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数字技术行业法律草案
2024年8月16日，Nguyen Manh Hung信息和传播部18 Nguyen du Str。 Hanoi，越南回复：关于数字技术行业的法律草案亲爱的部长Nguyen Manh Hung，代表数据创新中心（DatainNovation.org），我很高兴将这些评论提交给越南数字技术行业法律草案（DTI）的信息和通信部（DTI）。 1数据创新中心研究数据，技术和公共政策的交集，并制定并促进了旨在最大程度地利用公共和私营部门数据驱动创新的好处的实用公共政策。 它向政策制定者和公众教育与数据相关的机遇和挑战，以及开放数据，人工智能和物联网等技术趋势。 中心是信息技术与创新基金会（ITIF）的一部分，这是一个非营利性的无党派智囊团。 总体而言，DTI法律草案为支持越南的开发和采用关键技术提供了一个受欢迎的政策框架，包括半导体，云计算，物联网，区块链，增强和虚拟现实（AR/VR）（AR/VR）和人工智能（AI）。 该框架包括为公司投资数字技术，建立区域技术公园，制定5年促进智能行业计划的激励措施（例如） 智能农业，智能制造等。 ），培训并吸引具有数字技能的工人，并鼓励国际合作与参与数字政策。2024年8月16日，Nguyen Manh Hung信息和传播部18 Nguyen du Str。Hanoi，越南回复：关于数字技术行业的法律草案亲爱的部长Nguyen Manh Hung，代表数据创新中心（DatainNovation.org），我很高兴将这些评论提交给越南数字技术行业法律草案（DTI）的信息和通信部（DTI）。1数据创新中心研究数据，技术和公共政策的交集，并制定并促进了旨在最大程度地利用公共和私营部门数据驱动创新的好处的实用公共政策。它向政策制定者和公众教育与数据相关的机遇和挑战，以及开放数据，人工智能和物联网等技术趋势。中心是信息技术与创新基金会（ITIF）的一部分，这是一个非营利性的无党派智囊团。总体而言，DTI法律草案为支持越南的开发和采用关键技术提供了一个受欢迎的政策框架，包括半导体，云计算，物联网，区块链，增强和虚拟现实（AR/VR）（AR/VR）和人工智能（AI）。该框架包括为公司投资数字技术，建立区域技术公园，制定5年促进智能行业计划的激励措施（例如智能农业，智能制造等。），培训并吸引具有数字技能的工人，并鼓励国际合作与参与数字政策。值得注意的是，DTI法草案强调了改善大学，研究机构，初创企业和成熟的公司之间的合作与合作，以创建强大的数字创新生态系统。尽管相关政府部门仍然需要提供有关这些政策中每一个政策的适当详细信息，但制定一套全面的政府政策来支持越南的数字技术部门，将提高国家的创新能力。
ACPL-C797 - 光隔离 Sigma-Delta 调制器 - Farnell
结合卓越的光耦合技术，该调制器可提供高噪声容限和出色的隔离模式瞬变免疫力。ACPL-C797 的最小绝缘距离 (DTI) 为 0.5 毫米，可提供可靠的增强绝缘和高工作绝缘电压，适用于故障安全设计。这种出色的隔离性能优于其他替代方案，包括基于电容或磁耦合且 DTI 在微米范围内的设备。采用拉伸 SO-8 (SSO-8) 封装，与传统电流传感器相比，隔离式 ADC 可提供可靠性、小尺寸、卓越隔离和过热性能，电机驱动设计人员需要以低得多的价格准确测量电流。
使用化学和基因描述基于基于化学和基因描述的生物医学文献的采矿药物 - 目标相互作用
药物目标相互作用（DTI）在药物发现中起着关键作用，因为它旨在识别潜在的药物靶标并阐明其作用机理。近年来，自然语言处理（NLP）的应用，尤其是与预训练的语言模型相结合时，已经在生物医学领域中获得了相当大的势头，并有可能开采大量文本以促进DTIS从文献中有效提取。在本文中，我们将DTI的任务作为实体关系提取问题，利用不同的预训练的变压器语言模型（例如BERT）提取DTI。我们的结果表明，通过将来自Entrez基因数据库的基因描述与比较毒理基因组学数据库（CTD）的化学描述相结合，对于实现最佳性能至关重要。所提出的模型在隐藏的药品测试集中达到了80.6的F1得分，这是官方评估中所有提交模型中排名最高的性能。此外，我们进行了比较分析，以评估来自Entrez基因和Uniprot数据库的各种基因文本描述的有效性，以了解其对性能的影响。我们的发现突出了使用基因和化学描述来改善药物目标提取任务的基于NLP的文本挖掘的潜力。
2025年1月15日，数据传输计划的评论...
关于DTI，数据传输计划（DTI）是与科技行业和其他利益相关者合作的政策专家和技术人员的非营利组织，以增强数据可移植性。我们的使命是通过简单，安全的数据传输来增强人们的能力，从而扩大数字经济中的选择和机会。Vision Data Portability赋予个人能力，增强市场竞争并推动创新。当人们能够轻松，安全地移动其个人数据时，他们会从新的机会和下游创新中受益，而这些创新将是不可能的。这种重新构成市场，从而使用户，新进入者和更广泛的在线生态系统受益。数据可移植性的许多令人惊讶的好处在于隐私，但在当今最关键的技术政策挑战中起着不可或缺的作用：
DEEPScreen：使用二维结构化合物表征的卷积神经网络进行高性能药物-靶标相互作用预测
目前，化合物和生物活性数据库（如 ChEMBL 3 和 PubChem 4 合计）中共有超过 9000 万条候选药物化合物记录，而整个“类药物”化学空间的大小估计约为 1060。5 另一方面，根据 DrugBank 的数据，目前的药物数量（FDA 批准或处于实验阶段）约为 10000 种。6 此外，在人类蛋白质组的 20000 种蛋白质中，已知药物的靶标不到 3000 种。7,8 统计数据表明，目前对药物-靶标空间的了解有限，需要新的方法来拓宽我们的知识。有关药物-靶标相互作用 (DTI) 自动预测的信息、基于机器学习 (ML) 的 DTI 预测中的描述符和特征工程，以及基于新型深度学习 (DL) 的
高风险抵押贷款市场中的算法承销
设置：从纯人类承保过渡到2016年8月通过AUS（通过AUS）过渡到算法承保的美国FHA政策。“高风险”群体：信用评分<620＆债务到收入（DTI）> 43。
改善大脑结构连通性与结节性硬化症复杂小鼠模型中的肠道菌群的变化
结节性硬化症复合物（TSC）是一种遗传疾病，在包括大脑在内的许多器官中引起良性肿瘤和功能障碍。除了大脑畸形外，许多具有TSC的人表现出神经精神症状。在这些症状中，自闭症谱系障碍（ASD）是最常见的合并症之一，影响多达60％的人口。过去的神经影像学研究强烈表明，无论与TSC相关是否与TSC相关，大脑连通性的障碍都会导致ASD。特别是，基于道的扩散张量成像（DTI）分析提供了有关纤维完整性的信息，并已用于研究患有ASD症状的TSC患者白质的神经病理变化。在我们先前的研究中，姜黄素是一种饮食来源的MTOR抑制剂，已被证明可以通过抑制星形胶质体增殖来有效缓解TSC2 + / - 小鼠中的学习和记忆力和焦虑样行为。最近，饮食受到极大影响的肠道菌群被认为在调节中枢神经系统的几个组成部分（包括神经胶质功能）中起着重要作用。在这项研究中，我们表明TSC2 + / - 小鼠中的异常社会行为可以通过饮食姜黄素治疗来改善。第二，使用基于小区域的DTI分析，我们发现TSC2 + / - 小鼠表现出改变的分数各向异性，轴向和径向扩散的轴突捆，连接前额叶皮层，核孔，看到核，下丘脑，下丘脑和amyygdala的轴突捆，表明降低了大脑的大脑网络。第三，根据肠道菌群组成的变化，饮食姜黄素治疗改善了DTI指标。在细菌门水平上，我们表明肌动杆菌，ver肉和培训的丰度分别与DTI指标FA，AD和RD显着相关。最后，我们透露，治疗后，髓磷脂相关蛋白，髓磷脂巴西蛋白（MBP）和蛋白脂蛋白蛋白（PLP）的表达增加了。总的来说，我们在结构上的连通性改变与社会行为降低以及肠道菌群组成的饮食依赖性变化之间显示出很强的相关性。
Graph-DTI：一种基于异构网络图嵌入的药物-靶标相互作用预测新模型
受近年来图嵌入和知识表示学习的启发，我们开发了一种新的端到端学习模型，称为 Graph-DTI，它整合了来自异构网络数据的各种信息，并自动学习保留拓扑的药物和靶标表示，以促进 DTI 预测。我们的框架由三个主要构建块组成。首先，我们整合了药物和靶标蛋白的多种数据源，并从一组数据集中构建了异构网络。其次，通过使用受 GCN 启发的图自动编码器提取高阶结构信息来学习节点（药物、蛋白质）及其拓扑邻域表示，形成异构网络。最后一部分是预测潜在的 DTI，然后将训练好的样本发送到分类器进行二元分类。
档案报告 - 大脑年龄预测揭示异常......
摘要背景：精神分裂症 (SZ) 和双相情感障碍 (BD) 具有大量共同的神经发育成分，可影响大脑成熟和结构。这就需要一个动态的寿命视角，其中大脑异常是从预期寿命轨迹的偏差推断出来的。我们将机器学习应用于白质结构和组织的扩散张量成像 (DTI) 指标，以估计和比较 10 个队列中 SZ 患者、BD 患者和健康对照 (HC) 受试者的大脑年龄。方法：我们使用来自 927 名 HC 受试者（18 – 94 岁）的不同 DTI 数据组合训练了 6 个交叉验证模型，并将这些模型应用于包括 648 名 SZ 患者（18 – 66 岁）、185 名 BD 患者（18 – 64 岁）和 990 名 HC 受试者（17 – 68 岁）的测试集，估计每个参与者的大脑年龄。使用线性模型评估组间差异，考虑年龄、性别和扫描仪。采用元分析框架评估结果的异质性和普遍性。结果：十倍交叉验证显示所有模型均具有很高的准确度。与 HC 受试者相比，包含所有特征集的模型显著高估了 SZ 患者（Cohen ' sd = 2 0.29）和 BD 患者（Cohen ' sd = 0.18）的年龄，其他模型也有类似的效果。元分析得出了相同的结果。基于分数各向异性的模型显示出比基于其他 DTI 衍生指标的模型更大的组间差异。结论：基于 DTI 的脑年龄预测为脑白质完整性提供了信息丰富且稳健的代理数据。我们的结果进一步表明，SZ 和 BD 中的白质畸变主要由预期寿命轨迹的解剖分布偏差组成，这种偏差在各个群体和扫描仪中都具有普遍性。