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抽水蓄能水电投资模型的开发
能源市场正在不断发展，预计能源消费将大幅增加，从而导致生产增加。与此同时，欧盟指令的目标是优先实现无化石燃料发电、减少温室气体排放和到 2050 年实现气候中和，这对北欧目前的电力生产状况构成了挑战。为了管理这些预测，到 2045 年，可再生能源的发电量需要增加三倍。因此，间歇性能源的份额将大幅增加，从而需要更多的能源存储容量、辅助服务和电网平衡。抽水蓄能水电等能源存储系统可以在这一能源市场转型中发挥关键作用。然而，抽水蓄能水电尚未得到充分开发或证明在北欧进行大规模投资是可行的。本文研究了北欧抽水蓄能水电站的可行性和盈利能力。可行性评估是通过基于文献摘要和 PESTLE 框架内的访谈的 SWOT 分析进行的。受访者包括 Fortum 不同领域的专家，他们具备与本文相关的知识。为了评估盈利能力，我们在 MathWork 的 MATLAB 中创建了一个抽水蓄能水电站投资分析工具，重点关注 Fortum 现有的一个抽水蓄能水电站。该投资分析工具是针对几个具有固定运营时间表的案例构建的，时间范围为每周。
ma-lmm：长期视频理解的内存大型多模型
随着大型语言模型（LLM）的成功，将视觉模型融入了LLM，以建立视觉语言基础模型最近引起了人们的兴趣。但是，现有的基于LLM的大型多模式模型（例如，视频播放，视频聊天）只能摄入有限数量的框架以进行简短的视频理解。在这项研究中，我们主要专注于设计一个有效有效的模型，以进行长期视频理解。我们建议以在线方式处理视频并将过去的视频信息存储在存储库中，而不是像大多数现有作品一样尝试同时进行更多框架。这使我们的模型可以参考历史视频内容以进行长期分析，而不会超过LLM的上下文长度约束或GPU内存限制。我们的内存库可以以现成的方式被缝制到当前的多模式LLMS中。我们在各种视频理解任务上进行了广泛的实验，例如长期介绍，视频问题答案和视频字幕，我们的模型可以在多个数据集中实现最新的性能。
a-enerative-Model for-the-ny-semultipe-multipe-
[4] Besl＆McKay：一种注册3D形状的方法。PAMI（1992）[15] Horaud等。 ：刚性和铰接点的注册，并有条件地最大化。 PAMI（2011）[23] Myronenko＆Song：Point-Set注册：连贯的点漂移。 PAMI（2010）[30] Williams＆Bennamoun：同时注册多个相应点集。 CVIU（2001）[18] Jian＆Vemuri：使用高斯混合模型的稳健点设置注册。 pami（2011）PAMI（1992）[15] Horaud等。：刚性和铰接点的注册，并有条件地最大化。PAMI（2011）[23] Myronenko＆Song：Point-Set注册：连贯的点漂移。PAMI（2010）[30] Williams＆Bennamoun：同时注册多个相应点集。CVIU（2001）[18] Jian＆Vemuri：使用高斯混合模型的稳健点设置注册。 pami（2011）CVIU（2001）[18] Jian＆Vemuri：使用高斯混合模型的稳健点设置注册。pami（2011）
付款方式：商业模式及其挑战
广告系列，或解决临时多余的能力。我们确定并讨论推动采用PayW业务模型的重要因素。音乐乐队Radiohead采用了他们的专辑“ In Rainbows”，通过使其可以在其网站上下载，让他们的粉丝决定他们想支付的钱，从而采用了最受欢迎的Payw策略之一。该策略在财务上被证明是成功的，超过了传统唱片公司销售的典型收入，产生了足够的嗡嗡声并提高了其宣传。对于数字商品（在这种情况下为数字专辑），与开发第一个数字产品的初始固定成本相比，生产的边际成本可以忽略不计。制作音乐的初始成本将是一次性投资，而每次下载几乎无需花费，因为专辑的发行与物理发行相比，这会产生巨大的成本。主要挑战是确保足够的人购买并为产品提供公允价值，以使其可持续。在这种情况下，乐队的巨大知名度发挥了关键作用，导致了重大下载并产生收入。部署付费意愿的定价策略似乎对粉丝和音乐爱好者来说特别有吸引力，他们可以以他们想支付的价格访问副本。上面的案例研究展示了用于短期目的（例如促销活动）的付费模式的成功故事，但也有一些示例在各个行业中长期应用，并取得了不同的成果。我们将注意力转移到餐厅业务上，在该业务中，Payw模型已采用可变结果。我们研究了两个小型案例，并描述了此类业务计划的成功和失败背后的关键因素。Panera Bread是一家著名的面包店餐厅连锁店，在美国和加拿大拥有多个地点。PaneraCaresCafés于2010年成立为Panera Bread的非营利性部门。这些“社区咖啡馆”的主要目的是解决粮食安全问题，访客可以在菜单上吃饭并支付“建议的捐款”，而不是建议的捐款，或者根本不支付。换句话说，目的是为那些负担不起的人创造一个以尊严的用餐空间。那些负担不起薪水的人被鼓励在咖啡馆自愿工作以换餐。尽管任务解决了一个社会事业，但咖啡馆面临的几个挑战使得长期以来很难维持。所面临的主要挑战之一是该计划的目的与访问咖啡馆的客户的看法之间的不匹配。，Panera Bread的品牌形象作为优质的营利性咖啡馆与Panera Cares的社交任务相冲突，这进一步促进了这一事实，因为非营利性咖啡馆看起来相同，并尝试提供与Panera Bread相同的餐点。例如，对Yelp的评论强调，普通客户通常会发现很难与无家可归的人一起用餐。假设付费客户会补贴无薪客户，则该计划在财务上是自给自足的。但是，现实是完全不同的。例如，在Panera销售店之一中，只有10％的客户支付的费用超过了“建议捐款”。因此，这些媒体无法在经济上维持自己，因此无法关闭商店。社会实验始于2010年，最终在2019年关闭了五个媒体。
癌症拷贝数演化的零不可知模型
[4] Schwarz，Roland F.等。“截然异质性的系统发育定量”。PLOS计算生物学10.4（2014）：E1003535。[5] El-Kebir，Mohammed等。“复制数字进化问题的复杂性和算法。”分子生物学算法12（2017）：1-11。 [6] Zeira，Ron和Benjamin J. Raphael。 “拷贝数演化，癌症中的加权畸变。” 生物信息学36.Supplement_1（2020）：I344-I352。 [7] Shamir，Ron，Meirav Zehavi和Ron Zeira。 “用于复制号转换问题的线性时间算法。” 组合模式匹配的第27届年度研讨会（CPM 2016）。 Schloss Dagstuhl-Leibniz-Zentrum Fuer Informatik，2016年。 [8] Kaufmann，Tom L.等。 “ Medicc2：全基因组增加了癌症进化的副本系统发育。” 基因组生物学23.1（2022）：241。分子生物学算法12（2017）：1-11。[6] Zeira，Ron和Benjamin J. Raphael。“拷贝数演化，癌症中的加权畸变。”生物信息学36.Supplement_1（2020）：I344-I352。[7] Shamir，Ron，Meirav Zehavi和Ron Zeira。“用于复制号转换问题的线性时间算法。”组合模式匹配的第27届年度研讨会（CPM 2016）。Schloss Dagstuhl-Leibniz-Zentrum Fuer Informatik，2016年。[8] Kaufmann，Tom L.等。“ Medicc2：全基因组增加了癌症进化的副本系统发育。”基因组生物学23.1（2022）：241。
通过机器学习和异质性细胞模型的高通量筛选鉴定针对胶质母细胞瘤的候选药物
3爱丁堡大学生物科学学院，Max Born Crescent，Edinburgh，EH9 3BF，英国。 *相应的作者：d.oyarzun@ed.ac.uk; n.carragher@ed.ac.uk摘要胶质母细胞瘤多形（GBM）是一种侵略性的原发性脑肿瘤，由于其复杂的病理和异质性，引起了重大治疗挑战。 缺乏经过验证的分子靶标是发现新的治疗候选者的主要障碍，在二十年中，没有向患者提供新的有效GBM疗法。 在这里，我们报告了针对GBM干细胞存活表型的化合物的鉴定。 我们的方法采用机器学习（ML）的预测指标的细胞存活率，这些细胞存活在高通量，基于图像的，基于图像的表型筛选数据中，用于3,561种化合物，以多个浓度，跨六个异质，患者衍生的GBM干细胞系进行多个浓度。 我们在计算上筛选了跨越各种化学类别的12,000多种化合物。 对GBM干细胞系中ML识别的候选物的实验验证，导致了三种化合物对GBM表型的活性。 值得注意的是，我们经过验证的HSP90抑制剂XL888之一，靶向消除所有六个GBM干细胞系，其IC50在纳莫尔范围内。 其他两种化合物在具有不同细胞系敏感性的多个GBM细胞系中展示了广泛的活动，为将来的个性化医学运动提供了途径。 患者的预后较差，治疗方案有限（通常是手术，然后进行化学放疗），导致抗药性的出现。3爱丁堡大学生物科学学院，Max Born Crescent，Edinburgh，EH9 3BF，英国。*相应的作者：d.oyarzun@ed.ac.uk; n.carragher@ed.ac.uk摘要胶质母细胞瘤多形（GBM）是一种侵略性的原发性脑肿瘤，由于其复杂的病理和异质性，引起了重大治疗挑战。缺乏经过验证的分子靶标是发现新的治疗候选者的主要障碍，在二十年中，没有向患者提供新的有效GBM疗法。在这里，我们报告了针对GBM干细胞存活表型的化合物的鉴定。我们的方法采用机器学习（ML）的预测指标的细胞存活率，这些细胞存活在高通量，基于图像的，基于图像的表型筛选数据中，用于3,561种化合物，以多个浓度，跨六个异质，患者衍生的GBM干细胞系进行多个浓度。我们在计算上筛选了跨越各种化学类别的12,000多种化合物。对GBM干细胞系中ML识别的候选物的实验验证，导致了三种化合物对GBM表型的活性。值得注意的是，我们经过验证的HSP90抑制剂XL888之一，靶向消除所有六个GBM干细胞系，其IC50在纳莫尔范围内。其他两种化合物在具有不同细胞系敏感性的多个GBM细胞系中展示了广泛的活动，为将来的个性化医学运动提供了途径。患者的预后较差，治疗方案有限（通常是手术，然后进行化学放疗），导致抗药性的出现。我们的工作证明了在与ML串联串联中使用表型筛选的使用可以有效地识别具有很少已知分子靶标的高度异质指示中个性化处理的治疗铅。关键字：胶质母细胞瘤，人工智能，药物发现，机器学习简介胶质母细胞瘤多形（GBM）是人类成年人中最常见和最具侵略性的原发性脑肿瘤，其特征是遗传驱动因素的实质异质性和肿瘤微环境1-3。在过去20年中，新诊断的GBM患者的护理标准包括手术，替莫唑胺（TMZ）和电离辐射（IR），延长了12个月至15个月患者的总体生存期4,5。大规模的基因组分析增强了我们对GBM分子生物学的理解，后者支持
使用细菌代谢物作为免疫调节剂的挑战和局限性
利用细菌代谢物的免疫调节潜力为治疗各种免疫相关疾病的令人兴奋的可能性。但是，将这种潜力变成现实带来了重大挑战。本综述调查了这些挑战，重点是发现，生产，表征，稳定，配方，安全性和个人可变性限制。强调了许多代谢产物的有限生物利用度以及潜在的改进以及脱靶效应的潜力和精确靶向的重要性。此外，研究了肠道细菌代谢物与微生物组之间的复杂相互作用，强调了个性化方法的重要性。我们通过讨论宏基因组学，代谢组学，合成生物学和靶向递送系统的有希望的进步来结束，这对克服这些局限性并为细菌代谢物作为有效免疫调节剂的临床翻译铺平了希望。
生成的多模式模型是良好的类增量学习者
在班级学习（CIL）方案中，由于阶级的偏见对当前任务的偏见引起的灾难性遗忘者长期以来一直引起了重大挑战。它主要由判别模型的特征引起。随着生成性多模式模型的日益普及，我们将探索用CIL生成的歧视模型代替歧视模型。，从歧视到生成模式过渡需要解决两个关键挑战。主要挑战在于将生成的文本信息转移到不同类别的分类中。在方面，它需要在生成框架内制定CIL的任务。为此，我们提出了一种新颖的生成性多模式模型（GMM）框架，用于类增量学习。我们的方法直接使用改编的生成模型为图像生成Labels。获得详细的文本后，我们使用文本编码器来阐述文本特征，并采用匹配的功能来确定最相似的标签与分类的标签。在传统的CIL设置中，我们在长期序列的任务方案中取得了更好的影响。under少数CIL设置，与所有当前最新方法相比，我们的精度至少提高了14％，而遗忘的遗忘明显较小。我们的代码可在https://github.com/doubleclass/gmm上找到。
乳腺癌抗肿瘤免疫和免疫治疗反应的表观遗传调节：生物学机制和临床意义
乳腺癌 (BC) 是最常见的非皮肤癌，也是美国女性癌症死亡的第二大原因。乳腺癌的发生和发展可以通过遗传和表观遗传变化的积累来进行，这些变化使转化细胞能够逃脱正常的细胞周期检查点控制。与核苷酸突变不同，DNA 甲基化、组蛋白翻译后修饰 (PTM)、核小体重塑和非编码 RNA 等表观遗传变化通常是可逆的，因此可能对药物干预有反应。表观遗传失调是抗肿瘤免疫力受损、免疫监视逃避和免疫疗法耐药的关键机制。与黑色素瘤或肺癌等高度免疫原性的肿瘤类型相比，乳腺癌被视为免疫静止肿瘤，其肿瘤浸润淋巴细胞 (TIL) 数量相对较少、肿瘤突变负荷 (TMB) 较低，对免疫检查点抑制剂 (ICI) 的反应率适中。新兴证据表明，针对异常表观遗传修饰因子的药物可能通过几种相互关联的机制增强 BC 中的宿主抗肿瘤免疫力，例如增强肿瘤抗原呈递、激活细胞毒性 T 细胞、抑制免疫抑制细胞、增强对 ICI 的反应以及诱导免疫原性细胞死亡 (ICD)。这些发现为使用表观遗传药物与免疫疗法的组合方法作为改善 BC 患者预后的创新范例奠定了非常有希望的基础。在这篇综述中，我们总结了目前对表观遗传修饰因子如何发挥作用的理解
使用深度学习模型预测mRNA翻译的当前局限性
©作者2024。Open Access本文是根据Creative Commons Attribution 4.0 International许可获得许可的，该许可允许以任何媒介或格式使用，共享，适应，分发和复制，只要您对原始作者和来源提供适当的信誉，请提供与创意共享许可证的链接，并指出是否进行了更改。本文中的图像或其他第三方材料包含在文章的创意共享许可中，除非在信用额度中另有说明。如果本文的创意共享许可中未包含材料，并且您的预期用途不受法定法规的允许或超过允许的用途，则您需要直接从版权所有者那里获得许可。要查看此许可证的副本，请访问http：//创建ivecommons。org/licen ses/by/4。0/。Creative Commons公共领域奉献豁免（http：//创建ivecommons。Org/publi cdoma in/Zero/1。0/1。0/）适用于本文中提供的数据，除非在数据信用额度中另有说明。