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将数据驱动计算应用于大脑神经调节的患者特定模拟
健康和患病的组织以及特定患者中肿瘤和其他病变的存在。通过造影剂，显微镜和弹性学技术的最新进展，例如磁共振弹性摄影（MRE）[13]，使个人在个体患者中的粘弹性反应的体内表征成为可能。的确，MRE技术目前允许在体内汇编的脑部组织粘弹性特性的个性化地图集，包括存储和损耗模量作为频率的函数[1，14]。目前的MRE技术仅涵盖声音频率范围，但预计最终也涵盖了超声范围。这些进步从根本上从数据饥饿到数据丰富的领域进行了从根本上转移的脑生物力学，这种转换以基本和深远的方式挑战理论和计算实践。可以根据这些挑战和机遇来采取几种可能的策略。一种当前流行的策略使用监督的机器学习（ML）回归来拟合数据，例如使用神经网络代表[15]。但是，无论是基于神经网络还是基于
用于粗粒基因调节网络的数据驱动优化方法。
总结系统生物学中的一个主要挑战是了解基因调节网络（GRN）中的各种基因如何共同执行其功能和控制网络动态。在具有数百个基因和边缘的大型网络的情况下，该任务变得极为难以解决，其中许多具有冗余的调节作用和功能。现有的模型减少方法通常需要对动态系统及其响应动力学参数的详细数学描述，而动力学系统通常不可用。在这里，我们提出了一种用于使用基于合奏的数学建模，降低维度降低和通过Markov Chain Monte Monte Carlo方法优化基因的数据驱动的大grn，名为Sacograci的粗粒度大GRN，称为Sacograci。sacograci需要网络拓扑作为唯一的输入，并且可以抵抗GRN中的错误。我们通过合成，基于文学和生物毒素的GRN进行基准并证明其用法。我们希望Sacograci能够增强我们建模复杂生物系统基因调节的能力。
精准医疗中合乎道德的数据驱动 AI 的可行解决方案
摘要 如今，人工智能 (AI) 支持有关政策、健康和个人生活的艰难决策。我们开发和部署的用于理解信息的 AI 算法以数据为依据，并基于捕获和使用被分析人群或现象的相关细节的模型。对于任何应用领域，更重要的是直接影响人类生活的精准医疗，必须采购、清理和组织好运行算法的数据，以确保结果可靠且可解释，并确保它们不会造成或放大人类的偏见。必须在不违反所用算法的基本假设的情况下完成此操作。需要清楚地将算法结果传达给利益相关者和领域专家，以便得出合理的结论。我们的立场是，人工智能在支持精准医疗方面大有可为，但我们需要非常谨慎地向前迈进，并考虑可能的道德影响。我们认为，无边界或收敛方法对于支持合理且合乎道德的决策至关重要。无边界思维支持由拥有不同观点的专家团队定义和解决问题。在处理人工智能和使用人工智能所需的数据时，有一系列活动需要无边界团队的关注。如果我们要得出可行的结论并根据人工智能、数据和相关领域的科学基础制定行动和政策，这一点是必要的。
大脑体积的数据驱动模型变化的进行性核上麻痹
20世纪的机器人系统是用僵硬的材料制成的，该领域的许多开发项目都越来越准确，充满活力的机器人，这些机器人在工业自动化环境中蓬勃发展，并且可能会在未来几十年中继续这样做。但是，21世纪的机器人遗产很可能会成为软机器人的遗产。这个新兴域的特征是连续软结构，同时履行机器人链路和机器人执行器的作用，其中主要重点是机器人硬件的设计和制造而不是软件控制以实现所需的操作。这些机器人预计将在经典机器人失败的精致任务中扮演重要角色，例如在微创手术，主动的假肢和涉及微妙不规则物体的自动化任务中。这些机器人开发的核心是制造软动力器以产生运动。本文回顾了一种由加压流体驱动的一种特别有吸引力的软执行器。由于技术从更好的仿真工具和新的制造技术推动，包括软光刻和添加剂制造，另一方面，这些执行器一方面获得了大量的吸引力，另一方面是从上面列出的应用程序中提取的市场。本文概述了不同的高级软执行器配置，其设计，制造和应用。
rmbi 1020-数据驱动决策的商业智能（2023-24春季学期）
商业智能是一门新学科，包括一组理论，方法和流程来分析业务数据，以改善组织的决策，业务计划和投射。本课程的目的是介绍商业智能原理，各种类型的数据分析技术，并讨论各种社会问题对使用商业智能的影响。该课程还重点介绍了使用商业智能的优势，局限性和影响的分析。主题包括商业智能策略，社会影响力的力量，数据收集和管理，机密性和隐私问题以及组织和人类的行为变化。还包括使用数据挖掘和统计工具的真实业务数据分析问题的案例研究。
一种预测药物对人类微生物组影响的数据驱动方法
对于三种学习设置如图 B 所示。D – 新药预测的 ROC AUC 得分与 TC 距离截止值的关系。颜色标度表示与五种最相似药物的平均距离，圆圈大小表示每个交叉验证训练集中包含的平均药物数量。E – 留一法微生物模型的 ROC AUC 得分与系统发育距离的关系（皮尔逊相关性 -0.574，p< 5*10 -4）。颜色表示菌株的门。F – 当从训练集中删除同一门的所有菌株时，ROC AUC 得分下降。Verrucomicrobia 门和 Fusobacteria 门被从此分析中丢弃，因为每个门只包含一个菌株。
细菌中 CRISPR 激活在数据驱动代谢工程中的挑战与机遇
在具有工业前景的细菌中创建 CRISPR 基因激活 (CRISPRa) 技术可能会对加速数据驱动的代谢工程和菌株设计产生变革性影响。CRISPRa 已广泛应用于真核生物，但在细菌系统中的应用仍然有限。最近的研究表明，细菌启动子的多种特性对 CRISPRa 介导的基因激活提出了严格的要求。然而，通过系统地定义有效的细菌 CRISPRa 位点的规则并开发在工程向导 RNA 中编码复杂功能的新方法，现在有明确的途径来推广细菌中的合成基因调控。当与多组学数据收集和机器学习相结合时，细菌 CRISPRa 的全面开发将通过加速设计-构建-测试-学习循环，大大提高快速工程化细菌进行生物生产的能力。
CheXplain：帮助医生探索和理解数据驱动、人工智能支持的医学影像分析
摘要 数据驱动型人工智能的最新发展有望实现医疗诊断的自动化；然而，对于计算知识有限的医生来说，大多数人工智能都像“黑匣子”一样。以医学成像为出发点，我们进行了三次设计活动，以制定 CheXplain——一个使医生能够探索和理解人工智能支持的胸部 X 光分析的系统：（i）转诊医生和放射科医生之间的配对调查揭示是否需要、何时需要以及需要何种解释；（ii）与三位医生共同设计的低保真原型制定了八个关键特征；（iii）由另外六位医生评估的高保真原型提供了关于每个特征如何实现对人工智能的探索和理解的详细总结性见解。我们总结并讨论了未来设计和实施可解释的医疗人工智能系统的建议，这些系统涵盖四个反复出现的主题：动机、约束、解释和理由。
数据驱动和基于模型的方法，结合物理引导的机器学习进行损伤识别
第 2 章。通过物理引导机器学习进行结构损伤识别：一种将模式识别与有限元模型更新相结合的方法。..................。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。9 2.1 简介。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。9
从缺货到成功：利比里亚利用数据驱动解决方案推进计划生育的大胆举措
在利比里亚马里兰县哈珀市的清晨，萨梅塔·乔治 (Sametta George) 坐下来写下她当天的“待办事项”清单。当城市渐渐苏醒时，萨梅塔走出办公室，知道她作为利比里亚计划生育协调员的一天将远离她精心制定的计划。在利比里亚的医疗保健系统工作了 23 年（从诊所到国家领导层），她已经学会了期待意外。然而，面对每一次挑战，她做出改变的决心只会更加坚定。萨梅塔对公共卫生的热情源于她的成长经历。小时候，她看着母亲随时准备好必需品，帮助有需要的邻居。“我妈妈是我帮助他人的动力，”萨梅塔分享道。“这些道德教训和服务行为激励我走上了护理之路，并最终成为公共卫生领导者。”如今，萨梅塔领导着确保利比里亚各地妇女能够获得计划生育产品和服务的努力——她认为这些服务对妇女的健康、赋权和经济稳定至关重要。但确保避孕药具供应的道路并不平坦。过去十年，由于缺乏对计划生育供应链的充分了解，利比里亚政府在供应管理方面面临重大挑战