XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System体学
回家：一个新的基因本体学子集，可改善植物基因功能预测
背景：基因功能预测数据集的可用性可帮助研究人员考虑假设生成，候选基因优先次序和许多其他应用的未表征基因的可能功能。许多这样的数据集基于基因本体论（GO）函数图。对于植物而言，这可能是有问题的，因为最具体的GO术语通常是从非植物分类群的生物学中得出的（例如，鉴于植物缺乏神经的神经），似乎不太可能映射到植物生物学过程）。为了平衡功能特异性的需求，同时限制了与植物生物学相关的功能，研究人员通常会限制植物植物子集，但是，通过设计，该子集由非常一般的术语和限制了特定假设产生的实际效用。更糟糕的是，有时研究人员选择与植物生物学无关的术语（而不是遍历GO图以选择与植物生物学兼容的层次结构中最具体的术语）。结果：我们创建了Go Big，一种基因本体学子集类型，以提高分类群特异性生物学应用基因功能预测的生物学相关性。GO大植物子集保留了假设产生的最大功能特异性，同时限制了适用于植物生物学的术语。简要
大分子X射线晶体学和蛋白质结构...
新月形免疫学研究所（Bric-NII）提出了一个小型研讨会和“大分子X射线晶体学和蛋白质结构预测”的研讨会。加入我们，参加一个沉浸式的为期3天的活动，其中包括该领域的主要专家的演讲，并进行了一个探索大分子X射线晶体学和结构预测的理论和实践方面的研讨会。
微流体学：护理点测试中的进步
抽象的微流体学是一种以微米尺度操纵流体的技术，已成为医疗保健中的一种变革性工具，尤其是在护理点（POC）测试中。微流体系统的整合已实现了快速诊断，样本需求最少和高通量测试，从而提供了临床结果的显着改善。本评论重点介绍了微流体学的基本原理，3D打印等制造技术的进步以及它们在检测和管理传染性和慢性疾病中的应用。尽管有希望，但基于微流体的POC设备的广泛采用仍面临挑战，包括可扩展性，成本效益和监管障碍。未来的方向表明，个性化医学，数字健康和混合诊断平台的潜在突破。微流体仍然是一项有前途的技术，可以在全球范围内弥合医疗保健差距，尤其是在资源受限的环境中。关键字：微流体，护理点测试，实验室芯片，诊断，制造技术，3D打印。
石油和天然气生产工厂中异常检测的本体学增强深度学习框架
技术进步为提高工业过程工厂的生产率和安全性铺平了道路。由行业4.0带来的智能工厂的特征是它们杰出的剪裁技术使用，其自动化，监视和人工智能在运营效率中发挥了重要作用[1]。这些技术进步不仅适用于传统制造业，还适用于包括石油和天然气部门在内的各种工业过程，这是该提案的重点。这些进步产生的重要改进是安装传感器设备以进行恒定信息监视。尽管有好处，但这些传感器产生的大量数据可能会挑战分析，从而需要对自动化过程进行自动化的需求，以验证持续的信息流以寻找异常[2]，这些信息流[2]可以表明设备故障，安全隐患或生产效率低下。对这些失败的检测对该部门至关重要。失败引起的工厂关闭可能会给公司带来重大的经济问题。此外，由于该行业的危险性质，该行业的安全危害可能会造成灾难性后果，从而对工人安全和环境完整性构成了严重的风险。虽然传统的异常检测模型可以在特定领域带来良好的结果，但他们仍然无法理解石油和天然气生产厂的语义特征，从而产生了错误的结果，这可能使操作员更难解决潜在的问题。之后，将提出以下步骤。这项工作旨在创建一个框架，该框架使用机器学习异常检测方法，并具有一层本体论，以对石油和天然气行业异常进行语义分析。本文以以下方式构成：首先，将对当前的最新研究进行分析，重点关注有关异常检测和本体论方面的工作，然后将指定研究建议，显示研究的改进和潜在的挑战。
由晶体学电子密度引导的蛋白质集合的生成建模
蛋白质是动态分子，在生物过程中和其他方面的热力学采样构象中的状态之间的过渡。尽管由X射线晶体学生成的模型通常描绘了单个构象，但这实际上是一个集合度量。蛋白质晶体是一个巨大的分子阵列，从衍射中重建的电子密度可捕获该阵列中原子位置之间的变异性。随着蛋白质链中的灵活性的增加，电子密度越来越散布。由于难以识别和建模特定构象产生平均密度，因此通常仅以B因子的形式间接报告最佳拟合模型周围的变异性。然而，如果可检测到的晶体学者在多个替代位置（通常称为Altlocs）中的原子模型。交替位置的蛋白质主链段仍然不足以识别，因为大多数可视化平台（例如Pymol和Chimerax）以及使用结构模型作为输入（例如Gromacs）的程序完全忽略了Altloc或用简单的启发式方法来解决它们[4]。最近的工作[11]创建了从PDB结构中提取的Altloc的全面目录，这表明该数据集应在努力中使用单个序列预测多个结构的努力。有趣的是，作者表明，对于一组良好的分离和稳定的Altlocs，即使结构合奏预测因子识别该区域是灵活的，他们也无法捕获实验确定的构象甚至骨架构象分布的双峰性。
2024 年中华民国液态晶体学会年会暨研讨会《议程》113 ...
邀请演讲i主持人：郑恪亭郑恪亭14：00–14：30 Go Watanabe教授（渡边渡边） / Kitasato University讲题IP-01 IP-01通过计算 - 科学14：30-14：30-14：50-14：50- / ip-02 ip-ip-02 and topolicy dopodical dopodical defaction：10：10：14： IP-03使用有机橡胶分子15：10-15：30 Pravinraj Selvaraj /中央大学光电系中央大学光电系中央大学光电系IP-04革命性极化控制：在扭曲的nematic nematic Liquid Crystals < / div>中革命光学活性，IP-03 IP-03无接触均匀的液晶对齐
CGE 2024-晶体学和出色的设备
高熵合金（HEA）最近成为了一类新的材料，由于其有趣的吸附性能，它们引起了人们对氢储存应用的兴趣。与常规合金不同，HEAS由五个或更多的化学元素组成，比例可能在5个范围内。％至35 at。％。所得的高混合熵促进了多元素实心溶液相的形成，通常表现出简单的晶体学结构（BCC，FCC或HCP）。这一独特的功能增强了HEAS吸收和吸收氢的能力，并使它们成为氢存储应用的有希望的候选者。我们的工作针对由Ti，V，Cr，Mn和/或Fe组成的HEA。在合理的压力和温度条件下，这些合金在氢吸附性能方面已经显示出有望[MAR23]。然而，研究的组合物表现出不同晶体学结构的几个阶段的混合，从而阻止了对合金特性的结构影响。因此，我们工作的目的是探索其他化学成分，以便可能i）合成单相合金和ii）在环境温度下调整平衡压力。目前的贡献侧重于三种合金，即Ti 25 V 35 Cr 32 Mn 8，Ti 25 V 35 Cr 34 Fe 6和Ti 23 V 37 Cr 30 Mn 5 Fe 5。X射线和中子衍射的互补性，与细MEB-EDX分析相结合，阐明了在晶体学结构和化学组成方面，阐明了微米尺度上存在的细微差异。通过Sievert的体积方法衡量的压力组分等温线对这些研究进行了补充，证实了这些合金对潜在应用的极大兴趣，在298 K.
杂志预释放 - 印度肿瘤流体学会
这是一篇文章的PDF文件，该文件在接受后经历了增强功能，例如添加了封面和元数据，并为可读性而格式化，但尚未确定记录的确定版本。此版本将在以最终形式发布之前进行其他复制，排版和审查，但是我们正在提供此版本以赋予本文的早期可见性。请注意，在生产过程中，可能会发现可能影响内容的错误，以及适用于期刊的所有法律免责声明。
停止共享数据：访问算法、群体学习和下一代 FAIR（联邦人工智能就绪）原则和实践
摘要：机器学习领域的快速发展也带来了一些生存挑战，这些挑战本质上都与“信任”这一广义概念有关。这一广义概念的各个方面包括对任何机器学习过程输出的信任（以及防止黑匣子、幻觉等）。对科学的信任正受到威胁，尤其是现在法学硕士可以产生“好看的废话”，论文工厂的出现是为了应对当前研究环境中不正当的奖励制度。同一枚硬币的另一面是，如果机器学习得不到适当的控制，它也会突破安全和隐私障碍，违反 GDPR 以及其他道德、法律和社会障碍，包括公平性。此外，数据“某处”的存在绝不意味着其实际可重用性。这包括现已确立的 FAIR 原则的四个要素：许多数据即使找到也无法找到，在明确定义的条件下也无法访问，如果访问则无法互操作（第三方和机器无法理解），这导致绝大多数数据和信息无法重复使用，除非违反版权、隐私法规或隐含或明确支撑查询或深度学习算法的基本概念模型。现在，越来越多的数据也将被机器“独立”使用，所有这些挑战都将严重加剧。本次主题演讲将讨论“数据访问”相对于传统的“数据共享”（包含数据下载、传输和失去控制的内涵）如何减轻大多数（如果不是全部）传统“数据共享”的不良副作用。对于联合数据访问，数据应该从另一个意义上或角度来看是公平的，它们应该是“联合的、AI-Ready”的，以便访问算法可以回答与访问控制、同意、格式相关的问题，并且可以读取有关数据本身的丰富（公平）元数据，以确定它们是否“适合用途”和机器可操作（即公平数字对象或机器可操作单元）。“适合用途”的概念远远超出了（但包括）有关方法、质量、误差线等的信息。访问算法的所有操作的“不可变日志记录”至关重要，尤其是在使用“群体学习”中的自学习算法时。足以让我们忙上一阵子了。https://www.nature.com/articles/s41586-021-03583-3
探索本体学学习的大型语言模型
本体学习旨在在大数据的背景下基于机器学习技术来促进自动或半自动性开发。最新的技术发展引入了生成人工智能（AI），能够创建新数据，从现有数据中提取见解，并从各种输入中生成连贯的文本。此能力支持文本数据的分析，提供减少人类努力的见解和注释。本研究探讨了生成AI的新兴领域，特别是用于本体学习的大型语言模型。我们对当前的生成AI研究状态进行了调查，重点介绍了本体开发任务的适用性和功效，并评估评估技术。我们讨论了与生成AI的解释性和解释性有关的挑战，并概述了未来研究的方向。关键字：大语言模型，LLM，生成AI，本体学习，深度学习