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从内在的大脑形态和功能连接的信任倾向的预测
图3基于GMV的预测模型的贡献区域。（a）基于GMV的预测模型确定了13个贡献区域（即，利益区域，ROI，ROIS），绘制了群集大小为体素数。颜色表示不同的大脑网络模块。（b）模块化分析确定了相同颜色所示的ROI的三个稳定模块（默认模式网络，DMN，蓝色；中央执行网络，CEN，黄色；和动作感知网络，APN，RED）在连通性密度含量下，范围为0.26至0.50，增量为0.01。（c）连通性密度为0.40的三个网络模块的弹簧状布局显示了每对节点之间的欧几里得距离，反映了图理论距离和线的厚度，反映了边缘的连接强度。（d）连通性密度为0.40的功能连通性矩阵（通过模块对ROI进行排序）显示边缘内部比模块之间更强的边缘强度。（e）与每个模块相关的前四个心理主题显示功能解码曲线的对数比值比。ifg，下额回（腹外侧前额叶皮层，VLPFC）; MFG，中部额回（背侧前额叶皮层，DLPFC）; mog，中枕回； prcg，前中央回； POCG，中心后回； precuneus； SFG，上额回（背部前额叶皮层，DMPFC）； SMG;超边缘回； SPL，上顶叶； STG，上级颞回
通过内在聚合物中的多个限制对长寿命室温磷光
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Lec.3 食品微生物学 Jehan Abdul Sattar 博士内在...
pH 大多数微生物在 pH 值约为 7.0（6.6-7.5）时生长得最好。一般来说，霉菌和酵母能够在比细菌更低的 pH 值下生长，革兰氏阴性菌对低 pH 值比革兰氏阳性菌更敏感，而致病菌是最挑剔的。根据 pH 值，食物可分为高酸性食物（pH 值低于 4.6）和低酸性食物（pH 值高于 4.6）。水果、软饮料和醋的 pH 值都低于细菌正常生长的 pH 值。水果通常会发生霉菌和酵母腐败，这是因为这些生物能够在 pH 值低于 3.5 时生长，这低于大多数食物腐败和所有食物中毒细菌的最低值，大多数肉类和海鲜的 pH 值约为 5.6 及以上。这使得这些产品容易受到细菌以及霉菌和酵母的腐败。大多数蔬菜的 pH 值高于水果，蔬菜应该更容易受到细菌而不是真菌的腐败。
可转移的深层生成模型的内在无序蛋白构象
本质上无序的蛋白质具有动态结构，它们扮演着关键的生物学作用。阐明其构象合奏是一个具有挑战性的问题，需要综合使用计算和实验方法。分子仿真是用于构建无序蛋白质结构集合但资源密集型的有价值的计算策略。最近，基于深层生成模型的机器学习方法已成为生成结构合奏的有效替代方法。但是，当训练数据中缺乏建模序列和构象时，此类方法当前的可传递性有限。在这里，我们开发了一种新型的生成模型，该模型可实现固有无序蛋白质集合的高水平可传递性。该方法称为IDPSAM，是基于变压器神经网络的潜在扩散模型。它结合了自动编码器，以学习蛋白质几何形状的表示和扩散模型，以在编码空间中采样新型构象。iDPSAM在使用Absinth隐式溶剂模型进行的大型模拟蛋白质区域的模拟数据集上进行了训练。由于其神经网络的表现力及其训练稳定性，Idpsam忠实地捕获了测试序列的3D结构集合，在培训集中没有相似之处。我们的研究还证明了从数据集中产生完全构象合奏的潜力，并强调了训练集大小对概括的重要性。我们认为，IDPSAM通过机器学习代表了可转移蛋白质集合建模的重大进展。
在神经辐射场中学习重新分解和内在分解
从神经辐射场中提取固有组件（例如重新传播和阴影）的任务越来越感兴趣。然而，当前方法在合成场景和孤立的对象上很大程度上有效，忽视了具有背景的真实场景的复杂性。为了弥补这一差距，我们的研究引入了一种与内在分解相关的方法。通过杠杆式的灯光变化，以生成伪标签，我们的方法为固有分解提供了指导，并需要地面真相数据。我们的方法以物理约束为基础，可确保各种场景类型的鲁棒性，并减少对预先训练的模型或手工制作的先验的依赖。我们在合成和现实世界数据集上验证了我们的方法，从而实现了令人信服的重新研究。此外，我们的方法对图像编辑任务的适用性展示了有希望的结果。
一种用于计算心血管内在频率的机器学习方法
心血管波形的分析提供了有关健康和疾病状况的宝贵临床信息。固有频率（如果）方法是最近引入的框架 - 使用单个动脉压力波形来提取有关心血管系统的生理相关信息。IF方法的临床实用性和生理准确性已通过几项临床前和临床研究良好。但是，当前L 2优化求解器的计算复杂性对于IF计算仍然是实时设置中IF方法实际部署的瓶颈。在本文中，我们提出了一种基于机器学习（ML）的方法，用于确定单个颈动脉波形的IF参数。我们使用依次降低的前馈神经网络（FNN）模型将颈动脉波形映射到IF方法的输出参数，从而避免了非convex l 2最小化问题，该问题是由常规方法引起的。我们的方法还包括用于数据预处理，模型培训和模型评估的程序。在我们的模型开发中，我们同时使用了临床和合成波形。我们的临床数据库由来自两个不同来源的颈动脉波形组成：亨廷顿医学研究机构（HMRI）iPhone心脏研究和Framingham心脏研究（FHS）。在HMRI和FHS临床研究中，使用了各种设备平台，例如压电传动系统，光学分解（Vivio）和iPhone相机来测量动脉波形。我们的盲目临床测试表明，从基于FNN的方法计算的参数与基于标准L 2优化方法的参数之间非常强的相关性（即r 0.93和p-value 0.005，对于每个参数，则为r 0.005）。我们的结果还表明，如果本工作中引入的模型基于FNN的性能独立于测量设备和设备采样率。
基于EEG的手指运动分类，具有内在的时间尺度分解
简介：大脑计算机界面（BCIS）是获取大脑电活动并提供外部设备的系统。由于脑电图（EEG）是捕获大脑电活动的最简单的非侵入性方法，因此基于EEG的BCIS是非常流行的设计。除了分类肢体运动外，最近的BCI研究还集中于通过使用机器学习技术通过其分类的同一手的精确编码。最先进的研究对忽略大脑的闲置病例（即大脑没有执行任何心理任务的状态）对编码五个夹角运动感兴趣。这可能很容易引起更多的假阳性，并急剧降低分类性能，从而表现出BCIS的性能。这项研究旨在提出一个更现实的系统，以解码五个手术的运动和脑电图信号的无精神任务（NOMT）案例。
使用深度学习和快速最大内在产品搜索
我们如何构建和优化必须快速填充板岩的推荐系统（即横幅）？深度学习堆栈与快速最大最大产品搜索（MIPS）算法的组合已经表明，可以在生产中部署灵活的模型，从而可以迅速向用户提供人体建议。尽管很有希望，但不幸的是，这种方法不足以构建最大化奖励的推荐系统，例如单击的概率。通常优化了代理损失，并使用A/B测试来测试系统是否实际提高了性能。本教程通过必要的步骤进行参与，以建模奖励，并直接优化基于快速搜索算法构建的建议引擎的奖励，以生成高性能奖励优雅的推荐系统。
MDR1 药物外排泵促进对 PROTACs 2 的内在和获得性耐药性
。CC-BY-ND 4.0 国际许可下可用（未经同行评审认证）是作者/资助者，他已授予 bioRxiv 永久展示预印本的许可。它是此预印本的版权持有者此版本于 2021 年 12 月 2 日发布。；https://doi.org/10.1101/2021.12.02.470920 doi：bioRxiv 预印本
常见变异有助于形成人类大脑的内在功能结构
。CC-BY-NC-ND 4.0 国际许可，未经同行评审认证）是作者/资助者，他已授予 bioRxiv 永久展示预印本的许可。它是此预印本的版权持有者（此版本于 2020 年 7 月 30 日发布。；https://doi.org/10.1101/2020.07.30.229914 doi：bioRxiv preprint