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深层生成模型用于功能蛋白的分析和工程
蛋白质是通过各种功能，从结构支持到催化生化反应的不同功能来维持生命的重要生物分子。它们的催化效率使它们对于工业应用来说是无价的，在这些应用中，它们通常需要优化才能在特定条件下运行。虽然实验和计算方法在蛋白质工程方面取得了进展，但由于蛋白质结构和功能的复杂性，不存在通用方法。机器学习的最新进展通过利用大量蛋白质序列数据提供了新的可能性。然而，仍然存在关键挑战，包括描述酶活性和热稳定性等基本特性的高质量标签的有限可用性和不均匀分布。解决这些问题对于开发能够精确特征选择的模型至关重要。我的工作重点介绍了蛋白质工程的两个关键步骤：多样化和选择。为了改善选择，使用转移学习，数据增强和蛋白质语言模型（PLM）开发了深度学习模型，以预测物理和功能特性，例如熔化温度，酶温，蛋白质丰度和体外活性。这些模型不仅可以实现精确的性状选择，而且还提供了有关序列，热适应性和构象稳定性之间关系的见解。为了多样化，创建了一个深层生成模型，以捕获自然序列多样性并扩展其以生成跨蛋白质家族的新型变体库。这种方法优先考虑功能序列，并允许具有增强特性的蛋白质的靶向工程。超越了一般序列的生成，开发了一个框架来创建针对特定性状优化的变体池，例如增加的热稳定性。通过整合这些进步，我们从各种野生型序列中设计了功能性蛋白质变体，达到熔化温度的36°C升高。这项工作突出了生成机器学习的潜力，以完善和加速蛋白质工程周期，为更高效，更可扩展的生物技术应用铺平了道路。
深层多个聚合网络用于行动识别
已评估了部分N-甲基-D-天冬氨酸受体（NMDAR）激动剂D-环甲烯（DCS），用于治疗多种精神疾病，包括痴呆，精神分裂症，抑郁症，抑郁症和暴露基于心理治疗的增强。大多数DC的潜在精神科应用（如果不是全部）的目标是增强或恢复认知功能，学习和记忆。它们的分子相关性是长期的突触可塑性；许多形式的突触可塑性取决于NMDA受体的激活。在这里，我们全面研究了通过DCS及其机制对海马中不同形式的突触可塑性的调节。我们发现，DCS在幼年大鼠的海马脑切片中阳性长期突触可塑性（长期突触增强，LTP和长期突触抑制）的长期突触可塑性（长期突触增强，LTP和长期突触抑制）的形式进行了正面调节。dcs与NMDAR的D-塞林/甘氨酸结合位点结合。对该部位的药理抑制作用阻止了LTP的诱导，而D-塞林/甘氨酸结合位点的激动剂增强了LTP，并且可以用功能代替LTP诱导范围。内源性D-丝氨酸最可能的起源是星形胶质细胞，其胞吐作用受星形胶质细胞代谢性谷氨酸受体（MGLUR1）调节。因此，NMDAR中的D-丝氨酸/甘氨酸结合位点是针对可塑性相关疾病的心理药物干预措施的主要目标。在与突触后神经元相邻的星形胶质细胞中的星形胶质细胞的功能消除，MGLUR1受体的抑制和G蛋白信号传导，阻止了NMDAR依赖性LTP和LTD的诱导。我们的结果支持增强DC和D-塞林介导的Gliotransersiss的双向依赖性海马突触可塑性的双向范围。
深层研究系统卡
我们在整个模型培训和开发过程中进行了评估，包括在启动模型之前进行的最终扫描。在以下评估中，我们测试了各种方法，以最佳在给定类别中的功能，包括自定义脚手架和在相关的情况下提示。生产模型的确切性能数可能会因最终参数，系统提示和其他因素而有所不同。我们使用标准的引导程序来计算PASS的95％置信区间，该步骤为每个问题重新示例尝试以近似度量的分布。默认情况下，我们将数据集视为固定的，仅重新采样尝试。虽然广泛使用，但此方法可能会低估非常小的数据集的不确定性，因为它仅捕获采样方差而不是所有问题级方差。换句话说，此方法解释了模型在多次尝试（采样差异）的相同问题上的随机性，而不是问题难度或通过率（问题级别差异）的变化。这可能会导致过度紧密的置信区间，尤其是当问题的通过率接近0％或100％而几乎没有尝试时。我们报告这些置信区间，以反映评估结果的固有变化。在审查了准备评估的结果后，安全咨询小组[3]将深层研究模型归类为总体中等风险，包括中等的网络安全风险，说服力，CBRN，模型自治。这是模型第一次被评为网络安全风险。
在交互式舞蹈音乐表演中对深层空间的体现探索
近年来，在音频生成的深度学习模型中已取得了重大进展，提供了有希望的工具用于Musical Creation。在这项工作中，我们研究了在互动舞蹈/音乐表演中使用深度音频生成模型的使用。我们采用了一种表演主导的研究设计方法，建立了研究者/音乐家与舞者之间的艺术研究合作。首先，我们描述了我们的运动互动系统 - 整合深度音频生成模型，并提出了三种用于体现深层空间的探索方法。然后，我们详细介绍建立以系统共同设计为中心的性能的创作过程。最后，我们报告了舞者访谈的反馈，并讨论结果和观点。代码实施在我们的GitHub 1上公开可用。
通过图形卷积网络通过深层潜在位置模型聚类
随着个体通过数字平均值的显着相互作用的显着增加，图中节点的聚类已成为分析大型和复杂网络的一种基础方法。在这项工作中，我们提出了深层的位置模型（DEEPLPM），这是一种端到端的生成聚类方法，将广泛使用的潜在位置模型（LPM）与图形卷积网络（GCN）编码策略相结合。此外，还引入了一种原始估计算法，以通过变异推理和使用随机梯度下降进行图形重建来整合后聚类概率的明确优化。在模拟场景上进行的数值实验突出了DeepLPM自养生的能力，以选择簇数量的较低限制，这表明其聚类能力与最先进的方法相比。最后，DEEPLPM进一步应用于Merovingian Gaul的教会网络和引文网络Cora，以说明探索大型且复杂的现实世界网络的实际兴趣。
一个自闭症谱系障碍儿童进行深层压力治疗的压缩扶手椅（OTO）：以用户为中心的设计和可行性研究
或活动美国精神病学协会，2013年）。根据美国精神病学协会（2013年），自闭症的患病率为1％。 在ASD患者中经常发现感觉困难（Kojovic等人，2019年），特别是体感系统困难，例如异常的皮肤敏感性[Asmika等，2018; Zhong等人，2013年]（包括压力检测）和本体感受。 这些感觉异常可能会导致社会发展受损的病理生理过程[]。 本体感受是人体正在进行的空间配置的感觉注册。 它包括身体段在太空中的位置，力和运动速度以及重力和身体平衡的整合。 本体感受会影响行为调节和运动控制]。 Blanche等。 表明，患有ASD的儿童目前的本体感受的处理困难与其他发育障碍儿童及其通常发展的儿童不同。 但是，Morris等人，2015年，Fuentes等人，2011年没有确认实验范式中的这些本体感受困难。 缺陷可能主要依赖于多感官集成[]。根据美国精神病学协会（2013年），自闭症的患病率为1％。感觉困难（Kojovic等人，2019年），特别是体感系统困难，例如异常的皮肤敏感性[Asmika等，2018; Zhong等人，2013年]（包括压力检测）和本体感受。这些感觉异常可能会导致社会发展受损的病理生理过程[]。本体感受是人体正在进行的空间配置的感觉注册。它包括身体段在太空中的位置，力和运动速度以及重力和身体平衡的整合。本体感受会影响行为调节和运动控制]。Blanche等。表明，患有ASD的儿童目前的本体感受的处理困难与其他发育障碍儿童及其通常发展的儿童不同。但是，Morris等人，2015年，Fuentes等人，2011年没有确认实验范式中的这些本体感受困难。缺陷可能主要依赖于多感官集成[]。
深层生成建模，而不是随机数据
当丢失的过程取决于丢失的值本身时，需要在基于可能的基于可能性的suplce时明确建模并考虑到它。，我们提出了一种在丢失过程取决于丢失的数据的情况下构建和拟合深层变量模型（DLVM）的方法。特别是，深层神经网络使我们能够显着建模给定数据的缺失模式的条件分布。这允许对缺失类型的先验信息（例如，自我审查）进入模型。我们的推理技术基于重要性加权推断，涉及最大化关节可能性的下限。通过在潜在空间和数据空间中使用重新聚集技巧来获得界限的随机梯度。我们在各种数据集和缺少的模式上显示，明确建模丢失过程是无价的。
DMF：基于多模式融合的深层网络流量分类模型
摘要：随着加密流量的兴起，传统的网络分析方法变得越来越有效，导致转向基于深度学习的方法。其中，基于多模式的基于学习的分类方法由于能够利用加密流量的各种功能集而提高了分类准确性，因此引起了人们的关注。但是，现有的研究主要依赖于晚期融合技术，这阻碍了数据中深度特征的全面利用。为了解决此限制，我们提出了一种新型的多模式加密流量分类模型，该模型将模态融合与多尺度特征提取同步。具体来说，我们的方法在特征提取的每个阶段进行实时融合方式，在每个级别上增强特征表示，并保留层间相关性，以实现更有效的学习。这种连续的融合策略提高了模型检测加密流量中细微变化的能力，同时促进其鲁棒性和对不断发展网络条件的适应性。对两个现实世界加密的流量数据集的实验结果表明，我们的方法达到的分类精度为98.23％和97.63％，表现优于现有的基于多模式学习的方法。
研究发现冥想可以引起与记忆和情绪调节相关的深层大脑区域的变化
“传统上，使用头皮脑电图等标准方法研究人类的这些深层边缘大脑区域一直具有挑战性。我们的团队能够通过利用从独特患者群体收集的数据来克服这一挑战：癫痫患者通过手术植入设备，可以通过植入杏仁核和海马深处的电极进行慢性脑电图记录，”伊坎医学院生物医学科学研究生院神经科学博士生、论文第一作者克里斯蒂娜·马赫 (Christina Maher) 表示。
视觉与深层神经网络中的内部注意机制用于图像分类和对象检测
深神经网络（DNN）中所谓的“注意机制”表示DNN的自动适应，以捕获具有特定分类任务和相关数据的代表性特征。这种注意机制通过加强特征通道和本地强调每个特征图中的特征来在全球范围内发挥作用。渠道和特征重要性是在全球端到端DNS培训过程中学习的。在本文中，我们提出了一项研究，并提出了一种具有不同方法的方法，并在训练图像旁边添加了补充视觉数据。我们使用人类的视觉注意图在任务驱动或自由观看条件下独立于心理视觉实验获得的人类视觉注意图，或者在自由观看条件下或预测视觉注意图的强大模型。我们在图像旁边添加了视觉注意图作为新数据，从而将人类的视觉注意力引入DNNS培训中，并将其与全球和局部自动注意机制进行比较。实验结果表明，DNN中的已知注意力机制几乎与人类的视觉关注在一起，但提出的方法仍然可以更快地收敛和在图像分类任务中更好地表现。