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IPSC衍生的视网膜色素上皮...
1美国FDA，2023年8月。建议可接受的亚硝基药物药物相关杂质的摄入量限制（NDSRIS）https://www.fda.gov/media/170794/下载2欧洲药品局（EMA），2024年1月。对营销授权持有人/申请人的提问和答案是关于人类药用产品中硝基胺杂质的第726/2004条第5条第3款（EC）第5条第3款的意见。EMA/409815/2020 REV20。https://www.ema.europa.eu/en/documents/referral/referral/nitrosamines-emea-h-a53-1490-questions-questions-questions-questions-markwers-marketing-marketing--authorisation-markaret-holders--holders-holders-holders-holders-holders-holders-holders-holders-holders-holders--plicant-chmp-plicant-chmp-chmpopopiminiion-条款-53-ECEC-NO-726/2004-硝基胺 - 含量 - 含量 - 烟 - 中间人 - products_en.en.pdf 3欧洲药品局（EMA），2019年，2019年。评估报告：根据指令2001/83/EC的第31条的转诊：包含四唑组的血管紧张素-II受体拮抗剂（Sartans）。EMA/217823/2019。https://www.ema.europa.eu/en/documents/variation-report-report/angiotensin-ii-ii-ii-receptor-antagonists-sartans-sartans-article-31- referral-crefral-chmp-chmp-shmp-sassessment-report_en.pdf 4 swissmedic，2019年。潜在的亚硝基胺污染：请求进行风险评估。https://www.swissmedic.ch/swissmedic/en/home/news/mitteilungen/aufforderung-zlinhaberinnen-ham.htm l。
SPVec: A Word2vec-Inspired Feature Representation Method for Drug-Target Interaction Prediction
Drug discovery is an academical and commercial process of global importance. Accurate identification of drug-target interactions (DTIs) can significantly facilitate the drug discovery process. Compared to the costly, labor-intensive and time-consuming experimental methods, machine learning (ML) plays an ever-increasingly important role in effective, efficient and high-throughput identification of DTIs. However, upstream feature extraction methods require tremendous human resources and expert insights, which limits the application of ML approaches. Inspired by the unsupervised representation learning methods like Word2vec, we here proposed SPVec, a novel way to automatically represent raw data such as SMILES strings and protein sequences into continuous, information-rich and lower-dimensional vectors, so as to avoid the sparseness and bit collisions from the cumbersomely manually extracted features. Visualization of SPVec nicely illustrated that the similar compounds or proteins occupy similar vector space, which indicated that SPVec not only encodes compound substructures or protein sequences efficiently, but also implicitly reveals some important biophysical and biochemical patterns. Compared with manually-designed features like MACCS fingerprints and amino acid composition (AAC), SPVec showed better performance with several state-of-art machine learning classifiers such as Gradient Boosting Decision Tree, Random Forest and Deep Neural Network on BindingDB. The performance and robustness of SPVec were also confirmed on independent test sets obtained from DrugBank database. Also, based on the whole DrugBank dataset, we predicted the possibilities of all unlabeled DTIs, where two of the top five predicted novel DTIs were supported by external evidences. These results indicated that SPVec can provide an effective and efficient way to discover reliable DTIs, which would be beneficial for drug reprofiling.
基于人工智能的癌症相关预测...
在全球范围内，癌症是导致死亡的最常见原因之一，尤其是在 70 岁以下的人群中 [1]。随着癌症负担在全球范围内迅速增加，利用预测工具协助决策并鼓励个性化治疗计划逐渐成为癌症诊断和管理中的重中之重。值得注意的是，与不使用这些模型的临床场景相比，许多在人工智能 (AI) 算法后端构建的工具已被证明可以提高风险预测的预测准确性和临床影响 [2]。然而，医疗人工智能潜力的实现主要在高收入和资源驱动的中心进行评估。预计在资源匮乏和缺乏经验丰富的临床医生和专家的农村环境中应用基于肿瘤人工智能的预测工具的影响和效率将得到更好的实现。
泰国的3个月气候预测
通常2月，本月是在从冬季到夏天的过渡期。换句话说，泰国盛行的高压空气质量区域将开始削弱。仍然，泰国的常见天气仍然与早晨的雾气保持凉爽，而北部和东北部的雾气仍然在某些地区（大部分是在本月的一半）处冷至非常寒冷。之后，温度升高是由于盛行的热风替换了东北季风。因此，自本月中旬以来，夏天开始出现。此外，泰国南部的降雨将少于过去一个月，尤其是在东海岸。
可靠性预测报告 - 研华
可靠性零件数量故障率数据系统：Airborne Direct 串行/以太网第 1 页组装：Airborne Direct 串行顶级组装零件清单：18D3704-01 环境：地面，移动 (GM) -------------------------------------------------------------------------------------------------- | | | | | 故障率，单位：| | | | | | | 每百万小时零件数 | | 描述/ | 规格/ | 数量 | 质量 |-------------------------| | 通用零件类型 | 质量水平 | | 因素 | | | | | | | (Pi Q) | 通用 | 总计 | | | | | | | | | |=========================|================|================|================|==============|=============|集成电路/ | 商用 | 1 | 1.00 | 0.04500 | 0.04500 | | MOS，数字 | II | | | | | | 101-1000 门 | | | | | | | | | | | | | | 集成电路/|商业 | 2 | 1.00 | 0.03900 | 0.07800 | | MOS，线性 | II | | | | | | | 1-100 晶体管 | | | | | | | | | | | | | | | | 集成电路/|商业 | 1 | 1.00 | 0.11000 | 0.11000 | | MOS，线性 | II | | | | | | 301-1K 晶体管 | | | | | | | | | | | | | | | | 集成电路/|商业 | 1 | 1.00 | 0.03500 | 0.03500 | | MOS，PLA | II | | | | | | 1-16K 门 | | | | | | | | | | | | | | 二极管/ | 商用 | 1 | 1.00 | 0.04000 | 0.04000 | | 瞬态抑制器| II | | | | | | | 压敏电阻 | | | | | | | | | | | | | | | 光电/ | 商用 | 3 | 1.00 | 0.31000 | 0.93000 | | 光隔离器 | II | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | 电阻器/RM | 商用 | 29 | 1.00 | 0.07000 | 2.03000 | | 固定 F
天气预测的AI愿望
新的人工智能（AI）方法使用数据，而不是代表大气进化的方程式来创建天气预测。在过去几年中，最初在私营部门内开发的AI天气预测模型表现出了巨大的希望，匹配或超过传统物理模型的预测能力。使用现代神经网络体系结构的深度学习方法显示，与当前基于物理的模型相比，在局部规模越来越高的效率和功效提高。改进包括将处理时间减少到小时（为期10天的预测）；旋风和飓风的高质量轨道；改进了对大气河等具有挑战性预测的表征和预测；较低的预测错误率；并改善了现象的预测，例如强烈的中纬度气旋，极端降水，山洪泛滥，冬季天气和热浪。使用AI驱动的模型降低成本和快速测试，为加速创新并将这项有希望的研究转变为运营天气预测工作流程提供了机会。
随机性，交换性和保形预测
随机性的功能理论是在Vovk [2020]中以非算力的随机性理论的名义提出的。Ran-Domness的算法理论是由Kolmogorov于1960年代启动的[Kolmogorov，1968年]，并已在许多论文和书籍中开发（例如，参见Shen等人。2017）。它一直是直觉的强大来源，但其弱点是对特定通用部分可计算函数的选择的依赖性，这导致其数学结果中存在未指定的加性（有时是乘法）常数。Kolmogorov [1965，Sect。 3] speculated that for natural universal partial computable functions the additive constants will be in hun- dreds rather than in tens of thousands of bits, but this accuracy is very far from being sufficient in machine-learning and statistical applications (an addi- tive constant of 100 in the definition of Kolmogorov complexity leads to the astronomical multiplicative constant of 2 100 in the corresponding p-value). 与VOVK [2020]中提出的未指定常数打交道的方式是表达有关随机性算法作为各种函数类之间关系的算法。 它将在教派中引入。 2。 在本文中，我们将这种方法称为随机性的功能理论。 虽然它在直观的简单性方面失去了一定的损失，但它越来越接近实用的机器学习和统计数据。 读者将不会假设对随机性算法理论的形式知识。 在本文中，我们有兴趣将随机性的功能理论应用于预测。 3。Kolmogorov [1965，Sect。3] speculated that for natural universal partial computable functions the additive constants will be in hun- dreds rather than in tens of thousands of bits, but this accuracy is very far from being sufficient in machine-learning and statistical applications (an addi- tive constant of 100 in the definition of Kolmogorov complexity leads to the astronomical multiplicative constant of 2 100 in the corresponding p-value).与VOVK [2020]中提出的未指定常数打交道的方式是表达有关随机性算法作为各种函数类之间关系的算法。它将在教派中引入。2。在本文中，我们将这种方法称为随机性的功能理论。虽然它在直观的简单性方面失去了一定的损失，但它越来越接近实用的机器学习和统计数据。读者将不会假设对随机性算法理论的形式知识。在本文中，我们有兴趣将随机性的功能理论应用于预测。3。机器学习中最标准的假设是随机性：我们假设观察值是以IID方式生成的（独立且分布相同）。先验弱的假设是交换性的假设，尽管对于无限的数据序列而言，随机性和交换性证明与著名的de Finetti代表定理本质上是等效的。对于有限序列，差异是重要的，这将是我们教派的主题。我们开始讨论在教派中预测的随机性功能理论的应用。2。在其中介绍了置信度预言的概念（稍微修改和推广Vovk等人的术语。2022，Sect。2.1.6）。然后，我们根据三个二分法确定八种置信预测因素：
