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基于复杂的配体结合蛋白通过基于等效扩散的生成模型重新设计
图1：提议的框架概述。该过程始于利用蛋白质氨基酸序列和配体微笑弦作为输入。构象采样过程包括迭代应用输入特征，更新残留特征并脱落等效，最终在其辅导的Cα蛋白质主链和配体配合物以及其辅导中产生了新型蛋白质序列。
评论文章 - 复杂的肘部骨折 - 脱位
肘部稳定性源于骨一致性，静态韧带和囊膜约束以及动态肌肉激活的结合。肘部创伤会破坏这些静态和动态稳定器，从而导致可预测的不稳定性模式；这些模式取决于损伤机理和解剖结构的进行性失败。诊断和治疗复杂肘部骨折脱落损伤的算法方法可以改善骨质和韧带约束的诊断评估和重建，以恢复稳定的功能性肘部。实现最佳结果需要对相关的局部和区域解剖结构，与肘部损伤相关的改变机械，手术方法和固定方法的多功能性以及战略康复计划。t
基于人工智能的系统，利用物联网环境传感器和 LLM 进行复杂的活动跟踪
复杂活动识别在老年人护理辅助中起着重要作用。然而，边缘设备的推理能力受到经典机器学习模型容量的限制。在本文中，我们提出了一种非侵入式环境传感系统，该系统可以检测多种活动并应用大型语言模型 (LLM) 来推理活动序列。这种方法有效地结合了边缘设备和 LLM，帮助老年人进行日常活动，例如提醒他们吃药或处理跌倒等紧急情况。基于 LLM 的边缘设备还可以作为与老年人互动的界面，尤其是有记忆问题的老年人，帮助他们的日常生活。通过部署这样的系统，我们相信智能传感系统可以提高老年人的生活质量并提供更有效的保护。
无性异源多倍体根结线虫的分阶段染色体规模基因组组装揭示了复杂的亚基因组结构
我们展示了异源多倍体根结线虫Meloidogyne javanica的染色体级基因组组装。我们发现M . javanica基因组主要是异源多倍体，包含两个亚基因组A和B，最有可能起源于两个祖先亲本物种的杂交。使用全长非嵌合转录本、与参考数据库的比较和从头算预测技术对组装进行了注释，并使用祖先k聚体谱分析对亚基因组进行了分阶段。亚基因组B似乎显示染色体重叠群的分裂，虽然亚基因组之间存在大量同源性，但我们还确定了缺乏同源性的区域，这些区域可能在杂交之前或之后在祖先基因组中发生了分化。这种带注释和分阶段的基因组组装为了解这些全球重要植物病原体的起源和遗传学提供了重要资源。
![为了有效解决人类所面临的日益复杂的问题，最新的发展趋势是应用大量不同类型的传感器收集数据，从而基于深度学习和人工智能建立有效的解决方案[1-4]。这不仅对传感器产生了巨大的需求，带来了商机，也为传感器设备及其相关应用的开发带来了新的挑战[5,6]。这些将人工智能与传感器相结合的技术发展正被积极地应用于医疗保健、制造业、农业和渔业、交通运输、建筑、环境监测等各个应用领域。例如，在环境监测方面，集成深度学习和人工智能算法的传感器能够快速分析大量数据集，实时识别模式、异常和趋势[7,8]。以天气预报为例，由人工智能驱动的传感器可以从卫星、气象站和无人机等各种来源收集数据，从而更精确地预测天气模式。通过深度学习模型，传感器可以动态调整和整合新数据，从而随着时间的推移提高预测准确性。此外，在工业环境中，通过人工智能增强的传感器在监控设备健康状况、预测潜在故障和安排维护方面发挥着优化制造运营的关键作用。](/simg/f/f35968dfeaed06f5c0286399ab4f1fb8e15e2e87.png)
为了有效解决人类所面临的日益复杂的问题，最新的发展趋势是应用大量不同类型的传感器收集数据，从而基于深度学习和人工智能建立有效的解决方案[1-4]。这不仅对传感器产生了巨大的需求，带来了商机，也为传感器设备及其相关应用的开发带来了新的挑战[5,6]。这些将人工智能与传感器相结合的技术发展正被积极地应用于医疗保健、制造业、农业和渔业、交通运输、建筑、环境监测等各个应用领域。例如，在环境监测方面，集成深度学习和人工智能算法的传感器能够快速分析大量数据集，实时识别模式、异常和趋势[7,8]。以天气预报为例，由人工智能驱动的传感器可以从卫星、气象站和无人机等各种来源收集数据，从而更精确地预测天气模式。通过深度学习模型，传感器可以动态调整和整合新数据，从而随着时间的推移提高预测准确性。此外，在工业环境中，通过人工智能增强的传感器在监控设备健康状况、预测潜在故障和安排维护方面发挥着优化制造运营的关键作用。
为了有效解决人类所面临的日益复杂的问题，最新的发展趋势是应用大量不同类型的传感器来收集数据，以便建立基于深度学习和人工智能的有效解决方案[1-4]。这不仅对传感器产生了巨大的需求，提供了商业机会，也为传感器设备及其相关应用的开发带来了新的挑战[5,6]。这些将人工智能与传感器相结合的技术发展正被积极地应用于医疗保健、制造业、农业和渔业、交通运输、建筑、环境监测等各个应用领域。例如，在环境监测中，集成了深度学习和人工智能算法的传感器能够快速分析大量数据集，实时识别模式、异常和趋势[7,8]。以天气预报为例，人工智能驱动的传感器可以从卫星、气象站和无人机等各种来源收集数据，从而更精确地预测天气模式。通过深度学习模型，传感器可以动态调整和整合新数据，从而随着时间的推移提高其预测准确性。此外，在工业环境中，人工智能增强的传感器在优化制造运营方面发挥着至关重要的作用，可以监测设备健康状况、预测潜在故障并提前安排维护 [ 9 – 12 ]。这种方法减少了运营停机时间并提高了整体效率。在此背景下，“传感器和应用中的人工智能和深度学习”特刊收集了关于人工智能（特别是深度学习）和传感器技术在各个领域的新发展的高质量原创贡献，以及分享想法、设计、数据驱动的应用程序以及生产和部署经验和挑战。本期特刊征文主题包括制造、机械和半导体的应用和传感器；建筑、施工、楼宇、电子学习的智能应用和传感器；推荐系统；自动驾驶汽车、交通监控和运输的应用和传感器；物体识别、图像分类、物体检测、语音处理、人类行为分析；以及其他相关传感应用 [ 13 , 14 ]。
精神和神经疾病中复杂的大脑与身体的相互作用
许多精神和神经疾病的发病和发展往往涉及影响中枢和自主神经系统的复杂分子、细胞和系统变化。6 神经元损伤、炎症和异常蛋白质积累会破坏大脑网络内的正常信号流动。这种大脑水平的功能障碍与一系列症状和自主神经系统失调有关，同时揭示了神经基质和神经精神疾病之间的相互作用。6 例如，功能障碍的心脏活动与健康和神经系统人群的认知功能受损有关，7-9 并且心率变异性（即心脏功能的衡量标准）最近被用作生物标志物，以区分轻度认知障碍患者的阿尔茨海默病和路易体痴呆症。10 此外，帕金森病中多巴胺能神经元的退化导致运动波动和运动障碍。然而，相关研究也强调了肠道微生物群在加速帕金森病发病机制的非适应性免疫和炎症反应中的作用。11,12 至关重要的是，临床前和临床研究表明，肠道微生物群的改变可能是几种神经退行性疾病（包括阿尔茨海默病和帕金森病）和主要精神疾病进展的易感因素。13–17 例如，最近的研究结果表明，与对照组相比，双相情感障碍患者的微生物丰富度持续下降，而重度抑郁症、精神分裂症和精神病患者的β多样性存在差异。16 同样，肝硬化、肝性脑病等肝病也通过肝脑轴与神经系统症状密切相关。18,19
设计和实施复杂的自我平衡机器人
摘要：本文提出了一个合作的自动平衡系统，该系统利用两个自主机器人，用压力传感器增强和手动倾斜控制开关。该系统旨在通过在两个机器人之间均匀分配重量，同时允许在需要时手动控制倾斜角度，从而在气垫板上实现稳定的平衡。每个机器人都配备了自己的一组传感器，包括压力传感器，以测量垫板上施加的力。机器人之间的通信使实时协调能够根据压力传感器的反馈来调整单个倾斜角度，从而确保合作平衡。此外，手动倾斜控制开关为用户提供了暂时覆盖自主平衡逻辑的能力。所提出的系统为合作平衡应用提供了一种多功能平台，展示了机器人技术，传感器技术和人机相互作用的整合，以进行动态稳定性控制。进行了实验验证和测试，以评估系统在不同情况下保持稳定平衡及其整体绩效的有效性。
通过相场模拟了解高度复杂的材料过程：增材制造、钢中的贝氏体转变和高温合金的高温蠕变
本文报道了通过相场模拟解决材料科学悬而未决的问题的最新突破。它们涉及增材制造中的凝固结构形成、贝氏体转变过程中的碳重新分布以及高温合金高温蠕变过程中的损伤开始。第一个例子涉及凝固过程中外延生长和成核之间的平衡。第二个例子涉及贝氏体转变中扩散控制和块状转变占主导地位的争议。第三个例子涉及高温合金中的定向粗化（筏化），这是一种扩散控制的相变：沉淀物相干性的丧失标志着与晶格旋转和拓扑反转相关的损伤的开始。本文根据需要回顾了相场法的技术细节，并讨论了该方法的局限性。