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可重复的 WiSDM：使用标准化开放数据在气候变化情景下绘制可重复的外来入侵物种风险图的工作流程
方法：我们开发了 WiSDM，这是一种半自动化工作流程，旨在使创建开放、可重复、透明的外来入侵物种风险地图变得民主化。为了方便使用 WiSDM 制作外来入侵物种风险地图，我们统一并公开发布了分辨率为 1 平方公里、覆盖欧洲的气候和土地覆盖数据。我们的工作流程能够减轻空间采样偏差，识别高度相关的预测因子，创建集成模型来预测风险，并量化空间自相关性。此外，我们还提出了一个新颖的应用程序，通过量化和可视化模型预测的置信度来评估模型的可迁移性。所有建模步骤、参数、评估统计数据和其他输出也均自动生成，并保存在一个 R markdown 笔记本文件中。
增强病理学工作流程中的现实用途
在过程中的许多早期步骤，例如剪切（涉及检查，评估和将样品切成较小的部分，在进一步的处理后，这些部分由解剖病理学家在显微镜下检查，由注册师或实验室中的解剖病理学技术员进行。有时，如果情况复杂，则注册官或解剖病理技术员可能需要高级解剖病理学家的专家指导。
einprot：用于定量蛋白质组学数据统计分析的灵活，易于使用，可再现的工作流程
定量蛋白质组学已经走了很长一段路 - 过去在蛋白质组学研究小组中进行的专门分析是许多蛋白质组学核心设施中的常规服务，并且可以提供大量复杂的量化和分析工具。然而，必要的报告任务，包括对所得数据的统计分析，以及描述所有数据处理步骤，提供质量控制，探索机会和以用户友好方式发布的可视化，通常不是常规或自动化的，并且可以想象许多不同的分析工程（Peng等，20233）。此外，通常需要进行其他下游分析并与其他类型的数据集成，并且当常规数据分析工作流程的所有步骤透明且记录良好时，这些分析更有可能成功。
使用深度学习处理器的 FPGA 和 SoC 人工智能工作流程
在 FPGA 上高效部署月球陨石坑探测深度神经网络 ▪ 将深度学习模型部署到 FPGA/SoC 平台上 ▪ 通过目标分析和量化工作流程优化模型性能 ▪ 为深度学习应用预处理传感器数据
评估Zenotof 7600系统鲁棒性的定量蛋白质组学工作流程
该技术说明证明了用于扩展微流蛋白质组学LC-MS分析的Zenotof 7600系统的性能和鲁棒性。该系统是连续运行的28周，而没有仪器清洁或维护，除了例行调整和校准外。鲁棒性，其中使用Zeno Swath DIAS方法分析了人类K562胰蛋白酶消化标准的5 ng和50 ng载荷的复制注射，以评估定量蛋白质组学性能。评估期包括从24-28周进行的加速鲁棒性测试，包括> 1,000个注射（每次注射0.5-1 ng之间的柱载荷）和> 1,020 µg的K562摘要，并注入了系统中，以模拟高通量蛋白瘤研究。在28周内分析了超过1200 µg的蛋白质消化系统。QC结果表明，系统性能在21周的测试期间保持稳定，并且已识别和量化的蛋白质组和前体的数量与变异系数（CVS）<20％一致。这些数据表明Zenotof 7600系统是
使用人工智能工具增强用户体验设计工作流程
本论文探讨了人工智能 (AI) 与用户体验 (UX) 设计的交集，旨在利用 AI 功能增强整体用户体验设计流程。研究包括用户访谈、数据收集和使用 AI 工具来提高效率。与一家公司的合作提供了有见地的信息，并将研究引向了调查 AI 在 UX 设计中的能力。该研究阐明了 AI 设计工具的优势、它们对 UX 设计过程的影响以及进一步发展的可能性。最后介绍了 AIUX 应用程序概念，它为 UX 设计提供了一种简化和协作的方法。结果强调了平衡方法的重要性，其中 AI 增强而不是取代人类的创造力和发明。随着 AI 技术快速发展并越来越多地被纳入设计工具中，本论文为进一步研究提供了一个起点。
TL 13-112，在大鼠血浆中使用LC-MS/MS Workflow
在2001年记录了Protac的治疗潜力后，对靶向蛋白质降解的兴趣已从学术界转变为工业。1个Protac已成为一种治疗方式，几个候选者已进入临床试验。2 Protac的潜力在其结构中编码。接头将感兴趣的蛋白质（POI）结合部分连接到泛素E3连接酶识别部分（图1A）。异常结构使Protac可以使POI和E3连接酶更接近。这引起了POI的泛素化，然后由细胞的处置机制靶向。2
AI和数据驱动的基础架构，用于高级研究和工业应用中的工作流程自动化和集成
摘要使用AI和数据驱动的技术和基础架构来创新和开发高级研究和工业应用，需要在广泛的工具，学科和能力的广泛范围内集成。尽管具有巨大的破坏性潜力，但在工业应用程序中，AI在研究和开发中的作用通常受到缺乏合并和共同的共同实践来转化特定领域特定过程以将知识引起附加值的过程的阻碍。这些问题对于中小型企业（中小企业）尤其引人注目，该问题必须采取明确有效的政策来实施成功的技术转移道路进行创新。CNR-ISMN的Daimon实验室的活动集中在Hi-Tech应用程序中创新的集成建模，数据驱动和AI方法和基础架构的设计，开发，实施和应用。我们的方法基于水平平台的开发，可以应用于广泛的垂直用例。也就是说，我们针对与特定域和用例有关的高通量工作流的实现，这些域名和用例都能够收集和处理模拟和/或物理数据和信息。实施可互操作的集成框架是进一步应用AI工具进行预测和自动化的先决条件。强烈着重于开发关键启用技术（KET），例如高级材料，所采用的方法扩展到了各种应用领域和行业感兴趣的方案，包括电子和ICT，高级和可持续的制造，能源，能源，流动性。
使用纳米宾HMW DNA提取，PACBIO为来自多样性的高质量基因组提供了完整的端到端工作流程
摘要PACBIO测序技术提供了最完整，最准确，连续的基因组，并已被用作许多生物多样性，保护和农业类似学计划中的核心技术。在这里，我们在工作流程中提出了重大的进步，这些进步通过提供DNA隔离的方法进一步促进测序工作，并为库准备过程提供了增强的尺寸选择。这些改进应用于各种植物，昆虫和动物样品，并在新的Revio系统上进行了测序，从每个库中产生了90多个GB的数据。
uni-gbsa-an-Automatic-workflow to-mm-gb-pb-sa- ...
评估蛋白质配体复合物的结合自由能是药物设计中最重要的任务之一。与自由能扰动（FEP）和热力学整合（Ti）等方法相比，这些方法是准确但资源昂贵的，并且对接得分功能，这些功能较不可靠但有效，分子力学/广义力学/广义（Poisson-Boltzmann）表面积（MM/GB（PB）SA）（MM/GB（PB）SA），以适用于精确效果和效率，这是一个很好的选择。有几种用于执行MM/GB（PB）SA计算的开源工具，但是它们不容易使用，尤其是在处理大量分子时。在这里，我们介绍了Uni-GBSA，这是一种自动工作流程，从力场构建中执行MM/GB（PB）SA计算，结构优化到自由能计算。用于在虚拟筛选中评估一个针对一个蛋白质靶标的几个分子，Uni-GBSA提供了批处理模式，消除了许多重复计算，以同时有效地处理多分子的计算。实验表明，具有精心设计的参数和工作流程默认设置的UNI-GBSA可以获得可靠的结合自由能评估。Uni-GBSA软件（包括源代码）是免费的，可以在https://github.com/dptech-corp/uni-gbsa上找到。