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合理设计 APOBEC3B 胞嘧啶碱基编辑器，提高特异性
金帅, 1, 2, 6 费红远, 1, 2, 6 朱子旭, 1, 2, 6 罗英锋, 3, 6 刘金星, 1 高胜汉, 3 张锋, 4 陈宇航, 5 王彦鹏, 1, 2,* 和高彩霞 1, 2, 7,* 1 中国科学院遗传与发育生物学研究所、种子设计创新研究院、植物细胞与染色体工程国家重点实验室、基因组编辑中心，北京，中国 2 中国科学院大学现代农业学院，北京，中国 3 中国科学院微生物研究所、微生物资源国家重点实验室，北京，中国 4 明尼苏达大学植物与微生物生物学系、植物精准基因组学中心、微生物与植物基因组学研究所，明尼苏达州明尼阿波利斯55108，美国 5 中国科学院遗传与发育生物学研究所，种子设计创新研究院，分子发育生物学国家重点实验室，北京，中国 6 这些作者贡献相同 7 主要联系人 *通讯地址：yanpengwang@genetics.ac.cn (YW)，cxgao@genetics.ac.cn (CG) https://doi.org/10.1016/j.molcel.2020.07.005
基于云端的深度神经网络的优化及应用...
[2] Li K, Wang J, Wu X, et al. Optimizing Automated Picking Systems in Warehouse Robots Using Machine Learning[J]. arXiv preprint arXiv:2408.16633, 2024. [3] Tian J, Mercier P, Paolini C. Ultra low-power, wearable, accelerated shallow-learning fall detection for older at-risk persons[J]. Smart Health, 2024, 100498. [4] Xu, Q., Feng, Z., Gong, C., Wu, X., Zhao, H., Ye, Z., ... & Wei, C. (2024). Applications of explainable AI in natural language processing. Global Academic Frontiers, 2(3), 51-64. [5] Leong HY, Gao YF, Shuai J, et al. Efficient fine-tuning of large language models for Automated Medical Documentation[J]. arXiv preprint arXiv:2409.09324, 2024. [6] Soleimani M , Irani FN , Davoodi YM .楼宇暖通空调运行多目标优化:采用Koopman预测控制和深度学习的高级策略[J].建筑与环境, 2024, 248(Jan.):111073.1-111073.16。 [7] 王琳, 程颖, 项爱英, 张建, 杨华. 自然语言处理在金融风险检测中的应用[J].金融工程与风险管理, 2024, 7: 1-10。 [8] 程颖, 杨倩, 王琳, 项爱英, 张建.基于神经网络算法的商业银行信用风险预警模型研究[J].金融工程与风险管理, 2024, 7: 11-19。 [9] 李宇峰等，“结合知识图谱嵌入与深度学习的药物不良反应预测模型研究。”2024 第四届机器学习与智能系统工程国际会议（MLISE）。IEEE，2024 年。[10] 程宇峰，郭建军，龙胜，吴宇峰，孙敏，张荣军，高级
应激诱发抑郁的潜在机制和新治疗靶点
引用格式 : 韩盈 , 陆唐胜 , 陆林 .应激诱发抑郁的潜在机制和新治疗靶点 ——LBP 抑制单胺生物合成 .中国科学 : 生命科学 , 2023, 53: 1176–1178 Han Y, Lu T S, Lu L. New target for antidepressant development and depression treatment—LBP inhibition of monoamine biosynthesis (in Chinese).Sci Sin Vitae, 2023, 53: 1176–1178, doi: 10.1360/SSV-2023-0049
生成式 AI 的未来是什么？15 张图表的早期视角
先前的自动化技术浪潮主要影响了体力劳动活动，但新一代人工智能可能会对知识工作产生最大影响——尤其是涉及决策和协作的活动。教育、法律、技术和艺术等领域的专业人士可能会比之前预期的更快地看到他们的部分工作实现自动化。这是因为生成式人工智能能够预测自然语言中的模式并动态地使用它。
对面部识别的探索张量子流的卷积神经网络模型开发：
摘要。目的：面部识别已成为人工智能研究中越来越有趣的领域。在这项研究中，本研究旨在探索通过TensorFlow实施的CNN的应用，以开发出强大的模型，以增强学生出勤系统中的面部识别精度。这项研究的重点是开发一个模型，该模型使用在计算机科学系的实习出勤记录中收集的多级学生图像中的多级学生图像中识别学生面孔。方法：包含19名学生的面部图像的数据集成为培训和验证CNN模型的基础。该数据集来自计算机科学系的实习记录，其中包括231张培训图像和59张验证图像。预处理阶段包括面部区域检测和分类，导致组织良好的数据集用于培训和验证。由七层组成的CNN体系结构经过精心设计，以实现最佳性能。结果：该模型表现出非凡的准确性，在300个训练时期后，验证数据集的93％达到了93％。精确度，召回和F1得分指标被跨不同类别进行详细评估，强调了该模型在准确地对面部图像进行分类方面的熟练程度。使用基于VGG-16的模型进行比较分析，展示了提出的CNN体系结构的优越性。此外，Web服务的实施证明了该模型的实际适用性，以少于0.3秒的出色响应时间提供准确的预测。新颖性：这项全面的研究不仅提高了面部识别技术，而且还提出了适用于现实情况的模型，尤其是在学生出勤系统中。关键字：面部识别，机器学习，深度学习，CNN于2024年5月 / 2024年5月修订 / 2024年5月接受，这项工作已根据创意共享归因4.0国际许可获得许可。
24 张幻灯片概述 2020 年至 2030 年的经济展望
据国会预算办公室估计，今年劳动力需求的强劲增长将使就业人数进一步超过其最大可持续水平，从而扩大就业缺口。尽管预计未来几年经济增长和就业增长将放缓，但就业（往往落后于产出变化）预计在未来五年内仍将保持在最大可持续水平之上，从而支持这段时间内相对强劲的工资增长。
小型行星探测器的概念研究：在金星上使用张拉整体结构
金星是太阳系中最神秘、最有趣的探索地点之一。然而，金星表面环境恶劣，岩石密布，温度、压力极高，化学腐蚀性极强。探测金星表面的行星探测车具有科学价值，但必须使用非常规方法代替传统的机器人控制和机动性。这项研究提出，张拉整体结构可以提供适应性和控制性，代替传统的机械装置和电子控制，用于金星表面和其他极端环境中的机动性。张拉整体结构重量轻且柔顺，由简单重复的刚性和柔性构件构成，仅通过张力稳定，灵感来自生物学和几何学，适合折叠、展开和适应地形。它们还可以利用智能材料和几何学的特性来实现规定的运动。根据科学探索的需要，简单的张拉整体探测车可以提供机动性和对地形和环境条件的稳健性，并可以由风等环境源提供动力。各种各样的张拉整体结构都是可能的，这里提出了一些适用于不稳定和复杂环境的初步概念。关键词：行星探测器，金星，张拉整体结构
光电子学与先进材料 — 快速通讯 第 11 卷，第 9-10 期，2017 年 9 月 -10 月，第 534 - 539 页 光电机载综合检测概率及评估方法 金郭 a,b,* ，张胜兵 a ，邱郑 c
针对机载光电系统探测性能难以评估的问题，本文提出了一种红外与微光传感器目标信息融合检测概率的定量计算方法，从目标与背景的辐射特性、探测器的传输特性和成像特性3个方面分析了影响目标检测概率的因素，建立了目标信息融合检测概率计算模型，基于模糊贝叶斯网络理论，根据机载光电传感器目标特点及威胁效果，给出了目标威胁评估的模糊贝叶斯网络模型。实验结果表明，当融合质量因子小于1时，融合图像的质量与源图像相比有所下降；通过贝叶斯网络算法得到了目标威胁，对威胁评估过程的仿真证明了模型的有效性和结果的可靠性。所提出的方法可以计算机载光电系统图像融合的目标检测概率，并对目标威胁进行评估。 （2017年3月30日收到；2017年10月10日接受）关键词：目标信息融合，检测概率，威胁评估，机载光电
秘鲁能源效率后续同行评审
制作方： 亚太能源研究中心 (APERC) 日本能源经济研究所 (IEEJ) 日本东京都中央区胜哄 1-13-1 胜哄 11 楼 Inui 大厦 邮编 104-0054 电话：(81) 3 5144 8551 传真：(81) 3 5144 8555 电子邮件：master@aperc.ieej.or.jp 网站：http://aperc.ieej.or.jp