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HYB201 -S- awsstatic.com 比例并优化您的生成AI开发 生成的AI安全和安全性-AWSSTATIC.COM 华盛顿特区 - awsstatic.com 用Amazon简化生成AI应用程序开发... AWS NYDFS网络安全法规 生成的AI优势： - awsstatic.com 将工业数据与生成ai -awsstatic.com 一起使用 Associate（MLA -C01）考试指南-Awsstatic.com 通过设计安全地从头开始建立安全性
生成人工智能（AI）为企业带来了重要的机会。大型语言模型（LLMS）可以帮助提高跨耗时的企业任务（例如复制，编程等）的效率。但是，这些模型通常很难跟上实时事件和特定的知识领域，这可能导致不准确。对这些模型进行微调可以增强他们的知识，但是它可能是昂贵，劳动力密集的，并且需要足够的技术专业知识。
牛皮癣从头或PD-1检查点抑制剂加重
1。Ainsworth C.免疫学：许多分层的东西。自然。2012; 492：S52 --- 4。 2。 Fife Bt，Pauken Ke。 PD-1途径在自身免疫性和外围耐受性中的作用。 Ann n y Acad Sci。 2011; 1217：45 --- 59。 3。 Francisco LM，Sage PT，Sharpe AH。 在耐受性和自身免疫性中的PD-1途径。 Immunol Rev. 2010; 236：219 --- 42。 4。 张X，黄Y，杨X。 PD-L1在抗肿瘤免疫中的复杂作用：最近的更新。 细胞分子免疫。 2021; 18：2067 --- 98。 5。 Brahmer JR，Drake CG，Wollner I，Powderly JD，Picus J，Sharfman WH等。 第一阶段的反编程死亡1（MDX-11106）在难治性实体瘤中的研究：安全性，临床活性，药效学和免疫学相关性。 J Clin Oncol。 2010; 28：3167 --- 75。 6。 Sunshine J，Taube JM。 PD-1/PD-L1抑制剂。 Curr Opin Phar-Macol。 2015; 23：32 --- 8。 7。 Nagai H，MutoM。通过免疫检查抑制剂治疗而导致的免疫相关不良事件的最佳管理：审查和更新。 int J Clin Oncol。 2018; 23：410 --- 20。 8。 Buchbinder EI，Desai A. CTLA-4和PD-1途径：相似的抑制作用，差异和含义。 Am J Clin Oncol。 2016; 39：98 --- 106。 9。 Hawkes EA，Grigg A，Chong G.淋巴瘤中编程的细胞死亡-1抑制作用。 lancet oncol。 10。2012; 492：S52 --- 4。2。Fife Bt，Pauken Ke。 PD-1途径在自身免疫性和外围耐受性中的作用。 Ann n y Acad Sci。 2011; 1217：45 --- 59。 3。 Francisco LM，Sage PT，Sharpe AH。 在耐受性和自身免疫性中的PD-1途径。 Immunol Rev. 2010; 236：219 --- 42。 4。 张X，黄Y，杨X。 PD-L1在抗肿瘤免疫中的复杂作用：最近的更新。 细胞分子免疫。 2021; 18：2067 --- 98。 5。 Brahmer JR，Drake CG，Wollner I，Powderly JD，Picus J，Sharfman WH等。 第一阶段的反编程死亡1（MDX-11106）在难治性实体瘤中的研究：安全性，临床活性，药效学和免疫学相关性。 J Clin Oncol。 2010; 28：3167 --- 75。 6。 Sunshine J，Taube JM。 PD-1/PD-L1抑制剂。 Curr Opin Phar-Macol。 2015; 23：32 --- 8。 7。 Nagai H，MutoM。通过免疫检查抑制剂治疗而导致的免疫相关不良事件的最佳管理：审查和更新。 int J Clin Oncol。 2018; 23：410 --- 20。 8。 Buchbinder EI，Desai A. CTLA-4和PD-1途径：相似的抑制作用，差异和含义。 Am J Clin Oncol。 2016; 39：98 --- 106。 9。 Hawkes EA，Grigg A，Chong G.淋巴瘤中编程的细胞死亡-1抑制作用。 lancet oncol。 10。Fife Bt，Pauken Ke。PD-1途径在自身免疫性和外围耐受性中的作用。Ann n y Acad Sci。2011; 1217：45 --- 59。3。Francisco LM，Sage PT，Sharpe AH。在耐受性和自身免疫性中的PD-1途径。Immunol Rev.2010; 236：219 --- 42。4。张X，黄Y，杨X。PD-L1在抗肿瘤免疫中的复杂作用：最近的更新。细胞分子免疫。 2021; 18：2067 --- 98。 5。 Brahmer JR，Drake CG，Wollner I，Powderly JD，Picus J，Sharfman WH等。 第一阶段的反编程死亡1（MDX-11106）在难治性实体瘤中的研究：安全性，临床活性，药效学和免疫学相关性。 J Clin Oncol。 2010; 28：3167 --- 75。 6。 Sunshine J，Taube JM。 PD-1/PD-L1抑制剂。 Curr Opin Phar-Macol。 2015; 23：32 --- 8。 7。 Nagai H，MutoM。通过免疫检查抑制剂治疗而导致的免疫相关不良事件的最佳管理：审查和更新。 int J Clin Oncol。 2018; 23：410 --- 20。 8。 Buchbinder EI，Desai A. CTLA-4和PD-1途径：相似的抑制作用，差异和含义。 Am J Clin Oncol。 2016; 39：98 --- 106。 9。 Hawkes EA，Grigg A，Chong G.淋巴瘤中编程的细胞死亡-1抑制作用。 lancet oncol。 10。细胞分子免疫。2021; 18：2067 --- 98。5。Brahmer JR，Drake CG，Wollner I，Powderly JD，Picus J，Sharfman WH等。 第一阶段的反编程死亡1（MDX-11106）在难治性实体瘤中的研究：安全性，临床活性，药效学和免疫学相关性。 J Clin Oncol。 2010; 28：3167 --- 75。 6。 Sunshine J，Taube JM。 PD-1/PD-L1抑制剂。 Curr Opin Phar-Macol。 2015; 23：32 --- 8。 7。 Nagai H，MutoM。通过免疫检查抑制剂治疗而导致的免疫相关不良事件的最佳管理：审查和更新。 int J Clin Oncol。 2018; 23：410 --- 20。 8。 Buchbinder EI，Desai A. CTLA-4和PD-1途径：相似的抑制作用，差异和含义。 Am J Clin Oncol。 2016; 39：98 --- 106。 9。 Hawkes EA，Grigg A，Chong G.淋巴瘤中编程的细胞死亡-1抑制作用。 lancet oncol。 10。Brahmer JR，Drake CG，Wollner I，Powderly JD，Picus J，Sharfman WH等。第一阶段的反编程死亡1（MDX-11106）在难治性实体瘤中的研究：安全性，临床活性，药效学和免疫学相关性。J Clin Oncol。2010; 28：3167 --- 75。 6。 Sunshine J，Taube JM。 PD-1/PD-L1抑制剂。 Curr Opin Phar-Macol。 2015; 23：32 --- 8。 7。 Nagai H，MutoM。通过免疫检查抑制剂治疗而导致的免疫相关不良事件的最佳管理：审查和更新。 int J Clin Oncol。 2018; 23：410 --- 20。 8。 Buchbinder EI，Desai A. CTLA-4和PD-1途径：相似的抑制作用，差异和含义。 Am J Clin Oncol。 2016; 39：98 --- 106。 9。 Hawkes EA，Grigg A，Chong G.淋巴瘤中编程的细胞死亡-1抑制作用。 lancet oncol。 10。2010; 28：3167 --- 75。6。Sunshine J，Taube JM。PD-1/PD-L1抑制剂。 Curr Opin Phar-Macol。 2015; 23：32 --- 8。 7。 Nagai H，MutoM。通过免疫检查抑制剂治疗而导致的免疫相关不良事件的最佳管理：审查和更新。 int J Clin Oncol。 2018; 23：410 --- 20。 8。 Buchbinder EI，Desai A. CTLA-4和PD-1途径：相似的抑制作用，差异和含义。 Am J Clin Oncol。 2016; 39：98 --- 106。 9。 Hawkes EA，Grigg A，Chong G.淋巴瘤中编程的细胞死亡-1抑制作用。 lancet oncol。 10。PD-1/PD-L1抑制剂。Curr Opin Phar-Macol。2015; 23：32 --- 8。 7。 Nagai H，MutoM。通过免疫检查抑制剂治疗而导致的免疫相关不良事件的最佳管理：审查和更新。 int J Clin Oncol。 2018; 23：410 --- 20。 8。 Buchbinder EI，Desai A. CTLA-4和PD-1途径：相似的抑制作用，差异和含义。 Am J Clin Oncol。 2016; 39：98 --- 106。 9。 Hawkes EA，Grigg A，Chong G.淋巴瘤中编程的细胞死亡-1抑制作用。 lancet oncol。 10。2015; 23：32 --- 8。7。Nagai H，MutoM。通过免疫检查抑制剂治疗而导致的免疫相关不良事件的最佳管理：审查和更新。int J Clin Oncol。2018; 23：410 --- 20。 8。 Buchbinder EI，Desai A. CTLA-4和PD-1途径：相似的抑制作用，差异和含义。 Am J Clin Oncol。 2016; 39：98 --- 106。 9。 Hawkes EA，Grigg A，Chong G.淋巴瘤中编程的细胞死亡-1抑制作用。 lancet oncol。 10。2018; 23：410 --- 20。8。Buchbinder EI，Desai A. CTLA-4和PD-1途径：相似的抑制作用，差异和含义。Am J Clin Oncol。2016; 39：98 --- 106。 9。 Hawkes EA，Grigg A，Chong G.淋巴瘤中编程的细胞死亡-1抑制作用。 lancet oncol。 10。2016; 39：98 --- 106。9。Hawkes EA，Grigg A，Chong G.淋巴瘤中编程的细胞死亡-1抑制作用。lancet oncol。10。2015; 16：e234 --- 45。Weber JS，Postow M，Lao CD，Schadendorf D.用反编程的Death-1代理处理后不良事件的管理。肿瘤学家。2016; 21：1230 --- 40。11。Delaunay M，Cadranel J，Lusque A，Meyer N，Gunant V，Moro-Sibilot D等。与癌症患者中与间质性肺部疾病有关的免疫检查抑制剂。EUR RESSIR J.2017; 10：50。 12。 Soularue E，Lepage P，Colombel JF，Coutzac C，Faleck D，Marthey L，2017; 10：50。12。Soularue E，Lepage P，Colombel JF，Coutzac C，Faleck D，Marthey L，
spiro型孔传输材料的从头设计
1柔性电子学研究所（SIFE，FUTURE TECHNOGIES），FUJIAN柔性电子的主要实验室，福建师范大学和柔性电子海峡实验室（Slofe），富州，福建350117，中国。2福建师范大学物理与能源学院，富州，福建350117，中国。3功能纳米结构设计和组装的关键实验室，以及福建省纳米材料的省级主要实验室福吉安物质研究所，中国科学院，中国科学院，富士，富士，富士，中国350002。4 Xiamen稀土光电功能材料的主要实验室，Xiamen稀土材料研究所，海克西研究所，中国科学院，Xiamen 361021，中国。5物理，化学和生物学系（IFM），瑞典LinköpingLinköpingUniversity，瑞典。
从头算描述符和机器学习方法的组合，用于预测β-矩阵Ti合金中可塑性机制
探空术比所谓的BO-MD方法更有效，可实现82％的预测准确性，而BO-MD方法在同一数据集上导致52％的正确预测。此外，还产生了四个新的合金组成来验证模型有效性。选择与BO-MD预测不同意的特定情况以增加产生结果的好处。四种合金的可塑性机制实验证实了ML模型的有效性。这种方法特别有助于设计特定的Ti合金，由于转化诱导的可塑性（TRIP）和机械孪生效应（TIP）效应的同时激活，表现出高工作硬化速率。的确，跨阶级跨行程和twip效应的组合达到了88％的预测准确性。
molScore：从头开始的评分和评估框架
https://doi.org/10.26434/chemrxiv-2023-c4867-v2 orcid：https：//orcid.org/0000-0000-0002-1610-3499 consemrxiv notect content consect consentrxiv contemr-rxiv notect content。许可证：CC由4.0
田纳根：纯变压器编码器为从头分子的生成提供了有效的离散gan
使用离散数据（例如简化的分子输入线 - 输入系统（Smiles）字符串）的从头生成的深层生成模型吸引了药物设计中的广泛关注。然而，训练不稳定经常困扰生成的广告网络（GAN），导致可能崩溃和低偏移性等概率。这项研究提出了一个纯粹的变压器编码器GAN（宽度）来解决这些问题。宽度的发电机和鉴别剂是变压器启动器的变体，并与加固学习（RL）结合使用，以生成具有所需化学特性的分子。此外，变体微笑的数据增强是为了学习微笑字符串的范围和语法的宽度培训。在方面，我们引入了一个增强的田纳州的变体，称为十（w）gan，其中包含了微型批处理歧视，并提高了生成分子的能力。对QM9和锌数据集的实验结果和消融研究表明，所提出的模型以计算有效的方式产生了具有所需化学性质的高效和新颖的分子。
RNA 3D结构的从头预测具有深刻的生成模型
我们提出了一种深度学习方法，可以从其核酸序列中预测RNA的3D折叠结构。我们的方法结合了自回归的深层生成模型，蒙特卡洛树搜索和得分模型，以查找和对给定RNA序列的最可能的折叠结构进行排名。我们表明，尽管可以用于训练的实验测量的结构数量较少，但在原子分辨率下，通过深度学习进行了从头学习的预测。我们通过在RNA-Puzzles预测挑战的回顾性评估中实现竞争结果来确认我们的方法的预测能力，而无需使用来自多个序列比对的结构接触信息或化学探测实验的其他数据。对最近的RNA-Puz-Zle挑战的盲目预测为“ dfold”，进一步支持了我们方法的竞争性能。
Generrna：从头RNA设计的生成预训练的语言模型
RNA的设计在开发RNA疫苗，核酸疗法和创新的生物技术工具中起着至关重要的作用。然而，现有技术在各种任务中都缺乏多功能性，并且经常遭受自动生成的不足。受到蛋白质和分子设计领域的大型语言模型（LLM）的显着成功的启发，我们提出了Generrna，这是RNA生成的第一个大规模的预训练模型，旨在进一步自动化RNA设计。我们的方法消除了对二级结构或其他先验知识的需求，并且能够以稳定的二级结构从头产生RNA，同时确保其与现有序列的独特性。这扩大了我们对RNA空间的探索，从而丰富了我们对RNA结构和功能的理解。此外，对于特定子任务的较小，更专业的数据集，Genernna可以微调。这种灵活性和多功能性使得具有所需特定功能或属性的RNA。在微调代内，我们成功地生成了对靶蛋白的高亲和力的新型RNA序列。genernna可以在以下存储库中免费获得：https：//github.com/pfnet-research/generrna
引用：Maurice Ht Ling。等。 “从头开始，Stutzerimonas balearica DSM 6083（PBMKZJ23）的全细胞动力学模型”。
1。Gomila M.等。“基于基因组的基因组分类法和S.频率的建议nov。和S. de-Gradans sp。nov。并修改了S. perfectoma和氯替氏菌的描述”。微生物10.7（2022）：1363。
纳米孔的从头设计用于单分子检测...
（1）Clarke，J。; Wu，H。C。; Jayasinghe，L。；帕特尔（Patel）里德（S。）； Bayley，H。单分子纳米孔DNA测序的连续碱基识别。自然纳米技术2009，4（4），265-270。doi：10.1038/nnano.2009.12。（2）Kasianowicz，J.J。; Brandin，E。; Branton，d。; Deamer，D。W.使用膜通道对单个多核苷酸分子的表征。美国国家科学院的会议录1996年，第93（24）期，13770-13773。doi：10.1073/pnas.93.24.13770。（3）Wang，K。F。;张，S.Y。；周，X。; Yang，X。;李，X. Y。； Wang，Y。Q。; Fan，P。P。; Xiao，Y。Q。;太阳，W。;张，P。K。；等。明确歧视所有20种蛋白质氨基酸及其修饰。自然方法2023。doi：10.1038/s41592-023-02021-8。（4）Ying，Y。L。; Hu，Z。L。;张，S。L。； Qing，Y。J。; fragasso，a。; Maglia，G。；梅勒（Meller） H. Bayley； Dekker，C。； Long，Y。T. Nanobore基于DNA测序的技术。自然纳米技术2022，17（11），1136-1146。doi：10.1038/s41565-022-01193-2。