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CAIRS：用于数字心理健康的因果人工智能推荐系统 Mathew Varidel，博士 a；Victor An a，Ian B. Hickie a，医学博士，Sally Cripps b，c，博士，Roman Marchant b，c，博士，Jan Scott d，博士，Jacob J. Crouse a，博士，Adam Poulsen a，博士，Bridianne O'Dea e，博士，Frank Iorfino a，博士 a 悉尼大学大脑与思维中心，澳大利亚新南威尔士州。 b 悉尼科技大学人类技术研究所，澳大利亚新南威尔士州。 c 悉尼科技大学数学与物理科学学院，澳大利亚新南威尔士州悉尼。 d 纽卡斯尔大学神经科学研究所学术精神病学，英国纽卡斯尔。 e 弗林德斯大学心理健康与福祉研究所，弗林德斯大学，南澳大利亚阿德莱德，澳大利亚。 * 通讯作者：Mathew Varidel，5 楼，1 King Street，Newtown，新南威尔士州 2042，mathew.varidel@sydney.edu.au 摘要 数字心理健康工具有望增强和扩大有需要的人获得医疗服务的机会。一些工具向个人提供干预建议，通常使用简单的静态规则系统（例如，if-else 语句）或结合预测性人工智能。然而，干预建议需要基于对不同干预措施下未来结果的比较来做出决定，这需要考虑因果关系。在这里，我们开发了 CAIRS，这是一个因果人工智能推荐系统，它使用个人的当前表现和领域之间学习到的动态来提供个性化的干预建议，以识别和排名对未来结果影响最大的干预目标。我们的方法应用于从数字心理健康工具收集的两个时间点（从基线开始 1 周 - 6 个月）的多个心理健康和相关领域的纵向数据。在我们的例子中，心理困扰被发现是影响多个领域（例如个人功能、社会联系）的关键影响领域，因此在多个领域不健康的复杂情况下，心理困扰通常是首选目标。我们的方法广泛适用于因果关系很重要的推荐环境，并且该框架可以纳入实时应用程序中以增强数字心理健康工具。关键词：因果关系；人工智能；决策理论；幸福感；心理困扰；功能；睡眠；社会支持
CAIRS：用于数字心理健康的因果人工智能推荐系统 Mathew Varidel，博士 a；Victor An a，Ian B. Hickie a，医学博士，Sally Cripps b，c，博士，Roman Marchant b，c，博士，Jan Scott d，博士，Jacob J. Crouse a，博士，Adam Poulsen a，博士，Bridianne O'Dea e，博士，Frank Iorfino a，博士 a 悉尼大学大脑与思维中心，澳大利亚新南威尔士州。 b 悉尼科技大学人类技术研究所，澳大利亚新南威尔士州。 c 悉尼科技大学数学与物理科学学院，澳大利亚新南威尔士州悉尼。 d 纽卡斯尔大学神经科学研究所学术精神病学，英国纽卡斯尔。 e 弗林德斯大学心理健康与福祉研究所，弗林德斯大学，南澳大利亚阿德莱德，澳大利亚。 * 通讯作者：Mathew Varidel，5 楼，1 King Street，Newtown，新南威尔士州 2042，mathew.varidel@sydney.edu.au 摘要 数字心理健康工具有望增强和扩大有需要的人获得医疗服务的机会。一些工具向个人提供干预建议，通常使用简单的静态规则系统（例如，if-else 语句）或结合预测性人工智能。然而，干预建议需要基于对不同干预措施下未来结果的比较来做出决定，这需要考虑因果关系。在这里，我们开发了 CAIRS，这是一个因果人工智能推荐系统，它使用个人的当前表现和领域之间学习到的动态来提供个性化的干预建议，以识别和排名对未来结果影响最大的干预目标。我们的方法应用于从数字心理健康工具收集的两个时间点（从基线开始 1 周 - 6 个月）的多个心理健康和相关领域的纵向数据。在我们的例子中，心理困扰被发现是影响多个领域（例如个人功能、社会联系）的关键影响领域，因此在多个领域不健康的复杂情况下，心理困扰通常是首选目标。我们的方法广泛适用于因果关系很重要的推荐环境，并且该框架可以纳入实时应用程序中以增强数字心理健康工具。关键词：因果关系；人工智能；决策理论；幸福感；心理困扰；功能；睡眠；社会支持
erc-2024-syg-results-all-domains.pdf
KORTE Monika de Helmholtz Center Potsdam German Research Center for Geosciences Helmholtz-Center Potsdam German GeoForschungszentrum Kilpua Emilia Fi University of Helsinki Helsingin Yliopisto Usoskin Ilya Fi University of Oulu Oulun Yliopisto Rieder Harald at Natural Resources and Life Sciences University for Natural Sciences Vienna Schott Matthias de University of Bonn Rheinische Friedrich-Wilhelms-Universität Bonn Blas Diego es IFAE Instituto de Física de Altas Energy Dmitry de University of Mainz Mainz Mainz Mainz Gatti Claudio IT National Institute of Nuclear Physics ITITUTUO Nazionale di fisica nuclearKORTE Monika de Helmholtz Center Potsdam German Research Center for Geosciences Helmholtz-Center Potsdam German GeoForschungszentrum Kilpua Emilia Fi University of Helsinki Helsingin Yliopisto Usoskin Ilya Fi University of Oulu Oulun Yliopisto Rieder Harald at Natural Resources and Life Sciences University for Natural Sciences Vienna Schott Matthias de University of Bonn Rheinische Friedrich-Wilhelms-Universität Bonn Blas Diego es IFAE Instituto de Física de Altas Energy Dmitry de University of Mainz Mainz Mainz Mainz Gatti Claudio IT National Institute of Nuclear Physics ITITUTUO Nazionale di fisica nuclear
跨领域解决方案：成长型行业的现在和未来
军事现代化和日益加强的国际防务合作（北约、欧盟）将推动采用 CDS，以确保国防系统的安全互操作性。事实上，到 2030 年，国防部门的 CDS 投资预计将以每年约 10-12% 的速度增长。此外，关键基础设施保护将成为 CDS 的主要增长动力之一。随着这些领域采用物联网 (IoT)，将更需要保证 OT 和 IT 系统之间的通信。预计该领域的 CDS 实施年增长率将达到 8-10%。另一个主要增长动力是公共管理系统的现代化和对国家安全框架的遵守，这将继续推动跨域系统的采用，
朝域自动，无分辨率的3D拓扑...
抽象拓扑优化是工程设计中无处不在的任务，涉及预先涂抹的空间域中材料的最佳分布。最近，已经提出了以数据驱动的方法（例如深生AI模型）作为迭代优化方法的替代方法。但是，现有的数据驱动方法通常使用固定的网格分辨率和域形在数据集上进行培训，从而降低了它们对不同分辨率或不同域形的适用性。在本文中，我们引入了两个关键的创新 - 求解器和神经隐式现场体系结构以解决这些局限性。首先，我们引入了一个快速，可行的，迭代的基于GPU，以针对3D未经检测网格的高通量数据集的生成优化。我们的求解器生成了122K优化的3D Topologies，这是最大的公共数据集的数量级。第二，我们引入了一种新的无分辨率数据驱动方法，用于使用称为NITO-3D的神经字段，用于3D拓扑。单个NITO-3D模型训练并预测各种分辨率和宽高比。还可以消除对计算密集型物理场调节的需求，NITO-3D为3D拓扑选项提供了更快，更灵活的替代方案。平均而言，NITO-3D的拓扑结构约为2000倍，仅比最新的迭代求解器高0.3％。有10个步骤的迭代精细调整，NITO-3D的平均速度快15倍，并且产生的拓扑比SIMP的合规性高0.1％。我们在https://github.com/lyleregenwetter/nito-3d上开放与此工作关联的所有数据和代码。
YY1的N末端调节锌膜的DNA和RNA结合亲和力，以及意外的核酸结合结构域
Present Address: Jimmy Elias, Molecular Genetics and Cell Biology, University of Chicago, Chicago, IL, 606037, USA Present Address: Jane J. Rosin, Department of Medicine, Brigham and Women's Hospital and Harvard Medical School, Boston, MA, 02115, USA Present Address: Amanda J. Keplinger, Molecular Genetics and Cell Biology, University of Chicago, Chicago, IL, 606037, USA目前的地址：Alexander J. Ruthenburg，《分子遗传学和细胞生物学》，芝加哥大学，芝加哥，伊利诺伊州606037，美国，美国
探索中间和域所需的核心概念 -
摘要该立场论文报告了知识图联盟工作组中关于可解释的数据和元数据原则的初步讨论，该论文于2024年3月创建。目前，我们正在采取初步步骤来捕获与解释，基础，依赖和信任有关的核心概念；该范围还扩展到潜在的双重概念，例如解释性，可验证性/可重复性，可靠性和可信度。这些初始步骤包括回顾核心概念，因为它们在文献中进行了讨论，并探讨了这些最中心概念的实际上有用的定义。结论之一是，元数据标准将需要适合记录三种基础：知识的基础，依赖基础和信任的基础。目前正在重新设计的中间和域级别的元数据标准正在进行重新设计，以便变得更加模块化，可以计算，可以使人类理解，并且可以调节，这将是我们继续进行工作的建议。在公共存储库上进行了这种Lite（OWL 2 EL）本体的发展，称为MSO-EM：用于建模，模拟，优化（MSO）和认知元数据（EM）的本体论。
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