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World File Search System化生成
扩展数据图1. 使用RFdiffusion设计β链配对支架。为了充分利用RFdiffusion的多样化生成潜力，同时
扩展数据图 1. 使用 RFdiffusion 设计 β 链配对支架。为了充分利用 RFdiffusion 的多样化生成潜力，同时鼓励在设计输出中使用 β 链界面，我们实现了一种界面调节算法，该算法可根据简单的用户输入生成 SS/ADJ 调节张量。该模型以张量的形式理解折叠调节，这些张量标记每个残基（a，顶部和左侧）的二级结构（蓝色）以及这些二级结构块的邻接关系（a，黄色中心）。用户指定的参数指定了以下信息：结合剂界面二级结构块（在本例中为 β 链）、该块的长度（b，结合剂张量 L 中的青色块）以及结合剂块相邻的靶位残基（b，靶位张量 T 中的青色块）。根据这些预定义参数，该算法随机采样结合剂界面二级结构块在残基索引空间中的位置，同时保持与指定靶位残基的确定邻接关系（绿色）。该用户定义的调节张量将扩散输出导向β链配对的结合物-靶标界面 (c)。此前，RFdiffusion 界面设计计算可以针对指定为靶标“热点”的特定残基，以指定要结合的靶标残基。而这种新的链间 SS/ADJ 调节功能，使用户能够在结合物支架生成过程中指定“β链热点”或“ɑ-螺旋热点”。基于扩展的结合物-靶标 SS/ADJ 张量调节的结合物支架输出，支持用户指定 β 链界面类型的设计。
用Amazon简化生成AI应用程序开发...
但是，AI代的真正优势超出了通用知识聊天机器人。在过去几年中最初激增的热情激增后，组织正在剥夺层次并向AI代飞行员学习。随着他们扩展这些解决方案的规模，业务成果正在推动对AI代投资的决定。根据2025年亚马逊网络服务（AWS）和哈佛商业审查数据负责议程报告，有83％的受访者表示，AI代表最高（13％），高（37％）或中等（33％）的战略优先级，是有充分理由的。1高盛（Goldman Sachs）预测，AI代可能将全球国内生产总值（GDP）提高近7万亿美元，并在10年内提高生产率增长1.5个百分点。2
利用人工智能技术标准化数字取证报告的智能化、自动化生成。
摘要。本研究调查了是否可以使用某些人工智能技术（特别是自然语言处理）自动生成数字取证报告。已经开发了一个模型来评估使用人工智能技术自动生成数字取证报告是否可行。本研究的主要目的之一是，在生成数字取证报告的过程中，人为错误、报告结构、应作为数字取证报告一部分的关键证据以及调查人员在调查期间起草的证据的解释被忽略。此外，该报告的标准化迫在眉睫，尤其是在法庭上出示时。鉴于网络犯罪的兴起，需要进行更多研究，以更好地改进使用某些智能技术自动生成数字取证报告的过程。
以用户为中心的民主化生成ai
摘要 - 生成人工智能（Genai）的兴起触发了多个领域的重大进展，在培养创造力，解决问题和模拟类似人类的相互作用方面具有无与伦比的能力。尽管它们具有潜力，但生成的AI工具在各个行业的用户理解和参与方面都面临着挑战。各种角色的专业人士遇到困难，将这些高级工具整合到日常操作中，从而阻碍了无缝采用。AI生成的内容的多种可靠性和准确性需要严格的验证和质量保证。民主化的生成性AI成为一种新的策略，可以将AI技术的影响力扩展到多样化的用户群，打算公平地分配其优势，并为社会的集体福祉做出贡献，甚至促进扩大非技术性的机会。以用户为中心的民主化的Genai在最前沿的立场的采用，强调了朝着包容性和互动性人机合作的关键转变。工作的安排使我们不仅可以确定研究的定位，还可以使现有挑战（例如道德使用，隐私，安全问题和域内用例）形象化。最后，研究人员探索了民主化的未来方向，包括数字原型的改进，增强的加密方法以及促进跨学科的见解对社会影响。
生物催化生成三氟甲基 - 丁基 -
摘要：三氟甲基（–CF 3）组代表药物中高度普遍的功能。在过去的几十年中，在三氟甲基化的合成方法的发展中取得了重大进展。相比之下，目前尚无已知的金属酶可以催化C（SP 3）–CF 3键。在这项工作中，我们证明了一种非血红素铁酶，羟基苯甲酸酯合成酶来自杏仁核东方（aohms），能够从高度碘（III）试剂中产生CF 3的自由基，并指导它们以辅助性烯烃丙烯酸烷烯三氟甲酰胺甲氮化酶。建立了基于Staudinger Liga的高通量筛选（HTS）平台（HTS）平台，从而实现了对这种物质转化的AOHMS变体的快速评估。最终优化的变体接受一系列烯烃底物，产生三氟甲基氮化产物的产物，产量高达73％和96：4对映体比率（E.R.）。生物催化平台可以通过改变碘（III）试剂来进一步扩展到烯烃五氟乙基氮化氮化和重氮化。另外，阴离子竞争实验为这种生物学转变提供了对根本反弹过程的见解。这项研究不仅扩大了金属酶的催化库，以进行根本转化，而且还为有机氟的合成创造了新的酶促空间。
通过任务创造力和人类验证最大化生成的AI益处
关于生成AI应用程序的许多现有文献都是矛盾的，发现对AI进行投资将带来更好的组织成果，但也指出，不利的AI甚至可能是一个浪费的适得其反的倡议。我们开发了一种概念框架，以根据生成AI在管理中使用的任务类型来表征生成的AI益处。我们的工作表明，任务创造力在成功的Generative AI结果中起着关键作用，但是人类验证（人类从事监督角色的程度）才能获得收益。我们的概念框架集中在白领工作上，并暗示生成AI的管理是具有重要管理信息的战略选择。
MEVO-GAN：用于水下图像增强的多尺度进化生成对抗网络
摘要：在水下成像中，实现高质量的成像是必不可少的，但由于诸如波长依赖性吸收和复杂的照明动力学之类的因素而具有挑战性。本文介绍了MEVO-GAN，这是一种新颖的方法，旨在通过将生成性对抗网络与遗传算法相结合来解决这些挑战。关键创新在于将遗传算法原理与生成对抗网络（GAN）中的多尺度发生器和鉴别器结构的整合。这种方法增强了图像细节和结构完整性，同时显着提高了训练稳定性。这种组合可以对溶液空间进行更有效的探索和优化，从而减少振荡，减轻模式崩溃以及对高质量生成结果的平滑收敛。通过以定量和定性的方式分析各种公共数据集，结果证实了Mevo-GAN在改善水下图像的清晰度，颜色保真度和细节准确性方面的有效性。在UIEB数据集上的实验结果非常明显，Mevo-GAN的峰值信噪比（PSNR）为21.2758，结构相似性指数（SSIM）为0.8662，为0.6597。
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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。
数据驱动的可参数化生成对抗网络，用于合成数据的增强超声波传感器信号
在复合材料（例如纤维金属层压板（FML））中检测并表征隐藏的损害仍然是一个挑战。引导的超声波（GUW）或X射线影响通常用于检测这些损害，但它们的解释仍然存在，在非破坏性测试（NDT）和结构健康监测（SHM）中也是如此。数据驱动的预测指标模型可以检测与GUW时间相关信号的结构中的损害，但是实验训练数据缺乏差异，统计强度和超参数空间的质量覆盖率。通常会经历心理数据缺乏目标参数的基础真理注释。综合数据通常是创建强大而广义的损害预测模型的唯一解决方案。可以使用基于模型，模型辅助或无模型方法生成合成传感器数据。然而，通过应用有限元方法或求解字段方程式通过数值计算的GUW信号表明，由于过多的约束和简化，尤其是在非同质的材料，复合材料和层板的情况下，由于过多的约束和简化而显示出差的现实统计。数据驱动的生成模型的最新发展，例如生成对抗（神经）网络（GAN）[1]，通常是由大量生成过程驱动的，包括确定性样式矢量以生成特定信号数据[2] [2]，确定损坏大小，位置，位置，定位，传递器位置，材料，材料，材料，材料，材料，材料，材料。这些新体系结构旨在通过使用