平线欧洲规定的ERC提交和评估规则，该规则适用于提交提案的规则以及与Horizon Europe的特定计划相关的相关评估过程，选择和奖励程序 - 研究和创新框架计划（2021-2027）； ➢分别为ERC专家和ERC远程裁判的合同2或任命书3分别定义了ERC执行机构（ERCEA）与专家之间的关系，以及ERCEA 4的个人数据使用。本文档对上述文档进行了补充，并且在任何差异的情况下具有法律约束力和占上风。本指南在更多详细信息中指定同行评审评估过程，其输入和输出以及参与审稿人在此过程中的责任。