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三、潜伏性结核感染的治疗
潜伏性结核感染 (LTBI) 是指在没有体征和症状且没有任何其他活动性结核病临床证据的情况下感染结核分枝杆菌。识别出患有 LTBI 的人可以有机会防止将来发展为活动性结核病，从而减少未来的患病率并中断传播周期。不幸的是，用于诊断 LTBI 的测试并不完善，并且依赖于宿主对细菌的免疫反应来检测感染。因此，它们对 LTBI 的灵敏度不是最佳的，特别是对于免疫系统受损的宿主，例如幼儿、感染人类免疫缺陷病毒的人和服用免疫抑制药物的人。此外，它们无法区分 LTBI 和活动性结核病，因此需要进一步评估才能做出该判断。最后，它们对 LTBI 治疗的反应并不可靠，因此不能用于确定 LTBI 治疗是否成功（即所有结核病细菌都已从患者体内清除）。
使用扩散模型在潜在空间中进行图像修复
使用扩散模型进行图像修复通常使用预条件模型（即针对绘画任务进行微调的图像条件模型）或后条件模型（即在推理时重新用于绘画任务的非条件模型）。预条件模型在推理时很快，但训练成本极高。后条件模型不需要任何训练，但在推理过程中很慢，需要多次前向和后向传递才能收敛到理想的解决方案。在这里，我们推导出一种不需要昂贵训练但推理速度很快的方法。为了解决昂贵的推理计算时间，我们在潜在空间而不是图像空间上执行前向-后向融合步骤。这是通过扩散过程中新提出的传播模块解决的。在多个领域进行的实验表明，我们的方法达到或改善了状态
使用结构因果模型对潜在选择进行建模
选择偏差在现实世界的数据中普遍存在，如果处理不当，可能会导致误导性的结果。我们在结构因果模型 (SCM) 上引入了一个条件操作，以从因果角度对潜在选择进行建模。我们表明，条件操作将具有显式潜在选择机制的 SCM 转换为没有这种选择机制的 SCM，它根据原始 SCM 对所选子群体的因果语义进行部分编码。此外，我们表明这种条件操作保留了 SCM 的简单性、非循环性和线性，并且与边缘化相通。由于这些特性，结合边缘化和干预，条件操作为在因果模型中进行因果推理任务提供了一个有价值的工具，其中潜在细节已被抽象出来。我们通过示例演示了如何将因果推理的经典结果推广到包括选择偏差，以及条件操作如何帮助对现实世界的问题进行建模。
DNA 测序中潜伏状态簇的链
引用：Orchidea Maria Lecian。意大利罗马第一大学。《医学护理与健康评论杂志》1(3)。https://doi.org/10.61615/JMCHR/2024/OCT027141019
隐性指纹检查和人为因素 - GovInfo
1 Barnes, J. “历史。”在《指纹手册》中。美国国家司法研究所，2011 年。Cole，S. 嫌疑人身份：指纹识别和犯罪识别的历史。哈佛大学出版社，2001 年。 2 Mnookin，J. “DNA 分析时代的指纹证据。”布鲁克林法律评论，67（2001）：13。 3 例如，R. v. Smith，2011 EWCA Crim. 1296；Bertino，A. 和 P. Bertino。法医科学：基础与调查。西南教育出版社，2009 年（Stephen Cowans 案）；美国司法部监察长办公室。对 FBI 对 Brandon Mayfield 案处理的审查（未分类和删节版）。美国司法部，2006 年 3 月；Sweeney，C。“检察总长将在 Shirley McKie 指纹调查前出庭。”泰晤士报，2008 年 10 月 21 日。 4 例如，Leveson，B。《刑事法庭中的专家证据——问题》，致法医学会的演讲，伦敦大学国王学院，2010 年 11 月 18 日。有关具体案例的讨论，请参阅第 6 章。 5 Sanders，M. 和 E. McCormick。《工程和设计中的人为因素》，第 7 版。麦格劳-希尔公司，1993 年。 6 美国国家科学院、医学研究所、美国医疗质量委员会。《人非圣贤，孰能无过：建立更安全的医疗体系》。美国国家科学院出版社，1999 年。
炔烃作为潜在弹头共价靶向 SARS-...
摘要：迫切需要改进治疗方法以更好地控制正在发生的 COVID-19 大流行。主要蛋白酶 M pro 在 SARS-CoV-2 复制中起着关键作用，因此成为抗病毒开发的一个有吸引力的靶点。我们寻求识别新型亲电弹头以有效共价抑制 M pro 。通过比较安装在普通支架上的一组弹头对 M pro 的功效，我们发现末端炔烃可以共价修饰 M pro 作为潜在弹头。我们的生化和 X 射线结构分析揭示了炔烃和 M pro 的催化半胱氨酸之间不可逆形成的乙烯基硫化物键。开发了基于炔烃抑制剂的可点击探针来测量目标参与、药物停留时间和脱靶效应。最好的含炔烃抑制剂在细胞感染模型中有效抑制了 SARS-CoV-2 感染。我们的研究结果凸显了炔烃作为潜在弹头的巨大潜力，可以靶向病毒及其他物质中的胱氨酸蛋白酶。■ 简介
DNA序列生成的潜在扩散模型
机器学习的利用，尤其是深层生成模型，已在合成DNA序列产生的领域开辟了有希望的途径。虽然生成对抗网络（GAN）在此应用中获得了吸引力，但他们经常面临诸如样本多样性和模式崩溃等问题。另一方面，扩散模型是一种有希望的新的生成模型，这些模型不承担这些问题的负担，从而使它们能够达到图像生成等领域的最先进。鉴于此，我们提出了一种新型潜在扩散模型，即用于离散DNA序列产生的新型潜扩散模型。通过使用自动编码器将离散的DNA序列简单地嵌入连续的潜在空间中，我们能够利用连续扩散模型的强大生成能力来生成离散数据。此外，我们将Fréchet重建距离（FRED）作为新指标，以测量DNA序列世代的样品质量。我们的码头模型表明，就基序分布，潜在嵌入分布（FRED）和染色质曲线而言，与实际DNA紧密对齐的合成DNA序列具有能力。此外，我们还提供了来自15种的150K独特启动子基因序列的综合跨物种数据集，丰富了基因组学中未来生成建模的资源。我们已在https://github.com/zehui127/latent-dna-diffusion上公开提供代码和数据。
潜在平衡：任意的统一学习理论...
物理计算元素的响应时间是有限的，神经元也不例外。在皮质网络的分层模型中，每层都引入了响应滞后。物理动力学系统的这种固有属性导致刺激的处理延迟，并导致网络输出和启发性信号之间的时机不匹配，因此不仅会推断，而且还可以学习。我们引入了潜在平衡，这是一个慢速组件网络中推断和学习的新框架，通过利用生物神经元的能力来避免这些问题，以相对于其内存潜力进行输出。该原理可以独立于网络深度，可以实现准稳定推断，并避免需要分阶段可塑性或计算昂贵的网络松弛阶段。我们从依赖网络的广义位置和动量的前瞻性能量函数中共同得出脱离神经元和突触动力学。所得模型可以解释为具有连续时间，泄漏的神经元动力学和连续的局部局部可塑性的深层皮质网络中误差反向传播的误差。我们展示了对标准基准数据集的成功学习，并使用完全连接和连接的体系结构来实现竞争性能，并展示了如何将我们的原理应用于皮质微电路的详细模型。此外，我们研究了模型对时空底物缺陷的鲁棒性，以证明其在体内或在硅中的物理实现的可行性。§
学习基于潜在空间能量的先验模型
我们建议在生成器模型的潜在空间中学习基于能量的模型 (EBM)，以便 EBM 充当基于生成器模型自上而下网络的先验模型。潜在空间 EBM 和自上而下网络都可以通过最大似然法联合学习，这涉及从潜在向量的先验和后验分布中进行短期 MCMC 采样。由于潜在空间的低维数和自上而下网络的表现力，潜在空间中的简单 EBM 可以有效地捕获数据中的规律，而潜在空间中的 MCMC 采样效率高且混合良好。我们表明，学习到的模型在图像和文本生成以及异常检测方面表现出色。一页代码可以在补充材料中找到。
生成或复制：听觉音频潜伏...
摘要引入了具有文本描述的逼真的声音剪辑能力的音频潜在不同模型，该模型有可能彻底改变我们与音频的合作方式。在这项工作中，我们初步尝试通过调查其音频输出与培训数据的比较方式来了解音频潜在不同使用模型的内部工作，这与医生如何通过听取器官的声音来听诊患者。在AudioCaps数据集中训练的文本对审计潜在分歧模型，我们系统地分析了记忆行为，作为训练集大小的函数。 我们还评估了不同的检索指标，以证明训练数据记忆的证据，发现MEL频谱之间的相似性在检测匹配方面比嵌入向量更强大。 在分析音频潜在不同使用模型中的记忆过程中，我们还发现了AudioCaps数据库中的大量重复的音频剪辑。在AudioCaps数据集中训练的文本对审计潜在分歧模型，我们系统地分析了记忆行为，作为训练集大小的函数。我们还评估了不同的检索指标，以证明训练数据记忆的证据，发现MEL频谱之间的相似性在检测匹配方面比嵌入向量更强大。在分析音频潜在不同使用模型中的记忆过程中，我们还发现了AudioCaps数据库中的大量重复的音频剪辑。