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mphasis 被任命为 Moneygram Haas 的官方数字合作伙伴...
Mphasis，MPHASIS 是一家专注于云和认知服务的信息技术 (IT) 解决方案提供商，今天被任命为 MoneyGram Haas F1 车队的“官方数字合作伙伴”，并宣布了一项令人兴奋的多年技术驱动型合作伙伴关系。此次合作反映了双方对创新和卓越的共同承诺，利用先进技术在体育界最具竞争力的环境之一——一级方程式赛车中实现卓越表现。
CRISPR/Cas9 介导埃及伊蚊性别比例失衡
埃及伊蚊是多种病毒的主要载体，包括登革热病毒、基孔肯雅病毒和寨卡病毒。蚊媒疾病的经济负担、传统控制策略的相对失败以及对杀虫剂的抗药性发展，都促使人们开始对埃及伊蚊进行基因改造。因此，一个关键的双性基因 ( Aedsx ) 调节性别分化，并交替剪接形成雄性和雌性特异性转录本 ( Aedsx M 和 Aedsx F )。CRISPR/Cas9 技术被用于性别特异性破坏雌性特异性亚型 Aedsx F1 和 Aedsx F2 ，这两种亚型均仅在雌性蚊子中表达。在发育阶段以 dsx F 为靶标已导致成年雌性出现各种表型异常。 dsx F1 和 dsx F2 微注射组中记录到成年突变表型的发生率在 29% 到 37% 之间，同时翅膀大小和喙长异常，进食前和进食后卵巢尺寸减小。这些发现与 G o 雌性繁殖力降低有关，其中 Aedsx F1 和 Aedsx F2 组的繁殖力降低率在 23% 到 31% 之间。此外，与野生型相比，G1 代的孵化抑制率为 28% 到 36%。总体而言，这些结果表明 Aedsx F 破坏已导致多种雌性性状破坏，包括雌性生育力下降，这可能直接或间接与生殖及其疾病传播能力有关。所有这些发现都表明 CRISPR 能够按照预期改变发育途径，因此这种方法可能为我们提供了性别比例失调系统作为管理该载体的遗传控制方法的基础。2022 作者。由 Elsevier BV 代表沙特国王大学出版。这是一篇根据 CC BY-NC-ND 许可协议开放获取的文章（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）。
格里森评分综合 AI 模型开发
已经开发出基于人工智能的自动格里森分级解决方案，以协助病理学家进行快速定量评估，但跨各种扫描仪的推广以及使用来自最终用户的新注释数据不断更新人工智能模型仍然是该领域的一个关键瓶颈。我们提出了一种全面的人工智能辅助格里森分级数字病理学工作流程，结合了图像质量检查软件 A!magQC、基于云的注释平台 A!HistoNotes 和病理学家-人工智能交互 (PAI) 策略。为了演示和验证该流程，我们将其用于从 5 台扫描仪获得的前列腺样本进行格里森分级。在对 Akoya Biosciences 扫描仪扫描的 132 例前列腺切除标本进行训练后，对 55 例前列腺切除标本和 156 例活检标本进行验证，结果显示前列腺切除标本的 Gleason 分级灵敏度为 85%，特异性为 96%，F1 得分为 78%，活检标本的肿瘤检测灵敏度为 96%。对于其他 4 台扫描仪扫描的图像，采用我们的泛化解决方案后，Gleason 模式检测的平均 F1 得分从 67% 提高到 75%。在与来自新加坡和中国的 5 名病理学家进行的临床试验中，我们的流程将 Gleason 评分速度提高了 43%。此外，它通过半自动注释将注释时间缩短了 60%，从而通过增量学习提高了模型性能。
水性环境中聚氯乙烯的真菌生物降解
聚氯乙烯的顽固性在生产和处置过程中引起了重大环境挑战。这项研究旨在评估从塑料生产工厂中的洗涤池分离到生物降解聚氯化物（PVC）的真菌的能力。在60天内，将隔离的真菌与Bushnell Haas培养基中的塑料一起孵育。这些菌株被鉴定为Coriolopsis gallica（F1），尼日尔曲霉（F2）和曲霉（F3）。孵育后，选择了三种方法：傅立叶变换红外（FTIR）分析，气相色谱 - 质谱（GC-MS）和减肥实验，以确定PVC的生物降解。与对照相比，FTIR分析表明峰变化，消失和形成了已处理的PVC的新键。GC-MS分析揭示了PVC分解过程中羧酸，酒精，硝酸盐和新化合物的形成。微生物菌株F1，F2，F3和真菌联盟（FC）的减肥实验的结果分别为19、25.3、23.6和52.6％。FC是通过组合所有三种真菌分离株来制备的。本研究得出的结论是，这些孤立的真菌菌株具有PVC塑料部分生物降解的潜力。尽管如此，结果表明真菌财团在PVC在水性环境中的降解中起着重要作用。
图像分类的有效自适应结合
项目：项目 / cifar10＃i t取决于数据集种子：9999＃i t的变化，用于标准化的运行＃均值和标准偏差的变化取决于数据集的不同。 ：[0.24697121432552785，0.2433893940435022，0.2615925905215076]早期_Stopping_patience：10 num_epochs：10 num_epochs：100适应＃使用L r：5E -4＃优化参数EPS：1E − 16＃优化器参数验证_Metric：F1＃f1 -score i用作v a l i i d a t i o n t i o n t i o pretration：true＃foricednet -foricednet -fifficitynet -forificitynet the t i f1 _ r a t i o：0.8 v a l i d _ r a t i o：无＃自动获得t e s t e s t _ r a t i o：无＃自动获得Ensemble_module_list：＃在集合中包含l o c a l o c a l o c a l地址
自动心律失常检测的发展...
心律不齐，一种异常心律，是心脏病的最常见类型之一。心律不齐的自动检测和分类对于减少因心脏疾病而导致的死亡可能很重要。这项工作提出了使用单通道心电图（ECG）信号的多级心律失常检测算法。在这项工作中，使用心率变异性（HRV）以及形态学特征和小波系数特征可用于检测9种心律失常。统计，熵和基于能量的特征被提取并应用于基于机器学习的随机森林分类器。两项工作中使用的数据均取自4个广泛的数据库（CPSC和CPSC Extra，PTB-XL，G12EC和Chapman-Shaoxing和ningbo数据库），可用于Phancionet。具有HRV和时域形态特征，平均准确度为85.11％，敏感性为85.11％，精度为85.07％，F1得分为85.00％，而HRV和小波系数特征则获得了90.91％的精度，90.91％fivitivity，90.91％fivitivity，90.90％的速度和90％的精确度，90.96％和90％。对仿真结果的详细分析确认，所提出的方案有效地检测了单渠道心电图记录的心律不齐类别。在工作的最后一部分中，使用Raspberry Pi在硬件上实现了建议的分类方案，以实时ECG信号分类。
果胶基双层包衣片的配方...
炎症性肠病 (IBD) 是一种结肠慢性炎症疾病，包括溃疡性结肠炎和克罗恩病。地塞米松是一种类固醇抗炎药，可用于 IBD 治疗。本研究旨在获得用于 IBD 治疗的地塞米松药物输送系统的最佳配方，并根据体外溶解试验研究其释放曲线。地塞米松与益生菌嗜酸乳杆菌和长双歧杆菌混合物 (1:1) 结合配制成双包衣片。使用湿法制粒法生产核心片剂，然后在内层涂层上涂上 4% b/v 果胶，在外层涂层上涂上 Eudragit L100 和 S100 (1:4) 的混合物。通过改变益生菌浓度（分别为 0%、16% 和 40%）（分别为 F1、F2 和 F3），制备了三种不同的核心片剂配方。 F1、F2 和 F3 在 0.1 N HCl pH 1.2 中 2 小时的累积药物释放分别为 42.92 ± 1.55%、39.41 ± 4.10% 和 39.39 ± 1.63%，而在 pH 6.8 磷酸盐缓冲液中 12 小时后分别为 102.83 ± 1.56%、105.08 ± 1.70% 和 98.81 ± 3.37%。从结果来看，我们得出结论，所有配方都可以成为开发结肠靶向药物递送的有希望的候选方案。
对工业螺丝驾驶数据中异常检测的机器学习方法的比较研究Nikolai West
摘要本文研究了机器学习的应用（ML）方法在螺丝驾驶操作中的时间序列数据中的异常检测方法，这是制造业中关键的过程。利用一个新颖的开放访问现实世界数据集，我们探讨了几种无监督和监督的ML模型的功效。在无监督的模型中，DBSCAN以96.68％的精度和90.70％的宏F1得分表现出最佳性能。在监督模型中，随机森林分类器擅长于99.02％的精度，宏F1得分为98.36％。这些结果不仅强调了ML在提高制造质量和效率方面的潜力，而且还强调了其实际部署的挑战。这项研究鼓励对工业异常检测的ML技术进行进一步的研究和完善，从而有助于提高弹性，高效和可持续的制造过程。包括完整数据集以及基于Python的脚本的整个分析是通过专用存储库公开提供的。这种对开放科学的承诺旨在支持我们工作的实际应用和未来改编，以支持质量管理和制造业中的业务决策。关键字：异常检测，螺丝驾驶操作，收紧过程，监督学习，无监督学习。
利用机器学习实现医疗设备的网络安全
摘要 - 本研究旨在通过识别漏洞和推荐有效策略来增强起搏器设备的网络安全框架。目标是查明网络安全弱点，利用机器学习预测安全漏洞，并根据分析趋势提出对策。文献综述强调了起搏器技术从基本的固定速率设备向具有无线功能的复杂系统的转变，这在改善患者护理的同时，也带来了重大的网络安全风险。这些风险包括未经授权的进入、数据泄露和危及生命的设备故障。本研究的方法采用定量研究方法，使用 WUSTL-EHMS-2020 数据集，其中包括网络流量特征、患者的生物特征和攻击标签。机器学习预测的分步方法包括数据收集、数据预处理、特征工程和使用支持向量机 (SVM) 和梯度提升机 (GBM) 进行模型训练。实施结果使用准确度、精确度、召回率和 F1 分数等评估指标来表明 GBM 模型优于 SVM 模型。 GBM 模型的准确率高达 95.1%，而 SVM 的准确率仅为 92.5%，精确率高达 99.6%，而 SVM 的准确率仅为 96.7%，召回率高达 94.9%，而 SVM 的召回率仅为 42.7%，F1 得分高达 76.3%，而 SVM 的 F1 得分仅为 59.0%，这使得 GBM 模型在预测网络安全威胁方面更为有效。这项研究的结论是，GBM 是一种有效的机器学习模型，可通过分析网络流量和生物特征数据模式来增强起搏器网络安全。未来改善起搏器网络安全的建议包括实施 GBM 模型进行威胁预测、与现有安全措施集成以及定期更新和再训练模型。
