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COVID-19疫苗接种延迟的影响：建模...
图2：使用芝加哥的数据对感染，住院和死亡（实心线）的模型预测。条形表示报告，信封为90％CI。在右下图中描绘了相关基本繁殖率的相应的7天移动平均值。
STS-47 | spacepresskit
STS-47 徽章 STS047-S-001——由机组人员设计的 STS-47 任务徽章描绘了航天飞机轨道器和货舱中的太空实验室模块，背景为美国和日本国旗。国旗象征着两国在此次任务中的并肩合作。徽章上描绘了日本和阿拉斯加的陆地，强调了此次飞行的多国特征以及 57 度的高倾角轨道。徽章左边框上的首字母“SLJ”代表日本太空实验室；该任务通常使用的名称是 Spacelab-J。右边框上的日文字符组成了 Fuwatto 一词，意思是“失重”。NASA 航天飞机飞行徽章设计仅供宇航员使用，并由 NASA 管理员授权用于其他官方用途。仅以各新闻媒体插图的形式向公众开放。如果此政策有任何变化（我们预计不会发生），将会公开宣布。照片来源：NASA 或美国国家航空航天局。
BIBSNet：用于 MRI 扫描的深度学习婴儿图像脑分割网络
自动脑分割算法通常依赖高分辨率 T 1 加权 (T1w) 或 T 2 加权 (T2w) 解剖图像来注释组织类型。这些算法依赖于不同脑组织和区域的体素对比度和强度差异来描绘脑组织和区域边界。大多数情况下，成人和儿童的脑组织和区域边界很容易描绘；然而，它们在婴儿数据中通常不太准确。这可能是由于大脑在出生后头几年经历了重大变化，例如髓鞘形成、突触形成和神经胶质增生 1,15,16 。例如，0 至 3 个月大的婴儿的 GM 和 WM 体素对比度与成人相反（图 2），从大约 5-9 个月开始对比度降低，导致组织看起来非常相似（图 2），而在 5-9 个月及以后的后期阶段，大脑开始模仿成人大脑的组织对比度 7,17,18。
年轻人群皮层下结构分割数据库
从 MRI 扫描中分割皮层下结构是许多神经系统诊断中关注的问题。由于这是一项艰巨的任务，机器学习，特别是深度学习 (DL) 方法已被探索。大脑的结构复杂性要求大量高质量的分割数据集，以开发基于 DL 的良好皮层下结构分割解决方案。为此，我们发布了一组 114 个 1.5 特斯拉 T1 MRI 扫描，其中手动描绘了 14 个皮层下结构。数据集中的扫描来自健康的年轻（21-30 岁）受试者（58 名男性和 56 名女性），所有结构均由经验丰富的放射学专家手动描绘。使用该数据集进行了分割实验，结果表明使用深度学习方法可以获得准确的结果。我们的皮层下结构分割数据集印度大脑分割数据集（IBSD）在 https://doi.org/10.5281/zenodo.5656776 上公开提供。
会议报道：从科幻到现实，脑机接口如何连接AI 与人类智慧？
会议报道：从科幻到现实，脑机接口如何连接 AI 与人类智慧？ “《黑客帝国》在某种意义上描绘了脑机接口的终极目标：向大脑输入一个完整 的虚拟外部环境并与之双向交互。”上海科技大学生物医学工程学院常任轨助理 教授、计算认知与转化神经科学实验室主任李远宁说道。 近日，由天桥脑科学研究院（中国）主办的“从科幻到现实——人类智能如何与 人工智能融合？”主题活动在上海图书馆东馆举行。 活动上，李远宁与知名科幻作家，银河奖、全球华语星云奖金奖得主江波展开了 跨越科幻与科学的对谈，将脑机接口（ Brain Computer Interface ， BCI ）这项从小 说走向现实、不断引爆学界和产业界热点的技术进行了生动演绎，探索脑机接口 与 AI 融合的无限可能，并客观阐释了从令人遐想的突破性个例到广泛应用的距 离。 脑科学是人类所知甚少的“自然科学最后一块疆域”，也是科幻作品经久不衰的 灵感来源。今年以来，天桥脑科学研究院（中国）发力 AI for Brain Science ，鼓励 AI 和脑科学这两个“黑匣子”互相启发、互相破译。 一方面，研究院已组织了六场 AI for Brain Science 学术会议，促进 AI 科学家、神 经科学家、临床医生、产业界专家和高校年轻学生学者同台共话，分享 AI for Brain Science 相关基础研究和健康应用，系列会议大众总观看 52 万人次，参会领域专 家 800 余人；另一方面，研究院也积极组织“ AI 问脑”系列科普会议，邀请 AI 科 学家、脑科学家展开跨界对谈，激发公众对 AI for Brain Science 的兴趣和探索。 点击此处阅读原文
拉文大学将 AI 与 Banner 进行整合
Ellucian 利用云端技术解决方案和服务描绘高等教育的数字化未来，为 50 多个国家的 2,900 多家客户和 2200 万名学生提供服务。要了解高等教育解决方案和服务的未来发展，请访问 Ellucian 网站 www.ellucian.com。
官能设计设计可开发和功能 - 抗体 -
从头抗体设计的生成AI模型的生成AI模型深度学习模型在抗体 - 抗原相互作用上训练，并结合了高通量湿LAB实验，因此可以将粘合剂设计到模型前从未见过的抗原，而没有进一步的亲和力成熟或铅优化。模型体系结构在虚线盒中描绘。模型输入和输出用背景中的灰色框描绘。对模型的输入由目标抗原结构和序列，目标表位区域和抗体框架序列组成。没有将CDR序列提供给模型作为输入。输入被处理到不变的输入表示中，并将其传递到MaskEdDesign模型中，该模型预测了停靠的抗体抗原复合物结构。预测的复合物被传递给设计CDR的IGMPNN。从头设计的HCDR被排序为库，并在体外进行筛选以绑定
K-均值聚类和本地二进制模式技术...
大脑中的肿瘤是由大脑内组织细胞不受管制的出现引起的。早期诊断并确定磁共振成像中肿瘤的精确位置（MRI）及其大小对于医生团队至关重要。图像分割通常被认为是医学图像分析中的初步步骤。k均值聚类已被广泛用于脑肿瘤检测。此技术的结果是群集图像的列表。这种方法的挑战是选择描绘肿瘤的适当簇部分的困难。在这项工作中，我们分析了不同图像簇的影响。然后将每个群集分为左右部分。之后，每个部分中都描绘了纹理特征。此外，还采用双边对称度量来估计包含肿瘤的簇。最后，采用连接的组件标记来确定用于脑肿瘤检测的靶标簇。已开发的技术应用于30个MRI图像。获得了87％的鼓励精度。