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World File Search System广为人知
我对这个问题的反应是：“人工智能”会威胁艺术家吗？
首先，我们来明确一点——我不太喜欢把 MLA 称为“AI”，我更不想把这些当代“艺术”MLA 称为“AI”，因为这会让那些数学知识不太丰富的人将实际作用的机制混为一谈，认为它们在某种程度上与人类具有相同的机械能力，而事实并非如此。如果你想要争辩说当前的 MLA 可以有意识，我要告诉你，他们的生成网络充其量只是有机网络的类似网络表示的异形网络，但只代表一个子集，并且除了通过该同态之外，在拓扑上并不等同。如果你不太清楚这是什么意思，那也没关系。事实上，广为人知的“AI”研究故意忽视了他们的神经网络与生物神经网络的数学模型之间的拓扑分析，而将两者等同起来的大部分研究都是通过勾勒出他们达到预期结果的方法来实现的。也就是说：“人工智能”作为一个领域，充满了希望当前技术比现在更伟大的人，并且为了避免再次陷入人工智能寒冬，它可以带来大量资金，所以人们会撒谎，而这些谎言来自该领域受过良好教育的人，因此该领域之外的人就会相信他们，你就得到了一个永久的谎言。
靶向小细胞肺癌和神经母细胞瘤中的 netrin-3
导航线索 netrin- 1 因其在癌症发展中的关键作用而广为人知，是目前正在临床研究的一个有希望的治疗靶点。针对 netrin- 1 的人源化单克隆抗体 NP 137 正在进行第 1 期和第 2 期临床试验。有趣的是，netrin- 1 中 NP 137 识别的表位与 netrin- 3 中的对应表位有 90% 的同源性，netrin- 3 是人类中与 netrin- 1 最接近的成员，但在癌症领域对此知之甚少。在这里，我们发现 netrin- 3 似乎在人类神经母细胞瘤 (NB) 和小细胞肺癌 (SCLC) 中特异性表达，这是神经外胚层/神经内分泌谱系的两种亚型。netrin- 3 和 netrin- 1 的表达是互相排斥的，前者由 NB 中的 MYCN 致癌基因驱动， Netrin- 3 表达与 NB 的疾病阶段、侵袭性和总体生存率相关。从机制上讲，我们证实了 Netrin- 3 对 Netrin- 1 受体的高亲和力，并证明了使用 NP 137 进行 Netrin- 3 基因沉默或干扰，可延迟肿瘤植入并减少动物模型中的肿瘤生长。总之，这些数据支持在 NB 和 SCLC 中靶向 Netrin- 3。
使用单次脑电图周期图进行基于视觉刺激的反应时间估计的深度神经网络
摘要：多路复用深度神经网络 (DNN) 已经产生了高性能预测模型，这些模型在解码以脑电图 (EEG) 信号形式广泛收集的脑电波方面越来越受欢迎。在本文中，据我们所知，我们介绍了一种基于 DNN 的通用方法，该方法使用 48 名参与者的视觉刺激反应实验中单次试验 EEG 的周期图表示来估计反应时间 (RT)。我们设计了一个全连接神经网络 (FCNN) 和一个卷积神经网络 (CNN) 来预测和分类每次试验的 RT。虽然深度神经网络因分类应用而广为人知，但我们通过将 FCNN/CNN 与随机森林模型级联，设计了一个基于回归的稳健估计器来预测 RT。使用 FCNN 模型，二分类和三类分类的准确率分别为 93% 和 76%，使用 CNN 后准确率进一步提高（分别为 94% 和 78%）。基于回归的方法预测了 RT，FCNN 和 CNN 的相关系数 (CC) 分别为 0.78 和 0.80。进一步研究发现，左中叶以及顶叶和枕叶对于预测 RT 至关重要，在 theta 和 alpha 频带中有显著活动。
从卷积神经网络到高级认知模型（再回到卷积神经网络）
卷积神经网络 (CNN) 在现代计算机视觉领域取得的显著成功已广为人知，人们越来越多地将其作为人类视觉系统的计算模型进行探索。在本文中，我们探讨 CNN 是否也能为高级认知建模提供基础，重点关注相似性和分类的核心现象。最重要的进步来自 CNN 能够学习复杂自然图像的高维表示，大大扩展了以前仅使用简单的人工刺激进行评估的传统认知模型的范围。在所有情况下，最成功的组合出现在将 CNN 表示与能够将其转换为更适合人类行为的认知模型结合使用时。这些见解的一个结果是将认知激励约束重新整合到计算机视觉和机器学习中的 CNN 训练范式中的工具包，并且我们回顾了这可以提高性能的案例。第二个结果是关于 CNN 和认知模型如何在未来更全面地整合的路线图，从而允许灵活的端到端算法从数据中学习表示，同时仍然保留人类认知的结构化行为特征。
董事长关于公司治理的报告
今年对易捷航空及其董事会来说是重要的一年。上半年，欧洲各地全面爆发新冠疫情，出行限制众多，航班数量也随之减少。恢复能力和财务实力是首要任务。今年春季，经济比许多人预测的要快得多地开放，整个欧洲的航空业都迅速恢复了正常运营。管理复苏的行业和经济挑战已经广为人知。董事会一直致力于与管理层合作，尽可能为客户、员工和股东提供良好的服务。与此同时，由于新冠疫情导致全球“停摆”两年，航空业面临生存挑战，因此今年需要谨慎地重新审视易捷航空未来的战略定位问题。董事会花了大量时间在这方面，审查了我们的目标和战略抱负、实现目标的路线图和工具，并坚定了我们的信念，即易捷航空有能力在未来几年成为行业赢家。所有这些考虑都基于我们对最高标准公司治理和一系列其他重要举措的承诺，尤其是在可持续性方面，我们也取得了重大进展。
认知-Corey Cusimano
普通人如何评估在道德上做出重要决定的机器人？以前的工作发现了相等和不同的评估，并且在任一方向上都有不同的评估。在13项研究（n = 7670）中，我们要求人们评估人类和机器人在规范冲突中做出决定的机器人（经典手推车困境的变体）。我们检查了几种可能影响人类和机器人代理人的道德评估是相同或不同的条件：道德判断的类型（规范与责备）；困境的结构（副作用与均值末端）；特定信息的显着性（受害者，结果）；文化（日本与我们）;并鼓励同理心。人类和机器人的规范广为人知，但是责备判断在一种情况下表现出强大的不对称性：人类被指责为专门针对无行为决策的机器人 - 在这里，避免为许多人牺牲一个人而牺牲一个人。这种不对称性可能会出现，因为人们对人类面临的决定是不可能的决定，因此应该减轻责备。在评估机器人时，这种欣赏似乎缺乏。但是，我们的这种解释证据混合在一起。我们讨论了其他解释，并为人们对机器人和人类的道德判断提供方法论指导。
治疗结直肠癌的广谱驱虫药
阿苯达唑 (ABZ) 和甲苯达唑 (MBZ) 以其广谱抗寄生虫特性而闻名，已成为癌症治疗的有希望的候选药物，尤其是结直肠癌 (CRC)。这篇小型综述研究了 ABZ 和 MBZ 的抗癌潜力，重点关注它们的作用机制、临床疗效和药代动力学挑战。这两种药物都能抑制微管聚合，诱导癌细胞凋亡，并在临床前和临床研究中表现出显著的肿瘤抑制作用。尽管 ABZ 和 MBZ 具有既定的安全性，但它们的生物利用度低限制了它们的治疗潜力，因此需要开发先进的配方来增强药物的吸收和疗效。目前的临床试验继续探索它们在 CRC 中的有效性，突出了这些重新利用的驱虫药作为癌症治疗的经济、安全和有效的替代品的潜力。进一步的研究对于优化它们的临床应用和确认它们在肿瘤学中的治疗益处至关重要。
基于广谱多抗原 mRNA/LNP 的泛...
。CC-BY-NC-ND 4.0 国际许可证（未经同行评审认证）是作者/资助者，他已授予 bioRxiv 永久展示预印本的许可。它是此预印本的版权持有者此版本于 2024 年 2 月 15 日发布。；https://doi.org/10.1101/2024.02.14.580225 doi：bioRxiv 预印本
生命科学的开源知识图生态系统
翻译研究需要生物组织多个尺度的数据。测序和多摩学技术的进步提高了这些数据的可用性，但研究人员面临着重大的整合挑战。知识图（kgs）用于对复杂现象进行建模，并存在自动构造它们的方法。但是，解决复杂的生物医学整合问题需要在知识建模的方式上灵活。此外，现有的KG施工方法提供了强大的工具，以固定或有限选择的成本在知识表示模型中。pheknowlator（表型知识翻译器）是一个语义生态系统，用于自动化公平（可访问，可访问，可互操作和可重复使用的）本体理学基础KGS的构建，具有完全可定制的知识表示。生态系统包括kg施工资源（例如，数据准备API），分析工具（例如，SPARQL端点资源和抽象算法）和基准（例如，预构建KGS）。我们通过系统地将其与现有的开源kg施工方法进行了系统的比较，并分析其计算性能时，我们评估了生态系统。具有灵活的知识表示，Pheknowlator可以完全自定义的KG，而不会损害性能或可用性。
生物医学知识图：域的调查，任务...
生物医学知识图（BKG）已成为组织和利用整个生物医学领域发现的庞大而复杂的数据的强大工具。然而，当前对BKG的评论通常将其范围限制在特定的领域或方法上，从而忽略了更广泛的景观和快速的技术进步来重塑它。在本调查中，我们通过从三个核心角度提供对BKG的系统审查来解决这一差距：域，任务和应用程序。我们首先研究了如何从不同的数据源构建的BKG，包括分子相互作用，药理数据集和临床记录。接下来，我们讨论BKGS启用的基本任务，重点是知识管理，检索，推理和解释。最后，我们重点介绍了精确医学，药物发现和科学研究中的现实世界应用，这说明了BKG在多个领域的翻译影响。通过将这些观点综合为一个统一的框架，这项调查不仅阐明了BKG研究的当前状态，而且为将来的探索建立了基础，从而实现了创新的方法论进步和实践实现。