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人工智能 (AI) 一词具有许多预先存在的含义。在“AI”的背景下讨论生物安全，很难将特定计算方法及其训练数据集的具体好处和风险与 AI 系统更普遍的想象能力区分开来。一项建议是从经典生物信息学程序和统计模型（例如隐马尔可夫模型或随机上下文无关语法）的角度来讨论计算生物安全，以便将这些讨论的重点放在实际的当前和未来正在开发的工具上，而不是抽象的假设可能性。即使机器学习模型和底层数据集的复杂性和规模不断增长，这些模型仍然从根本上学习训练数据的统计模式，就像经典方法一样。
人工智能 (AI) 一词具有许多预先存在的含义。在“AI”的背景下讨论生物安全，很难将特定计算方法及其训练数据集的具体好处和风险与 AI 系统更普遍的想象能力区分开来。一项建议是从经典生物信息学程序和统计模型（例如隐马尔可夫模型或随机上下文无关语法）的角度来讨论计算生物安全，以便将这些讨论的重点放在实际的当前和未来正在开发的工具上，而不是抽象的、假设的可能性。即使机器学习模型和底层数据集的复杂性和规模不断增长，这些模型仍然从根本上学习训练数据的统计模式，就像经典方法一样。
提高时间序列域适应性的可传递性和可区分性
无监督的域适应性在将知识从标记的源域转移到未标记的目标域，在时间序列应用中起关键作用。现有的时间序列域适应方法要么忽略频率特征，要么平等地处理时间和频率特征，这使得充分利用这两种功能的优势变得具有挑战性。在本文中，我们深入研究了可传递性和可区分性，这是传递表示学习中的两个至关重要的特性。可以洞悉频率特征在特定域内更具歧视性，而时间特征则在跨域上显示出更好的可传递性。基于发现，我们提出了一个dversarial co-co-co-n n etworks（acon），以通过协作学习方式在三个方面通过协作学习方式来增强可转移的表示：（1）考虑到时代的多个过度差异，提出了多个频率频率特征学习，以增强频率特征的辨别能力； （2）提出了时间域互助学习，以增强源域中时间特征的可区分性，并提高目标域中频率特征的可传递性； （3）域对抗学习是在时间频率特征的相关子空间中进行的，而不是原始特征空间，以进一步增强这两个特征的可传递性。在广泛的时间序列数据集和五个常见范围内进行的广泛实验证明了ACON的最新性能。代码可从https://github.com/mingyangliu1124/acon获得。
学习小对象检测的区分功能...
总结要解决诸如小目标大小，目标特征模糊以及在小物体检测中区分目标和背景的困难之类的挑战，我们提出了一种基于多尺度图像降级的方法，结合了对比度学习模型。通过利用对比度学习技术，我们的方法旨在赋予准确区分对象和背景所需的判别特征。要专门针对小物体，我们将目标样本靶向各种多尺度图像降解模式，然后才能将它们置于对比度学习模型中。然后将增强技术应用于这些退化的样品，以促进有效的对比特征学习。因此，该模型可以更好地揭示小目标和背景之间的差异，从而提高小物体检测性能。此外，考虑到空间域特征对图像的局部变化敏感，而频域特征对全球结构变化敏感，我们的方法涉及空间和频域中的对比度学习模型，旨在为小对象检测获得更强大的功能。在MS可可数据集和Visdrone2019数据集上进行的广泛实验验证了我们提出的方法在显着提高小物体检测准确性方面的有效性。关键词：小对象检测，对比度学习，双域网络，多尺度图像退化
依赖 PLL2 的伤口反应激活使系统素与其他免疫信号通路区分开来
然后，我们对磷酸肽丰度谱进行了 k 均值聚类，以比较两种细胞培养物之间蛋白质磷酸化的动态变化（图 1d，扩展数据图 2a）。在簇 2 和簇 3 中观察到了最大的差异，其特征是在系统素处理后 1 分钟内磷酸化迅速且短暂地下降。这些簇中不到 20%（198）的肽来自 syr1，而来自系统素反应野生型的肽则超过 80%（1036）（图 1c）。然后，我们检查了这 1036 个肽在 syr1 细胞中是否显示出随时间变化的磷酸化变化，如果是，它们属于哪个簇。我们在除 2 和 3 之外的所有簇中都发现了它们；它们都没有在处理后 1 分钟显示出系统素引起的丰度下降（图 1e）。数据表明，SYR1 介导的系统素反应以细胞蛋白质快速、瞬时去磷酸化为特征，这意味着蛋白磷酸酶在系统素信号传导早期就被激活。
依赖 PLL2 的伤口反应激活使系统素与其他免疫信号通路区分开来
然后，我们对磷酸肽丰度谱进行了 k 均值聚类，以比较两种细胞培养物之间蛋白质磷酸化的动态变化（图 1d，扩展数据图 2a）。在簇 2 和簇 3 中观察到了最大的差异，其特征是在系统素处理后 1 分钟内磷酸化迅速且短暂地下降。这些簇中不到 20%（198）的肽来自 syr1，而来自系统素反应野生型的肽则超过 80%（1036）（图 1c）。然后，我们检查了这 1036 个肽在 syr1 细胞中是否显示出随时间变化的磷酸化变化，如果是，它们属于哪个簇。我们在除 2 和 3 之外的所有簇中都发现了它们；它们都没有在处理后 1 分钟显示出系统素诱导的丰度下降（图 1e）。数据表明，SYR1 介导的系统素反应以细胞蛋白质快速、瞬时去磷酸化为特征，这意味着蛋白磷酸酶在系统素信号传导早期就被激活。
使用可区分的模拟学习四倍的运动
摘要：这项工作探讨了使用可区分的模拟进行四足运动的潜力。可区分的模拟通过使用机器人动力学计算低变化的一阶梯度来承诺快速转化和稳定训练。但是，它对腿部机器人的使用仍然仅限于模拟。主要挑战在于由于不连续动态而引起的机器人任务的复杂优化格局。这项工作提出了一个新的可区分类似框架来克服这些挑战。我们的方法结合了用于正向动力学的高保真度，非差异的模拟器，简化的表面模型用于梯度后传播。这种方法通过将替代模型的机器人状态与精确的，不可差的模拟器对齐来保持模拟精度。我们的框架使学习可以在几分钟内在仿真中学习四倍，而无需并行化。随着GPU并行化的增强，我们的方法允许四倍的机器人在几分钟内在挑战地形上掌握各种运动技能。我们证明，可差异的模拟通过实现明显提高样品效率的同时，在处理大规模环境中的有效性时，可以优于强化学习算法（PPO）。我们的方法代表了可区分模拟到现实世界四倍的机车运动的第一个成功应用之一，它为传统RL方法提供了令人信服的替代方案。视频：https：//youtu.be/wenq_w715xm
pinetree：宽场星系调查的生成，快速和可区分的光晕模型
上下文。准确的模拟晕圈目录是用于开发和验证宇宙学推断管道的必不可少的数据产品。生成模拟目录的一个主要挑战是对光环或星系偏置进行建模，这是从物质密度到暗物质光环或可观察的星系的映射。为此，n个体代码生成了最先进的目录。然而，为大容量的大量N体模拟产生了大量的N体模拟，尤其是在包括磁水动力学的情况下，需要大量的计算时间。目标。我们介绍和基准测试了一个可区分和物理信息的神经网络，该网络可以生成与从完整的N体代码获得的模拟光环目录相当的质量。模型设计在训练程序和大型模拟目录套房的生产上具有计算有效的效率。方法。我们提出了一个神经网络，仅依靠18至34个可训练的参数，该参数可从暗物质过度密度场中产生光环目录。通过将首先原理动机的对称性纳入我们的模型体系结构来实现网络权重的减少。我们使用不同分辨率，红移和大型垃圾箱的仅黑色n体模拟训练了我们的模型。我们使用不同的n点相关函数将最终模拟目录与N体晕目录进行了比较，从而验证了最终模拟目录。结果。此外，我们发现该网络可以在近似密度字段上进行培训，以进一步降低计算成本。我们的模型生成了与参考模拟一致的模拟光环目录，这表明该新型网络是生成模拟数据的一种有希望的方法，该数据由于其计算效率而即将进行的宽场调查。我们还介绍了如何解释训练有素的网络参数，以洞悉结构形成的物理。最后，我们讨论了我们的模型的当前局限性，以及从这项研究中可以明显看出的近似Halo模拟产生的一般要求和陷阱。
使用随机森林和生物标志物来区分COVID-19和支原体肺炎感染
COVID-19大流行已经强调了精确诊断方法的关键需求，以区分相似的呼吸道感染，例如Covid-19和支原体肺炎（MP）。识别关键的生物标志物并利用机器学习技术，例如随机森林分析，可以显着提高诊断准确性。，我们对214例急性呼吸道感染患者的临床和实验室数据进行了回顾性分析，该数据于2022年10月至2023年10月在Nanping的第二家医院收集。研究人群分为三组：covid-19-19-阳性（n = 52），MP阳性（n = 140）和共感染（n = 22）。关键生物标志物，包括C反应蛋白（CRP），procalcitonin（PCT），白介素6（IL-6）和白细胞（WBC）计数。相关分析，以评估每组内生物标志物之间的关系。应用随机森林分析来评估这些生物标志物的判别能力。The random forest model demonstrated high classification performance, with area under the ROC curve (AUC) scores of 0.86 (95% CI: 0.70–0.97) for COVID-19, 0.79 (95% CI: 0.64–0.92) for MP, 0.69 (95% CI: 0.50–0.87) for co-infections, and 0.90 (95% CI: 0.83–0.95）对于微平均ROC。此外，随机森林分类器的Precision-Recall曲线显示，微平均AUC为0.80（95％CI：0.69–0.91）。混乱矩阵强调了模型的准确性（0.77）和生物标志物关系。这项研究强调了机器学习技术在精确医学时代改善疾病分类的潜力。Shap特征的重要性分析表明年龄（0.27），CRP（0.25），IL6（0.14）和PCT（0.14）是最重要的预测因子。计算方法，尤其是随机森林分析的整合在评估临床和生物标志物数据中提出了一种有希望的方法，用于增强传染病的诊断过程。我们的发现支持使用特定生物标志物在区分Covid-19和MP中的使用，这可能导致更有针对性和有效的诊断策略。
纤维尾量量子点设备在GHz时钟速率上生成难以区分的光子
1 Institute of Solid State Physics, Technical University Berlin, Hardenbergstraße 36, 10623 Berlin, Germany 2 Department of Optics and Photonics, Wroclaw University of Science and Technology, Wybrzeże Stanisława Wyspiańskiego 27, 50-730 Wroclaw, Poland 3 State Key Laboratory for Superlattice and Microstructures, Institute of Semiconductors, Chinese Academy中国北京100083科学，北京4材料科学与光电工程中心，中国科学院，北京大学100049，中国100049，中国5个实验物理学系，弗罗克劳夫科学技术系，Wybrze问StaniSławaWyspiańskiego27丹麦，2800，公斤。Lyngby，丹麦 *通讯作者：lucas.rickert@tu-berlin.de，zcniu@semi.ac.cn，tobias.heindel@tu-berlin.deLyngby，丹麦 *通讯作者：lucas.rickert@tu-berlin.de，zcniu@semi.ac.cn，tobias.heindel@tu-berlin.de
区分克罗恩病的新诊断策略...
背景：脂肪嫁接是重建武术中的高度用途，但具有不可预测的保留率和结果。与单独使用离心料的未经处理的脂肪酸或脂肪移植相比，该系统综述的主要概述是评估次级机械加工的脂肪酸是否有利地增强了脂肪移植物的血管生成潜力。次要结果是在比较上述组时评估围绕移植物的证据并改善结果。方法：在2022年2月之前，对MEDLINE，EMBASE和COCHRANE CENTRAL登记册进行了搜索。包括所有人类和动物研究，其中包括未加工，离心，次级机械碎片（SMF）或次级机械破坏（SMD）脂肪移植物之间的交叉比较。结果：包括31个全文。血管生成潜力。通过荧光激活的细胞分析（FACS）分析来定量间充质干细胞，血管血管干细胞和内皮祖细胞的细胞组成。脂肪移植的量保留率和有助于伤口愈合的脂肪移植率。尽管在某些研究的来源中，具有行业资助的研究的存在和方法学数据的报告不足，但数据显示，SMF移植物包含富集的周细胞种群，其血管腔内皮生长因子（VEGF）分泌增加。需要进一步的临床研究来评估人类研究中的潜在差异。动物研究表明，与离心移植物相比，SMD移植物可能会增加脂肪移植的率和伤口闭合率。但是，临床研究尚未显示出相似的结果。结论：在这项系统的综述中，我们能够得出结论，现有文献表明机械处理脂肪，无论是通过碎片或破坏，通过增强血管生长生长因子和相关的血管祖细胞水平来提高血管生成潜力。虽然体内动物研究稀缺，但综述的发现表明，次级机械脂肪会增强脂肪移植的保留率，并可以帮助伤口愈合。