XiaoMi-AI文件搜索系统
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具有DIA-LC-MS/MS
免疫肽组的工作流程对于分析数据独立获取（DIA）质谱数据，尤其是在免疫学和癌症研究方面变得越来越重要。免疫肽，通过主要的组织相容性复合物（MHC）分子在细胞表面呈现的短肽片段，在免疫系统识别和反应异物或改变自身抗原的能力中起着至关重要的作用。这些肽通常存在于低丰度和表现出高度的多样性，对使用传统数据依赖性获取（DDA）方法提出了重大挑战。DIA质谱法提供了明显的优势。它始终捕获多个技术重复的低丰度肽的MS2光谱，从而增强了其识别和定量的可能性。然而，DIA光谱的复杂性质，再加上HLA肽的巨大搜索空间，在准确识别和量化这些重要分子方面带来了新的困难。
系统评价 XAIR：与软件开发过程相一致的可解释人工智能 (XAI) 的系统元评价
摘要：目前，可解释性是人工智能 (AI) 在各个应用领域的实际实施方面面临的主要障碍。为了解决对基于 AI 的系统缺乏理解的问题，可解释人工智能 (XAI) 旨在使黑盒 AI 模型对人类更加透明和易于理解。幸运的是，已经引入了大量 XAI 方法从不同角度解决可解释性问题。然而，由于搜索空间巨大，对于 ML 从业者和数据科学家来说，从开发 XAI 软件开始并选择最合适的 XAI 方法是一项挑战。为了应对这一挑战，我们引入了 XAIR，这是对最有前途的 XAI 方法和工具的新颖的系统元评论。XAIR 通过将其结果与软件开发过程的五个步骤（包括需求分析、设计、实施、评估和部署）保持一致，从而与现有评论区分开来。通过这种映射，我们旨在更好地理解开发 XAI 软件的各个步骤，并促进创建包含可解释性的现实世界 AI 应用程序。最后，我们强调了未来研究的新方向。
通过结合机器学习和超高通量筛选
优化酶在新型化学环境中起作用是合成生物学的核心目标，但通常会因崎,、膨胀的蛋白质搜索空间和昂贵的实验而阻碍优化。在这项工作中，我们提出了电信，这是一种将进化和实验数据融合到设计多种蛋白质变体文库的ML框架，并采用它来改善核酸酶酶的催化活性，从而降解在慢性伤口上积累的生物膜。在使用触觉和标准定向进化（DE）方法的多轮高通量实验（并行）之后，我们发现我们的方法发现，与DE相比，最高表现的酶变体明显更好，在发现多样化的高级活动性变体方面具有更好的命中率，甚至无法使用高强度的初始实验数据来设计高度，甚至能够设计出高度的初始实验数据。我们发布了一个55K核酸酶变体的数据集，这是迄今为止最广泛的基因型 - 表型酶活性景观之一，以推动ML引导设计的进一步进展。
使用遗传算法优化特征选择
分析大型数据集以选择最佳特征是机器学习和数据挖掘中最重要的研究领域之一。此特征选择过程涉及降维，这对于提高模型的性能并降低其复杂性至关重要。最近，已经提出了几种类型的属性选择方法，这些方法使用不同的方法来获取属性的代表性子集。然而，已经提出了基于种群的进化算法，例如遗传算法 (GA)，通过避免局部最优并改进选择过程本身来弥补这些缺点。本文对基于 GA 的特征选择技术的应用及其在不同领域的有效性进行了全面的回顾。本综述使用 PRISMA 方法进行；因此，对相关文献进行了系统的识别、筛选和分析。因此，我们的结果暗示该领域的混合 GA 方法（包括但不限于 GA-Wrapper 特征选择器和 HGA-神经网络）通过解决诸如探索不必要的搜索空间、准确性性能问题和复杂性等问题，已经大大提高了它们的潜力。本文的结论将讨论遗传算法在特征选择中的潜力以及提高其适用性和性能的未来研究方向。
粘蛋白指导通过环修复过程中的同源性搜索通过环和姐妹染色单体链接
准确修复DNA双链断裂（DSB）对于基因组稳定性至关重要，并且有缺陷的修复是癌症等疾病的基础。同源重组使用完整的同源序列来忠实地恢复受损受损的DNA，但是损坏的DNA终止如何在包含数十亿个非同源碱基的基因组中找到同源位点，尚不清楚。在这里，我们介绍了姐妹孔C，这是一种高分辨率方法，用于绘制复制染色体中的分子内和转运相互作用。我们通过募集两个功能上不同的粘蛋白池来证明DSBS重塑染色体体系结构。环形成粘着蛋白积聚在巨型尺度范围内，以控制围绕破裂位点的拓扑关联结构域（TAD）内的同源性采样，而粘性粘着蛋白将浓缩的位点浓缩到蛋白质染色剂的链球末端。这种双重机制限制了同源性搜索空间，突出了染色体构象如何有助于保持基因组完整性。
结合贝叶斯优化和自动化以同时优化反应条件和路线
使用基于OW的反应器来优化Suzuki - Miyaura耦合（3个连续变量，一个分类）和C - H激活（5个连续变量）通过5 - 22实验中的多任务BO进行，从而降低了与常规优化技术相比，R＆D成本降低了R＆D的成本。在一项不同的研究中，使用BO技术来提高基于4个输入控制变量（例如居住时间，等效量和温度）参数的自动连续OW平台，在OW系统中的HECK环化34个34的产量。作者能够在仅14小时（13个总实验）中实现81％的产量，并发现了有利的竞争途径。这样的ndings强调了BO在不同的研发方案中的多功能性和效力。将BO方法纳入研发方法的一个主要挑战是，这些方法通常被视为具有有限的解释性和可解释性的黑匣子，35妨碍了他们广泛采用。此外，当搜索空间很大时，研究人员在可视化和
人工智能简介：图文指南
机器脑功能主义者 心智与大脑的分离 物理符号系统假说 智能行为理论 机器真的能思考吗？ 图灵测试 勒布纳奖 图灵测试的问题 机器内部：Searle 的中文房间 Searle 的中文房间 对 Searle 的一个回答 应用复杂性理论 理解是一种突现属性吗？ 用正确的东西制造的机器 人工智能与二元论 大脑假体实验 罗杰·彭罗斯和量子效应 彭罗斯和哥德尔定理 量子引力和意识 人工智能真的是关于思考机器吗？解决意向性问题 研究认知主义立场 超越埃尔西 认知建模 模型不是一种解释 线虫 真正理解行为 降低描述级别 简化问题 分解和简化 模块基础 微观世界 早期成功：玩游戏 自我完善程序 在内部表示游戏 蛮力“搜索空间”探索 无限的国际象棋空间 使用启发式方法 深蓝
将量子计算应用于网络验证
网络验证的广义定义是证明由网络配置产生的某些属性的正确性，无法通过传统硬件上的蛮力有效解决。先前的研究已经开发出各种可扩展的方法，这些方法通过观察搜索空间中的结构，然后评估由该结构引起的类别来实现。然而，即使是这些分类机制也有其局限性。在本文中，我们考虑了一种完全不同的方法：应用量子计算更有效地解决网络验证问题。我们概述了如何将验证问题的变体映射到非结构化搜索问题中，这些问题可以通过量子计算以二次加速解决，从而使该方法在理论上可行，适用于输入大小两倍的问题。新兴的量子系统还不能解决实际问题，但硬件和算法开发的快速发展使现在成为开始考虑其应用的好时机。考虑到这一点，我们探索了量子计算可以解决网络验证问题作为非结构化搜索的问题规模极限。
关联规则挖掘频繁模式的量子算法
从大型交易和项目数据库中生成最大频繁模式以进行关联规则挖掘是数据挖掘中的一个重要研究课题。关联规则挖掘旨在发现隐藏在大型数据库中的项目之间的有趣相关性、频繁模式、关联或因果结构。通过利用量子计算，我们提出了一种有效的量子搜索算法设计来发现最大频繁模式。我们修改了 Grover 的搜索算法，以便使用任意对称状态的子空间代替整个搜索空间。我们提出了一种新颖的量子预言机设计，该设计采用量子计数器来计算最大频繁项目，并使用量子比较器来检查最小支持阈值。由于搜索仅在子空间中，因此所提出的导出算法提高了正确解决方案的速率。此外，我们的算法显著扩展并优化了设计中所需的量子比特数，这直接对性能产生了积极影响。我们提出的设计可以容纳更多的交易和项目，并且仍然以较少的量子比特数具有良好的性能。
发展强大的神经架构以防御对抗性攻击
神经网络容易对稍加修改的输入图像进行错误分类。最近，已经提出了许多防御措施，但没有一种能够持续提高神经网络的鲁棒性。在这里，我们建议使用对抗性攻击作为函数评估来搜索可以自动抵御此类攻击的神经架构。对文献中的神经架构搜索算法的实验表明，虽然它们准确，但它们无法找到鲁棒的架构。一个重要原因在于它们的搜索空间有限。通过创建一种新颖的神经架构搜索，其中包含密集层与卷积层连接的选项以及反之亦然，以及在搜索中添加连接层，我们能够进化出一种在对抗性样本上固有准确的架构。有趣的是，这种进化架构的固有鲁棒性可与对抗性训练等最先进的防御措施相媲美，同时仅在非对抗性样本上进行训练。此外，进化的架构利用了一些特殊的特性，这些特性可能有助于开发更强大的架构。因此，这里的结果证实了更强大的架构是存在的，并为神经网络的开发和探索开辟了一个新的可行性领域。