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b'靶标发现对于药物开发至关重要，尤其是对于复杂的慢性疾病。高通量技术的最新进展和生物医学数据的爆炸式增长凸显了计算药物可药性预测方法的潜力。然而，大多数当前方法依赖于基于序列的特征和机器学习，这通常面临与手工制作的特征、可重复性和可访问性相关的挑战。此外，原始序列和蛋白质结构的潜力尚未得到充分研究。在这里，我们使用深度学习技术利用蛋白质序列和结构，揭示蛋白质序列，特别是预训练的嵌入，比蛋白质结构更具信息量。接下来，我们开发了 DrugTar，这是一种高性能深度学习算法，将来自 ESM-2 预训练蛋白质语言模型的序列嵌入与蛋白质本体相结合以预测药物可药性。DrugTar 实现了曲线下面积和精确召回曲线值高于 0.90，优于最先进的方法。总之，DrugTar 简化了靶标发现，这是开发新型疗法的瓶颈。'
b'靶标发现对于药物开发至关重要，尤其是对于复杂的慢性疾病。高通量技术的最新进展和生物医学数据的爆炸式增长凸显了计算药物可药性预测方法的潜力。然而，大多数当前方法依赖于基于序列的特征和机器学习，这通常面临与手工制作的特征、可重复性和可访问性相关的挑战。此外，原始序列和蛋白质结构的潜力尚未得到充分研究。在这里，我们使用深度学习技术利用蛋白质序列和结构，揭示蛋白质序列，特别是预训练的嵌入，比蛋白质结构更具信息量。接下来，我们开发了 DrugTar，这是一种高性能深度学习算法，将来自 ESM-2 预训练蛋白质语言模型的序列嵌入与蛋白质本体相结合以预测药物可药性。DrugTar 实现了曲线下面积和精确召回曲线值高于 0.90，优于最先进的方法。总之，DrugTar 简化了靶标发现，这是开发新型疗法的瓶颈。'
针对可重新配置的智能表面辅助6G网络的机器学习优化的概述：从增强学习到大L
摘要 - 通过在智能无线电环境中重塑信号传播，可以使6G网络成为一种有前途的技术。但是，由于大量元素和专用的相移优化，它也会导致网络管理的显着复杂性。在这项工作中，我们提供了机器学习（ML）的概述 - 对RIS AID的6G网络启用了优化。特别是，我们专注于各种强化学习（RL）技术，例如深度Q学习，多机构强化学习，转移强化学习，等级结构强化学习和离线强化学习。与现有研究不同，这项工作进一步讨论了如何将大型语言模型（LLM）与RL结合在一起，以处理网络优化问题。它表明LLM提供了新的机会来增强RL算法的功能，从而在概括，奖励功能设计，多模式信息处理等方面。最后，我们确定了对RIS AID 6G网络的ML启用ML的未来挑战和方向。索引术语-6G，可重构的智能表面，选择性，机器学习，大语言模型。
可重新配置的纠缠分销网络...
基于卫星的量子通信通道对于超长距离很重要。鉴于卫星通行证的持续时间很短，在卫星通过该区域时，有效地连接全市网络的多个用户可能会很具有挑战性。我们提出了一个具有双功能性的网络：在短暂的卫星通行证中，地面网络被视为多点到点拓扑，所有地面节点都与卫星接收器建立纠缠。在不可用的卫星时，通过单个光学开关将卫星上链路连续到接地节点，并将网络作为配对地面网络配置。我们在数值上模拟了脉冲超键入光子源，并研究提出的网络配置的量子键分布的性能。在卫星接收器利用时间复杂的情况下，我们发现了有利的缩放，而地面节点则利用频率多路复用。可伸缩性，简单的可重新选择性和与纤维网络的易于集成使该体系结构成为许多地面节点和卫星量子通信的有前途的候选人，从而为在全球范围内的地面节点互连铺平了道路。
使用水喷雾进行AD和ADAS测试的可重复可见性降解
摘要 - 汽车行业已将基于传感器技术的自动车辆和主动安全功能确定为提高安全性，可持续性，加速性和效率的催化剂。随着技术的进步，这些系统的应用正在不断扩展。除了这些进步之外，必须开发方法来评估和测试以相关且可重复的方式评估和测试ADAS系统性能以及可靠性。这项工作概述了开发和评估生成道路喷雾的测试方法的主要挑战，这是细水颗粒的湍流混合物，可降低由潮湿表面上驾驶的车辆引起的可见性。设计和生产了硬件原型和附属评估过程，以实现测试方法。评估过程包括一种自动软件工具，以量化原型降低可见性的能力以及一种自动化传感器校准的方法，以在不同位置和时间收集数据。关键发现之一是消除测试环境中外部干扰的挑战。光和风条件等因素通过喷雾显着影响可见性。工作得出的结论是，控制这些因素对于实现测试可重复性至关重要。我们在受控环境中成功重新创建了道路喷雾剂，以多达80％的步骤削弱了传感器的感知能力，反复在±5-15％以内。索引术语 - 种植，水微粒，ADA，AD，自动化，可见性降解，传感器，对比度，感知，不利天气
一次性与可重复使用的胃镜的环境影响
摘要简介内窥镜检查的环境影响是越来越感兴趣的话题。这项研究旨在比较进行ESOGASTROTODUODENSCOPECOPOMS（EGD）与可重复使用（RU）或单使用（SU）一次性胃镜进行的碳足迹。SU（Ambu Ascope胃）和RU胃镜（Olympus，H190）的方法（Olympus，H190）。数据是从2023年4月至2024年2月的Edouard Herriot医院（法国里昂）获得的。每次检查两种胃镜的碳足迹是碳足迹（以kg co 2等效测量）。次要结果包括其他环境影响。进行了灵敏度分析，以检查各种情况的影响。SU和RU胃镜的碳足迹分别为10.9 kg CO 2 EQ和4.7 kg CO 2 EQ。碳足迹的差异等于一个常规汽车驾驶28 km或6天的CO 2欧洲家庭。基于环境扩展输入输出生命周期评估，内窥镜堆栈的估计碳足迹和垫圈的SU策略的0.18千克CO 2 EQ与RU策略中的0.56千克CO 2 EQ相比。根据次要结果，化石EQ耗竭分别为6.2 m 3（su）和9.5 m 3（su）和9.5 m 3（ru）的化石耗竭分别为130 MJ（SU）和60.9 MJ（RU）和水消耗。一项检查的结论，SU胃镜的碳足迹比RU的碳足迹高2.5倍。这些数据将有助于与其他经济和环境因素有关的内窥镜服务的后勤和计划。
模块化电力电源和可重新配置电路存储，能源转换和电源管理
模块化电子设备不依靠一个昂贵的高功率单元，而是通过使用多个相同的模块来利用尺度效果的好处。同时，电力电子越来越多地探索并增强了传统上坚硬的结构，例如存储和能源，例如电池或燃料电池，它可以在其中启用动态重新配置或主动的电源分布。这种方法具有多种优势，包括通过模块化系统的固有冗余，更高的自由度（DOF）来管理其他属性，更高的功能整合，改善功能和能量分配控制，增强的热管理，更高的效率和利用率提高。尽管如此，这些结构中的大量DOF数量在设计，控制和集成方面面临着挑战。管理不同目标之间的权衡需要创新和灵活的拓扑，控制和监视方法。这些方法应利用系统的功能，同时将成本保持在可接受的限制范围内。此外，模块化结构的动态性质需要持续的研发工作，以应对新兴挑战并优化系统性能。
可重复使用的包装系统包含RFID技术
将跟踪技术应用于可重复使用的包装的好处，必须始终权衡潜在的环境和其他影响。虽然标签的生产，标签将标签阅读设备的包装，生产和设置应用于寿命末端的标签的删除或处理，预计将增加包装系统的环境足迹，同时，该标签收集的数据可以提高较高尺度的系统效率，例如能源节省的额外循环，最终的循环效果，最终的循环效果，实质性降低，最佳的效率，并提高了效率，效率增加了，并提供了效率的效率，效率增加了，并提供了效率的效率，效法率会增加，并提供了效率的效率，并提供了实质性的效率，效法率会增加，并提供了效率的效果包装的组件。RFID可以通过在各个阶段提供自动化增加来扩展系统。
食物组的可重复性和有效性，
¹Allergology and Pulmonology Unit, 3rd Pediatric Department, National and Kapodistrian University of Athens, “Attikon” University General Hospital, 12462, Athens, Greece ²First Department of Internal Medicine, Democritus University of Thrace, Uni- versity Hospital of Alexandroupolis, 68100, Alexandroupolis, Greece ³Department of Nutrition and饮食学，健康科学与教育学院，哈罗科皮奥大学，17676年，雅典，希腊，希腊⁴营养与饮食学部门，“阿特基康”，“阿特基”大学综合医院，12462年，雅典，希腊，雅典，营养与食品科学研究所，营养和食品技术学院。 ⁶意大利阿维利诺州83100国家研究委员会食品科学研究所 *这些作者同样贡献
引用：Li A，Li YF，Wang C等。具有可重新配置性能和超低功耗的成型集成光谱仪。
尽管对集成光谱仪的需求紧迫，但仍缺少提供高性能同时实用的效果的解决方案。此外，当前的集成光谱仪缺乏其性能的可重构性，这对于动态工作场景非常可取。这项研究通过在硅上证明了一个用户友好，可重构的光谱仪，提供了可行的解决方案。该创新光谱仪的核心是一个可编程的光子电路，能够表现出不同的光谱响应，可以使用芯片相变换个器对其进行显着调整。我们光谱仪的区别特征在于其反向设计方法，促进了轻松控制和对可编程电路的有效操纵。通过消除对复杂配置的需求，我们的设计减少了功耗并减轻控制复杂性。此外，我们的可重构光谱仪提供了两个不同的操作条件。在超高的绩效模式下，它被多个相移的动物激活，并在维持宽带宽度的同时，在图表尺度上实现了异常的光谱分辨率。另一方面，使用易用模式进一步简化了控制逻辑并通过操纵单相移位器来减少功耗。尽管此模式提供了大约0.3 nm的光谱分辨率略有降级，但它优先考虑易用性，并且非常适合超细光谱重建不是主要要求的应用。