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赛车手：认识论风险敏感的RL可以通过更少的撞车事故进行快速驾驶
摘要 - 强化学习为机器人控制提供了一个吸引人的框架，因为它仅通过现实世界的互动才能纯粹学习表达政策。但是，这需要解决现实世界的约束并避免在训练过程中造成灾难性失败，这可能会严重阻碍学习进步和最终政策的表现。在许多机器人设置中，这相当于避免某些“不安全”状态。高速越野驾驶任务代表了对此问题的特别挑战性的实例化：高回报策略应尽可能积极地驱动驱动力，通常需要接近“安全”状态集的边缘，因此在该方法上承担特定的负担，以避免频繁失败。既学习高表现的政策，又避免过度失败，我们提出了一个增强学习框架，将对风险敏感的控制与自适应动作空间课程相结合。此外，我们表明我们的风险敏感目标会自动避免配备认知不确定性的估计量。我们在小规模的拉力赛上实施了算法，并表明它能够为现实世界中的越野驾驶任务学习高速政策。我们表明，我们的方法大大减少了培训过程中的安全违规数量，实际上导致在驾驶和非驾驶模拟环境中都具有类似挑战的驾驶和非驾驶模拟环境中的绩效策略。
受大脑启发的稀疏训练使 Transformers 和 LLM 能够像全连接模型一样运行
本研究旨在扩大我们目前对脑启发网络科学原理在训练具有稀疏连接的人工神经网络（ANN）中的应用的认识。动态稀疏训练（DST）可以减少ANN训练和推理的计算需求，但现有方法在高连接稀疏度水平下难以保持最佳性能。Cannistraci-Hebb训练（CHT）是一种受大脑启发的增加DST连接的方法。CHT利用无梯度、拓扑驱动的链接再生机制，与完全连接的网络相比，该机制已被证明可以在各种任务中实现超稀疏（1％连接或更低）的优势。然而，CHT有两个主要缺点：（i）它的时间复杂度为O（N·d3） - N节点网络大小，d节点度 - 因此它只能有效地应用于超稀疏网络。 (ii) 它严格选择最高的链接预测分数，这不适合早期的训练阶段，因为此时网络拓扑结构中存在许多不可靠的连接。在这里，我们提出了一个矩阵乘法 GPU 友好的 CH 链接预测器近似值，它将计算复杂度降低到 O(N3)，从而能够在大型模型中快速实现 CHT。此外，我们引入了 Cannistraci-Hebb 训练软规则 (CHTs)，它采用灵活的策略在链接移除和重新生长中采样连接，平衡网络拓扑的探索和利用。为了进一步提高性能，我们将 CHT 与 S 型逐渐密度衰减策略相结合，称为 CHTss。经验
机器学习可以识别替代酵母菌利用率途径
基因组差异如何促进表型差异是生物学的主要问题。最近在酵母菌saccharomycotina中，来自1,049种真菌物种（几乎所有已知）的122个来源和条件的新生长基因组，隔离环境和定性模式提供了一个强大的，复杂但复杂的数据集来解决此问题。我们使用了对这些基因组，代谢和环境数据训练的随机森林算法，以高精度预测几种碳源的增长。已知的结构基因涉及这些来源的收集和其他来源中生长的存在/不存在模式是有助于预测准确性的重要特征。通过进一步检查半乳糖的生长，我们发现它可以从基因组（92.2％）或生长数据（82.6％）（82.6％）的准确度中进行预测，但不能从隔离环境数据（65.6％）中进行预测。预测准确性甚至更高（93.3％）。在GAL ACTOSE利用基因之后，预测半乳糖生长的最重要特征是半乳酸上的生长，提出了一个假设，即在两个阶，血清中心和皮基亚菌中的几种物种（分别包含Auris的新兴病原体念珠菌和ogataea属）缺少了GALACTOWAY的替代途径，因为它们缺乏GALACE GENES。生长和生化分析证实，这些物种的数量通过替代氧化剂D-半乳糖途径利用半乳糖，而不是规范的GAL途径。机器学习方法对于研究酵母基因型 - 表型图的演变非常有力，即使在良好的研究性状中，它们的应用也会发现新颖的生物学。
基于点击的电视学脑计算机界面启用长期高性能开关扫描
特征向量2，导致1x128显着矢量。由于RNN-FC网络中权重的随机初始化，因此不能保证对同一组折叠功能进行训练的模型会收敛到一组最终权重。因此，我们重新训练了20次交叉验证的模型的集合，并类似地重新计算了每个样品的显着矢量。最终显着图是通过平均所有重复样本的归因图并在0到1之间的标准化来计算的。我们使用除一个（通道112）以外的所有通道的HG特征重复了此过程
μMAP光焦性标记启用小分子结合位点映射
摘要：配体结合模式的表征是药物发现过程中的关键步骤，在表型筛选引起的运动中尤其重要，在表型筛选中，蛋白质靶标和结合模式一开始就未知。阐明目标结合区域通常是通过X射线晶体学或光亲和力标记（PAL）方法实现的；但是，这些方法带来了重大挑战。X射线晶体学是一种支柱技术，它彻底改变了药物发现，但是在许多情况下，结构表征具有挑战性或不可能。PAL还通过肽和氨基酸级分辨率启用了结合位点映射；但是，化学计量激活模式可能导致居民结合口袋的信号和覆盖率较差。此外，每个PAL探针都可以具有其自身的碎片模式，从而使质谱法分析变得复杂。在这里，我们为蛋白质结合位点的映射建立了强大而一般的光催化方法，我们将其定义为鉴定与配体结合袋的残基。利用催化激活模式，我们在靶蛋白结合位点的接近度中获得了一组标记的氨基酸。我们使用这种方法在体外绘制六个蛋白质靶标的结合位点，包括几种激酶和分子胶靶标，然后研究STAT3抑制剂MM-206的结合位点，这是一种未知晶体结构的配体。最后，我们证明了活细胞中药物结合位点的成功映射。这些结果将μMAP建立为生成氨基酸和肽级目标参与数据的有力方法。
NLign Analytics“结构生命周期数字环境”实现模型驱动的产品质量
在过去的几十年中，企业软件系统在供应链管理 (SCM)、质量管理系统 (QMS)、产品生命周期管理 (PLM)、制造执行系统 (MES)、企业资源规划 (ERP) 以及维护、维修和运营 (MRO) 方面的使用显著增长。然而，尽管数字信息管理技术取得了这些进步，但在许多行业中，从工程设计和制造领域到在役运营的数字连接以及对“竣工”与“运营”系统生命周期质量评估的影响相对较小。在评估军用飞机、船舶、导弹系统、陆地车辆和能源生产设施等任务关键应用中使用的复杂零件和系统的在役结构状态时，仍然经常使用低效的手动和基于文档的流程。在使用质量评估软件工具时，它们通常在组织孤岛中使用，数据无法以提供有用信息的形式捕获
引导 RNA 结构设计使组合 CRISPRa 程序能够进行生物合成分析
改造细菌代谢以有效地从多步骤途径产生化学物质和材料需要优化多基因表达程序以实现酶平衡。CRISPR-Cas 转录控制系统正在成为编程多基因表达调控的重要代谢工程工具。然而，向导 RNA 折叠的可预测性较差会通过不可靠的表达控制破坏酶平衡。我们设计了一组可以描述向导 RNA 折叠的计算参数，我们预计它们可以广泛适用于 CRISPR-Cas9 系统。在这里，我们将修饰的向导 RNA (scRNA) 对大肠杆菌中 CRISPR 激活 (CRISPRa) 的功效与描述折叠成活性结构的速率的动力学参数相关联。此参数还支持正向设计新的 scRNA，在我们的筛选中没有观察到失败。我们使用来自该组的 CRISPRa 靶序列来设计一个由三个合成启动子组成的系统，该系统可以在 >35 倍的动态范围内正交激活和调整所选输出的表达。独立的激活调节允许通过 64 个成员的组合三重 scRNA 库对三维表达设计空间进行实验探索。我们将这些 CRISPRa 程序应用于两种生物合成途径，证明了大肠杆菌中有价值的蝶啶和人乳寡糖产品的生产。对这些设计空间进行分析表明，表达组合产生的滴度比最大表达产生的滴度高出 2.3 倍。映射生产还可以确定瓶颈作为途径重新设计的目标，将寡糖乳糖-N-四糖的滴度提高 6 倍。在计算 scRNA 功效预测的帮助下，组合 CRISPRa 策略能够有效优化多步骤代谢途径。更广泛地说，这里揭示的引导 RNA 设计规则可能使有效的多引导程序的常规设计成为可能，用于细菌宿主中 CRISPR 基因调控的广泛模型和数据驱动应用。
小分子光催化通过能量转移实现药物靶标识别
超过一半的新治疗方法由于缺乏靶标验证而在临床试验中失败。因此，开发新方法来改进和加速细胞靶标的识别（广义上为靶标ID）仍然是药物发现的一个基本目标。虽然测序和质谱技术的进步在近几十年来彻底改变了药物靶标ID，但相应的基于化学的方法在50多年里却没有改变。由于采用过时的化学计量活化模式，现代靶标ID活动经常受到受体占有率有限和交联产率低导致的信噪比差的干扰，尤其是在靶向低丰度膜蛋白或多种蛋白质靶标参与时。在这里，我们描述了一个通用的光催化小分子靶标ID平台，该平台建立在通过可见光介导的Dexter能量转移连续生成高能卡宾中间体来催化放大靶标标签交联的基础上。通过将反应弹头标签与小分子配体分离，催化信号放大可实现前所未有的靶标富集水平，从而实现对多种药物的定量靶标和脱靶识别，包括(+)-JQ1、紫杉醇 (Taxol)、达沙替尼 (Sprycel)，以及两种 G 蛋白偶联受体——ADORA2A 和 GPR40。
金黄色葡萄球菌S.金黄色葡萄球菌UAMS-1（XEN40）
人类5s，5.8s，18s和28s，45s rRNA前体，线粒体12s和16s rRNA基因。212代表所有门的细菌：5s，16s和23s rRNA基因。