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科学家揭示黄石温泉中古代生命的新发现
作者比较了海螺泉和章鱼泉微生物中发现的呼吸基因。适应极低氧水平的基因“高度表达”，这意味着它们在海螺泉中更活跃。相反，章鱼泉中的生物体表达了适应高氧水平的基因，这可能更为重要，因为在整个大氧化事件期间氧气水平都在增加。
今天的演示可以在Neste的网站上找到
以下信息包含或可能被视为包含“前瞻性陈述”。这些陈述与未来的事件或我们未来的财务绩效有关，包括但不限于战略计划，潜在的增长，计划的运营变化，预期的资本支出，未来的现金来源和需求，流动性和成本节省，涉及已知和未知的风险，不确定性和其他因素，这些因素和其他因素可能会因其实际上或其其表达的成果，绩效的层次而造成的，或者在其上构成的层次，或者构成界面的级别，绩效，或者构成的效果，绩效，绩效，效果或成就级别，这些因素或其他因素是界面的，效果或成就级别语句。在某些情况下，可以通过术语来识别此类前瞻性陈述，例如“可能”，“意志”，“可能”，“将”，“应该”，“应该”，“期望”，“预期”，“预期”，“预期”，“相信”，“相信”，“估计”，“估计”，“预测”，“继续”，“继续”或“继续”或“继续”或“继续”，或这些术语的负面术语或其他比较术语或其他术语。
alphafold2预测蛋白在结构兼容性混淆中是否相互作用
表1-用IPTM分数作为预测变量获得的AUC值和不同的AlphaFold2选项。AUC值之间的差异在不同的MSA配对和回收模式（在最后一行中）或由不同网络生成的模型（在每个列中）获得的最佳模型之间的差异在统计学上没有统计学意义。
以鼻喷形式施用的新型纳米疫苗被发现可有效对抗所有主要的 COVID-19 变体
SARS-CoV-2 肽选择免疫信息学分析工作流程。A) SARS-CoV-2 抗原选择策略。B) SARS-CoV-2 刺突三聚体 (PDB ID 6VXX) 表面表示为灰色。每个单体的受体结合域 (RBD) 以橙色突出显示。计算机工作流程中排名靠前的表位序列以黄色 (RBD 区域) 和绿色 (其他刺突区域) 突出显示。在顶视图中，选定的肽以红色突出显示 (MHC-I
是基于人造群智能的新基础AI架构
我有计算机科学的孟。在云体系结构，人工智能，机器学习，深度学习，图像处理，计算机视觉和高性能计算方面进行了正式教育，我写了关于计算心理学的论文，关于如何以及为什么深度学习神经网络互操作数据的研究以及对机器学习模型的含义。
职位：肿瘤学医学总监，Mercy Research临床主席以及Mercy Precision Medicine中心的创始成员。
我要感谢排名第一的Doggett成员Buchanan董事长，并感谢该委员会的杰出成员，以便有机会今天来到这里。我的名字叫杰伊·卡尔森（Jay Carlson），do，MS。我是一名妇科肿瘤学家，目前曾在总部位于圣路易斯的Mercy担任肿瘤科服务线的医学总监和Mercy Research的临床主席。我还是Mercy精密医学中心的创始成员。Mercy是美国第15大卫生系统之一。这是一个基于社区的大型系统，主要在密苏里州，伊利诺伊州，堪萨斯州，俄克拉荷马州和阿肯色州的医院和诊所。Mercy Health拥有33家急诊医院和17家专科医院。整个系统中有不到3,000名医生和另外2,500名高级执业提供者。它的运营预算为106亿美元，仅在密苏里州就可以生命近360万人。使用一流的基因组测试和人工智能来筛查和检测其疾病病程中的高危患者，这是Mercy的战略目标。众所周知，早期疾病检测和干预会导致更长的生存和改善的预后。通过AI和预测算法，Mercy识别出高危人群进行癌症筛查，并帮助他们提高其生活质量和生产力，即使受到癌症治疗和化学疗法的压力。为了支持其战略目标，Mercy建立了一个精密医学中心（CPM），以作为基因组测试和实施最新筛查的主题专家。CPM由NP，RN和MA组成，由家庭实践提供者进行了相当精确的医学经验的监督。Mercy的Precision Medicine中心已经实施了一项广泛的筛查计划，重点是遗传性癌症风险。这种风险与常染色体显性突变有关，这意味着某些亲戚可能具有遗传相同突变的50％风险。一旦家庭中的其他人进行测试，这些突变及其传播可能会使患者的问题陷入家庭问题。当其中一些突变与40-80％的终身癌症风险相关时，这一点就显而易见。应测试的鉴别筛查工具基于国家综合癌症网络（NCCN）的遗传性癌症筛查指南。如果符合NCCN标准，则实际上几乎总是涵盖保险。对于有害突变的患者（称为有害），NCCN已确定筛查测试或预防性手术或药物可减轻或消除与这些突变有关的癌症风险。再次，这些异常结果并不表明存在癌症，而是确定了一种突变，可以提高人们患癌症的风险和更敏感的筛查。由于其复杂的性质，许多卫生系统都这样做
AI实验融合任务的基础模型
ai基础模型[1]封装了一个概念，其中AI模型以无监督或自制的方式进行预培训，例如，以一项基本任务进行了基本任务，例如，在句子中预测下一个单词，在一定数据中，训练有素的模型随后是一个句子的基础，以示例为基础，以示例为基础，以示例为基础。本质上，他们不是狭窄的专家，而是通才。尽管这些模型的概念通过大语言模型（LLM）（例如那些基础chatgpt [2]）赢得了知名度，但原则上，可以在各种方式上使用类似的技术，例如，图像，音频，视频，非结构化的网格等。鉴于实验磁性局限融合设备中不同模态的大量数据以及实验融合科学家需要执行的各种任务需要执行的多种任务，因此出现了一个自然的问题，即是否可以为实验融合数据创建AI基础模型以增强和加速融合科学。本文试图在概念层面上解释如何创建这些基础模型以及如何有效地用于实验融合设置。
声学动态范围内的时间变化是基于脑电图的听觉关注
摘要 - 许多研究表明，可以从脑电图数据中解码听觉对自然语音的关注。但是，大多数研究都集中在选择性的听觉注意力解码（SAAD）上，而竞争扬声器则是对单个目标的绝对听觉注意解码（AAAD）的动态。AAAD的目标是衡量对单个演讲者的关注程度，在心理和教育环境中的客观衡量注意力。为了调查这种AAAD范式，我们设计了一个实验，主题在不同的细心条件下听到视频讲座。我们训练了神经解码器，以在基线的细节状态重建脑电图中的语音信封，并使用解码和真实语音信封之间的相关系数作为注意语音的指标。我们的分析表明，1-4 Hz频段中语音包膜的包络标准偏差（SD）与该指标在语音刺激的不同段之间密切相关。然而，这种相关性在0.1-4 Hz频段中削弱，其中专注状态和注意力不集中的状态之间的分离程度变得更加明显。这突出了0.1-1 Hz范围的独特贡献，从而增强了注意状态的区别，并且仍然受到混杂因素的影响，例如语音信封的时变动态范围。
自动奖励从混杂的离线数据
抽象的奖励成型已被证明是加速增强学习过程（RL）代理的有效技术。虽然在经验应用方面取得了成功，但良好的塑形功能的设计原则上的理解较少，因此通常依赖于领域的专业知识和手动设计。为了超越这个限制，我们提出了一种新型的自动化方法，用于设计离线数据的奖励功能，可能被未观察到的混杂偏见污染。我们建议使用从离线数据集计算出的因果状态值上限作为对最佳状态价值的保守乐观估计，然后用作基于潜在的基于潜在的重新塑造（PBR）的状态电位。根据UCB原则，将我们的塑造功能应用于无模型学习者时，我们表明，它比学习者而没有塑造的学习者享有更好的差距遗憾。据我们所知，这是通过在线探索中限制PBR的第一个依赖差距的遗憾。模拟支持理论发现。