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dtsyn：一个基于双转化器的神经网络，可预测协同药物组合
抽象的药物组合疗法在解决肿瘤异质性问题时在许多方面都优于单一治疗癌症治疗。对于湿lab实验，由于可能的药物对搜索空间，筛选新型的协同药对具有挑战性。因此，已经开发了计算方法来预测具有潜在协同功能的药物对。尽管当前模型取得了成功，但对其他数据集的概括的力量以及了解化学化学相互作用或化学样本相互作用机制的理解是缺乏研究，从而阻碍了实际应用的当前算法。在本文中，我们提出了一种基于多头注意力机制的DTSYN（药物对协同预测的双变压器模型）的深神经模型，以鉴定新的药物组合。我们设计了一种细粒状变压器，用于捕获化学下结构基因和基因 - 基因关联以及一种用于提取化学化学化学和化学细胞线相互作用的粗粒状变压器。dtsyn在曲线（ROC AUC）下达到了最高的接收器工作特征区域，为0.73，0.78。0.82和0.81在四个不同的交叉验证任务上，表现优于所有竞争方法。此外，DTSYN在五个独立数据集中实现了最佳的真实正率（TPR）。消融研究表明，两个变压器块都导致了DTSYN的性能。此外，DTSYN可以在化学物质和细胞系之间提取相互作用，这可能代表了药物作用的机制。因此，我们设想模型是通过使用化学物质和转录组数据来确定协同药物对优先级的有价值工具。
TFormer-新加坡
在先进的人机界面 (HCI) 框架内，基于跨受试者脑电图 (EEG) 的驾驶员疲劳识别正在成为工业 5.0 范式中的关键应用。认识到通过主动监控确保驾驶员安全的重要性，提供通用的 EEG 解码系统对于提高道路安全至关重要。由于 Transformers 在各种应用中取得了巨大成功，这项工作调查了 Transformers 在具有挑战性的跨受试者 EEG 解码任务中的应用。先前的研究侧重于使用 Transformers 来捕获全局时间信息，但较少研究全局频域模式。此外，为了利用基于自然语言处理的标准 Transformer 架构进行 EEG 解码，必须考虑 EEG 的固有特性并相应地做出相关调整。在这项工作中，我们提出了一个时频 Transformer (TFormer)，它可以从原始 EEG 数据中自动学习全局时频模式。 TFormer 由三个组件组成：用于输入嵌入的卷积词干、用于将时域模式整合到频率点的时频多头交叉注意力 (TF-MCA) 以及用于进一步学习全局时频模式的自注意力。此外，我们分析了 TFormer 的内部设置，发现批量归一化 (BN) 比层归一化 (LN) 更适合跨受试者 EEG 解码。实验结果表明，与现有方法相比，所提出的模型具有优越性。总的来说，我们的工作促进了 Transformer 模型在 EEG 解码方面的发展，并展示了一种利用 Transformer 解码原始 EEG 数据的不同方法。
clft：用于语义分割的摄像头融合变压器自动驾驶
摘要 - 关于基于相机和LIDAR的语义对象细分的批判性研究，用于自动驾驶的批判性研究显着受益于深度学习的发展。具体来说，视觉变压器是一种新型的突破性，将多头注意机制成功地带入了计算机视觉应用。因此，我们提出了一个基于视觉变压器的网络，以进行摄像机范围融合，以应用于自动驾驶的语义分割。我们的提案在双向网络上使用视觉变压器的新型渐进式策略，然后将结果集成到变压器解码器层上的交叉融合策略中。与文献中的其他作品不同，我们的摄像头融合变压器在诸如雨水和低照明之类的挑战性条件下进行了评估，表现出良好的性能。本文以不同的方式报告了对车辆和人类类别的分割结果：仅相机，仅LIDAR-和摄像头融合。我们对也用于语义分割的其他网络执行相机融合式传输（CLFT）的相干控制的基准实验。实验旨在从两个角度独立地评估CLFT的能力：多模态传感器融合和骨干架构。定量评估表明，与完全跨跨性神经网络网络（FCN）摄像头 - LIDAR-LIDAR融合神经网络相比，我们的CLFT网络可在具有挑战性的暗湿条件下获得高达10％的改善。我们的完整代码可在线提供交互式演示和应用程序1。与变压器主链与网络形成鲜明对比，但使用单一模态输入，全周围的改进为5-10％。
牛鼻气管炎病毒性腹泻疫苗
怀孕母牛安全性研究摘要 一项实地研究利用了来自三个不同牛群的 1600 多头牛，以及来自第四个牛群的血清学研究，证明了怀孕母牛和小母牛的安全性。所有参与研究的母牛和小母牛在配种前都接种了 Express ® FP 10 疫苗，这是一种改良活病毒 (MLV) 疫苗，含有传染性牛鼻气管炎 (IBR)、牛病毒性腹泻 (BVD) 1 型、BVD 2 型、副流感病毒 3 (PI3) 和牛呼吸道合胞病毒 (BRSV)，以及犬钩端螺旋体、流感伤寒杆菌、哈德焦钩端螺旋体、出血性黄疸杆菌、波莫纳钩端螺旋体疫苗。大约三分之一的参与研究的牛被分配到三个妊娠期中的每一个。确认妊娠状态后，在指定的妊娠期进行第二次疫苗接种。每个妊娠期组的一半接种 Express ® FP 10，另一半接种 Lepto-5 疫苗。所有登记的牛都经过密切观察直至产犊。记录任何胎儿损失并对胎儿进行全面尸检。两个治疗组的胎儿损失相似。测试疫苗接种组的总胎儿损失率为 1.6%（810 头中的 13 头），对照组为 1.9%（776 头中的 15 头）。没有因 IBR 或 BVD 而诊断的流产或胎儿损失。登记的牛犊在出生后 30 天内受到监测。两个治疗组之间的犊牛健康状况没有差异。
牛鼻气管炎疫苗
怀孕母牛安全性研究摘要 一项实地研究利用了来自三个不同牛群的 1600 多头牛，以及来自第四个牛群的血清学研究，证明了怀孕母牛和小母牛的安全性。所有参与研究的母牛和小母牛在配种前都接种了 Express ® FP 10 疫苗，这是一种改良活病毒 (MLV) 疫苗，含有传染性牛鼻气管炎 (IBR)、牛病毒性腹泻 (BVD) 1 型、BVD 2 型、副流感病毒 3 (PI3) 和牛呼吸道合胞病毒 (BRSV)，以及犬钩端螺旋体、流感伤寒杆菌、哈德焦钩端螺旋体、出血性黄疸杆菌、波莫纳钩端螺旋体疫苗。大约三分之一的参与研究的牛被分配到三个妊娠期中的每一个。确认妊娠状态后，在指定的妊娠期进行第二次疫苗接种。每个妊娠期组的一半接种 Express ® FP 10，另一半接种 Lepto-5 疫苗。所有登记的牛都经过密切观察直至产犊。记录任何胎儿损失并对胎儿进行全面尸检。两个治疗组的胎儿损失相似。测试疫苗接种组的总胎儿损失率为 1.6%（810 头中的 13 头），对照组为 1.9%（776 头中的 15 头）。没有因 IBR 或 BVD 而诊断的流产或胎儿损失。登记的牛犊在出生后 30 天内受到监测。两个治疗组之间的犊牛健康状况没有差异。
通过动态空间滤波对受损脑电图进行稳健学习
使用在实验室环境之外记录的 EEG 构建机器学习模型需要对噪声数据和随机缺失通道具有鲁棒性的方法。在处理稀疏 EEG 蒙太奇（1-6 个通道）时，这种需求尤其大，稀疏 EEG 蒙太奇经常出现在消费级或移动 EEG 设备中。经典机器学习模型和在 EEG 上端到端训练的深度神经网络通常都没有设计或测试对损坏的鲁棒性，尤其是对随机缺失通道的鲁棒性。虽然一些研究提出了使用缺失通道数据的策略，但当使用稀疏蒙太奇且计算能力有限（例如可穿戴设备、手机）时，这些方法并不实用。为了解决这个问题，我们提出了动态空间滤波（DSF），这是一个多头注意力模块，可以插入神经网络的第一层之前，通过学习关注好通道并忽略坏通道来处理缺失的 EEG 通道。我们在包含约 4,000 条模拟通道损坏记录的公共 EEG 数据和包含约 100 条自然损坏移动 EEG 家庭记录的私人数据集上测试了 DSF。当没有施加噪声时，我们提出的方法可实现与基线模型相同的性能，但当存在严重通道损坏时，其准确率比基线高出 29.4%。此外，DSF 输出是可解释的，因此可以实时监控有效通道重要性。这种方法有可能在通道损坏妨碍读取脑信号的具有挑战性的环境中实现 EEG 分析。
通过动态空间滤波对受损脑电图进行稳健学习
使用在实验室环境之外记录的 EEG 构建机器学习模型需要对噪声数据和随机缺失通道具有鲁棒性的方法。在处理稀疏 EEG 蒙太奇（1-6 个通道）时，这种需求尤其大，这种蒙太奇经常出现在消费级或移动 EEG 设备中。经典机器学习模型和在 EEG 上端到端训练的深度神经网络通常都没有设计或测试过对损坏的鲁棒性，尤其是对随机缺失通道的鲁棒性。虽然一些研究提出了使用缺失通道数据的策略，但当使用稀疏蒙太奇且计算能力有限（例如可穿戴设备、手机）时，这些方法并不实用。为了解决这个问题，我们提出了动态空间滤波（DSF），这是一个多头注意力模块，可以插入神经网络的第一层之前，通过学习关注好通道并忽略坏通道来处理缺失的 EEG 通道。我们在包含约 4000 条模拟通道损坏记录的公共 EEG 数据和包含约 100 条自然损坏移动 EEG 家庭记录的私人数据集上测试了 DSF。当不施加噪声时，我们提出的方法可实现与基线模型相同的性能，但当存在严重通道损坏时，其准确度比基线高出 29.4%。此外，DSF 输出是可解释的，因此可以实时监控有效通道重要性。这种方法有可能在通道损坏妨碍读取脑信号的具有挑战性的环境中实现 EEG 分析。
预期合同调整 Brookfield ...
安排计划 交易所和 CDCC 希望通知您，Brookfield Renewable Partners LP (NYSE: BEP; TSX: BEP.UN)（以下简称“合伙公司”）和 Brookfield Renewable Corporation (以下简称“BEPC”) (TSX, NYSE: BEPC) 宣布他们打算完成重组（以下简称“安排”），以保留 Brookfield Renewable 业务结构的优势，同时解决《加拿大所得税法》的拟议修正案，如果不采取行动，预计将导致 BEPC 产生额外成本。该安排将根据法院批准的安排计划实施，并需要股东批准。一份详细说明交易的管理信息通函预计将于 10 月底邮寄给 BEPC 股东，以便于 2024 年 12 月 3 日召开的特别股东大会（“大会”）。根据该安排，BEPC 股东每持有一股 BEPC 可交换股份将获得一股新的 BEPC 可交换股份，代表经济上等同的证券，可提供与现有 BEPC 股份相同的经济利益和治理。新发行的 A 类可交换次级投票股份预计将在多伦多证券交易所和纽约证券交易所上市，并将以相同的“BEPC”代码进行交易。交易的完成取决于惯例成交条件，包括法院批准、BEPC 股东批准和监管机构批准，预计将于 2024 年第四季度完成。请确保所有持有此期权类别的多头或空头头寸的客户都已收到此通知。如需更多信息，请联系市场运营部 (514) 871-7877。清算会员可以联系 CDCC 的业务运营部。Patrick Desjardins 衍生品交易运营总监
通过精准胚胎介导的基因组编辑生产浅色、低吸热的荷斯坦弗里斯牛
背景 . 基因组编辑能够在一代内将有益的序列变异引入具有高遗传价值的动物的基因组中。这可以通过将变异引入原代细胞，然后通过体细胞核移植克隆从这些细胞中产生活体动物来实现。后一步与效率低下和由于供体细胞错误重编程而导致的发育问题有关，从而引起动物福利问题。直接编辑受精的单细胞胚胎可以规避这个问题，并且可能更好地与行业实施的基因改良策略相结合。方法 . 体外受精的合子被注射 TALEN 编辑器和修复模板，以在 PMEL 基因中引入已知的毛色稀释突变。在将经过验证的胚胎转移到受体体内发育至足月之前，通过聚合酶链反应和测序筛选注射胚胎的胚胎活检样本以查找预期的双等位基因编辑。对小牛进行基因分型，并用可见光和高光谱相机扫描其皮毛以评估热能吸收情况。主要结果 . 生产了多头具有精确编辑基因型的非嵌合型小牛，包括来自高遗传价值父母的小牛。与对照组相比，经过编辑的小牛显示出明显的毛色稀释，这与较低的热能吸收率有关。 结论 . 虽然活检筛查并不绝对准确，但可以通过胚胎介导的编辑轻松生产出非嵌合型、精确编辑的小牛。 PMEL 突变导致的较浅的毛色可以降低辐射热增益，这可能有助于减少热应激。 意义 . 该研究验证了推定的致病序列变异，以使放牧牛快速适应不断变化的环境条件。
瑞信管理期货策略基金
资料来源：瑞银资产管理（美洲）有限责任公司和彭博社。截至 2024 年 8 月 31 日，晨星根据该基金与系统趋势晨星类别中的 75 只基金相比的风险调整后表现，授予该基金 3 颗星；系统趋势基金主要通过交易多头和空头流动性全球期货、期权、掉期和外汇合约来实施趋势跟踪、价格动量策略。基金的整体晨星评级 TM 是根据截至所述日期的 3 年、5 年和 10 年（如果适用）晨星评级指标相关的业绩数据的加权平均值得出的，这些指标基于风险调整后的回报。该基金在 10 年期间获得 3 星评级，在 3 年和 5 年期间获得 2 星评级，而系统趋势类别在过去 3、5 和 10 年内分别有 67、64 和 51 只基金获得该评级。有关评估和认可投资策略的方法和标准的详细描述，请参阅相应的网页。晨星：https://www.morningstar.co.uk/uk/topics/196948/theme/morningstarratingsexplained.aspx）。引用的业绩数据代表过去的表现。过去的表现并不能保证未来的结果。基金的当前表现可能低于或高于所示数字。基金的收益率、回报和股价将波动，赎回价值可能高于或低于原始成本。截至最近一个月末的最新表现信息可在 http://www.credit-suisse.com/us/funds 上找到。无法投资指数。显示的指数回报并不代表可投资资产/证券的实际交易结果。追求与指数类似策略的投资者可能会获得更高或更低的回报，并将承担降低回报的费用和开支。