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鉴定人类神经发育中 FMR1 调控的分子网络
RNA 结合蛋白 (RNA-BP) 在发育和疾病中起着调节基因表达的关键作用。然而，在人类原代细胞中全基因组识别它们的靶标一直具有挑战性。在这里，我们应用了一种改进的 CLIP-seq 策略来识别 FMRP 翻译调节因子 1 (FMR1) 的全基因组靶标，这是一种富含大脑的 RNA-BP，其缺乏会导致脆性 X 综合征 (FXS)，这是最常见的遗传性智力障碍。我们在人类背侧和腹侧前脑神经祖细胞以及从人类多能干细胞分化而来的兴奋性和抑制性神经元中发现了 FMR1 靶标。同时，我们在 FMR1 基因缺失后测量了相同四种细胞类型的转录组。我们发现 FMR1 优先与人类神经细胞中的长转录本结合。FMR1 靶标包括人类神经细胞独有的基因，并与 FXS 和自闭症的临床表型有关。使用图形扩散和 FMR1 CLIP-seq 和转录靶标的多任务聚类进行综合网络分析，揭示了 FMR1 在人类神经发育过程中调控的关键途径。我们的结果表明，FMR1 调节不同神经细胞类型之间的一组共同靶标，但也以细胞类型特异性的方式针对人类兴奋性和抑制性神经祖细胞和神经元中的不同基因组。通过定义分子子网络和验证特定的高优先级基因，我们确定了 FMR1 调节程序的新组件。我们的研究结果为人类神经发育中关键神经元 RNA-BP 的基因调控提供了新的见解。
内容 - 学生积极寻找全职职位...
多视图分析的合作学习D. Ding，B。Narasimhan，R。Tibshirani，国家科学院论文集（PNAS），2022年。机器学习引导的脂质纳米粒子设计用于mRNA Delivery D. Ding，Y。Zhang，Y。Jia，J。太阳。ICML计算生物学研讨会，2023年。使用图表来处理缺失的数据学习X. MA*，J。you*，D。ding*，M。Kochenderfer，J。Leskovec。神经，2020年。（*同等贡献）ngboost：概率预测的自然梯度提升T. Duan，A。Avati，D。Ding，S。Basu，A。Ng，A。Schuler。ICML，2020。通过电子健康记录数据D. Ding，C。Simpson，S。Pfohl，D。Kale，K。Jung，Jung，N。Shah，多任务学习在表型中的有效性。太平洋生物计算研讨会，2019年，聚光灯介绍。胸部X光片诊断的深度学习：Chexnext算法与执业放射学家P. Rajpurkar的回顾性比较，…，D。Ding，…，A。Ng。PLOS Medicine，2018年。由麻省理工学院技术评论和斯坦福新闻报道。学习总结放射学发现Y. Zhang，D。ding，T。Qian，C。Manning，C。Langlotz。关于健康文本挖掘和信息分析的国际研讨会，EMNLP，2018年，Spotlight演示文稿。经验
大型零件线+弧增材制造的新型路径规划策略概念：像素
摘要：针对线弧增材制造 (WAAM)，我们提出并实施了一种创新轨迹策略，该策略适用于不同的、更复杂的几何形状，而非单一解决方案。这种名为 Pixel 的策略可定义为一个复杂的多任务程序，用于执行优化的路径规划，其操作通过计算算法（启发式算法）进行，具有可访问的计算资源和可容忍的计算时间。模型层被分成方形网格，一组点系统地生成并分布在切片轮廓内，类似于屏幕上的像素，轨迹在此规划。Pixel 策略基于从旅行商问题 (TSP) 技术创建轨迹。与现有算法不同，Pixel 策略使用经过调整的贪婪随机自适应搜索程序 (GRASP) 元启发式算法，并由作者开发的四个并发轨迹规划启发式算法辅助。交互从随机初始解决方案（全局搜索）和后续迭代改进（局部搜索）提供连续轨迹。在所有循环之后，定义一条轨迹并用机器代码编写。实施计算评估以证明每种启发式方法对最终轨迹的影响。最终使用两种不同的不易打印的形状进行了实验评估，以证明所提策略的实际可行性。
阿尔茨海默氏病中值得信赖的人工智能
人工智能（AI）的摘要医学应用在为医疗专业人员和患者提供支持复杂任务时始终表现出色。尽管如此，如果为患者，医疗专业和监管机构提供了信任AI系统提供的结果的机制，则在涉及高级决定的敏感临床领域中使用这些应用可能会更加广泛。实现这一目标的关键问题是赋予具有值得信赖的AI（TAI）关键维度的AI系统，例如公平，透明度，鲁棒性或问责制，通常以广义和系统的方式在此上下文中不考虑它们。本文回顾了TAI领域的最新进展，包括TAI标准和准则。我们建议在TAI系统的设计，开发和部署中解决一些要求，并提出一种新型的机器学习管道，其中包含TAI要求作为嵌入式组件。此外，作为当前医学中当前AI系统如何考虑TAI观点的一个例子，该研究广泛回顾了近期的文献（2017- 2021年）对流行和高社会影响力疾病的AI系统：对阿尔茨海默氏病（AD）的诊断和进展检测。从AD域中最相关的AI系统进行了比较和讨论（例如机器学习，深度学习，合奏，时间序列和多模式多任务），从它们如何在设计中解决TAI的角度。强调了几个公开挑战，这可以被认为是证明AI系统在实际临床环境中罕见应用合理的主要原因之一。该研究提供了一个路线图来衡量AI系统的TAI状态并突出显示其局限性。此外，它提供了克服这些局限性并在医疗领域中构建基于医学信任的AI应用程序的主要准则。
机器学习是否可以正确预测用于肾脏疾病的激光碎石疗法的柔性输尿管镜检查结果？来自大型的内属学院中心的结果
背景和目标：医疗保健中机器学习（ML）的整合引起了人们的显着关注，因为它具有前所未有的增强患者护理和结果的机会。在这项研究中，我们根据术前特征培训了ML算法，以自动预测输尿管激光岩石疗法（URSL）的预后。方法：在7年期间，单个经验丰富的外科医生检索了用输尿管镜治疗的尿石病治疗的患者的数据。16个ML分类算法的算法经过培训，以研究术前特征和术后结局之间的相关性。评估的结果是无石的原发性（SFS）（SFS，定义为仅在内镜可视化和3 MO成像时仅存在<2 mm的石材碎片）和术后并发症。是根据预测合并和预测SF的最佳算法构建的合奏模型。然后，使用多任务神经网络研究了术后志术的同时预测，并使用可解释的人工智能（AI）来证明最佳模型的预测能力。关键发现和局限性：用于预测SF的集合ML模型的精度为93％，精度为87％。并发症主要与术前尿液培养（1.44）有关。逻辑回归表明，SFS受到总石负担的影响（0.34），术前支架的存在（0.106），术前尿液呈阳性（0.14）和石头位置（0.09）。可解释的AI结果强调了关键特征及其对输出的贡献。结论和临床意义：技术进步正在帮助泌尿科医生克服输尿管镜检查的经典限制，即石材尺寸和
chatgpt，大型语言模型和法律
1。See generally Alec Radford, Jeff Wu, Rewon Child, D. Luan, Dario Amodei & I. Sutskever, Language Models Are Unsupervised Multitask Learners (2019) (unpublished manuscript), https://d4mucfpksywv.cloudfront.net/better-language-models/language-model s.pdf [https://perma.cc/7tud-38j5]; Long Ouyang, Jeff Wu, Xu Jiang, Diogo Almeida, Carroll L. Wainwright, Pamela Mishkin, Chong Zhang, Sandhini Agarwal, Katarina Slama, Alex Ray, John Schulman, Jacob Hilton, Fraser Kelton, Luke Miller, Maddie Simens, Amanda Askell, Peter Welinder, Paul Christiano, Jan Leike &瑞安·洛（Ryan Lowe），培训语言模型遵循人类反馈的指示4，2022）（未出版的手稿），https://arxiv.org/pdf/2203.02155.pdf [https://perma.cc/myf8-28l9]。2。See Muhammad Usman Hadi , Qasem Al Tashi, Rizwan Qureshi, Abbas Shah, Amgad Muneer, Muhammad Irfan, Anas Zafar, Muhammad Bilal Shaikh, Naveed Akhtar, Jia Wu & Seyedali Mirjalili, Large Language Models: A Comprehensive Survey of Its Applications, Challenges, Limitations, and Future前景（2023年12月7日）（未发表的手稿），https：//www.semanticscholar.org/paper/large-language-models%3a-a-a-comprehensial--comphermiss--compherive--susporment-of-hadi-tashi/24de-tashi [https://perma.cc/fl y8-zd2p]。3。请参阅OpenAI，GPT-4技术报告（3月1，2024）（未发表的手稿），https://arxiv.org/abs/2303.08774 [https://perma.cc/m5vx-tjlt]。4。“理解”一词在引用中，因为不给这些AI系统化拟人化并不意义地暗示它们具有类似于人类的认知能力。5。6。L. R EV。L. R EV。相反，正如本文强调的那样，LLM AI系统通过统计近似来获得其智能观察结果。确实，他们通常能够产生非常准确和类似人类的反应，但目前，他们很可能不会以与人类认知理解相当或类似的方式“理解”人类语言。因此，在这种情况下，“理解”可以被认为是说这些模型产生的统计输出在鉴于输入的响应范围内，并且经常近似于一个类似位置的人，他们确实理解了认知水平上的输入，会产生响应。即使这种产生响应迅速且显着的人类输出的能力是显着的，但考虑到当前AI模型的工作方式，人们必须注意不要暗示类似人类的认知。OpenAi，介绍ChatGpt：对话的优化语言模型，o Pen AI：B日志（2022年11月30日），https：//openai.com/blog/chatgpt [https://perma.cc/8qwz-7nky]。Daniel Schwarcz和Jonathan H. Choi，《律师的AI工具：实用指南》，108 M Inn。h eadnotes 1，1（2023）;乔纳森·H·乔（Jonathan H.
加入我们的动态团队！ -1周期英尺 - 行政...
圣约瑟夫综合医院艾略特湖（Sjghel）是一个卓越中心，建立在建造和管理医院的圣约瑟夫姐妹的悠久历史和遗产上。Sjghel是一家55张床位的急诊医院，长期护理之家，有64张病床，成瘾和心理健康中心。这是Sault Ste之间的3.5小时走廊中最大的公司。玛丽和萨德伯里，安大略省；产科服务，重症监护，手术服务，专业诊所，成瘾治疗服务，CT扫描，透析服务以及住院/门诊糖尿病教育和护理。我们还提供最大的卫星肿瘤计划，每年有500多次访问。Sjghel正在寻求一个以细节为导向和有组织的行政助理来加入我们的动态SJGH团队。直接向质量，临床服务/首席护理主管（CNE）副总裁报告，理想的候选人将负责向投资组合提供行政和项目支持。职责包括管理时间表，协调会议和活动，处理信件和敏感信息。角色包括与组织内的多个部门联系，并协助完成各种行政和面向项目的任务。这个角色需要敏锐的关注细节，独立工作的能力，强大的沟通技巧以及多任务有效的能力。申请人应在一所获得认可的大学中至少拥有两（2）年的文凭或企业管理。至少有三（3）年的经验在高级管理层中担任行政支持角色，在医疗保健环境中是一项资产。请直接在Sjghel Careers网站上申请https://sjghel.ca/about/working-here/current-potitings/。发布将保持活跃，直到填写为止；但是，搜索委员会将开始筛选候选人2025年1月22日。我们有竞争性的薪水和假期，扩大健康和牙齿的利益以及通过HOOPP的养老金计划。
“胸怀大志，迈出小步，时刻关注……
风险投资家陈立武很感激已故的母亲在他成长过程中给了他空间去做他喜欢的事情。与他的四个哥哥姐姐不同，他没有被迫去上钢琴和小提琴课。“也许轮到我的时候她已经累了，但她对我的哥哥姐姐非常严格，而他们全都成为了出色的音乐家。一年后我就辍学了，去抓蜘蛛和打篮球，”这位现年 64 岁的老人笑着回忆道。他没有练习音阶和奏鸣曲，而是把精力投入到一项不寻常的爱好上：斗鱼。陈先生出生于马来西亚麻坡，他养了 150 条这种色彩鲜艳的鱼，每条鱼都有名字，放在一个瓶子里，并根据其战斗力进行精心排名。他将同样的科学奉献精神延伸到他收藏的 75 只蜘蛛上，他用蚊子精心喂养它们。这些看似古怪的童年爱好竟然出人意料地影响了他。早年经历让他懂得了纪律、组织和注重细节的重要性——这些品质后来成为他非凡职业生涯的基石。“我就是这样学会了多任务处理，并记住人名和公司名的。” 陈先生后来获得了南洋大学 (NU) 的物理学学位、麻省理工学院 (MIT) 的核工程硕士学位以及旧金山大学 (USF) 的工商管理硕士学位。今天，他已经成为风险投资 (VC) 和技术领域的杰出人物。 2001 年，福布斯杂志将这位企业领袖——现居旧金山的美国公民——评为亚洲风险投资的先驱。 除了是华登国际（一家在过去 30 年中管理着超过 50 亿美元（68 亿新元）承诺资本的投资公司）的创始人兼董事长之外，陈先生还因扭转美国技术和计算软件公司 Cadence Design Systems 的颓势而闻名。当他于 2009 年 1 月接任首席执行官时，该公司的营收约为 8.5 亿美元。 2021 年 12 月，当他辞去首席执行官一职，出任执行董事长时，该公司股价已上涨近 5,000%，
功能性近端脑空间图像重建...
均值最大熵 (MEM)4-6 和深度补偿 7 到加权最小范数 (WMN) 或 Tikhonov 正则化。根据我们的经验，由于正则化方法的性质，这些方法往往会高估假阳性率。8 先前的研究 9-11 建立了贝叶斯模型，结合皮质/头皮区域的先验信息、灵敏度归一化等，以消除头皮伪影、提高深度精度和空间分辨率以及进行多主体和多任务实验。然而，大脑功能区域的大脑解剖结构的先验空间信息从未在当前的 fNIRS 图像重建方法中得到适当使用。在本文中，我们描述了一种用于 fNIRS 图像重建的自适应融合稀疏重叠组套索 (a-FSOGL) 正则化方法。a-FSOGL 模型使用脑空间体素分组先验（例如来自基于图谱的感兴趣区域）来规范图像重建过程。为了更好地利用先验信息，我们开发了一个贝叶斯框架，通过将先验信息与适当的统计分布结合起来来解决该模型。该框架是基于先前对贝叶斯套索模型及其扩展的研究 12 – 16 建立的。我们的模型通过组合现有模型并涉及更多先验参数，将贝叶斯套索模型向前扩展了一步。在本文中，我们将首先简要回顾光学正向和逆模型的原理，然后推导出 a-FSOGL（Ba-FSOGL）的贝叶斯模型及其相关的统计属性，然后使用模拟 fNIRS 测量和实验数据演示该方法。本文的结构如下。理论部分（第 2 部分）概述了光学正向模型。在方法部分（第 3 和 4 部分），我们描述了 Ba-FSOGL 模型、模拟配置和实验数据收集。图像重建和统计推断的结果显示在第 4 部分中。 5，我们最后在第 6 节中讨论结果的发现和模型的局限性。在模拟研究中，我们重点关注前额最近邻双侧 fNIRS 探头的示例，并检查推断由基于图谱的布罗德曼区域 (BA) 分区定义的额叶和背外侧大脑区域变化的能力，然而，实验研究表明，这种方法可作为先验信息适用于任何大脑空间分区模型。
多感官人工智能基础
构建能够从多种感官输入（例如文本、语音、视频、现实世界的传感器、可穿戴设备和医疗数据）中学习的多感官人工智能系统有望对许多科学领域产生影响并带来实际好处，例如支持人类健康和福祉、实现多媒体内容处理以及增强现实世界的自主代理。然而，多模态研究进展的广度使得很难确定该领域的共同主题和悬而未决的问题。通过综合一系列理论框架和应用领域，本论文旨在推进多模态机器学习的基础。我们首先定义多模态问题中经常出现的三个关键原则：模态异质性、连接和交互[371]。以这些原则为基础，我们提出了多模态研究中六个核心挑战的分类：表示、对齐、推理、生成、转移和量化。我们将通过这种分类法介绍最新的技术成果，使研究人员能够了解不同方法之间的异同，并确定未来研究的开放问题。本论文的主要内容涵盖了我们在解决多模态学习中的两个关键问题方面的最新进展：多模态交互的机器学习基础，以及构建可推广到现实世界中许多模态和任务的多感官基础模型的实用方法。在第一部分，我们研究多模态交互的基础：模态如何结合起来为某项任务产生新信息的基本原理。我们提出了一个理论框架，形式化了模态如何相互作用从而为某项任务产生新信息，例如从口语单词和声音表达之间的不一致中识别出的讽刺 [372]。利用这个理论框架，我们提出了两个实用的估计量来量化现实世界数据集中的交互。量化多模态任务所需的交互类型，使研究人员能够决定收集哪种模态[376]，设计合适的方法来学习这些交互[374]，并分析他们的模型是否成功学习[375]。在第二部分中，我们研究了实用的多模态基础模型的设计，这些模型可以推广到许多模态和任务，这为将大型语言模型应用到现实世界的感知模态迈出了一步。我们首先介绍 M ULTI B ENCH，这是一个统一的大规模基准，涵盖了广泛的模态、任务和研究领域[367]。我们还将介绍跨模态注意[101,359]和多模态变换器[613]架构，它们现在是许多当今多模态基础模型的基础。在 M ULTI B ENCH 上扩展这些架构，可以创建跨各种任务的通用多模态多任务模型，我们与实践者进行了广泛合作，将这些模型应用于情感计算、心理健康和癌症预后等现实世界的影响。我们通过讨论未来的工作如何利用这些想法实现更通用、互动性更强、更安全的多模态人工智能来结束这篇论文。