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WebAssembly启用低延迟可互操作的增强和虚拟现实软件
使用增强/虚拟现实（AR/VR）设备特定硬件和基于Web的实现的本机应用程序之间的运行时性能有明显的差异。在这里我们表明WebAssembly（WASM）提供了一个有前途的开发人员解决方案，该解决方案可以为基于Web的应用程序带来近乎本地的低潜伏期性能，从而通过在任何WIFI或蜂窝数据网络启用的AR/VR AR/VR设备上运行的便携式字节码来使硬件 - 稳定的互操作性按比例扩展。许多软件应用领域已经开始意识到WASM作为关键促进技术的潜力，但尚未在AR/VR域中建立强大的影响力。在考虑当前基于Web的AR/VR开发技术（例如WebXR）的局限性时，该技术提供了现有的应用程序编程接口（API），该界面（API）为基于Web的程序提供了AR/VR功能时，WASM可以解决与正当（JIT）汇编，慢速运行时间，大型文件，大型文件，大型数据和大数据等方面所面临的关键问题。使用基于WASM的WebXR的现有应用程序稀疏但增长，并且移植本机应用程序使用此新兴框架的潜力将受益于基于Web的AR/VR应用程序空间，并使其在性能方面更接近其本地对应物。综上所述，针对AR/VR应用程序的这种标准化的“ Write-once-Deploy-everywhere”软件框架有可能巩固各种头部安装的显示器和其他嵌入式设备上的用户体验，以最终创建一个可互操作的AR/VR生态系统（Jacobsson and Will'en（202020））。
学习单细胞转录组学数据的多细胞表示可以表征患者水平疾病状态
单细胞RNA-SEQ（SCRNA-SEQ）已成为研究Human生物学和疾病的重要工具。大量SCRNA-SEQ数据集和先进的机器学习技术的可用性最近驱动了单细胞基础模型的开发，这些模型可根据表达配置文件提供信息丰富且通用的单元格代码。但是，要了解疾病状态，我们需要考虑整个组织生态系统，同时考虑许多不同的相互作用细胞。在这里，我们通过产生从用Scrna-seq的多细胞表达上下文得出的患者水平表示来应对这一挑战。我们开发了Pascient，这是一种新型模型，采用多级表示学习范式，并在单个细胞和基因水平上提供了重要的分数，以跨多种细胞类型的细胞类型和基因程序进行细粒度分析，并提供给定疾病的特征。我们使用pastient来学习来自5,000多名患者的2430万个细胞的大规模SCRNA-SEQ ATLA中的疾病模型。全面而严格的基准测试表现出疾病分类中帕斯特的优越性及其多个下水道应用，包括降低维度降低，基因/细胞类型的优先考虑和患者亚组发现。
蛋白质和编码序列的整合可以使语言模型的相互增强
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证（未经同行评审证明）获得的是作者/资助者，他授予Biorxiv授予Biorxiv的许可，以永久显示预印本。这是该版本的版权所有，该版本发布于2024年10月29日。 https://doi.org/10.1101/2024.10.24.620004 doi：Biorxiv Preprint
基于点击的皮层脑电图脑机接口可实现长期高性能开关扫描拼写
患有肌萎缩侧索硬化症 (ALS) 的人由于肌肉无力而难以与家人和护理人员沟通。本研究调查了 ALS 患者的脑信号是否可用于控制拼写应用程序。具体来说，当参与者试图握拳时，计算机算法检测到植入其大脑表面的电极的神经活动增加，从而产生鼠标点击。参与者使用这些自发的点击从拼写应用程序中选择字母或单词来输入句子。我们的算法使用不到一小时的记录脑信号进行训练，然后在三个月内可靠地运行。这种方法可能用于在较长时间内恢复其他严重瘫痪者的沟通，并且只需短暂的训练期即可。
bimsa：使用内存处理加速长序列对齐
单细胞RNA-Seq以前所未有的规模和细节来表征生物样品，但数据解释仍然具有挑战性。在这里，我们介绍了Cellwhisperer，这是一种多模式的机器学习模型和软件，该模型和软件连接转录组和文本，用于交互式单细胞RNA-seq数据分析。Cell Whisperer启用25英语中基于聊天的转录组数据的询问。为了培训我们的模型，我们创建了一个具有超过一百万对RNA-seq配置文件和匹配的文本注释的A-Ai-Cunip策划数据集，并在广泛的人类生物学上进行了匹配，我们建立了使用对比学习的匹配转录组和文本的多模式嵌入。我们的模型启用了按单元类型，状态和其他属性以零摄像的方式启用转录组数据集的自由文本搜索和注释，而无需参考数据集。此外，细胞-30个耳语者回答了关于自然语言聊天中细胞和基因的问题，使用生物学流利的大语言模型，我们对我们进行了微调，以分析各种生物应用中的批量和单细胞转录组数据。我们将Cell Whisperer与广泛使用的CellXgene浏览器集成在一起，使用户可以通过集成的图形和聊天接口进行遗传探索RNA-Seq数据。我们的方法展示了一种使用转录组数据的新方法，利用自然语言进行单细胞数据35分析，并为未来的基于AI的生物信息学研究助理建立重要的基础。
机密的前沿：美国国家安全局的研究 国家安全局 No Such Podcast 第 5 集 Gil：研究的影响能够帮助美国国家安全局执行其任务。我们有近 600 名科学家在实际从事研究，这不仅使我们能够进行内部研究，而且还能与学术界和业界的佼佼者合作。
Gil：事实上，它不仅是最大的，而且可以说是最古老的。它的起源可以追溯到 1917 年，当时成立了陆军密码局。战后，它位于曼哈顿，主要由民间管理。因此，研究的初始阶段都围绕数学和密码分析研究。数学用于编码信号，然后密码分析就是解码的方法。两者都是 NSA 所做的两件大事。但就更广泛的研究组合而言，超出数学范畴的研究组合是在 NSA 于 1952 年成立仅 18 个月后出现的，当时 NSA 顾问委员会说：“嘿，你们太封闭了。你们需要一个研究机构，从事非机密工作，并且远离主校区，在开放的环境中与行业和学术界互动。”因此，1956 年，物理科学实验室在学院公园成立。所以它位于马里兰大学校园内。它有几个不同的地点，其中一个现在是星巴克。但它有几个地点，现在在校园内。这实际上是一个专门研究组织的起源。从那时起，它就与 NSA 的广泛使命保持一致。我们进行科学研究以支持该任务，但研究是针对该任务的。因此，它并不涉及所有科学领域，而是涉及非常精选的领域。关于我们为何如此庞大的研究团队，另一个需要记住的重要因素是冷战时期发生的事情
人类心脏器官的成熟使复杂的疾病建模和药物发现
心脏成熟是一个重要的发育阶段，最终是在深刻的生物学和功能变化中，以适应出生后的高需求环境1,2。人类多能干细胞衍生的人心脏器官（HCO）对人心脏组织的成熟对于理解疾病病理学至关重要。在此，我们在体内介绍了人心脏成熟，以识别驱动HCOS 4,5成熟的关键信号通路。5'AMP激活的激酶（AMPK）和与雌激素相关的受体（ERR）的瞬时激活通过模仿产后发育的功能需求增加，从而促进了HCO成熟。在这些定向成熟（DM）条件（DM-HCO）下培养的HCO显示出强大的转录成熟，包括成熟肉瘤和氧化磷酸化基因的表达增加，从而增强了代谢能力。DM-HCO具有功能成熟的特性，例如肌质网依赖性钙处理，对激发偶联过程的药物处理的准确反应以及检测Ectopy casq2和RyR2突变体的能力。重要的是，DM-HCO允许对复杂人类疾病过程（例如Desmoplakin（DSP）心肌病）进行建模，该过程由多种细胞类型驱动。随后，我们部署了DM-HCO，以证明溴化域外末端抑制剂INCB054329营救了DSP表型。一起，这项研究表明，概括体内发展会促进高级成熟，从而使疾病建模和DSP-心肌病治疗策略的鉴定。
准确的抗体环结构预测使零...
蛋白质环的特征是它们的多功能结构具有不同的尺寸和形状，可以承认具有较高规格和亲和力的广泛范围。由于其有效的TAR-获得有效的TAR-获得识别能力，因此对抗纤维互补性确定区域（CDR）的可变回路对于免疫反应和治疗应用特别重要。这些抗体环的精确结构前词对于在治疗或工业用途的目标结合抗体的有效设计中至关重要。但是，由于缺乏来自相关蛋白质的进化信息，预测抗体环结构具有挑战性。因此，无需结构模板或相关序列运行的成功从头算结构的词典方法对于有效设计抗体环介导的介导的相互作用至关重要。这项研究表明，高度准确的抗体环结构预测可以实现目标结合抗体的效率零射击设计
体内细胞活性历史的快速生化标记
k-ras是人类癌症中最常见的癌基因。最近认可的非小细胞肺癌药物sotorasib和Adagrasib共价捕获K-Ras-G12c突变中获得的半胱氨酸，并将其锁定在信号不足的状态下。然而，由于缺乏天冬氨酸靶向化学性质，胰腺导管腺癌中最常见的K-RAS突变的共价抑制尤其是胰腺导管腺癌中尤为普遍的抑制作用。在这里，我们提出了一组基于马洛酮的电力，它们将环应力利用在突变体天冬氨酸的交叉链接K-RAS-G12D中形成稳定的共价复合物。从X射线晶体学的结构见解以及对电力攻击的立体电信需求的开发，允许开发取代的麦洛乳酮，可抵抗水性缓冲液的攻击，但与GDP和GTP状态中K-RAS的天冬氨酸-12迅速交叉链接。GTP状态靶向允许对下游信号传导有效抑制，并在小鼠体外对K-RAS-G12D驱动的癌细胞增殖的选择性抑制。
B9/67C 2024 年 8 月 19 日 行政长官 全体认可机构 先生/女士： 使用生成人工智能的消费者保障 我谨致函认可机构，从消费者保障的角度，就面向客户的应用中使用生成人工智能（“GenAI”）提供一套指导原则。 鉴于大数据分析及人工智能（“BDAI”）的发展，香港金融管理局（“金管局”）于 2019 年 11 月 5 日发出的通函“认可机构使用大数据分析及人工智能的消费者保障”（“2019 年 BDAI 指导原则”）中发布了一套指导原则，重点关注四个主要领域，即管治和问责、公平、透明度和披露，以及数据隐私和保护（请参阅附件 1 的简要摘要 1 ）。这些指导原则已被证明对银行和客户有益，并有助于促进香港银行业 BDAI 的健康发展，正如香港金融管理局最近进行的一项调查显示 BDAI 用例激增所见（调查结果摘要见附件 2）。更重要的是，2019 年 BDAI 指导原则还有助于增强客户对使用采用 BDAI 的银行服务的信心。近几个月来，香港金融管理局注意到银行业对在其运营中采用 GenAI 的兴趣日益浓厚。GenAI 是一种
B9/67C 2024 年 8 月 19 日 行政长官 全体认可机构 先生/女士， 使用生成人工智能的消费者保障 我谨致函，向认可机构提供一套关于从消费者保障角度在面向客户的应用中使用生成人工智能（“GenAI”）的指导原则。鉴于大数据分析和人工智能（“BDAI”）的发展，香港金融管理局（“金管局”）于 2019 年 11 月 5 日在《认可机构使用大数据分析和人工智能的消费者保障》通函中发布了一套指导原则（“2019 年 BDAI 指导原则”），重点关注四个主要领域，即管治和问责、公平、透明度和披露，以及数据隐私和保护（请参阅附件 1 的简要摘要 1 ）。这些指导原则已被证明对银行和客户有益，并有助于促进香港银行业 BDAI 的健康发展，正如香港金融管理局最近进行的一项调查显示 BDAI 使用案例激增所见（调查结果摘要见附件 2）。更重要的是，2019 年 BDAI 指导原则还有助于增强客户对使用采用 BDAI 的银行服务的信心。近几个月来，香港金融管理局注意到银行业对在其运营中采用 GenAI 的兴趣日益浓厚。GenAI 是 BDAI 的一种形式，可以生成新内容，例如文本、图像、音频、视频、代码或其他媒体，