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tao.2020-10-07.ob1.pdf - tarxiv.org
马宁经常被引用为量子计算的早期灵感之一，与保罗·贝尼奥夫（Paul Benioff）于 1980 年提出的更为详细的基于汉密尔顿的量子力学计算机提案以及费曼于 1982 年发表的通用量子模拟器论文一起。然而，似乎只有马宁充分认识到量子相干性和纠缠在普通生物分子信息操纵中的作用。马宁引用了 RP 波普拉夫斯基（RP Poplavskii）的热力学效率评估，认为生物分子完成任务的惊人能量效率与这种行为可以用经典方式理解的天真假设完全相反。马宁例如指出：“……计算机必须极其不稳定[在某种意义上]，输入的一位变化通常会导致完全不同的计算……[然而]……作为物理演化必须非常稳定……[这些]要求……注定了机械计算机的发展。”
人工智能在教育机构中的应用
研究生，历史与社会比较研究，科奇大学，伊斯坦布尔，土耳其 非人的力量：人工智能与资本主义的未来，由 Nick Dyer-Witheford、Atle Mikkola Kjosen 和 James Steinhoff 撰写，为重新审视人工智能的复杂发展提供了突出的探索。与将人工智能视为中立和独立的技术/科学发展的天真方法相反，该研究认为它是一种渗透到各种经济、社会和文化结构并可能从根本上改变它们的现象。它通过绘制和重新解释马克思主义理论的批判概念，例如剩余价值、劳动力、生产关系和过剩人口，培养了一种全面而深刻的方法来把握人工智能与社会进程之间棘手而充满活力的关系中被忽视的方面。此外，正如书名所强调的那样，除了当前有限的人工智能的影响之外，本书还为作者对未来人工智能将呈现何种形态以及它将如何与资本主义的新陈代谢相关等严谨而严谨的假设留出了空间。
打破障碍：一种用于预测痴呆症的基于统计和机器学习的混合系统
方法：我们基于统计和机器学习（ML）方法开发了一种混合诊断系统，该方法使用患者电子健康记录预测痴呆症。本研究使用的数据集是从瑞典国家衰老和护理（SNAC）的国家研究中获得的，其样本量为43040和75个功能。新构建的诊断提取物通过统计方法（F-SCORE）从数据集中的有用功能的子集。对于分类，我们基于五个不同的ML模型开发了一个集合投票分类：决策树（DT），天真贝叶斯（NB），逻辑回归（LR），支持向量机（SVM）和随机森林（RF）。为了解决ML模型过度拟合的问题，我们使用了交叉验证方法来评估所提出的诊断系统的性能。各种评估措施，例如准确性，灵敏度，特异性，接收器操作特征（ROC）曲线和Matthew的相关系数（MCC），用于彻底验证设计诊断系统的效率。
T淋巴细胞中调节免疫受体的替代剪接：一种新鉴定的抗癌药物免疫疗法的机制
替代剪接（AS）是一种在基因组中产生翻译多样性的机制。同样重要的是剪接机械的动态适应性，它可以优先于一种同工型，而不是由单个基因编码的其他同工型。这些同工型偏好会响应细胞的状态和功能而变化。尤其重要的是生理替代剪接在T淋巴细胞中的影响，其中特异性同工型可以增强或降低细胞对刺激的反应性。此过程使剪接同工型定义细胞态特征，以CD45剪接同工型为例，这表征了从天真到内存状态的过渡。两个发展加速了将AS动力学用于治疗干预措施：长阅读RNA测序的进步和核酸化学修饰的进展。改进的寡核苷酸稳定性已使其在将剪接引导到特定位点或修改序列以增强或沉默特定的剪接事件时使用。本综述强调了具有潜在意义的免疫调节剪接模式，以增强抗癌免疫疗法。
使用多阶段分类器的机器学习
最近，泥烤种植可以在经济上为农村人口提供帮助。然而，泥泞中的现有寄生虫可能会干扰泥泞的长寿。不幸的是，寄生虫已被确定住在数百种泥泞中，尤其是在马来西亚的Terengganu沿海水中。本研究通过使用机器学习技术根据其类别研究了寄生虫特征的初步识别。在这种情况下，我们使用了五个分类器，即逻辑回归（LR），K-Nearest邻居（KNN），高斯天真贝叶斯（GNB），支持向量机（SVM）和线性判别分析（LDA）。我们将这五个级别的fiers与寄生虫分类的最佳性能进行了比较。涉及三个阶段的分类过程。首先，将寄生虫分为两个类别（正常和异常），无论其腹侧类型如何。第二，分类性（女性或男性）和成熟度（成熟或不成熟）。最后，我们比较了五个分类器以识别寄生虫的物种。实验结果表明，GNB和LDA是在泥蟹属scylla内对根茎寄生虫进行初始分类的最有效的分类器。
根据紧急情况优先考虑入院...
摘要此评论将相关研究分为三个主要领域：住院，出院和死亡率预测；基于ML的分类系统；以及疾病的预测和检测。智能系统和数据驱动算法技术迅速部署在急诊医学中。使用医疗照片和电子健康记录（EHRS）的数据集，将高级计算技术，特别是机器学习算法用于疾病预测领域。许多方法证明了在检测模式和预测疾病过程中的功效，包括诸如逻辑回归和天真的贝叶斯分类等技术，这些技术能够实现随机森林，多层感知器（MLP），支持矢量分类器（SVC）和长期记忆网络（长期短期记忆网络（LSTM）。可以分析大量结构化和非结构化数据，并用于查找微妙的趋势和统计关系，包括相关性，这有助于发现人类医疗保健专业人员可能会错过的。关键字 - 逻辑回归，天真偏见，随机，森林，MLP，SVC，LSTM
万能药还是非故意的非人化？
人工智能 (AI) 的应用能够极大地优化我们的生活，而且很明显，随着时间的推移，这种优化只会越来越明显。从很多方面来看，这都是非常有前景的，但人工智能在我们社会中的表现形式也引发了许多关于非人性化的担忧。人们通常认识到，人工智能系统会隐性地发挥社会权力关系——无论是有意还是无意，就像偏见的情况一样——因此，只要我们改进模型，发现这种隐藏的故意压迫领域，危险就会消失。然而，这些观点忽略了这样一种可能性，即正是因为人工智能能够完美地实现有利的目标，才可能产生有害的后果。这个不良副作用的问题，与我们为人工智能设定的目标完全无关，是通过“非故意非人性化”的概念来探讨的。为了阐明这一现象，本文分为两部分。第一部分将确定天真的人工智能使用如何成为这一问题的典型案例。在第二部分中，我们将论证这些问题以双重方式出现；人工智能不仅有可能对“使用者”造成伤害，而且也有可能对用户造成伤害。有了这个概念模型，我们才有可能意识到我们接受人工智能解决方案的反面。
通过跨域转移学习促进基于模板的SSVEP解码
抽象目标。本研究旨在建立一个广义的转移学习框架，以通过利用跨域数据传输来提高稳态视觉诱发电位（SSVEP）基于脑部计算机界面（BCIS）的性能。方法。我们通过结合了最小二乘转换（LST）的转移学习来增强基于最新的模板的SSVEP解码，以利用跨多个域（会话，主题和脑电图蒙太奇）利用校准数据。主要结果。研究结果验证了LST在跨域传输现有数据时消除SSVEP的可变性的功效。此外，基于LST的方法比标准与任务相关的组件分析（TRCA）的方法和非第一个天真转移学习方法明显更高的SSVEP解码精度。意义。这项研究证明了基于LST的转移学习能够在各种情况下对其原理和行为进行深入研究，从而利用主题和/或设备的现有数据。当校准数据受到限制时，提出的框架显着提高了标准TRCA方法的SSVEP解码精度。其在校准减少方面的性能可以促进基于SSVEP的BCIS和进一步的实用应用。
在积累超临界光度的磁性中子恒星中的定量解释
上下文。磁性中子星（NSS）通常在其X射线光谱中表现出回旋谐振散射特征（CRSF）。回旋线被认为是在积聚柱中的辐射冲击中产生的。高光度NSS在回旋通线（E CRSF）和X射线光度（L X）之间显示出平滑的抗相关性。目标。已经指出，如果辐射冲击是循环基因线形成的位点，则观察到的高发光NSS中观察到的E CRSF-L X平滑抗相关与理论上预测的抗相关性与理论上的预测。电击高度与亮度近似线性增加，而偶极磁场作为距离的立方功率下降，从而意味着当亮度通过数量级的级数时，相反，与观察相反，则相反。由于没有其他候选位点可以进行回旋线形成，因此我们在辐射冲击时重新审查了与辐射冲击时的亮度的预测变化率，仔细观察所涉及的物理学。方法。我们开发了一个纯粹的分析模型，该模型描述了观察到的回旋能质心对冲击阵线高度的总体依赖性，包括相对论的增强和重力红移的影响。相对论的增强效应是由于相对于冲击的参考框架上游吸积等离子体的轻度相对论运动所致。reults。我们表明，相对论的影响明显削弱了预测的E Crsf-l x抗相关。我们发现，环形线能的能量随（a）（a）由于偶极磁场引起的冲击高度而变化。我们使用我们的模型来拟合X射线源V0332 + 53的数据，该数据表现出弱负相关，并证明该模型可以很好地拟合数据，从而减轻了观察结果和理论之间的张力。结论。可以通过增强柱沿积分柱的变化，多普勒增强的效果以及层次振动的效果，以及层次的红色速度的效果来解释，可解释了超临界吸积性方案中的弱抗相关性和X射线光度。 由于这些影响，中子恒星表面上的实际磁场可能比观察到的CRSF的天真推断值大约2个因子。可以通过增强柱沿积分柱的变化，多普勒增强的效果以及层次振动的效果，以及层次的红色速度的效果来解释，可解释了超临界吸积性方案中的弱抗相关性和X射线光度。由于这些影响，中子恒星表面上的实际磁场可能比观察到的CRSF的天真推断值大约2个因子。
直接移植天真的鼠Cas9+ T细胞的快速有效基因编辑
原代T细胞的基因编辑是一项困难的任务。但是，对于研究，尤其对于临床T细胞转移非常重要。crispr/cas9是最强大的基因编辑技术。必须通过逆转录病毒转导或核糖核蛋白复合物的电穿孔来应用于细胞。只有静息T细胞才有可能后者。在这里，我们使用Cas9转基因小鼠，并证明仅使用GuiderNA的幼稚CD3 + T细胞的预刺激，重要的是。这被证明是迅速而有效的，无需进一步选择。同时靶向。il-7在体外支持了生存和天真，但T细胞在核反射后也可以立即移植，并像未经处理的T细胞一样引起其功能。因此，代谢重编程在几天内达到了正常水平。在GVHD的主要不匹配模型中，不仅是NFATC1和/或NFATC2的消融，而且在幼稚的原代鼠Cas9 + CD3 + T细胞中，NFAT-target基因IRF4也通过GRNA唯一的核反理放大GVHD。然而，在单个NFATC1或NFATC2敲除时，预激活的鼠T细胞无法长期保护GVHD。这强调了同种异性造血干细胞移植期间基因编辑和转移未刺激的人T细胞的必要性。