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直接观察范德华磁铁CRI3
van der waals（vdw）堆叠是一种强大的技术，可以通过逐层晶体工程在凝结物质系统中实现所需的特性。一个了不起的例子是控制人工堆叠的VDW晶体之间的扭角，从而实现了从超导性到强相关的磁性范围内的Moiré结构中非常规现象的实现。在这里，我们报告了VDW磁铁CRI 3晶体中不寻常的120°扭曲断层的出现。在去角质样品中，我们观察到厚度低于10 nm的垂直扭曲结构域。扭曲结构域的尺寸和分布在很大程度上取决于样品制备方法，而合成的未脱落样品显示出比去角质样品的厚域更厚的域。冷却引起不同扭曲结构域之间相对种群的变化，而不是先前假定的结构相过渡到菱形堆积。样品制造过程引起的堆叠障碍可能解释了CRI 3中观察到的未解决的厚度依赖性磁耦合。
将域知识与机器学习融合
机器学习（ML）为公共和私营部门组织提供了广泛认可但复杂的机会，可以从数据中产生价值。一个关键要求是，组织必须通过与“机器知识”（即可用于为预测模型提供信息的数据）合并相关领域的专家的关键“领域知识”来找到发展新知识的方法。在本文中，我们认为了解产生这种知识的过程对于从策略上开发ML至关重要。在为这种理解做出贡献的努力中，我们通过对瑞典公共部门的两种案例进行探索性研究来研究从领域知识通过ML进行新知识的产生。这些发现揭示了三种机制的作用 - 称为合并，算法中介和归化 - 将领域知识与机器知识联系起来。这项研究贡献了与ML的Orga Nizational使用相关的知识生产理论，对其战略治理，特别是在公共部门中具有重要意义。
系统鉴定植物和酵母中非转录因子蛋白的转录激活域
Niklas F.C. Hummel，1，2，3，4 Kasey Markel，1，2，3 Jordan Stefani，5 Max V. Staller，5，6，7 *和Patrick M. Shih 1，2，2，2，3，3，8，9，9，9， * 1工厂和微生物系，加利福尼亚大学，伯克利大学，CA 94720，CA 94720，USAD CACTUTTE 94608，美国3美国3环境基因组学和系统生物学部，劳伦斯·伯克利国家实验室，伯克利，CA 94720，美国4美国4号生物学系，Technische Universit，Darmstadt，64287 Darmstadt，DARMSTADT，DARMSTADT，DEMANY DEMANY，DEMANY 5 MATILIA of CALICALIA of CALICATION of CALICATIA美国伯克利，加利福尼亚州94720，美国7 Chan Zuckerberg Biohub-San Francisco，旧金山，CA 9415，美国8 Innovative Genomics Institute，加利福尼亚大学，伯克利分校，CA 94720，美国94720，美国9铅联系 *通讯 ），pmshih@berkeley.edu（p.m.s.） https://doi.org/10.1016/j.cels.2024.05.007Niklas F.C.Hummel，1，2，3，4 Kasey Markel，1，2，3 Jordan Stefani，5 Max V. Staller，5，6，7 *和Patrick M. Shih 1，2，2，2，3，3，8，9，9，9， * 1工厂和微生物系，加利福尼亚大学，伯克利大学，CA 94720，CA 94720，USAD CACTUTTE 94608，美国3美国3环境基因组学和系统生物学部，劳伦斯·伯克利国家实验室，伯克利，CA 94720，美国4美国4号生物学系，Technische Universit，Darmstadt，64287 Darmstadt，DARMSTADT，DARMSTADT，DEMANY DEMANY，DEMANY 5 MATILIA of CALICALIA of CALICATION of CALICATIA美国伯克利，加利福尼亚州94720，美国7 Chan Zuckerberg Biohub-San Francisco，旧金山，CA 9415，美国8 Innovative Genomics Institute，加利福尼亚大学，伯克利分校，CA 94720，美国94720，美国9铅联系 *通讯），pmshih@berkeley.edu（p.m.s.）https://doi.org/10.1016/j.cels.2024.05.007
系统鉴定植物和酵母中非转录因子蛋白的转录激活域
Niklas F.C. Hummel，1，2，3，4 Kasey Markel，1，2，3 Jordan Stefani，5 Max V. Staller，5，6，7 *和Patrick M. Shih 1，2，2，2，3，3，8，9，9，9， * 1工厂和微生物系，加利福尼亚大学，伯克利大学，CA 94720，CA 94720，USAD CACTUTTE 94608，美国3美国3环境基因组学和系统生物学部，劳伦斯·伯克利国家实验室，伯克利，CA 94720，美国4美国4号生物学系，Technische Universit，Darmstadt，64287 Darmstadt，DARMSTADT，DARMSTADT，DEMANY DEMANY，DEMANY 5 MATILIA of CALICALIA of CALICATION of CALICATIA美国伯克利，加利福尼亚州94720，美国7 Chan Zuckerberg Biohub-San Francisco，旧金山，CA 9415，美国8 Innovative Genomics Institute，加利福尼亚大学，伯克利分校，CA 94720，美国94720，美国9铅联系 *通讯 ），pmshih@berkeley.edu（p.m.s.） https://doi.org/10.1016/j.cels.2024.05.007Niklas F.C.Hummel，1，2，3，4 Kasey Markel，1，2，3 Jordan Stefani，5 Max V. Staller，5，6，7 *和Patrick M. Shih 1，2，2，2，3，3，8，9，9，9， * 1工厂和微生物系，加利福尼亚大学，伯克利大学，CA 94720，CA 94720，USAD CACTUTTE 94608，美国3美国3环境基因组学和系统生物学部，劳伦斯·伯克利国家实验室，伯克利，CA 94720，美国4美国4号生物学系，Technische Universit，Darmstadt，64287 Darmstadt，DARMSTADT，DARMSTADT，DEMANY DEMANY，DEMANY 5 MATILIA of CALICALIA of CALICATION of CALICATIA美国伯克利，加利福尼亚州94720，美国7 Chan Zuckerberg Biohub-San Francisco，旧金山，CA 9415，美国8 Innovative Genomics Institute，加利福尼亚大学，伯克利分校，CA 94720，美国94720，美国9铅联系 *通讯），pmshih@berkeley.edu（p.m.s.）https://doi.org/10.1016/j.cels.2024.05.007
要使用哪个骨干：特定于Aresource效率的域...
在当代计算机视觉应用中，尤其是图像分类中，在像Imagenet这样的大型数据集上预先训练的建筑背骨通常被用作特征提取器。尽管这些预训练的卷积神经网络（CNN）广泛使用，但在理解各种各样的功能和数据集大小的各种资源有效骨干的性能方面仍然存在差距。我们的研究系统地评估了多个数据集的一致训练设置，包括自然图像，医学图像，银河系图像和遥感图像，在一致的训练设置下进行了多次轻巧，预训练的CNN骨干。这种全面的分析旨在帮助机器学习从业人员为其特定问题选择最合适的骨干，尤其是在涉及细调预培训网络的小型数据集的情况下。尽管基于注意力的架构越来越受欢迎，但我们观察到，与CNN相比，它们在低数据微调任务下的性能往往较差。我们还观察到，与其他CNN架构（例如Convnext，Regnet和EfficityNet）相比，与其他各种领域相比，相比之下。我们的发现提供了可行的见解，以实现不同骨架的折衷权和有效性，从而促进了模型选择中明智的决策，以获得广泛的计算机视觉域。我们的代码可在此处提供：https：//github.com/pranavphoenix/backbones
对抗无人机系统——多领域
摘要：在过去的几十年里，无人机系统 (UAS) 的扩散改变了现代战场，对抗这些廉价、灵活且消耗性系统的需求变得至关重要。UAS 有各种尺寸和能力，较大的 UAS 可能达到与巡航导弹相当的效果，而较小的系统在战场上机动以成功进行战术级打击时难以被发现。因此，必须了解，应对这种威胁是一项共同的责任，方法必须是全面的，涵盖广泛的军事、民事和法律视角。此外，由于显然需要采用多领域解决方案来消除 UAS 威胁，各国应致力于通过共同的原则和操作程序实现技术互操作性和标准化。
R2逆转座子N末端结构域的保守和不同的DNA识别特异性和功能
R2非长末端重复（非LTR）逆转录子是多细胞真核生物中分布最广泛的移动遗传元件之一，并且对在人类基因组的转基因补充中的应用显示出希望。他们以精致的特异性将新基因插入28S核糖体DNA中的保守位点。r2进化枝是由逆转录子编码的蛋白的N末端的锌指（ZF）数量定义的，该蛋白被认为是为添加赋予DNA位点特异性的。在这里，我们阐明了进化枝之间的R2 N末端结构域的DNA识别的一般原则，并具有广泛的，具体的识别，仅需要一个或两个紧凑型域。DNA结合和保护测定法证明了广泛共享以及进化枝特异性的DNA相互作用。基因插入测定识别足以用于目标位点插入的N末端结构域，并揭示了进化枝特异性ZFS中第二链裂解或合成中的作用。我们的结果对理解非LTR逆转录座插入机制的进化多样化以及基于逆转录座子的基因疗法的设计具有意义。
（第三届学术研究前沿国际会议 ICFAR 2024，2024 年 6 月 15-16 日）ATIF/参考：Karimi, MU、Abubakar, SM、Mustafa, SJ 和 Ahmad, B.（2024 年）。人工智能和机器学习算法简介：综述。国际先进自然科学与工程研究杂志，8(5)，30-34。摘要——本文广泛概述了人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 算法及其跨学科性质以彻底改变任何领域，讨论了它们的发展、基础、应用和挑战。人工智能和机器学习技术已经彻底改变了各个行业，推动了各个领域的创新和效率。本文探讨了人工智能和机器学习的多学科性质，强调了它们在分析大数据集、做出预测和自动化决策过程方面的重要性。它追溯了人工智能的历史里程碑，从艾伦图灵的开创性工作到深度学习和神经网络的兴起。本文介绍了机器学习算法的基础知识，包括监督学习、无监督学习和强化学习，以及它们在医疗保健、金融、工程、交通和电子商务中的实际应用。此外，本文还讨论了人工智能和机器学习技术面临的关键挑战，例如不确定性、算法选择复杂性和过度拟合，强调了持续研究和跨学科合作在应对这些挑战方面的重要性。本文的最终目标是加强人工智能和机器学习技术在塑造智能人工智能和机器学习驱动系统和智能社会的未来方面的范式改变潜力。
（第三届学术研究前沿国际会议 ICFAR 2024，2024 年 6 月 15-16 日）ATIF/参考：Karimi, MU、Abubakar, SM、Mustafa, SJ 和 Ahmad, B.（2024 年）。人工智能和机器学习算法简介：综述。国际先进自然科学与工程研究杂志，8(5)，30-34。摘要——本文广泛概述了人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 算法及其跨学科性质以彻底改变任何领域，讨论了它们的发展、基础、应用和挑战。人工智能和机器学习技术已经彻底改变了各个行业，推动了各个领域的创新和效率。本文探讨了人工智能和机器学习的多学科性质，强调了它们在分析大数据集、做出预测和自动化决策过程方面的重要性。它追溯了人工智能的历史里程碑，从艾伦图灵的开创性工作到深度学习和神经网络的兴起。本文介绍了机器学习算法的基础知识，包括监督学习、无监督学习和强化学习，以及它们在医疗保健、金融、工程、交通和电子商务中的实际应用。此外，本文还讨论了人工智能和机器学习技术面临的关键挑战，例如不确定性、算法选择复杂性和过度拟合，强调了持续研究和跨学科合作在应对这些挑战方面的重要性。本文的最终目标是加强人工智能和机器学习技术在塑造智能人工智能和机器学习驱动系统和智能社会的未来方面的范式改变潜力。
跨域微生物组：肠道，肺和环境微生物群在哮喘发病机理中的相互作用
最近的实验和流行病学研究强调了肠道菌群与肺之间的重要相互作用，该肺部被称为“肠肺轴”。在鉴定出肠道微生物代谢物（例如短链脂肪酸（SCFA））的识别后，该轴的显着性已被进一步照亮，作为设定免疫系统音调的关键介体。通过肠肺轴，肠道微生物群及其代谢产物或过敏原直接或间接参与肺部疾病的免疫调节，从而增加了对过敏性气道疾病（如哮喘）的敏感性。哮喘是环境因素与遗传易感性之间相互作用的复杂结果。肠道轴的概念可能是预防和治疗哮喘的新目标。本综述概述了哮喘与呼吸微生物组，肠道微生物组和环境微生物组之间的关系。它还讨论了微生物学的当前进步和应用，对哮喘等慢性呼吸道疾病的临床管理有了新的观点和策略。
通过 TMV-TMVI 结构域靶向受体纳米聚集，对 CXCR4:CXCL12 轴进行变构调节
1 趋化因子信号传导组，免疫学和肿瘤学系，国家生物技术中心/CSIC，坎托布兰科校区，28049，马德里，西班牙。 2 林雪平大学卫生、医学和护理科学系诊断和专科医学科，58185，林雪平，瑞典。 3 玛格丽塔萨拉斯生物研究中心（CIB-CSIC），28040，马德里，西班牙。 4 生物计算部门，国家生物技术中心（CNB-CSIC），Cantoblanco 校区，28049 马德里，西班牙。 5 西班牙马德里公主大学医院（IIS-Princesa）健康研究所免疫学系，28006。 6 加拿大安大略省汉密尔顿市麦克马斯特大学施罗德过敏和免疫学研究所麦克马斯特免疫学研究中心 (MIRC) 医学系，邮编 L8S 4L8。 7 弗朗西斯科维多利亚大学（UFV）实验科学学院，28223，马德里，西班牙。 8 B 淋巴细胞动力学，免疫学和肿瘤学系，国家生物技术中心 (CNB)/CSIC，坎托布兰科校区，28049，马德里，西班牙。 9 神经退行性疾病生物医学研究网络中心（CIBERNED），卡洛斯三世健康研究所，28029 马德里，西班牙 10 X 射线晶体学部门，大分子结构系，国立生物技术中心/CSIC，坎托布兰科校区，28049，马德里，西班牙。 * 通讯作者：Mario Mellado，西班牙马德里 28049 Cantoblanco, Darwin 3，CNB/CSIC 免疫学和肿瘤学系。电话:(+34)91/585-4852;传真：(+34)91/372-0493；邮箱: mmellado@cnb.csic.es