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视觉问题的跨模式关系推理网络回答
视觉问题回答（VQA）是一项具有挑战性的任务，需要通过关系推理对图像和问题进行跨模式理解，从而导致正确答案。为了弥合这两种方式之间的语义差距，以前的作品着重于所有可能对的单词区域对齐，而无需更多地关注相应的单词和对象。同样处理所有对，而无需考虑关系一致性，这是模型的性能。在本文中，为了对齐关系对并整合VQA系统的解释性，我们提出了一个跨模式的关系构建网络（CRRN），以掩盖不一致的注意力图，并突出相应单词对的全部潜在比对。具体来说，我们提出了两个相关性掩码，用于模式间和模式内突出显示，从而推断出图像中句子或区域中越重要的单词。可以通过掩盖未对齐的关系来增强一致对的关注相互关系。然后，我们提出了两个新颖的损失L CMAM和L SMAM，并具有明确的超级视觉，以捕获视觉和语言之间的细粒度相互作用。我们进行了彻底的实验来证明有效性并实现了GQA基准的竞争性绩效，以达到61.74％。
ACE：人工智能辅助构建具有先决条件关系的教育知识图谱
知识图谱是组织信息的有效工具。在本文中，我们专注于一种特殊类型的知识图谱，即教育知识图谱（EKG），其中的先决条件关系形成了学生在学习过程中可以遵循的路径。EKG 提供了多种功能，包括对学习领域的全面视觉表示，并为学生提供了替代学习路径。手动构建 EKG 是一项耗时且劳动密集型的任务，需要领域专家评估每个概念对以确定先决条件关系。为了应对这一挑战，我们提出了一种结合机器学习技术和专家知识的方法。我们首先引入一种基于通过词嵌入捕获的语义参考的概念对先决条件评分机制。然后根据得分对概念对进行排序，并选择得分高的对进行专家评估，从而减少需要评估的总对数。向专家迭代地呈现一个概念对，并根据专家的标签在后台动态构建 EKG。随着图谱的发展，可以根据现有的先决条件推断出一些先决条件，从而进一步减少专家的任务。我们在 Web 应用程序中实现了我们的方法，允许专家与系统交互并创建自己的图谱。对真实基准数据集的评估表明，我们的 AI 辅助图谱构建方法可以形成准确的图谱，并显著减少专家在此过程中的工作量。在教育平台的数据集上进行的进一步实验表明，按照我们的方法确定的先决条件顺序学习概念对的学生总体成功率更高，这表明 EKG 可以改善教育中的学习成果。感兴趣的读者可以从我们的 Github 存储库 1 访问更多材料和数据集。
利用库珀对放大量子相位波动
值得注意的是，超导导线、电极和约瑟夫森结的复杂组件可以通过少量集体相位自由度简洁地描述，这些自由度的行为类似于势能中的量子粒子。几乎所有这些电路都在量子相位波动较小的区域运行——相关通量小于超导通量量子——尽管进入大波动区域将对计量和量子比特保护产生深远影响。困难来自于电路阻抗明显需要远远超过电阻量子。独立地，需要库珀对形成对才能隧穿的奇异电路元件已被开发出来以编码和拓扑保护量子信息。在这项工作中，我们证明配对库珀对会放大电路基态的相位波动。我们测量了仅对第一个跃迁能量的通量灵敏度的十倍抑制，这意味着真空相位波动增加了两倍，并表明基态在几个约瑟夫森阱上是非局域的。
RNA二级结构预测中实验证据的限制
化学和酶促探测作为RNA二级结构信息的实验来源的历史悠久。近年来，此类方案与高通量测序方法相连，以提供对整个转录组结构信息的访问（Kubote等，2015； Carlson等，2018）。尽管结构探测的有用性无可争议，但重要的是要记住，任何探测方法提供了一个编码RNA结构信息的信号，但远离直接测量或明确确定结构的信号。RNA结构的广泛经验证据已被整合到RNA二级结构预测的“标准模型”中。It de fi nes an RNA secondary structure as a collection of Watson-Crick and GU base pairs such that i) each base has at most one pairing partner, ii) base pairs do not cross, i.e., if ( i , j ) is a pair, then there is no pair ( k , l ) with i < k < j and l < i or l > j , and iii) every base pair spans at least three unpaired positions ( Lorenz et al., 2011 ）。这种类型的每种结构都与可以计算为其循环总和（其独特平面嵌入的一个方面）的能量相关联，该能量对应于堆叠的碱基对，发夹环，内部环和多支线环路。每个循环的能量贡献取决于其顺序，但独立于其外部环境。从序列依赖性环能贡献的综合表中（主要是）通过在小型，特定的设计RNA分子上进行的熔化实验（Andronescu等，2014）。（Turner and Mathews，2010年），它们用于确切的动态编程算法，这些算法预测了任意RNA序列的辅助结构的玻尔兹曼集合中的基态结构或基本配对概率。我们注意到随机上下文无语法（SCFG）在本质上使用相同的模型（Rivas等，2012），并且可以作为热力学方法的替代方法。通常，使用已知结构的学习方法进行参数化，例如，参见（Do等，2006）。出于当前贡献的目的，只有一个“通用”模型可以预测（合理的近似值）二级结构以任意RNA序列为输入。经验证据，例如，从探测实验中可以包括在普遍的结构预测方法中，作为与经验证据相矛盾或额外能量项（软约束）相矛盾的硬性约束结构，偏爱与其他结构更好地符合其他经验数据的结构，请参见，例如，请参见，例如（Lorenz等，
通过体内超成名的氨基酰基-TRNA合成酶的定向演变
抽象的遗传密码扩展（GCE）已通过实现非经典氨基酸（NCAA）的位点掺入到蛋白质中，已成为生物学的关键工具。GCE的中心是正交氨基酰基-TRNA合成酶（AARS）/tRNA对的开发，其中工程的AARS识别所选的NCAA并将其充电到解码空白密码子的TRNA（例如，琥珀终止密码子）。许多正交的AARS/tRNA对涵盖了广泛的NCAA，这是通过定向进化产生的，但是标准策略通过标准策略的新AARS/TRNA对的演变仍然是一个劳动密集型的过程，通常会产生AARS/TRNA对，并产生副最好的NCAA NCAA INCAA Incorpiesies。在这项研究中，我们提出了一种发展AARS的策略，该策略利用Orthorep来推动其在酵母中的连续超女。我们在8个独立的AARS进化运动中展示了我们的战略，从4个不同的AARS/tRNA父母开始，针对7个不同的NCAA。我们观察到了多种新型AARS的快速演变，能够将13个NCAA的整体范围纳入响应于琥珀色密码子的蛋白质中。一些进化的系统达到了琥珀色密码子指定的NCAA依赖性翻译的效率，可与酵母中有义务密码子指定的天然氨基酸翻译相当。此外，我们发现了一个令人惊讶的AAR，它演变为自我调节自己的表达，以更大程度地依赖NCAA进行翻译。这些发现证明了由Orthorep驱动的AARS进化平台支持GCE技术持续增长的潜力。
一种新型临床前二级药理学资源阐明了上市药物的靶点-药物不良反应关联
图 1. 安全药理学结果与基于文献的资源。A) SPD 的 AC50 值按 AC50 范围分布，其中高活性结果表示为 AC50 < 0.1 µM，非活性结果表示为 AC50 ≥ 10 µM。药物测定对与包含从生物医学文献中整理的结果的资源交叉引用：DrugCentral AC50 < 10 µM（蓝色）、ChEMBL AC50 < 10 µM（红色）、订阅资源 AC50 < 10 µM（黄色），或 ChEMBL 或订阅资源中单一浓度活性 > 50%（绿色）。资源按层次标记，即 DrugCentral 中报告的活性大多可在 ChEMBL 和其他资源中找到。B) 5106 个药物测定对的中位 ChEMBL 与 SPD AC50 值的定性比较；带有 AC50 限定符 '>'（AC50 大于测试的最大浓度）的 SPD 结果显示为 ≥ 10 µM；C）对 2700 个药物测定对的 ChEMBL 中值与 SPD AC50 值进行定量比较，其中 SPD AC50 限定符为 '='（即可测量活性）；Pearson R 2 = 0.48。