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人工智能 2050：预测、挑战和创新
道德和法律问题：人工智能的兴起带来了重大的道德和法律挑战。最紧迫的问题之一是人工智能算法可能存在偏见，这可能会延续甚至加剧现有的社会不平等。例如，在招聘、执法或贷款中使用的有偏见的人工智能系统可能会导致基于种族、性别或社会经济地位的不公平结果。另一个道德问题是人工智能可能会侵蚀隐私，因为人工智能系统越来越多地收集和分析大量个人数据。从法律上讲，人工智能发展的快速步伐超过了监管框架的建立，导致对责任、问责制和个人权利保护的不确定性。有关人工智能生成内容的知识产权和自主系统的法律地位的问题也仍未解决。
使用深度学习预测辅助脑电图注释
机器学习技术（例如深度学习）已越来越多地用于辅助 EEG 注释，通过自动化伪影识别、睡眠分期和癫痫发作检测。由于缺乏自动化，注释过程容易产生偏差，即使对于经过训练的注释者也是如此。另一方面，完全自动化的过程不为用户提供检查模型输出和重新评估潜在错误预测的机会。作为应对这些挑战的第一步，我们开发了 Robin's Viewer (RV)，这是一个基于 Python 的 EEG 查看器，用于注释时间序列 EEG 数据。RV 与现有 EEG 查看器的主要区别在于，它可以可视化经过训练以识别 EEG 数据中的模式的深度学习模型的输出预测。RV 是在绘图库 Plotly、应用程序构建框架 Dash 和流行的 M/EEG 分析工具箱 MNE 的基础上开发的。它是一个开源、独立于平台的交互式 Web 应用程序，支持常见的 EEG 文件格式，便于与其他 EEG 工具箱轻松集成。RV 包括其他 EEG 查看器的常见功能，例如视图滑块、用于标记坏通道和瞬态伪影的工具以及可自定义的预处理。总而言之，RV 是一个 EEG 查看器，它结合了深度学习模型的预测能力以及科学家和临床医生的知识，以优化 EEG 注释。通过训练新的深度学习模型，RV 可以开发用于检测伪影以外的临床模式，例如睡眠阶段和 EEG 异常。
厄尔尼诺-南方涛动 (ENSO)：近期演变、现状及预测
地下温度异常在 2023 年 2 月中旬之前为负值。地下异常在 2 月变为正值，并在 2023 年 4 月中旬之前增加，然后趋于平稳。从 2023 年 5 月下旬到 6 月中旬，异常值增加。自 2023 年 6 月中旬以来，异常值略有下降，但仍为正值。
栅极氧化物寿命预测与电荷到寿命预测的比较......
摘要 — 商用碳化硅 (SiC) 功率金属氧化物半导体场效应晶体管 (MOSFET) 的栅极氧化物可靠性对其应用至关重要。恒压时间相关电介质击穿 (TDDB) 测量通常用于评估正常运行下 SiC 功率 MOSFET 的电介质故障时间。最近提出了一种基于氧化物隧穿电流行为的电荷击穿方法来预测电介质故障时间。该方法耗时较少，但要求器件的氧化物漏电流行为遵循通用包络线。这项工作比较了电荷击穿方法和恒压 TDDB 方法对商用 1.2 kV SiC MOSFET 的预测故障时间。结果表明，在低氧化场 (E ox < 9 MV / cm ) 下应用的恒压 TDDB 方法对器件寿命的预测最为保守。
与链球菌感染和肠道菌群组成相关的小儿自身免疫性神经精神疾病：我们知道什么？
免疫系统可以识别并杀死恶性细胞。抗癌免疫机制被实现为多尺度，非线性细胞和分子过程。许多因素决定了免疫系统肿瘤相互作用的结果，包括癌症相关抗原，免疫细胞和宿主生物。在这种复杂性和非线性动力学的背景下，深度数据驱动的理论和数学建模可以提高我们对控制这些过程的机制，定义可靠的生物标志物的理解，并有可能提高免疫和联合疗法的能力。在这里，我们审查并总结了对研究主题的贡献“ Oncoimmunology中的数学建模和计算预测。” Metzcar等人的评论。讨论了一种机械学习方法的概述，该方法将机械数学建模与数据驱动的机器学习结合在一起。作者回顾了这种方法的观点，并讨论了机械学习如何推动数学肿瘤学。提供了四类的机械学习（顺序，平行，外在，内在），其中包括来自肿瘤学研究的示例，例如纵向肿瘤反应预测和事件时间分析。
未来的仓库：2025年至2050年的预测
在2020年代，规划许可耗时，生产率和问责制水平较差。，但将来，以适当的政府承诺，将建立在以前指定的“绿化腰带”的土地上，并通过迅速有效的许可系统通过共识解锁。当局将始终有政治限制，尤其是对于诸如房屋建设之类的竞争土地使用。未来的仓库将不得不提供缓解，包括出色的交通控制措施，复杂的美化环境和负责任的生物多样性方法，以重新野生和蜂巢是常见的景象。开发人员将竞争展示他们对当地社区的承诺，投资共享的体育和休闲设施，资助公园和图书馆，以赢得在需求最高的地方建造的权利。
使用自我解释的药物靶标预测......
识别缺失的药物靶标对于治疗的开发和药物副作用的分子阐明至关重要。通过利用药物和蛋白质靶标的分子、生物学或药理学特征可以预测药物靶标。然而，开发用于预测药物靶标的综合且可解释的机器学习模型仍然是一项具有挑战性的任务。我们提出了 Inception，这是一种用于预测药物靶标的综合且可解释的矩阵完成模型。Inception 是一个自我表达模型，它学习两个相似性矩阵：一个用于药物，另一个用于蛋白质靶标。这些学习到的相似性矩阵是我们模型可解释性的关键：它们可以解释如何用化学、生物学和药理学相似性的线性组合来解释预测的药物-靶标相互作用。我们开发了一种具有有效闭式解的新型目标函数。为了证明 Inception 在恢复缺失的药物-靶标相互作用 (DTI) 方面的能力，我们进行了交叉验证实验，严格控制数据不平衡、药物之间的化学相似性和靶标之间的序列相似性。我们还使用模拟前瞻性方法评估了模型的性能。使用 DrugBank 数据库 2011 年快照中的 DTI 训练我们的模型后，我们测试是否可以预测 DrugBank 2020 年快照中的 DTI。在所有情况下，Inception 的表现都优于两种最先进的药物靶标预测模型。这表明 Inception 可用于预测缺失的药物靶标相互作用，同时提供可解释的预测。
目标活动预测可以改进 CRISPR-...
利用 Cas9 的催化失活突变体（称为 dCas9）阻断细菌基因表达的能力正迅速成为一种标准方法，用于探测基因功能、进行高通量筛选和设计细胞以达到预期目的。然而，我们仍然缺乏对决定 dCas9 靶向活性的设计规则的良好理解。利用高通量筛选数据，我们建立了一个模型，根据靶序列预测 dCas9 阻断 RNA 聚合酶的能力，并在独立生成的数据集上验证其性能。我们进一步为大肠杆菌 MG1655 EcoWG1 设计了一个新型的全基因组向导 RNA 文库，使用我们的模型选择具有高活性的向导，同时避免可能有毒或具有脱靶效应的向导。在富集培养基中生长期间使用 EcoWG1 库进行的筛选比之前发布的筛选有所改进，表明仅使用少量精心设计的指南即可获得非常好的性能。能够设计有效的小型库将有助于使 CRISPRi 筛选更容易执行且更具成本效益。我们的模型和材料可通过 crispr.pasteur.fr 和 Addgene 向社区提供。
目标活动预测可以改进 CRISPR–...
利用 Cas9 的催化失活突变体（称为 dCas9）阻断细菌基因表达的能力正迅速成为一种标准方法，用于探测基因功能、进行高通量筛选和设计细胞以达到预期目的。然而，我们仍然缺乏对决定 dCas9 靶向活性的设计规则的良好理解。利用高通量筛选数据，我们建立了一个模型，根据靶序列预测 dCas9 阻断 RNA 聚合酶的能力，并在独立生成的数据集上验证其性能。我们进一步为大肠杆菌 MG1655 EcoWG1 设计了一个新型的全基因组向导 RNA 文库，使用我们的模型选择具有高活性的向导，同时避免可能有毒或具有脱靶效应的向导。在富集培养基中生长期间使用 EcoWG1 库进行的筛选比之前发布的筛选有所改进，表明仅使用少量精心设计的指南即可获得非常好的性能。能够设计有效的小型库将有助于使 CRISPRi 筛选更容易执行且更具成本效益。我们的模型和材料可通过 crispr.pasteur.fr 和 Addgene 向社区提供。
有障碍物和无障碍物的蒙面运动的预测
预测未来对于像智人这样的生物来说至关重要，他们生活在一个动态且不断变化的世界中。先前的研究已经证实，有意识的刺激可以导致无意识的预测。在这里，我们检查掩蔽刺激是否也能引起这样的预测。我们使用有障碍物和无障碍物的掩蔽运动来检查掩蔽刺激的预测。在六个实验中，使用连续闪光抑制 (CFS) 掩盖了一个移动物体。物体消失几百毫秒后，有意识的探测器出现在与掩蔽刺激一致或不一致的位置。在实验 1-3 中，运动是线性的，反应时间 (RT) 表明基于运动方向和速度的预测。在实验 4 中，被遮蔽的移动物体与障碍物相撞，然后消失。在这种情况下，预测应该反映偏转，而且反应时间确实揭示了对偏转路线的预测。在实验 5 和 6 中，我们介绍了一种在连续闪光抑制 (CFS) 期间使用眼动追踪的创新方法，并以眼球运动的形式报告了被遮蔽刺激引起的预测的生理证据。因此，我们得出结论，人类可以使用动态遮蔽刺激来产生对未来的主动预测，并使用这些预测来指导行为。我们还根据当前关于遮蔽呈现、潜意识感知和意识测量方法之间关系的科学讨论，讨论了这些发现的可能解释。