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为贯彻落实党中央、国务院关于人工智能发展的决策部署，推动人工智能技术在开源开放的产业生态中不断自我优化，充分发挥基础通用标准、伦理标准、安全标准、隐私标准的引领作用，指导人工智能国家标准、行业标准、团体标准的制定、修订和协调，形成标准引领人工智能产业全面规范发展的新格局，制定《国家新一代人工智能标准体系建设指南》。
全面贯彻党的十九大和十九届二中、三中、四中全会精神，落实党中央、国务院关于新一代人工智能发展的决策部署，坚持市场驱动与政府引导相结合，按照“统筹规划、分类施策、市场主导、急用先行、跨界融合、协同推进、自主创新、开放协作”的原则，立足国内需求，放眼国际，建立新一代人工智能国家标准体系，加强标准顶层设计和宏观指导。加快创新技术与应用转化为标准，加强标准实施和监督，推动创新成果与产业深度融合。注重对智能制造、工业互联网、机器人、车联网等相关标准体系的统筹和支撑。深化人工智能标准国际交流合作，注重国际国内标准协同，充分发挥标准对人工智能发展的支撑引领作用，保障高质量发展。
石墨烯元推销生物传感器用于近红色状态中的covid-19检测
这项研究介绍了用于Covid-19检测的生物传感器的设计和分析，将石墨烯元面积与金，银和GST材料整合在一起。所提出的传感器架构将平方环谐振器与圆环谐振器结合在一起，并通过红外制度中的Comsol多物理模拟进行了优化。传感器表现出非凡的性能特征，在初级检测带（4.2-4.6μm）中的吸收值超过99.5％，次级带（5.0-5.5μm）中的吸收值约为97.5％。该设备表现出高灵敏度（4000 nm/riU），检测极限为0.078，优点为16.000riu⁻时，当利用晶体GST作为底物材料时。通过使用XGBoost回归的机器学习优化，传感器的性能得到了进一步提高，从而在各种操作参数之间实现了预测和实验值之间的完美相关性（R²= 100％）。双波段检测机制，结合了高级材料和机器学习优化的整合，为快速，无标签和高度敏感的COVID-19检测提供了有前途的平台。这项研究有助于开发用于病毒检测和疾病诊断的下一代生物传感技术。
在多种细胞和疾病状态中基因表达的解码序列决定因素
序列功能模型可预测基因组DNA序列的基因表达，已证明对许多生物学任务有价值，包括了解顺式调节语法和解释非编码遗传变异。然而，当前的最新模型已在很大程度上接受了来自健康组织或细胞系的散装表达谱的培训，并且还没有学会在大型单细胞转录组数据集中捕获的精确细胞类型和状态的特性。因此，他们缺乏在各种组织和疾病环境中的特定细胞类型或状态下执行这些任务的能力。为了解决这一差距，我们提出了Decima，该模型可以从其周围的DNA序列中预测基因的细胞类型和条件 - 特异性表达。decima在超过2200万个细胞的单细胞或单核RNA测序数据上进行了训练，并成功地基于其序列成功预测了看不见基因的细胞类型特异性表达。在这里，我们证明了Decima揭示驱动细胞类型特异性基因表达的顺式调节机制及其在疾病中的变化，以预测细胞类型分辨率下的非编码变异效应，并使用精确调谐的，情境特异性功能设计调节性DNA元件。
b'由于 TGF- 信号在免疫稳态中的作用，其紊乱是炎症性疾病的根本原因。许多慢性炎症性疾病都以纤维化为特征，纤维化与细胞外基质的过度沉积同时发生，导致受影响器官的正常功能丧失。TGF- 家族还通过激活成纤维细胞向肌成纤维细胞表型转变，在纤维化的启动和进展中发挥着重要作用。在肿瘤发生的早期阶段，TGF- 可能通过诱导肿瘤前细胞的细胞停滞和凋亡而充当肿瘤抑制因子。然而，在后期，当癌细胞获得致癌突变，从而脱离 TGF- 肿瘤抑制因子功能时，它会通过刺激肿瘤细胞进行上皮\xe2\x80\x93间质转化 (EMT) 而成为肿瘤促进剂，从而增加迁移和侵袭。 TGF- 在肿瘤微环境内的免疫抑制中也发挥着核心作用，最近的研究揭示了它在肿瘤免疫逃避和癌症免疫治疗反应不佳中的作用。'
b'由于 TGF- 信号在免疫稳态中的作用，其紊乱是炎症性疾病的根本原因。许多慢性炎症性疾病都以纤维化为特征，纤维化与细胞外基质的过度沉积同时发生，导致受影响器官的正常功能丧失。TGF- 家族还通过激活成纤维细胞向肌成纤维细胞表型转变，在纤维化的启动和进展中发挥着重要作用。在肿瘤发生的早期阶段，TGF- 可能通过诱导肿瘤前细胞的细胞停滞和凋亡而充当肿瘤抑制因子。然而，在后期，当癌细胞获得致癌突变，从而脱离 TGF- 肿瘤抑制因子功能时，它会通过刺激肿瘤细胞进行上皮\xe2\x80\x93间质转化 (EMT) 而成为肿瘤促进剂，从而增加迁移和侵袭。 TGF- 在肿瘤微环境内的免疫抑制中也发挥着核心作用，最近的研究揭示了它在肿瘤免疫逃避和癌症免疫治疗反应不佳中的作用。'
量子自旋链阻塞态中局域测量的宏观效应
局域测量可看作是一种“量子猝灭”，即由突然扰动引起的非平衡动力学，近几十年来尤其是在量子多体系统弛豫的背景下对其进行了研究（见 [28] 及其中的文章）。此类扰动破坏了系统的均质性，使其研究具有挑战性。在可积模型中，对存在不均匀性时的动力学最有效的大尺度描述可以说是所谓的“广义流体动力学”（GHD）[29–31]。尽管 GHD 正确地预测了众多猝灭方案（例如在双温度场景中）中局部可观测量的大尺度动力学，但该理论提供的信息有时并不完整。第一个例子在参考文献中展示。 [32]，考虑了大规模海森堡模型：GHD 的成分对自旋翻转下的奇数可观测量视而不见，因此需要包含一个额外的独立连续性方程。参考文献 [33–37] 中考虑了一个更引人注目的例子，其中 GHD 保持了一种对称性，但在热力学极限下却被打破了：不遵守该对称性的可观测量受到一类局部扰动的影响，这些扰动发生在任意长时间内，距离不均匀性很远。
对具有生成AI和密度引导的替代状态中的冷冻EM结构进行建模
建模原子坐标为目标冷冻电子显微镜图是结构确定的关键步骤。尽管最近进步，但具有多个功能状态的蛋白质仍然是一个挑战 - 尤其是当某些状态无法使用合适的分子模板时，地图分辨率不足以构建从头模型。这是一种常见的情况，例如，在药理学相关的膜结合受体和转运蛋白中。在这里，我们介绍了一种改进方法，其中i）几个初始模型是通过Alphafold2中多个序列比对（MSA）空间的随机次采样生成的，ii）将对基于结构的聚类进行基于结构的群集，iii）密度引导的分子动力学模拟从中心结构和IV中进行了模型，并在模型中进行了模型。与三种膜蛋白（降钙素受体样受体，L型氨基酸转运蛋白和丙氨酸 - 二孢菌碱转运蛋白）相比，这种方法提高了拟合精度。我们的结果表明，使用生成AI和基于模拟的精炼结合使用的集合结构有助于在几种膜蛋白家族中建立替代状态。
对具有生成AI和密度引导的替代状态中的冷冻EM结构进行建模
建模原子坐标为目标冷冻电子显微镜图是结构确定的关键步骤。尽管最近进步，但具有多个功能状态的蛋白质仍然是一个挑战 - 尤其是当某些状态无法使用合适的分子模板时，地图分辨率不足以构建从头模型。这是一种常见的情况，例如，在药理学相关的膜结合受体和转运蛋白中。在这里，我们介绍了一种改进方法，其中i）几个初始模型是通过Alphafold2中多个序列比对（MSA）空间的随机次采样生成的，ii）将对基于结构的聚类进行基于结构的群集，iii）密度引导的分子动力学模拟从中心结构和IV中进行了模型，并在模型中进行了模型。与三种膜蛋白（降钙素受体样受体，L型氨基酸转运蛋白和丙氨酸 - 二孢菌碱转运蛋白）相比，这种方法提高了拟合精度。我们的结果表明，使用生成AI和基于模拟的精炼结合使用的集合结构有助于在几种膜蛋白家族中建立替代状态。
在形态相似的形态中的综合呼叫多样性从印度 - 伯马生物多样性>
预印本（未通过同行评审认证）是作者/资助者。保留所有权利。未经许可就不允许重复使用。此版本的版权持有人于2024年11月21日发布。 https://doi.org/10.1101/2024.11.20.624612 doi：Biorxiv Preprint
量子能量隐形传态中量子关联的稳健性
在本文中，我们探索了不同量子场论 (QFT) 中的反馈控制协议，以研究量子系统非幺正演化中的量子关联。传统的 QFT 研究侧重于幺正演化下纯态的量子纠缠，然而，我们使用量子能量隐形传态 (QET)（一种利用基态纠缠的能量传输协议）来研究混合态中的量子关联，并引入量子不和谐作为度量。QET 涉及中间电路测量，这会破坏纯态纠缠。尽管如此，我们的分析表明，量子不和谐在整个 QET 过程中保持关联。我们使用包括 Nambu-Jona-Lasinio (NJL) 模型在内的基准模型进行了数值分析，揭示了量子不和谐始终充当相变的序参数。该模型被扩展为同时具有手性化学势和化学势，这对于研究模拟与手性密度算子耦合的左夸克和右夸克之间的手性不平衡的相结构很有用。在我们研究的所有情况下，量子不和谐都表现为相变的序参数。
利用异质性的集体意见动态中的不确定性
自然和人工集体在不同方面表现出异质性，这有助于其行为的复杂性。我们研究了两种此类异质性对集体意见动态的影响：代理商先前信息质量和网络中心地位的异质性。为了研究这些异质性，我们将不确定性作为共识动态模型的附加维度，并考虑具有不同中心性的异质网络范围。通过使用贝叶斯推断来量化和更新不确定性，我们为每个代理人提供一种适应性权衡社会信息的机制。我们观察到，在代理之间的整个相互作用中不确定性发展，并捕获有关异质性的信息。因此，我们将不确定性用作额外的可观察，并显示了中心性和信息质量之间的双向关系。在与高斯不确定性的异质观点动态的广泛模拟中，我们证明了不确定性驱动的自适应加权会导致共识的准确性和速度提高，尤其是随着异质性的增加。我们还显示了过度自信的中央代理商对共识准确性的有害影响，这可能在设计此类系统时构成挑战。提高性能和观察性的机会表明，考虑自然研究和人工异质系统设计的不确定性的重要性。