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vic-edu-m-001创伤性行为支持手册
遵守我们的孩子安全的政策以及其他政策采取所有合理步骤保护儿童免于虐待尊重所有人倾听和重视他们的想法和观点欢迎所有儿童，家人，他们的家人和照顾者，包括包容性尊重文化差异，并在文化上尊重儿童，以适当的成人行为听取适当的成人行为采取任何违反Mackillop行为守则，投诉或疑虑的行动遵守我们与孩子的身体接触指南以公开而透明的方式与孩子合作 - 其他成年人应该始终了解您与孩子所做的工作尊重儿童及其家庭的私密性，仅向需要认识的人公开信息。
结构信息蛋白质语言模型
蛋白质语言模型是通过对庞大蛋白质序列数据集进行预训练来学习蛋白质表示的强大工具。然而，尽管传统的蛋白质语言模型与蛋白质功能相关，但仍缺乏明确的结构监督。为了解决此问题，我们将远程同源性检测的集成到不需要明确的蛋白质结构作为输入而将结构信息整合到蛋白质语言模型中。我们评估了这种结构信息训练对下游蛋白质功能预测任务的影响。实验结果揭示了EC数量和GO期限预测的功能注释精度的一致提高。在突变数据集上的性能根据目标性质和蛋白质结构之间的关系而变化。这强调了在将结构感知训练应用于蛋白质功能预测任务时考虑这种关系的重要性。代码和模型权重可在https://github.com/ deepgraphlearning/esm-s上找到。
通过物理信息机器学习和 Shapley 加法解释预测定向能量沉积中的拉伸强度
在定向能量沉积 (DED) 中，局部材料微观结构和抗拉强度由零件上每个空间位置经历的热历史决定。虽然先前的研究已经调查了热历史对机械性能的影响，但仍然需要一种物理上可解释、简约且具有良好预测精度的抗拉强度预测模型。本文研究了一种基于 Shapley 加性解释 (SHAP) 模型解释的数据驱动预测模型来解决这一问题。首先，将从先前的实验工作中翻译出来的物理上有意义的热特征用作神经网络的输入，以进行抗拉性能预测。然后计算各个输入特征的 SHAP 值，以量化它们各自对抗拉性能预测的影响，并使用累积相对方差 (CRV) 度量降低模型复杂性。对实验获得的 Inconel 718 (IN718) 抗拉强度的预测表明，通过开发的方法量化的特征影响可以通过先前研究的结果来验证，从而证实了神经网络预测逻辑的物理可解释性。此外，基于CRV的模型复杂度降低表明，简约模型只需要不到10%的原始特征即可达到与先前文献报道相同的拉伸强度预测精度，从而证明了基于SHAP的特征降低方法在改进DED过程表征方面的有效性。
具有基因组信息和基于特质的能量预算模型的根际微生物组动力学的预测
土壤微生物组高度多样，为了改善其在生物地球化学模型中的表示，可以利用微生物基因组数据来推断关键功能性状。可以预测，可以预测，可以预测，可以预测，可以预测由基于理论的层次结构框架纳入基于理论的层次框架，可以预测由单个性状相互作用引起的新兴行为。在这里，我们将理论驱动的底物摄取动力学预测与基于基因组的基于基因组性状的动态能量预算模型相结合，以预测土壤细菌中新兴的寿命和权衡。应用于植物微生物组系统时，该模型准确地预测了与观察结果一致的不同底物练习策略，从而发现了微生物增长率和效率之间的资源依赖性权衡。例如，在以后的植物生长阶段受到有机酸的渗出剂的固有变慢的微生物，表现出增强的碳利用效率（产量），而无需牺牲生长速度（功率）。这种见解对将植物的根源碳保留在土壤中有影响，并突出了数据驱动的基于性状的基于性状的方法，以改善生物地球化学模型中的微生物代表。
使用单...
微生物驱动全球碳循环1，并可以与宿主生物体建立象征关系，从而影响其健康，衰老和行为2 - 6。微生物种群通过改变可用的代谢物池和专门的小分子7、8的产生与不同的生态系统相互作用。这些群落的巨大遗传潜力被人相关的微型iSms举例说明，该微生物ISM的编码是人类基因组9、10的大约100倍。然而，这种代谢潜力在现代的未纳入代谢组学实验中仍未被反射，其中通常<1％的注释分子可以归类为微生物。这个问题特别影响质谱（MS）基于非靶向代谢组学，这是一种通过微生物11所产生或修饰的分子11的常见技术，该技术在复杂生物学样品的光谱注释中著名地挣扎。这是因为大多数光谱参考文献都偏向于原代代谢产物，药物或工业化学品的市售或以其他方式的标准。即使在注释代谢物时，也需要进行广泛的文献搜索，以了解这些分子是否具有微生物起源并识别各自的微生物生产者。公共数据基础，例如Kegg 12，Mimedb 13，Npatlas 14和Lotus 15，可以帮助进行这种解释，但它们大部分限于已建立的，很大程度上基因组所涉及的代谢模型或完全表征和发行的分子结构。此外，虽然旨在从机械上开发了旨在询问肠道微生物组的靶向代谢组学努力16，但它们仅着眼于相对较少的商业可用的微生物分子。因此，尽管MS参考文库不断扩大，但大多数微生物化学空间仍然未知。为了填补这一空白，我们已经开发了Microbemasst（https://masst.gnps2.org/microbemasst/），这是一种利用的搜索工具
微生物：一种用于微生物代谢组学数据的分类学知情质谱搜索工具
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Limite EN-数据
1理事会决定2013/488/eu，OJ L 274，15.10.2013，p.1。 2无论合同的价值如何，包括例如 以零成本提供的产品。 3法规（EU，EURATOM）2018/1046欧洲议会和2018年7月18日的理事会对适用于联盟一般预算的财务规则，OJ L 193，30.07.2018，p.1（以下简称“金融法规”）。1理事会决定2013/488/eu，OJ L 274，15.10.2013，p.1。2无论合同的价值如何，包括例如以零成本提供的产品。3法规（EU，EURATOM）2018/1046欧洲议会和2018年7月18日的理事会对适用于联盟一般预算的财务规则，OJ L 193，30.07.2018，p.1（以下简称“金融法规”）。3法规（EU，EURATOM）2018/1046欧洲议会和2018年7月18日的理事会对适用于联盟一般预算的财务规则，OJ L 193，30.07.2018，p.1（以下简称“金融法规”）。
b'英国和全球的能源行业在追求可持续性和高效资源利用方面面临着重大挑战。气候变化、资源枯竭和脱碳需求需要创新解决方案。这篇分析研究论文研究了能源行业面临的关键挑战，并探讨了生成式人工智能、数字孪生、人工智能和数据科学如何在应对这些挑战中发挥变革性作用。通过利用先进的技术和数据驱动的方法，能源行业可以实现更高的效率、优化运营并促进明智的决策。人工智能 (AI) 涉及在机器中复制类似人类的智能，使它们能够执行通常需要人类认知能力的任务，如感知、推理、学习和解决问题。人工智能涵盖各种方法和技术，例如机器学习、自然语言处理、计算机视觉和机器人技术。它在能源领域的应用对解决关键问题和彻底改变行业具有重大希望。能源行业的一个总体挑战是提高能源效率，而人工智能成为优化能源利用和减少浪费的关键工具。通过分析来自传感器、智能电表和历史能源消耗模式等各种来源的大量数据，人工智能算法可以识别人类可能无法检测到的模式和异常。这使得开发优化能源消耗的预测模型和算法成为可能，从而显著节省能源。
b'英国和全球的能源行业在追求可持续性和高效资源利用方面面临着重大挑战。气候变化、资源枯竭和脱碳需求需要创新解决方案。这篇分析研究论文研究了能源行业面临的关键挑战，并探讨了生成式人工智能、数字孪生、人工智能和数据科学如何在应对这些挑战中发挥变革性作用。通过利用先进的技术和数据驱动的方法，能源行业可以实现更高的效率、优化运营并促进明智的决策。人工智能 (AI) 涉及在机器中复制类似人类的智能，使它们能够执行通常需要人类认知能力的任务，如感知、推理、学习和解决问题。人工智能涵盖各种方法和技术，例如机器学习、自然语言处理、计算机视觉和机器人技术。它在能源领域的应用对解决关键问题和彻底改变行业具有重大希望。能源行业的一个总体挑战是提高能源效率，而人工智能成为优化能源利用和减少浪费的关键工具。通过分析来自传感器、智能电表和历史能源消耗模式等各种来源的大量数据，人工智能算法可以识别人类可能无法检测到的模式和异常。这使得开发优化能源消耗的预测模型和算法成为可能，从而显著节省能源。
辉瑞呼吸道合胞病毒疫苗试验中孕妇知情同意权引发担忧
2022 年 2 月 28 日，葛兰素史克公司停止了其 3 期疫苗试验，因为出现了安全信号：早产和新生儿死亡风险可能增加。疫苗组中，早产率为 6.81%（95% 置信区间为 5.99% 至 7.69%），而安慰剂组为 4.95%（3.97% 至 6.07%）。对于新生儿死亡，疫苗组中的这一比例为 0.37%（0.20% 至 0.64%），而安慰剂组中的这一比例为 0.17%（0.04% 至 0.50%）。1 2 早产率增加的原因尚不清楚，专家认为这可能与疫苗无关。葛兰素史克向《英国医学杂志》表示，这种不平衡主要出现在中低收入国家，在 2021 年末达到峰值后就不再持续，3 而且该公司仍在调查早产的原因，但不再开发疫苗。
soft-...
现代计算软组织力学模型有可能提供独特的，特定于患者的诊断见解。由于使用常规数值求解器进行机械仿真时，这种模型在临床环境中的部署受到限制。在临床相关时间范围内获得结果的另一种方法是使用计算有效的替代模型（称为模拟器）代替数值模拟器。在这项工作中，我们为软组织力学提出了一个模拟框架，该框架以两种方式基于传统方法。首先，我们使用图形神经网络（GNN）进行仿真。gnns自然可以处理给定患者的唯一软组织几何形状，而无需进行任何低阶近似。其次，模拟器以物理信息的方式进行训练，以最大程度地减少势能功能，这意味着训练不需要昂贵的数值模拟。我们提出结果表明，我们的框架可以为一系列软组织机械模型提供高度准确的仿真，同时预测比模拟器更快地进行了几个数量级。