XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemputa
客户辅助的安全两方计算动态控制器
摘要 - 在本文中，我们建议使用SE-CRET共享方案为动态控制器提供安全的两方计算协议。所提出的协议实现了控制器计算到两个服务器的采购，而控制器参数，状态，输入和输出对服务器保持了秘密。与单个服务器设置中以前的加密控制不同，该建议的方法可以在无限制的时间范围内操作动态控制器，而无需控制器状态解密或输入重新加密。我们表明，通过提出的协议可以实现的控制绩效可以任意接近未加密控制器的控制性能。此外，提出了协议的系统理论和加密修改，以提高通信复杂性。通过基于PID和基于观察者的对照的数值示例来证明协议的可行性。
计算材料物理（E024122）
可观察的材料特性由各个长度尺度上的物理现象确定。在量子标尺上，核与电子之间的相互作用决定了化学键，这又导致材料的特定晶体结构，可压缩性或颜色。在微观范围内，材料特性取决于晶格缺陷的集体行为，例如空位，位错或晶界。数学方程式描述这些现象已有很长时间了。这些可以是微观尺度上的第一原理表达式（量子尺度），现象学或热力学表达式。由于有效的算法和更快的计算机，这些方程式可以有效地解决越来越多的情况。以这种方式，在进行实验之前，可以通过模拟来解释和/或预测材料的可观察性能。通过动手练习，您将在本课程中学习如何在一个或多个长度尺度上计算固体的不同特性。案例研究将概述用于材料科学家的计算工具，并凝结物理学家在原子层及以上可以理解材料，甚至可以设计它们。
FEMA：大型样品全脑成像数据的快速有效的混合效应算法
。cc-by 4.0国际许可（未经Peer Review尚未获得认证）是作者/资助者，他已授予Biorxiv的许可证，以永久显示预印本。它是制作
青少年和年轻人的皮质回旋和睡眠之间的关联
抽象序列特异性的DNA结合蛋白（DBP）在生物学和生物技术中起关键作用，并且对具有基因组编辑和其他应用的新特异性的DBP的工程引起了极大的兴趣。尽管使用选择方法对自然发生的DBP进行重新编程，但识别任意目标位点的新DBP的计算设计仍然是一个杰出的挑战。我们描述了一种用于设计小型DBP的计算方法，该方法通过与主要凹槽中的碱基相互作用识别特定目标序列，并将这种方法与实验筛选结合使用，以生成5个不同DNA靶标的粘合剂。这些粘合剂表现出特异性，与目标DNA序列的计算模型紧密匹配，在多达6个基础位置和低至30 - 100 nm的亲和力下。设计的DBP-TARGET站点复合物的晶体结构与设计模型密切一致，突出了设计方法的准确性。设计的DBP在大肠杆菌和哺乳动物细胞中的功能都抑制和激活相邻基因的转录。我们的方法是迈向通往小型途径的重要步骤，因此很容易用于基因调节和编辑的可交付序列特异性DBP。
关于手语姿态高级计算技术的调查
摘要： - 手语动作的解释对于改善聋人和听力障碍者的交流可访问性至关重要。本研究提出了一个全面的计算框架，用于特征提取和长期记忆（LSTM）网络，以捕获跨手势序列的时间动态。CNN体系结构用于评估视觉输入，成功地识别和分类了对正确手势解释至关重要的手动形状，面部表情和身体姿势。通过添加LSTM，我们的方法有效地复制了手语的顺序性质，从而识别了先前运动影响的连续手势。我们使用众多创新策略来处理手语检测问题，例如签名样式，周围噪声以及实时处理的需求。多模式数据融合包含视觉，上下文和语言信息，以提高模型鲁棒性。旋转，缩放和时间变化被用作数据增强程序，以增加训练数据集并提高各种签名设置的模型适用性。混合CNN-LSTM体系结构通过超级参数调整，辍学正则化和批准化来增强，以减少过度拟合，同时保持出色。
利用 RNA 测序数据分析，构建阿尔茨海默病药物再利用和 microRNA 识别流程
引言：阿尔茨海默病 (AD) 是一种进行性神经退行性疾病，全球至少有 2700 万人受其影响。这种疾病不仅严重影响患者及其家人的生活，还给社会带来沉重的经济负担。目前尚无明确的疾病改良疗法，各种疗法已被开发用于控制 AD 的症状。药物再利用是一种有价值的替代方法，可以发现已获批或正在研究的药物在其原有适应症之外的新用途。RNA 测序 (RNA-seq) 是发现疾病异质性基因表达的一种实用方法。因此，我们的研究应用了一种计算药物再利用流程，基于从 RNA-seq 数据中提取的 AD 差异基因表达特征来探索候选药物。方法与材料：从 GEO 数据库 (https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/) 获取了 10 例对照和 8 例 AD 死后人类海马脑组织（登录号为 GSE173955）的表达谱。使用 GEO2R 识别 AD 与正常组织之间的差异表达基因 (DEG)。接下来，使用 LINCS 数据库识别 AD 疾病的潜在候选药物。然后，通过大量文献综述和药物研究，筛选出排名靠前的 FDA 批准药物。反过来，将 DEG 导入 STRING 数据库，以识别蛋白质之间的相互作用关联。之后，选择所有显著性综合评分为 0.7 的相互作用进行进一步分析。选择连接度最高的合适基因作为枢纽基因。靶标扫描数据库是一个专门收集 microRNA-mRNA 靶向关系的数据库。这些数据库用于获取枢纽基因相关的 miRNA。结果：本研究鉴定出 1,878 个 |log2FC| ≥ 1 且 p 值 ≤ 0.05 的基因为 DEG：909 个基因上调，969 个基因下调。能够逆转 AD 表达模式的显著改变的药物谱包括奥沙利德、莫米洛替尼和恩扎妥林。此外，S100A8 已被确定为 Cytoscape 中最突出的枢纽基因之一，在 AD 的背景下它可以被 miR-98-5p 抑制。结论和讨论：在本研究中，我们提出了几种潜在的可重新利用的候选药物，莫沙必利、莫米洛替尼和恩扎斯塔林，以及 miR-9-5p，用于治疗 AD 进展。莫沙必利目前用于治疗 2 型糖尿病、功能性消化不良、功能性便秘和上腹痛综合征。莫米洛替尼是一种 Janus 激酶 1 和 2 抑制剂，用于治疗骨髓纤维化。恩扎斯塔林已用于治疗复发性多形性胶质母细胞瘤。我们的研究结果可能指导针对不同疾病进展阶段的进一步重新利用研究。此外，我们报告 S100A8 充当炎症介质，其水平随着大脑年龄的增长而增加。MiR-98-5p 有可能抑制 AD 中的 S100A8 表达。
自我划分改善了表格数据插补的扩散模型
出于多种原因，例如数据收集中的人错误或隐私注意事项，不完整的表格数据集在许多应用中无处不在。 人们会期望这样一种自然解决方案是利用强大的生成模型，例如扩散模型，这些模型在图像和连续域中表现出巨大的潜力。 但是，香草扩散模型通常对初始化的噪声表现出敏感性。 这与表格域固有的自然偏差有关，对扩散模型构成了挑战，从而影响了这些模型的鲁棒性，以进行数据插补。 在这项工作中，我们提出了一个高级扩散模型，名为S Elf Subsuped Impation d iffusion M Odel（简短的SIMPDM），专门针对表格数据插图任务量身定制。 为了减轻对噪声的敏感性，我们引入了一种自我监督的对准机制，旨在使模型正常，以确保同意和稳定的插定预测。 此外，我们在SIMPDM中引入了一个精心设计的状态依赖性数据增强策略，从而在处理有限的数据时增强了扩散模型的鲁棒性。 广泛的实验表明，在各种情况下，SIMPDM匹配或优于最先进的插补方法。不完整的表格数据集在许多应用中无处不在。人们会期望这样一种自然解决方案是利用强大的生成模型，例如扩散模型，这些模型在图像和连续域中表现出巨大的潜力。但是，香草扩散模型通常对初始化的噪声表现出敏感性。这与表格域固有的自然偏差有关，对扩散模型构成了挑战，从而影响了这些模型的鲁棒性，以进行数据插补。在这项工作中，我们提出了一个高级扩散模型，名为S Elf Subsuped Impation d iffusion M Odel（简短的SIMPDM），专门针对表格数据插图任务量身定制。为了减轻对噪声的敏感性，我们引入了一种自我监督的对准机制，旨在使模型正常，以确保同意和稳定的插定预测。此外，我们在SIMPDM中引入了一个精心设计的状态依赖性数据增强策略，从而在处理有限的数据时增强了扩散模型的鲁棒性。广泛的实验表明，在各种情况下，SIMPDM匹配或优于最先进的插补方法。
对癌症治疗的体内胞质蛋白递送的计算研究
摘要：使用治疗蛋白特异性阻断或降解胞质靶标的能力将带来巨大的治疗机会。在过去的几年中，在组织靶向，胞质递送和催化靶向灭活靶标方面已经取得了进展，从而将这一目标置于范围内。在这里，我们开发了一种数学模型，专门用于评估胞质蛋白传递方法，涉及从系统给药到易位到细胞质和目标参与的所有步骤。着眼于固体癌组织，我们利用该模型来研究微血管轴承能力，受体及性，靶向受体的细胞密度以及活性（阻断/降解）对治疗势的影响。我们的分析为蛋白质设计的合理选择提供了指导，以增强活性，并强调对受体密度以及受体内在化率的函数调整受体的重要性。此外，我们还提供了有关酶促货物如何以非常低的催化速率增强治疗活性的分布，程度和持续时间的定量见解。我们的结果表明，通过当前的蛋白质工程方法，蛋白质递送蛋白质以获得治疗作用的目的是可以触及的。