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ONMIMHC：通过增强的肽-MHC结合预测的UCEC肿瘤疫苗开发的机器学习解决方案
免疫系统中主要的组织相容性复合物（MHC）I类和II类分子的关键作用已得到很好的确定。本研究旨在开发一种新型的机器学习框架，用于通过MHC I类和II类分子预测抗原肽表现。通过整合大规模质谱数据和其他相关数据类型，我们基于深度学习提供了预测模型ONMIMHC。我们使用独立的测试集对其性能进行了严格的评估，ONMIMHC在MHC-I任务中的PR-AUC得分为0.854，Top20％-PPV为0.934，这表现优于现有方法。同样，在MHC-II预测的域中，我们的模型ONMIMHC的PR-AUC得分为0.606，TOP20％-PPV为0.690，表现出优于其他基线方法。这些结果证明了我们模型ONMIMHC在准确预测MHC-I和MHC-II分子之间的肽MHC结合后的优势。凭借其出色的准确性和预测能力，我们的模型不仅在一般的预测任务中出色，而且在预测新抗原针对特定癌症类型的新抗原方面也取得了显着的结果。特别是对于子宫菌群子宫内膜癌（UCEC），我们的模型成功地预测了新抗原，对普通人类等位基因具有很高的结合概率。这一发现对于开发针对UCEC的个性化肿瘤疫苗非常重要。
身体表现强烈预测了老年糖尿病患者的现实世界中的全因死亡率风险：M
1生物学，生态与地球科学系，卡拉布里亚大学，意大利列德，2个生物学与环境科学与工程系（BESE），阿卜杜拉国王科学技术大学（KAUST），瑟瓦尔，沙特阿拉伯，瑟瓦尔，阿拉伯，3 sdaia-kaust excell of Date Science and Artopi Intelligence, Thuwal, Saudi Arabia, 4 Institute of Chemical Biology, Ilia State University, TBBI, Georgia, 5 Scientific Direction, IRCCS INRCA, Ancona, Italy, 6 Diabetology Unit, IRCCS INRCA, Ancona, Italy, 7 Unit of Geriatric Medicine, IRCCS Inca, Cosenza, Cosenza, Cosenza,意大利，加拉布里亚大学药学，健康和营养科学系8号，意大利列德尔大学，临床与分子科学系9 IRCCS INRCA，意大利Ancona，12号医学与外科科学系，博洛尼亚大学，博洛尼亚大学，意大利，意大利，13个总方向，IRCCS INRCA，ANCONA，意大利，意大利Ancona，14实验室和精密医学诊所，IRCCS INRCA，IRCCS INRCA，ANCONA，ANCONA，ANCONA，意大利，意大利> >1生物学，生态与地球科学系，卡拉布里亚大学，意大利列德，2个生物学与环境科学与工程系（BESE），阿卜杜拉国王科学技术大学（KAUST），瑟瓦尔，沙特阿拉伯，瑟瓦尔，阿拉伯，3 sdaia-kaust excell of Date Science and Artopi Intelligence, Thuwal, Saudi Arabia, 4 Institute of Chemical Biology, Ilia State University, TBBI, Georgia, 5 Scientific Direction, IRCCS INRCA, Ancona, Italy, 6 Diabetology Unit, IRCCS INRCA, Ancona, Italy, 7 Unit of Geriatric Medicine, IRCCS Inca, Cosenza, Cosenza, Cosenza,意大利，加拉布里亚大学药学，健康和营养科学系8号，意大利列德尔大学，临床与分子科学系9 IRCCS INRCA，意大利Ancona，12号医学与外科科学系，博洛尼亚大学，博洛尼亚大学，意大利，意大利，13个总方向，IRCCS INRCA，ANCONA，意大利，意大利Ancona，14实验室和精密医学诊所，IRCCS INRCA，IRCCS INRCA，ANCONA，ANCONA，ANCONA，意大利，意大利> >
应用机器学习和计算机视觉方法确定
摘要。研究相关性是由在难以到达条件下改善对象大小的测量过程的需要决定的。在现代工业环境中，高测量精度对于确保安全和最大化生产过程的效率至关重要，对该主题的研究在快速技术发展和提高生产质量要求的背景下是相关的。该研究旨在评估使用现代计算机视觉方法在困难的技术条件下测量和重建对象的可能性，例如水 - 水功率反应堆的封闭。该研究采用了3D摄影测量方法，包括立体声和多视图立体声的深度，以及运动方法的结构。研究确定，现代计算机视觉方法，特别是机器学习方法，可以成功地用于在难以到达的条件下测量和重建对象。研究表明，在理想条件下，从测量设备到对象的测量精度可以达到接近1 mm的值。同时，与立体声方法的深度相比，多视图立体法揭示了误差的空间分布更大的均匀性。在实践中，在真实照片的条件下，多视图立体声方法最需要准确地确定相机的位置。由于其对摄像机确切坐标的需求较低，立体声方法的深度显示出更好的结果，显示出较小的测量误差。这项研究强调了使用所提出的方法区分
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GIZ气候外交行动计划的负责人
•结果比每种政策工具本身实施的结果都要大。•促进行动效率，资源的使用和能力 - 更多•有助于克服国家一级的治理分裂。•对齐气候缓解，适应和生物多样性的承诺和策略确保了整体方法。•确保一个领域的努力不会破坏另一个地区的进步。•气候变化和生物多样性通常是同一事工的责任。协调这些努力可以改善协作并鼓励知识共享。•确定重叠目标并防止不必要的重复。
可解释的人工智能和机器学习
摘要人工智能（AI）和机器学习（ML）正在彻底改变各个领域的人类活动，而医学和传染病并不能免除其快速和指数的增长。此外，可解释的AI和ML的领域已经获得了特别的相关性，并引起了人们的兴趣越来越大。传染病已经开始从可解释的AI/ML模型中受益。例如，在抗菌病毒预测和量子疫苗算法中，它们已被采用或提议更好地理解旨在改善2019年冠状病毒疾病诊断和管理的复杂模型。尽管有关解释性和可解释性之间二分法的某些问题仍然需要仔细关注，但对复杂的AI/ML模型如何得出其预测或建议的深入了解对于正确地面对本世纪传染病的日益严重的挑战变得越来越重要。
古存者的眼睛Ex Machina -CVF Open Access
中世纪手稿的稳定数字化正在迅速改变古编目的领域，这挑战了关于手写和书籍生产的假设。这一发展已经确定了历史上重要的文字文本，甚至个人抄写本身。例如，已故中世纪英语文学的学者确定了许多文学手稿的抄写者，以及伦敦政府秘书在塑造文学文化中的重要作用。然而，传统的古学尚无协议的方法或固定标准，可以将手写归因于特定社区，时期或抄写员。古存者采用的方法本质上是定性的，并且存在着人的偏见。即使是那些挥舞着强大的“古征象者”的人也无法声称客观性。计算机视觉提供了在作者识别和检索基准方面具有出色表现的解决方案，但是古老社区并未广泛采用这些方法，因为它们往往不会在实践中坚持下去。在这项工作中，我们试图用旨在自动化古征学的软件包桥接鸿沟，而是要增强古造型者的眼睛。我们介绍了自动手写识别工具，可以在视觉上快速理解和评估结果，并在归因于以前未知的抄写员时，将其用作众多专家的一项功能。我们还通过分析托马斯·霍克夫夫（Thomas Hoccleve）撰写的几个物品（私人印章的高产店员），也是一个重要的十五世纪英语诗人，我们还为我们的软件展示了一个用例。
量子和量子启发的机器学习的平滑输入准备
抽象的机器学习最近已成为寻找潜在量子计算优势的富有成果的领域。许多量子增强的机器学习算法批判性地取决于有效产生与存储在量子可访问存储器中的高维数据点的状态的能力。即使是对数据库中存储的许多条目的查询访问，其构造被认为是一次性开销，也有人认为，准备此类振幅编码状态的成本可能会抵消任何指数量子优势。在这里，我们使用平滑的分析证明，如果数据分析算法与小型入口输入扰动相对于较小的入门扰动，则可以通过持续的查询来实现状态准备。通常在现实的机器学习应用程序中满足此标准，其中输入数据对中等噪声进行了主观。我们的结果同样适用于量子启发的算法最近的开创性进度，其中专门构建的数据库足以在低级别病例中用于小聚集素的经典算法。我们发现的结果是，出于实用的机器学习目的，在具有量子算法或量子启发的经典经典算法的一般且灵活的输入模型下，在低级别病例的一般且灵活的输入模型下，可以进行多组载体的处理时间。
关于在反潜战中使用人工智能的指南 - mackenty.org
● 辅助创造力：学生可以利用生成式人工智能激发不同学科的创造力，包括写作、视觉艺术和音乐创作。● 协作：生成式人工智能工具可以与学生合作开展小组项目，贡献概念、提供研究支持和识别各种信息之间的关系。● 交流：人工智能可以为学生提供实时翻译、个性化语言练习和交互式对话模拟。● 内容创建和增强：人工智能可以帮助生成个性化的学习材料、摘要、测验和视觉辅助工具，帮助学生组织思想和内容，并帮助复习内容。● 辅导：人工智能技术有可能使一对一辅导和支持民主化，使更广泛的学生更容易获得个性化学习。