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集成电阻抗生物传感器的微流体细胞培养装置中单个芽殖酵母解剖事件的实时监测
微流控装置与荧光显微镜相结合，提供了高分辨率和高内涵的平台，用于研究芽殖酵母酿酒酵母的单细胞形态、行为和复制衰老的动态过程。然而，大量记录的图像使得数据处理工作非常耗费人力和时间，而酵母复制寿命 (RLS) 是酵母衰老的主要标准。为了解决这一限制并进行无标记的 RLS 分析，引入了可通过微流控装置中的微电极轻松功能化的电阻抗谱 (EIS) 来监测芽殖酵母的细胞生长和分裂。在此，提出了一种集成 EIS 生物传感器的微流控装置，以单细胞分辨率进行酵母增殖的原位阻抗测量，从而识别子代从母代分离的瞬时事件。单个酵母细胞被可靠地固定在瓶颈状陷阱中以进行连续培养，在此过程中子细胞在水力剪切力的作用下有效地从母细胞中分离出来。每 2 分钟进行一次延时阻抗测量以监测细胞过程，包括出芽、分裂和解剖。通过使用 K 均值聚类算法首次分析自定义参数“解剖指标”，从 EIS 信号中准确提取了子细胞脱离母细胞的瞬时事件。从而验证了基于阻抗传感技术识别子细胞解剖事件。随着进一步的发展，这种集成电阻抗生物传感器的微流控装置在高通量、实时、无标记分析出芽酵母的衰老和 RLS 方面具有良好的应用前景。
迈克尔·博内利，医学博士
地平线欧洲项目“MDA-RA”，2024 年。FWF Doc.Fund 博士项目，（协调员：Maria Sibilia）“确保宿主免疫 - 消除与破坏 - SHIELD”），首席研究员，约。 300.000 欧元，2024-2028 年 Horizon-Europe 项目“暗物质”（101136582），首席研究员，550.000 欧元，2023 年。Horizon-Europe 项目“挤压”，首席研究员，2022 年 SFB (FWF)：HDAC 作为健康和疾病中 T 细胞介导免疫的调节剂（子项目 F7004），首席研究员，407.526 欧元，2023 - 2027 年 Boehringer 研究合作，首席研究员，15.000 欧元，2022 年 加拉帕戈斯研究基金会资助“用 Filgotinib 治疗的 RA 患者的时间分辨转录组和表观遗传细胞分析”，首席研究员，250.000 欧元，2023 年 GSK 创新医学计划资助“自动化高内涵显微镜：一种新的工具来发现个性化的炎症疾病治疗策略”，首席研究员 180.000 欧元，2022 年 FWF 独立资助“转录因子 NFIL3 对调节性 T 细胞的分子控制”，首席研究员 402.000 欧元，2021 - 2026 年 SFB (FWF)：HDAC 作为健康和疾病中 T 细胞介导免疫的调节剂（子项目 F7004），首席研究员，378.000 欧元，2018 - 2023 年 奥地利国家银行 Jubiläumsfond der Österreichischen Nationalbank（为类风湿性关节炎患者开发新的治疗策略），首席研究员，140.000 欧元，2017 - 2021 年 维也纳市医学科学基金会（类风湿性关节炎患者的 1 型调节性 T 细胞），首席研究员，15.000 欧元，2017 年
对声音，图像和文本中识别多模式情绪方法的审查
收到：2023年9月18日；接受：2023年12月25日摘要通过听觉，视觉和文本提示识别多方面情绪的研究是一个快速发展的跨学科领域，涵盖了心理学，计算机科学和人工智能领域。本文研究了用于隔离和识别这些模式中复杂情绪状态的方法的范围，目的是描述进步并确定未来研究的领域。在声音领域中，我们探索了信号处理和机器学习技术的进展，从而有助于从人声弯曲和音乐安排中提取细微的情感指标。视觉情绪识别是通过面部识别算法，肢体语言分析以及上下文环境信息整合的有效性来评估的。使用自然语言处理技术检查基于文本的情感识别，以感知书面语言的情感和情感内涵。此外，本文考虑了这些不同情绪数据来源的融合，考虑了构建能够解释多模式输入的连贯模型时所面临的挑战。我们的方法涵盖了最近研究的荟萃分析，评估了各种方法的有效性和精度，并确定了常见的指标进行评估。结果表明，偏爱深度学习和混合模型，以利用多种分析技术的优势来提高识别率。然而，诸如情感的主观性质，表达中的文化差异以及广泛的注释数据集的必要性持续存在的挑战，这是重大障碍。总而言之，这篇综述倡导了更多细微的数据集，增强的跨学科合作以及一个道德框架来管理情绪识别技术的实施。这些技术的潜在应用是广泛的，从医疗保健到娱乐，并且需要一致的努力来完善和道德将情感识别纳入我们的数字互动中。关键字：多模式情绪，融合，机器学习，深度学习，回归，CNN，RNN。
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
规划算法 - Steven M. LaValle
由于机器人技术、人工智能和控制理论领域的许多令人兴奋的发展，三个曾经截然不同的主题现在正走向碰撞。在机器人技术中，运动规划最初关注的是诸如如何将钢琴从一个房间搬到另一个房间而不撞到任何东西之类的问题。然而，该领域已经发展到包括不确定性、多个物体和动态等复杂因素。在人工智能中，规划最初意味着搜索一系列逻辑运算符或动作，将初始世界状态转换为期望的目标状态。目前，规划的范围已超出此范围，包括许多决策理论思想，如马尔可夫决策过程、不完美状态信息和博弈论均衡。虽然控制理论传统上关注的是稳定性、反馈和最优性等问题，但人们对设计寻找非线性系统可行开环轨迹的算法的兴趣日益浓厚。在某些工作中，“运动规划”一词已被应用，但其解释与机器人技术中的用法不同。因此，尽管机器人技术、人工智能和控制理论领域最初考虑的是不同的问题，但它们的范围已经扩大到共享一个有趣的共同点。在本文中，我以广义使用术语规划，涵盖了这一共同点。但这并不意味着该术语涵盖机器人技术、人工智能和控制理论领域的所有重要内容。本演示重点介绍与规划相关的算法问题。在机器人技术中，重点是通过处理复杂的几何模型来设计生成有用运动的算法。在人工智能中，重点是设计使用决策理论模型来计算适当动作的系统。在控制理论中，重点是计算系统可行轨迹的算法，并额外涉及反馈和优化。占控制理论文献大部分的分析技术不是这里的主要焦点。“规划和控制”这个短语通常用于识别开发系统时的互补问题。规划通常被认为是比控制更高级别的过程。在本文中，我没有做这样的区分。忽略术语带来的历史内涵，“规划”和“控制”可以使用
中国CEECS数字经济合作的地位和前景
1。目前，以互联网，大数据，云计算，人工智能和区块链等新技术为代表的数字经济正在迅速发展，并且越来越多地整合到各种经济和社会发展的整个过程中。数字经济正在成为重组全球资源要素，重塑全球经济结构并改变全球竞争模式的关键力量。COVID-19大流行已经加速了数字经济的发展，并且是一个强大的数字加速器。国家采用数字手段来预防和控制大流行，许多生活和工作需求也从离线转移到在线。数字化转型已成为大流行后经济复苏的重要方向，并且是一个国家核心竞争力的重要体现。中国正在努力从各个方面加强，优化和扩展数字经济，中欧和东欧国家的数字经济也正在迅速发展，反对大流行的逆境。尽管中国和CEEC在进行和促进合作方面面临一些新的挑战，但数字经济合作已成为改善和升级中国CEEC合作的关键领域。本报告的目的是分析数字经济领域中国与CEEC之间的发展与合作地位，并旨在提出未来加强合作的建议。完整报告由四个部分组成。2。当时，互联网经济迅速发展和发展。第一部分回顾了数字经济概念的起源，内涵和定义。第二部分介绍了中国以及中欧国家和东欧国家的数字经济发展状况，并对数字经济领域中中欧和东欧国家的不同水平进行了分类。第三部分提供了中国CEEC数字经济合作的概述，指定了中国与西巴尔干国家和匈牙利的合作实践，并评估了中国CEEC数字经济合作面临的当前挑战。基于上述发现，第四部分得出了主要结论，并提出了有关数字经济领域中国CEEC合作的政策建议。“数字经济”概念“数字经济”概念的出现和定义首次出现在1990年代。在1997年，世界知名的新经济学家唐·塔普斯科特（Don Tapscott）出版了《数字经济：网络情报时代的承诺与危险》一书，该书详细讨论了互联网对经济和社会的影响。唐·塔普斯科特（Don Tapscott）本人被称为“
Thomas Wollmann 博士论文
高内涵显微镜在生物学和医学领域取得了许多进展。这种快速发展的技术正在将细胞生物学转变为大数据驱动的科学。计算机视觉方法用于自动分析显微镜图像数据。近年来，深度学习变得流行起来，并在计算机视觉领域取得了重大成功。大多数可用的方法都是为处理自然图像而开发的。与自然图像相比，显微镜图像带来了特定领域的挑战，例如训练数据集小、对象聚类和类别不平衡。本文介绍了用于显微镜图像中对象检测和细胞分割的新型深度学习方法。对于荧光显微镜图像中的粒子检测，提出了一种基于领域自适应反卷积网络的深度学习方法。此外，提出了一种在异质组织病理学图像中有丝分裂细胞检测的方法，该方法结合了深度残差网络和霍夫投票。该方法用于乳腺癌全切片组织学图像的分级。此外，介绍了一种基于物体质心的粒子检测和细胞检测方法，该方法可以端到端训练。它包括一个新的质心提议网络、一个用于在图像尺度和锚点上集成检测假设的层、一个有利于先前锚点而不是回归位置的锚点正则化方案以及一种改进的非最大抑制算法。此外，提出了一种基于归一化互信息的新型损失函数，该函数可以应对强烈的类别不平衡，并且是在贝叶斯框架内推导出来的。对于细胞分割，引入了一种具有增加的接受场以捕获丰富语义信息的深度神经网络。此外，提出了一种结合卷积神经网络的多尺度特征聚合和循环神经网络的迭代细化的两种范式的深度神经网络。为了提高训练的鲁棒性并改善分割，提出了一种新的焦点损失函数。此外，还提出了一种用于生物医学图像分析流程的黑盒超参数优化框架。该框架具有模块化架构，将超参数采样和超参数优化分开。建议基于最小投影对损失函数进行可视化，以进一步了解优化问题。此外，还提出了一种迁移学习方法，该方法仅使用一个颜色通道进行预训练，并对更多颜色通道进行微调。此外，还提出了一种用于组织病理学幻灯片的无监督域自适应方法。最后，介绍了 Galaxy Image Analysis，这是一个基于 Web 的显微镜图像分析平台。已经开发了用于细胞培养中的细胞分割、小鼠脑组织中的粒子检测和 MALDI/H&E 图像配准的 Galaxy Image Analysis 工作流程。所提出的方法已应用于具有挑战性的合成和真实