XiaoMi-AI文件搜索系统
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模拟驱动的监督学习框架，使用扩散MRI
一个人通常将信号表达式拟合到实验数据以估计模型参数。但是，某些生物物理模型中固有的不确定性使参数估计不稳定[22]。此外，准确的拟合并不一定证明基本的生物物理模型是合理的，并且估计的模型参数可能在生物物理上毫无意义[23，24]。由于数学并发症而排除了生物物理模型之类的微妙效果，例如神经突的起伏[11，20，25]。除了简化的几何模型带来的误差外，某些假设的有效性（例如GPA）仍然未知[23，26]。此外，几种信号表达式的有效性机制取决于微结构长度尺度[27]。体素可能表现出多长度尺度（例如，各种SOMA RADII），因此不同的有效性制度可以逐渐共存或逐渐出现[24]，从而使全面的模型验证变得困难。
土壤控制羧酸盐驱动的过程和机会
我们提供的场景的特征是细纹理且营养丰富的土壤，这导致根部渗出率相对较低，但与矿物质相关的碳酸盐酸盐相关性很高。这种土壤环境更倾向于有助于土壤C储存。在第二种情况下，粗纹理和营养贫困的土壤会导致羧酸盐产生率更高，羧酸盐的能力较高，可以通过螯合动员营养。在这种情况下，羧酸盐诱导的营养动员最大化。我们希望强调需要在提出重生的农业实践时将土壤特性的多样性整合起来，该实践利用羧酸盐驱动的土壤过程及其相关的生态功能，必须根据土壤物理学的环境对其潜在的益处进行评估。
人工智能驱动的临床决策支持系统
随着人工智能（AI）越来越嵌入医疗保健服务中，本章探讨了开发可靠和道德临床决策系统（CDSS）的关键方面。从从传统统计模型到复杂的机器学习方法的基本过渡开始，这项工作研究了严格的验证策略和绩效评估方法，包括模型校准和决策曲线分析的关键作用。本章强调，在医疗保健中创建值得信赖的AI系统不仅需要技术准确性。它需要仔细考虑公平，解释性和隐私。强调通过AI确保公平的医疗保健提供的挑战，讨论识别和减轻临床预测模型中偏见的方法。然后，本章将解释性挖掘为以人为中心的CDS的基石。此重点反映了这样的理解，即医疗保健专业人员不仅必须信任AI建议，而且还必须理解其基本推理。对医学AI系统隐私漏洞的分析，从深度学习模型中的数据泄漏到针对模型解释的复杂攻击。本文探讨了隐私保护策略，例如差异隐私和联合学习，同时承认隐私保护和模型绩效之间的固有权衡。从技术验证到道德考虑，这种进步反映了开发AI系统的多方面挑战，这些系统可以无缝且可靠地整合到日常临床实践中，同时保持患者护理和数据保护的最高标准。
将光学频率梳子固定到强驱动的两级量子系统
为了控制两级量子系统的状态（例如离子量子轴的自旋状态），光学频率梳子通过从一个梳子牙齿中刺激的吸收并刺激到另一个梳子牙齿中的刺激吸收了两光子的拉曼过程。如果两级能量差距是激光重复速率的整数倍数，则谐振拉比振荡会激发。当后者的频率接近量子线的过渡速度时，Bloch球体上可能存在强烈的静脉锁定循环，该循环可能会产生一个非常狭窄的，相同间隔的光谱线的亚谐波系列。如果将光频梳的重复速率适当地调整为后者（最多达到平均载体包络频率），则应到达两级系统的高度谐振动力学状态，在任何一对相邻的梳子齿中，都会发生拉曼刺激的吸收和发射过程的情况。
虚拟衰老大脑：老年人认知能力下降的模型驱动解释
健康衰老伴随着个体认知能力的异质性下降，尤其是在衰老期间。这种变异的机制尚不清楚，但与白质纤维束的重组和大脑区域的功能共同激活有关。在这里，我们建立了一个因果推理框架，以提供结构连接和大脑功能之间联系的机制洞察，并基于大脑图像数据和网络建模。通过应用不同程度的半球间结构连接退化，我们不仅能够重现与年龄相关的半球间功能通信下降和相关的动态灵活性，而且我们获得了衰老过程中结构连接对大脑功能的整体调节增加。值得注意的是，结构连接和大脑功能之间的调节增加幅度更大，在认知能力较差的老年人中增加幅度更大。我们通过基于深度学习的贝叶斯方法独立验证了我们框架的因果假设。当前的结果可能是首次在大型群体中从机制上证明衰老过程中的去分化和支架作用会导致认知能力下降。
使用赋形剂预测软件（Expreso）
由于新的方式和更高的预期药物浓度，蛋白质生物药物的制定发展变得越来越具有挑战性。药物供应的约束以及对整体分析方法的需求意味着，只能在湿实验室中彻底测试少量的赋形剂。到目前为止，几乎没有开发出用于完善用于湿实验室测试的候选赋形剂的工具。为了填补这一空白，我们开发了赋形剂预测软件（Expreso），这是一种机器学习算法，该算法建议基于蛋白质药物和靶产品概况的特性，建议不活跃成分。创建了超过350种肽/蛋白质药物制剂的数据集，具有可靠的长期稳定性。该数据集具有预测特征，包括蛋白质结构特性，蛋白质语言模型嵌入和药物产品特征。进行了监督的机器学习，以创建一个模型，该模型为数据集中的每种药物提供了赋形剂。expreso可以成功预测九种最普遍的赋形剂的存在，验证得分远高于随机预测，并且过度拟合最少。仅使用基于序列的输入特征的快速变体显示出与依赖分子建模的模型较慢的模型相似的预测功率。有趣的是，仅具有基于蛋白质的输入功能的Expreso变体也显示出良好的性能，证明该算法对数据集中平台配方的影响有弹性。据我们所知，这是机器学习首次被用来建议生物制药赋形剂。总体而言，Expreso在制定过程中与赋形剂筛查相关的时间，成本和风险显示出巨大的潜力。关键字：配方开发，机器学习，赋形剂，不活跃成分，CMC，生物制药，单克隆抗体，可发展性，蛋白质疗法缩写：Expreso，excipient预测软件； ROC，接收器操作特征； AUC，
使用赋形剂预测软件（Expreso）
由于新的方式和更高的预期药物浓度，蛋白质生物药物的制定发展变得越来越具有挑战性。药物供应的约束以及对整体分析方法的需求意味着，只能在湿实验室中彻底测试少量的赋形剂。到目前为止，几乎没有开发出用于完善用于湿实验室测试的候选赋形剂的工具。为了填补这一空白，我们开发了赋形剂预测软件（Expreso），这是一种机器学习算法，该算法建议基于蛋白质药物和靶产品概况的特性，建议不活跃成分。创建了超过350种肽/蛋白质药物制剂的数据集，具有可靠的长期稳定性。该数据集具有预测特征，包括蛋白质结构特性，蛋白质语言模型嵌入和药物产品特征。进行了监督的机器学习，以创建一个模型，该模型为数据集中的每种药物提供了赋形剂。expreso可以成功预测九种最普遍的赋形剂的存在，验证得分远高于随机预测，并且过度拟合最少。仅使用基于序列的输入特征的快速变体显示出与依赖分子建模的模型较慢的模型相似的预测功率。有趣的是，仅具有基于蛋白质的输入功能的Expreso变体也显示出良好的性能，证明该算法对数据集中平台配方的影响有弹性。据我们所知，这是机器学习首次被用来建议生物制药赋形剂。总体而言，Expreso在制定过程中与赋形剂筛查相关的时间，成本和风险显示出巨大的潜力。关键字：配方开发，机器学习，赋形剂，不活跃成分，CMC，生物制药，单克隆抗体，可发展性，蛋白质疗法缩写：Expreso，excipient预测软件； ROC，接收器操作特征； AUC，
转录驱动的 DNA 超螺旋抵消了 H-NS-...
在所有活细胞中，基因组 DNA 都是通过与专用蛋白质相互作用和/或形成多聚螺旋而压缩的。在细菌中，DNA 压缩是动态实现的，与密集且不断变化的转录活性相协调。H-NS 是一种主要的细菌类核结构蛋白，由于其与 RNA 聚合酶的相互作用而特别受关注。H-NS：DNA 核蛋白丝抑制 RNA 聚合酶的转录起始。然而，H-NS 沉默的基因可以通过来自邻近区域的转录激活这一发现表明，延长的 RNA 聚合酶可以分解 H-NS：DNA 丝。在这项研究中，我们提供了证据表明转录诱导的反沉默不需要转录到达沉默基因；相反，它在远处发挥作用。通过在中间片段内引入 DNA 旋转酶结合位点可抑制反沉默，这表明长距离效应是由转录驱动的正 DNA 超螺旋向沉默基因扩散引起的。我们提出了一个模型，其中 H-NS：DNA 复合物在体内在负超螺旋 DNA 上形成，H-NS 桥接了多面体的两条臂。相邻转录产生的正超螺旋的旋转扩散将导致 H-NS 结合的负超螺旋多面体“展开”，从而破坏 H-NS 桥并释放 H-NS。
由公司的燃料驱动的强劲季度增长...
•本地货币的季度增长率为7.9％。本季度该集团的营业利润为160万瑞典克朗，这对应于20050万瑞典克朗的营业利润，不包括影响可比性的项目。去年同期的营业利润为2860万。•在该季度，ScandPower业务区超出了财务期望，这主要是由于Gardel和CMS5燃料优化软件的交付。•燃料和材料技术业务领域在本季度下半年的运营取得了良好的进步。第三季度期间业务领域内部的负面趋势已经逆转，我们看到第四季度期间的运营势头和效率大大提高。•退役和放射保护服务业务领域正在为季度带来稳定的结果，极端Borr和SågteknikSP AB的整合已经成功，并且已经确定了商业协同作用。•在四分之一期间，卡尔·塞恩（KarlThedéen）被任命为新任总裁兼首席执行官，取代了前总裁兼首席执行官卡米拉·霍夫伦德（Camilla Hoflund）。•影响可比性的项目对本季度收取负面影响，对1,890万瑞典克朗的收入产生了负面影响。这些包括实施的效率计划的成本以及库存损失损失。效率计划预计每年从2025年开始降低成本2000万。•董事会提出了每股2分2秒的不变股息。