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在分子图中优化OOD检测
尽管分子表示学习最近取得了进展，但其有效性还是在近世界的假设上假定的，即训练和测试图来自相同的分布。开放世界测试数据集通常与分布（OOD）样本混合在一起，在该样本中，部署的模型将难以做出准确的预测。在药物筛查或设计中分子特性的误导性估计会导致湿lab资源的大量浪费并延迟发现新疗法的发现。传统检测方法需要对OOD检测和分布（ID）分类性能进行贸易，因为它们共享相同的表示模型。在这项工作中，我们建议通过采用基于辅助扩散模型的框架来解析OOD分子，该框架比较了输入分子和重建图之间的相似性。由于产生构建ID训练样品的产生偏见，OOD分子的相似性得分将要低得多以促进检测。尽管在概念上很简单，但将此香草框架扩展到实际检测应用程序仍然受到两个重大挑战的限制。首先，基于欧几里得距离的流行相似性指标无法考虑复杂的图形结构。第二，涉及迭代脱氧步骤的属性模型众所周知，尤其是在大量药物库上运行时。为了应对这些挑战，我们的研究先驱者是一种旋转型G raph r生态建构的方法，该方法被称为pgr-mood。具体来说，PGR-MOOD取决于三个创新：i）一个有效的指标，可根据离散的边缘和连续节点特征全面量化输入和重建分子的匹配程度； ii）构建
优化WaldenStr om中的BTK抑制作用...
布鲁顿酪氨酸激酶（BTK）抑制剂已成为Waldenstr€OM巨型球蛋白血症（WM）患者的护理标准，并且是FDA批准的治疗这些患者的唯一药物。由于越来越多的WM患者接受了美国和全球的BTK抑制剂治疗，因此必须通过选择更有可能从中受益的患者以及管理与这些药物相关的独特不良影响来优化这种疗法。在此，我们提出了一种基因组驱动的方法，可以选择具有WM的物质，他们更有可能对BTK抑制剂进行快速，深层和持久的反应，并提供用于管理不良影响的实用策略，包括BTK抑制剂降低，将其切换到其他BTK抑制BTK和BTK APY的其他BTK抑制剂。正在进行的临床试验正在评估单独和组合的共价BTK抑制剂以及BTK降解器，并取得了令人兴奋的结果，这使WM Bright and Hopeful the Horizon构成了BTK靶向疗法的地平线。
denso：用量子计算优化运输
这不仅仅是节省时间和精力 - 这些效率提高也可能会削减与所有这些出租车相关的碳排放。denso还正在寻找其他机会，以使城市运输更加环保。这包括可以减轻乘车共享服务的碳足迹的替代乘车共享模型，包括结合多个车辆类别的“多模式运输”系统。例如，前往流行目的地的骑手可能通过单个汽车将其带到班车或公共汽车，以节能和交通最小化的方式将它们集体运输到下一站。
支持和优化可再生能源的生命周期。
Airway Services 是一家全方位服务提供商，为公用事业规模的风能和电池存储项目提供按需技术人员配备、项目管理和运营以及维护。我们的团队由知识渊博、经验丰富的技术人员组成，致力于为不断发展的风能和电池存储行业提供最高标准的服务。凭借遍布北美和南太平洋的随时待命的技术和运营团队，Airway Services 能够熟练地为风能和电池存储项目特有的各种问题提供完整的服务和专家解决方案。
优化电镀工艺参数及Sn-...
由于封装设计的复杂性，镀层表面镀层厚度分布不均匀已成为电镀行业的一大挑战。在大多数情况下，根据所需的封装设计规范将镀层厚度均匀性控制在特定区域对于制造商来说是一项艰巨的任务，会导致高损失。镀层厚度均匀性与电镀工艺参数和阳极到阴极之间的电流通过密切相关。为了处理电流通过，控制阳极和阴极之间布置区域的屏蔽技术可能是一种有效的方法。因此，本文的目的是研究使用改进的机械屏蔽来改善锡镀层厚度均匀性的电镀工艺参数（电流和速度）。采用田口方法来缩小实验规模并同时优化工艺参数。结果，建立了新的参数，该参数提供理想的镀层厚度，变化较少，Cpk稳定。从所进行的实验工作表明，通过采用正确的物理电阻屏蔽孔径，能够选择性地改变或调节实施例中阳极和电镀表面之间的电场，从而控制整个电镀表面区域的电沉积速率。
优化惩教机构的监控系统
该项目由美国司法部司法项目办公室、国家司法研究所颁发的奖项编号 2015-R2-CX-K001 资助。本文表达的观点为作者观点，不代表美国司法部、城市研究所、其受托人或资助者的观点。资助者不能决定研究结果或城市专家的见解和建议。有关城市研究所资助原则的更多信息，请访问 urban.org/fundingprinciples。我们要感谢明尼苏达州惩教局、斯蒂尔沃特惩教所和穆斯湖惩教所的工作人员，他们在本研究中与研究人员合作发挥了重要作用。我们还要感谢斯蒂尔沃特惩教所副监狱长 Victor Wanchena 对本指南早期草稿提供的反馈。最后，我们感谢城市高级研究员 KiDeuk Kim 对本指南的审阅和反馈。
用于优化半导体的量子启发式人工智能模型
半导体技术的快速发展需要创新方法来提高器件的性能和效率。本文讨论了使用量子启发式人工智能模型作为优化半导体器件的先进解决方案。我们在真实数据集的帮助下创建和训练这些人工智能模型，以准确预测和改进不同半导体元件的重要性能参数。与传统的优化方法不同，量子启发式人工智能利用量子计算原理的力量更有效地探索复杂的参数空间，从而产生远远优越的优化结果。我们的实验进一步表明，此类模型在性能预测方面具有更高的准确性，并且将优化所需的时间和计算资源减少了几个数量级。所提出的方法可以通过集成真实数据来实现这一点，从而使整个方法实用且稳健。克服这些挑战将有助于半导体行业满足速度、尺寸和能源效率不断增长的需求。本文研究了量子启发式人工智能为下一代电子技术半导体设计和制造领域带来革命性的潜力。
优化黑色素瘤疫苗诱导免疫治疗的疗效
摘要 癌症治疗疫苗用于通过放大现有的免疫反应来增强患者自身的免疫系统。基于细菌的 emm55 疫苗与 PD1 检查点抑制剂一起在病灶内给药对 B16 黑色素瘤小鼠模型产生了强大的抗肿瘤作用。然而，设计联合疗法的最佳注射顺序和注射频率并非易事。在这里，我们开发了一个根据实验数据校准的耦合常微分方程模型，并使用网格自适应直接搜索法优化 emm55 疫苗和抗 PD1 联合治疗的治疗方案。该方法确定，早期连续疫苗注射与减少间隔时间的分布式抗 PD1 注射相结合可产生最佳的肿瘤尺寸减小效果。优化的方案导致单独疫苗治疗的肿瘤面积减少了两倍，联合治疗的肿瘤面积减少了四倍。我们的结果揭示了最佳治疗条件下的肿瘤亚群动态，为有效的治疗设计定义了路径。类似的计算框架可以应用于其他肿瘤和其他联合疗法，以在相当不受限制和廉价的环境中产生可通过实验检验的假设。1. 简介虽然免疫系统提供了抵御病毒或癌细胞等异物的第一道防线，但患者自身的激活 T 细胞很少能有效杀死大肿瘤。因此，需要其他方法来增强患者的免疫系统。其中一种方法是施用治疗性癌症疫苗，旨在通过诱导新的或放大现有的免疫反应来增强患者自身的免疫系统，从而消灭癌细胞 [1-4]。当这种疫苗被注射到肿瘤中时，它们会转染肿瘤