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机器学习实验管理工具：混合...
抽象机器学习（ML）实验管理工具在构建智能软件系统时支持ML从业人员和软件工程师。通过管理大量ML实验，包括许多不同的ML资产，它们不仅促进了工程师的ML模型和支持ML的系统，而且还可以管理其演变，例如，在模型性能漂移时将系统行为追溯到具体实验。但是，尽管ML实验管理工具越来越流行，但对它们在实践中的有效性以及实际的好处和挑战知之甚少。我们介绍了实验管理工具及其提供给用户的支持的混合方法。首先，我们对81名ML从业者的调查试图确定ML实验管理和现有工具景观的好处和挑战。第二，对15名学生开发人员进行了对照实验，研究了ML实验管理工具的有效性。我们了解到，有70％的调查受访者使用专用工具进行了ML实验，而在不使用此类工具的人中，有52％的人不知道实验管理工具或其好处。受控实验表明，实验管理工具为用户提供了有价值的支持，以系统地跟踪和检索ML资产。使用ML实验管理工具降低了错误率和提高的完成率。通过介绍用户对实验管理工具的看法以及该领域的第一个受控实验，我们希望我们的结果在实践中促进了这些工具的采用，以及他们指导工具建设者和研究人员改善工具景观的整体。
DNA工具揭示的弹性贸易十五年
十五年的Elasmobranchs贸易由DNA工具公开：增强监测和保护措施的教训Marcela Alvarenga 1,2,3,4，Ingrid Vasconcellos Bunholi 5，Gustavo Reis de Brito 6，Marcos 6，Marcos十五年的Elasmobranchs贸易由DNA工具公开：增强监测和保护措施的教训Marcela Alvarenga 1,2,3,4，Ingrid Vasconcellos Bunholi 5，Gustavo Reis de Brito 6，Marcos 6，Marcos
taverna：生物信息学工作流的组成和制定的工具
抽象动机：在生物信息学的计算机实验中，涉及计算工具和信息回购的协调使用。以Web服务的形式提供了越来越多的这些资源，并提供了程序化访问。生物信息学科学家将需要在工作流中协调这些网络服务，作为其分析的一部分。结果：Taverna项目开发了一种工具，用于为生命科学社区的生物信息学工作构成和制定。该工具包括一个工作台应用程序，该应用程序提供了用于工作流量组成的图形用户界面。这些工作流是用一种新语言编写的，称为简单的概念统一流量语言（SCU lof），其中在工作流程中的每个步骤都遵循一个原子任务。使用两个示例来说明在计算机实验中可以使用工作台应用程序将其表示为SCU浮动流量的便捷性。可用性：Taverna Work流量系统可作为开源可用，可以从http://taverna.sourceforge.net contact：taverna-users@lists.sourceforge.sourceforge.net
植物基因组编辑——先进工具和技术
谁可以参加 培训计划每批最多可容纳 25 名参与者。 第二年及以上的博士生将被优先考虑。 需要具备 Crispr 以及植物分子生物学的基本知识。 与基因组编辑 EFC 项目相关的科学家、博士后和研究学者将优先考虑。 2025 年 2 月 3 日至 7 日 – 博士后研究员和早期职业科学家。（https://forms.gle/wMJEeaJzhwYviARp7） 2025 年 2 月 10 日至 14 日——博士生（第 2 年及以上）和研究学者（具有至少 6 个月的经验）。（https://forms.gle/RMmeh2VYRTAhiEKx7） 旅行和住宿 参与者必须承担自己的旅行、住宿和伙食费用。从住宿地点到培训地点的当地旅行安排由参与者自行安排。主办方将承担培训期间的工作午餐。
SynBioTools：搜索和选择合成生物学工具的一站式设施
© 作者 2023。开放存取 本文根据知识共享署名 4.0 国际许可协议进行授权，允许以任何媒体或格式使用、共享、改编、分发和复制，只要您给予原作者和来源适当的信任，提供知识共享许可协议的链接，并指明是否做出了更改。 本文中的图片或其他第三方资料包含在文章的知识共享许可协议中，除非在资料的致谢中另有说明。 如果资料未包含在文章的知识共享许可协议中，且您的预期用途不被法定规定允许或超出了允许的用途，则需要直接从版权所有者处获得许可。 要查看此许可证的副本，请访问 http:// creativecommons.org/licenses/by/4.0/ 。知识共享公共领域贡献豁免（http://creativecommons.org/publi cdomain/zero/1.0/）适用于本文中提供的数据，除非数据来源中另有说明。
您好，我叫 Kenneth Bastian。我是 AI Web Tools LLC（也称为 AiWebTools.Ai）的所有者。我们是现存最大的 AI 工具网站，或者说是最大的 AI 工具网站之一。我们为自己的企业和其他企业创建和设计 AI 工具。我们创建的 AI 工具几乎可以完成任何事情。随着我们走向未来，我必须向可能根本不了解 AI 的立法者说明。AI 已经存在，并且将继续存在。任何法律都无法阻止或减缓其发展。我敦促您不要在任何情况下限制 AI 的使用，包括州内决策。未来将会发生许多变化。在未来，我在这里只是为了告诉您这些变化。我创建了多个人工智能工具，它们将从根本上取代大约 80% 的工作。我这样做并不是为了直接取代工作；相反，我这样做是为了赋予我们州内公民前所未有的权力。AI 赋予的权力是无限的，赋予每个人权力。它让那些在学校表现不佳的人能够知道该如何回答问题，如果他们没有口袋里的人工智能助手，他们可能永远不知道这些问题。我已经为不同的用例创建了 500 多个自定义人工智能，它们都有不同的目的和重点。我制作了各种各样的人工智能，从医生人工智能到兽医人工智能，再到教育导师，再到大学学位 GPT，这是一个 GPT，它基本上可以教你每一门大学课程，不管你想学什么学位，它都会教你所有这些。这只是表面。未来将会发生无数的事情，我真的无法在这篇证词中全部列出，但我觉得我必须向你们解释了解未来的重要性。将有大量的工作岗位流失，这是肯定的，无论你通过什么法律，即使人工智能明天成为非法，一切仍将保持不变。人工智能完全在基于网络的情况下运行，而你无法控制网络。此外，人工智能已经发展到可以在硬件本地运行，你甚至可以在本地计算机上下载。有几种人工智能是计算机原生的，人们对此一无所知，例如刚刚插入 Windows 开始菜单的 co-pilot，你可以毫不费力地将你的想法与 GPT 集成；然而，co-pilot 有必须遵守的条款和条件，因此它无法帮助释放人工智能所能做到的每一个方面。我打算设计尽可能多的人工智能，看看哪些行业领域会受到影响、会受到影响，并为此做好准备。在未来的不到一年的时间里，我和其他每个普通人所做的事将会是共同的。地球上的每个人都会为自己的个人任务制造自己的人工智能机器人，这些机器人将慢慢融入我们的智能设备中，它们将装在我们的口袋里。我们将比以往任何时候都更聪明，更有能力，我们所有人都将像其他人一样被赋予权力。这是不可阻挡的，它正在到来，你几乎无法阻止它。你可以在你的控制范围内通过法律，阻止州立法者使用人工智能阅读证词或类似的东西；然而，你永远无法控制人工智能。人工智能是它自己的东西，因为它在这个世界上以多种方式运行，所以它无法改变；它将进化成它注定要参与的任何东西，没有任何法律可以影响它的行动方向
您好，我叫 Kenneth Bastian。我是 AI Web Tools LLC（也称为 AiWebTools.Ai）的所有者。我们是现存最大的 AI 工具网站，或者说是最大的 AI 工具网站之一。我们为自己的企业和其他企业创建和设计 AI 工具。我们创建的 AI 工具几乎可以完成任何事情。随着我们走向未来，我必须向可能根本不了解 AI 的立法者说明。AI 已经存在，并且将继续存在。任何法律都无法阻止或减缓其发展。我敦促您不要在任何情况下限制 AI 的使用，包括州内决策。未来将会发生许多变化。在未来，我在这里只是为了告诉您这些变化。我创建了多个人工智能工具，它们将从根本上取代大约 80% 的工作。我这样做并不是为了直接取代工作；相反，我这样做是为了赋予我们州内公民前所未有的权力。AI 赋予的权力是无限的，赋予每个人权力。它让那些在学校表现不佳的人能够知道该如何回答问题，如果他们没有口袋里的人工智能助手，他们可能永远不知道这些问题。我已经为不同的用例创建了 500 多个自定义人工智能，它们都有不同的目的和重点。我制作了各种各样的人工智能，从医生人工智能到兽医人工智能，再到教育导师，再到大学学位 GPT，这是一个 GPT，它基本上可以教你每一门大学课程，不管你想学什么学位，它都会教你所有这些。这只是表面。未来将会发生无数的事情，我真的无法在这篇证词中全部列出，但我觉得我必须向你们解释了解未来的重要性。将有大量的工作岗位流失，这是肯定的，无论你通过什么法律，即使人工智能明天成为非法，一切仍将保持不变。人工智能完全在基于网络的情况下运行，而你无法控制网络。此外，人工智能已经发展到可以在硬件本地运行，你甚至可以在本地计算机上下载。有几种人工智能是计算机原生的，人们对此一无所知，例如刚刚插入 Windows 开始菜单的 co-pilot，你可以毫不费力地将你的想法与 GPT 集成；然而，co-pilot 有必须遵守的条款和条件，因此它无法帮助释放人工智能所能做到的每一个方面。我打算设计尽可能多的人工智能，看看哪些行业领域会受到影响、会受到影响，并为此做好准备。在未来的不到一年的时间里，我和其他每个普通人所做的事将会是共同的。地球上的每个人都会为自己的个人任务制造自己的人工智能机器人，这些机器人将慢慢融入我们的智能设备中，它们将装在我们的口袋里。我们将比以往任何时候都更聪明，更有能力，我们所有人都将像其他人一样被赋予权力。这是不可阻挡的，它正在到来，你几乎无法阻止它。你可以在你的控制范围内通过法律，阻止州立法者使用人工智能阅读证词或类似的东西；然而，你永远无法控制人工智能。人工智能是它自己的东西，因为它在这个世界上以多种方式运行，所以它无法改变；它将进化成它注定要参与的任何东西，没有任何法律可以影响它的行动方向
灵活性选项及其在开放式能源建模工具中的表示
为了实现气候目标，未来的能源系统必须严重依赖风能和光伏 (PV) 等可变可再生能源 (VRES)。随着 VRES 份额的增加，灵活性以及不同灵活性选项的智能相互作用等主题变得越来越重要。分析灵活性选项和增强未来能源系统设计的一种方法是使用能源系统建模工具。尽管存在各种可公开访问的模型，但并没有明确的评估来评估这些工具中如何体现灵活性。为了弥补这一差距，本文提取了灵活性表示的关键因素，并引入了灵活性和影响因素的新分类。为了评估当前的建模状况，我们向开放能源建模工具的开发人员发送了一份调查问卷，并使用新推出的开放 ESM 灵活性评估工具 (OpFEl) 进行分析，这是一种开源评估算法，用于评估工具中不同灵活性选项的表示。结果显示，各种不同的工具涵盖了灵活性的大多数方面。可以看出，出现了包括部门耦合元素的趋势。然而，当前模型中仍未充分体现储能和网络类型灵活性以及涉及系统运行的方面，应更详细地纳入其中。没有一个模型能够高度涵盖所有类别的灵活性选项，但通过软耦合将不同模型组合起来可以作为整体灵活性评估的基础。这反过来又可以基于 VRES 对能源系统进行详细评估。
![在[18f] ...](/simg/3/3c4e9bb38d162e6160d4b912047b129e3f66adae.webp)
在[18f] ...
摘要目的[18 f] FDG PET/CT是多发性骨髓瘤（MM）中高性能的成像方式。尽管如此，PET/CT扫描解释中的相互观察者可重复性可以受到疾病中骨髓（BM）的不同模式的阻碍。尽管最近已经开发出许多方法来解决标准化问题，但在解释PET/CT的解释中，都不能被视为标准方法。我们在此旨在验证一种新型的三维深度学习工具，以自动评估MM患者BM代谢强度的自动评估。材料和方法全身[18 F] FDG PET/CT扫描进行了35例以前未经治疗的MM患者。在开放标签，多中心，随机，主动控制的3阶段试验（GMMG-HD7）的背景下，对所有患者进行了研究。定性（视觉）分析根据局灶性[18 f] fdg-avid病变以及BM中弥漫性[18 F] FDG摄取的程度，将PET/CT扫描分为三组。提出的用于BM代谢评估的自动化方法是基于最初基于CT的骨架分割，其转移到SUV PET图像的转移，随后使用不同SUV阈值的应用以及使用后期进行的改进。在目前的分析中，应用了六个不同的SUV阈值（方法1-6），以定义骨骼中的病理示踪剂摄取[方法1：肝SUV中位数×1.1（轴向骨骼），谷骨肌肉SUV中间×中间×4（极端）。方法4：≥2.5。方法6：SUV Max肝脏]。方法2：肝SUV中值×1.5（轴向骨架），臀肌SUV中值×4（四肢）。方法3：肝SUV中值×2（轴向骨架），臀肌SUV中位数×4（四肢）。方法5：≥2.5（轴向骨架），≥2.0（四肢）。使用所得面具，对每位患者进行全身代谢肿瘤体积（MTV）和总病变糖酵解（TLG）的随后计算。在自动PET值和视觉PET/CT分析的结果以及患者的组织病理学，细胞遗传学和临床数据之间进行了相关分析。在所有患者中使用深度学习工具后，BM分割和MTV和TLG的计算都是可行的。在使用所有六个[18 f] FDG摄取阈值后，在三个患者组的PET/CT扫描的视觉分析结果与MTV和TLG值之间观察到了显着的正相关（P <0.05）。此外，三个患者组在病理示踪剂摄取的所有应用阈值的MTV和TLG值方面存在显着差异。此外，我们可以证明BM血浆细胞浸润和β2-微球蛋白的血浆浸润和血浆水平具有显着的，具有自动定量PET/CT参数MTV和TLG的β2-微球蛋白MTV和TLG。结论MM中BM代谢活性的自动，体积，全身PET/CT评估与此处的应用方法是可行的，并且与疾病中临床相关的参数相关。此方法提供了一种潜在的可靠工具，该工具在MM中PET/CT解释的优化方向和标准化方向提供了潜在的工具。基于目前的结果，将在未来的前瞻性研究中进一步评估基于深度学习的方法。
用于基因增强的综合工具
当今农学家、植物育种家及其管理人员面临的挑战包括在有限的预算下可持续地适应气候变化。此外，管理人员正在处理与从事类似计划和项目的不同组织相关的众多问题，导致对小农户缺乏可持续的影响。要将当前的粮食系统转变为更可持续和更具弹性的模式，需要有效的解决方案来交付和传达结果。必须解决物流、劳动力、基础设施和公平等挑战，同时适应日益不稳定的气候条件，这些条件会影响跨界病原体和害虫的生命周期。在此背景下，转变粮食系统远远超出了农民和植物育种家的范围，它需要来自工业、全球金融、交通、能源、教育和包括立法者在内的国家发展部门的大量贡献。因此，采取整体方法对于实现可持续和有弹性的粮食系统至关重要，以维持预计到 2050 年将达到 97 亿、到 2100 年将达到 112 亿的世界人口。截至 2021 年，近 1.93 亿人受到粮食不安全的影响，比 2020 年增加了 4000 万人。与此同时，数字世界正在迅速发展，数字经济估计约占全球国内生产总值的 20%，这表明即使在受粮食不安全影响的地区，数字技术也越来越容易获得。利用这些技术可以促进气候智能型品种的开发，这些品种可以有效适应气候变化、满足消费者偏好并满足人类和牲畜的营养需求。作物中最重要的经济性状由多个基因座控制，通常具有隐性等位基因。特别是考虑到非洲，这个大陆有几个农业