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基于人工智能的 COVID-19 检测药物发现技术 ■ 120
药物发现是寻找治疗新疾病的药物的过程。它涉及靶标识别、靶标验证、先导化合物识别和先导化合物优化。识别对疾病有特定功能的蛋白质称为靶标识别。根据发明人的思维过程验证靶标称为靶标验证。针对靶标蛋白识别最佳化合物的过程称为先导化合物识别。先导化合物优化是确保化合物具有与药物相关的特性的过程。发明人必须确保所识别化合物的生物利用度、特异性和毒性。用动物测试化合物以检查化合物反应的过程称为临床前测试。图 1 解释了药物发现和开发时间表。
Tri-VAE：用于脑肿瘤 MRI 无监督异常检测的三重变分自动编码器
由于带注释的样本稀缺，病理性脑损伤在图像数据中的复杂表现对监督检测方法提出了挑战。为了克服这个困难，我们将重点转移到无监督异常检测。在这项工作中，我们专门使用健康数据训练所提出的模型，以识别测试期间未见的异常。这项研究需要调查基于三元组的变分自动编码器，以同时学习健康脑数据的分布和去噪能力。重要的是，我们纠正了先前基于投影的方法中固有的一个误解，该误解依赖于这样的假设：图像内的健康区域在重建输出中将保持不变。这无意中暗示了病变图像和无病变图像在潜在空间表示上存在相当大的相似性。然而，这种假设可能并不成立，特别是由于病变区域强度对投影过程的潜在重大影响，特别是对于具有单一信息瓶颈的自动编码器。为了克服这个限制，我们将度量学习与潜在采样分离。这种方法确保病变和无病变输入图像都投影到相同的分布中，特别是无病变投影。此外，我们引入了一个语义引导的门控交叉跳过模块来增强空间细节检索，同时抑制异常，利用解码器更深层中存在的健壮健康大脑表示语义。我们还发现，将结构相似性指数测量作为额外的训练目标可以增强所提模型的异常检测能力。
验证验证 - pcr--gay-for-for-for-tection-and-...
摘要：枯萎综合征（WS）是一种严重的影响鲍鱼haliotis spp。的疾病，是由细胞内人力体类似生物体（WS -RLO）感染引起的。疾病的诊断通常依赖于组织学检查和分子方法的组合（原位杂交，标准PCR和序列分析）。但是，这些技术仅提供对细菌负荷的半定量评估。我们创建了一个实时定量PCR（QPCR）测定法，以根据16S rDNA基因拷贝数识别和枚举鲍鱼组织，粪便和海水样品中WS-RLO的细菌载荷。旨在检测WS-RLO DNA的QPCR分析是根据世界动物健康组织设定的标准验证的。从纯化的质粒稀释液中得出的标准曲线是在7个浓度对数中线性的，效率为90.2％至97.4％。每个反应的检测极限为3个基因拷贝。诊断灵敏度为100％，特异性为99.8％。QPCR分析是巨大的，其高度可重复性和可重现性证明了这一点。这项研究首次表明可以在鲍鱼组织，粪便和海水样品中检测和定量WS-RLO DNA。在各种材料中检测和量化RLO基因拷贝拷贝的能力将使我们能够更好地了解养殖和自然环境中的传输动力学。
标题转移学习基于小儿EEGS多个渠道的癫痫发作检测
摘要 - 癫痫是一种常见的神经系统疾病，其特征是在全球范围内影响多达7,000万人的癫痫发作。在生命的头十年中，每150名儿童中大约有一个被诊断出患有癫痫病。脑电图是诊断癫痫发作和其他脑部疾病的重要工具。但是，脑电图的专家视觉分析很耗时。除了减少专家注释时间外，自动癫痫发作检测方法是帮助专家分析脑电图的强大工具。对小儿脑电图中癫痫发作的自动检测的研究已被提出。深度学习算法通常用于小儿癫痫发作检测方法；但是，它们在计算上很昂贵，并且需要很长时间才能开发。可以使用转移学习来解决此问题。在这项研究中，我们在小儿EEG的多个通道上开发了一种基于转移学习的癫痫发作检测方法。公开可用的CHB-MIT EEG数据集用于构建我们的方法。数据集分为训练（n = 14），验证（n = 4）和测试（n = 6）。从10 s EEG信号产生的具有5 s重叠的频谱图用作三个预训练的传输学习模型（RESNET50，VGG16和InceptionV3）的输入。我们小心翼翼地将孩子分成培训或测试集中，以确保测试集是独立的。基于脑电图测试集，该方法具有85.41％的精度，85.94％的召回率和85.49％的精度。此方法有可能协助研究人员和临床医生对小儿脑电图中癫痫发作的自动分析。
使用深度学习和蒙特卡洛树搜索的勒索软件检测的混合框架
勒索软件攻击已成为一种主要的网络安全威胁，其越来越复杂的技术经常逃避传统的检测方法。提出了一个新颖的框架，该框架通过蒙特卡洛树搜索（MCT）的动态决策能力来协同深度学习模型的预测优势，从而为不断发展的勒索软件变体带来的挑战提供了全面的解决方案。通过严格的评估，混合动力框架在降低误报的同时表现出显着提高的检测准确性，表现优于常规机器学习模型。MCT的整合允许探索多个决策路径，从而实时增强了系统对新型威胁的适应性。此外，提出的模型还保持了计算效率，使其对于企业环境中的实时部署而言是可行的。结果证明了混合模型是现代网络安全中强大的防御机制的潜力，提供了一种可扩展有效的工具来减轻勒索软件威胁。
环境保护的合成生物学工具
合成生物学改变了我们感知生物系统的方式。该领域的新兴技术影响了科学和工程学的许多学科。传统上，合成生物学方法通常旨在开发具有成本效益的微生物细胞工厂，以从可再生能源产生化学物质。基于此，合成生物学对环境的直接有益影响来自减少我们的石油de denency。但是，合成生物学开始在环境保护中发挥更直接的作用。行业和农业释放的有毒化学物质危害环境，破坏了生态系统平衡和生物多样性损失。本评论突出了合成生物学方法，可以通过提供能够感测和响应特定污染物的补救系统来帮助环境保护。讨论了基于基于基因工程的微生物和植物的补救策略。此外，提出了促进合成生物学工具在环境保护中设计和应用的计算AP概述。
根据《环境保护与生物多样性保护法》 1999
如果指定的支持者就其诉讼是受控诉讼或特定规定控制规定的决定是由指定的支持者提出的，那么EPBC法案的第8部分将停止适用于该行动，直到部长对重新召集请求做出决定（第78A（3）段（a））。这意味着在做出重新审议决定之前，对行动的评估不能继续。如果部长确认其最初的决定，则第8部分的适用将恢复（第78A（4）款）。
扩大食源性病原体检测范围
1。食品标准机构，进一步的Kinder产品在2022年5月9日爆发沙门氏菌后召回。https：//www.food.gov.uk/news-alerts/news/news/efore-kinder-products-products-products-recalled-following-following-an- and an-爆发 - 爆发2。ESHA研究，安全价格：了解食物回忆的真实成本，2023年2月24日。https：//esha.com/blog/true-cost-cost-cost-ost-of-a-food-- remebood--回忆/＃：〜：text = as％20A％20A％20 result％2c％20％20％20％20％20％，尽管％2C％20do 20do 20do 20do tode dive < Bartlett A，Padfield D，Lear L等。 全面的细菌病原体感染了人类。 微生物学168。DOI：10.1099/MIC.0.001269（2022）4。 Demirev PA，Ho Y-P，Ryzhov V，Fenselau C.（1999）通过质谱和蛋白质数据库搜索鉴定微生物。 肛门。 化学。 71，2732–2738。 5。 CuénodA，Aerni M，Bagutti C.等。 ESGMD研究小组，常规诊断中MALDI-TOF质谱的质量：来自国际外部质量评估的结果，包括Bartlett A，Padfield D，Lear L等。全面的细菌病原体感染了人类。微生物学168。DOI：10.1099/MIC.0.001269（2022）4。Demirev PA，Ho Y-P，Ryzhov V，Fenselau C.（1999）通过质谱和蛋白质数据库搜索鉴定微生物。肛门。化学。71，2732–2738。5。CuénodA，Aerni M，Bagutti C.等。 ESGMD研究小组，常规诊断中MALDI-TOF质谱的质量：来自国际外部质量评估的结果，包括CuénodA，Aerni M，Bagutti C.等。ESGMD研究小组，常规诊断中MALDI-TOF质谱的质量：来自国际外部质量评估的结果，包括
文本到图像生成模型中的开放式偏差检测
文本到图像生成模型正变得越来越流行，公众可以访问。由于这些模型看到大规模的部署，因此有必要深入研究其安全性和公平性，以免消散和永久存在任何形式的偏见。然而，存在的工作重点是检测封闭的偏见集，定义了先验的偏见，将研究限制为众所周知的概念。在本文中，我们解决了出现OpenBias的文本到图像生成模型中开放式偏见检测的挑战，该模型是一条新管道，该管道可识别和量化双质量的严重性，而无需访问任何预编译的集合。OpenBias有三个阶段。在第一阶段，我们利用大型语言模型（LLM）提出偏见，给定一组字幕。其次，目标生成模型使用相同的字幕绘制图像。最后，一个视觉问题回答模型认识到了先前提出的偏见的存在和范围。我们研究了稳定扩散1.5、2和XL强调新偏见的稳定扩散，从未研究过。通过定量实验，我们证明了OpenBias与当前的封闭式偏见检测方法和人类判断一致。