XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System深层
蛋白质结构的深层生成模型发现了跨连续折叠空间的远距离关系
我们对折叠空间的看法隐含地取决于许多假设，这些假设影响了我们分析，解释和理解蛋白质结构，功能和进化的方式。例如，查看蛋白质结构的相似性（例如，建筑，拓扑或其他层面）是否有最佳的粒度？同样，折叠空间的离散/连续二分法是中心的，但仍未解决。折叠空间bin“类似”折叠的离散视图分为不同的非重叠组；不可思议，这种融合会错过远程关系。虽然像CATH这样的层次结构系统是必不可少的资源，但较少的启发式和概念上的弹性方法可以实现对折叠空间的更细微的探索。建立在蛋白质结构的“尤其”模型的基础上，在这里，我们提出了一个深层生成建模框架，称为“ deepurfold”，用于分析蛋白质关系。deepurfold的学到的嵌入占据了高维的潜在空间，可以从给定蛋白质上蒸馏而成，以合并的代表统一序列，结构和生物物理特性。这种方法是结构指导的，而不是纯粹基于结构的，而DeepUrfold则学习了代表，从某种意义上说，这些代表“定义”超家族。用CATH部署Deepurfold揭示了逃避现有方法的进化性相关关系，并提出了一种新的，主要是连续的折叠空间视图，这种视图超出了简单的几何相似性，朝着综合序列序列↔结构↔函数↔功能↔函数↔函数↔。
具有深层生成模型的材料动力学分析
研究材料动力学对于预测各种条件下的降解，失败和特定行为至关重要，实现了有效的材料设计，增强的表现以及推动材料科学的创新。显微镜技术已经有效地提高了体验，以记录实验进展过程中材料的动态演变。然而，显微镜图像的实验观察是固有的偏见，以推动后续分析到可观察的行为并排除在未观察到的情况下的行为。为了解决这个问题，我们设计了一个分析框架 - 整合了深层生成模型，以合成在现实的实验条件下可能出现的假设材料状态。这种方法可以使蒙特卡洛模拟由动态进展驱动的物质状态变化，反映出更广泛和预测的动态行为。应用于各种显微镜图像数据集，我们的框架有效地发现了材料科学实验中隐藏的物理性质。此外，这项研究支持向数据驱动的方法论转变，并主张采用深度学习技术来促进材料科学领域的创新研究实践。
一种基于神经网络的深层癫痫病识别癫痫患者的方法
癫痫是由癫痫发作引起的最常见的神经系统疾病之一，也是中风后第二大普遍的神经系统疾病，影响了全球数百万的人。患有癫痫病的人被认为是残疾人的类别。它会大大损害一个人执行日常任务的能力，尤其是那些需要集中或记住的任务。脑电图（EEG）信号通常用于诊断癫痫患者。但是，这是乏味的，耗时的，并且遭受人类错误。已经应用了几种机器学习技术以识别癫痫病，但它们有一些局限性。本研究提出了一个深神网络（DNN）机器学习模型，以通过提高癫痫疾病的识别效率来确定先前研究的现有局限性。本研究中使用了公共数据集并将其分类为培训和测试集。进行了实验以评估不同数据集分类比（80:20），（70:30），（60:40）和（50:50）的DNN模型，分别用于培训和测试。通过使用不同的性能指标（包括验证）以及允许评估模型有效性的比较过程来评估结果。实验结果表明，与以前的作品相比，所提出的模型的总体效率最高，精度为97％。因此，这项研究比现有的癫痫发作检测方法更准确，更有效。DNN模型使用数值EEG数据集识别癫痫患者活动的巨大潜力，该数据集提供了数据驱动的方法，以提高癫痫发作检测系统的准确性和可靠性，以改善患者护理和癫痫的治疗。
使用深层生成先验
摘要 - 同时进行多层（SMS）成像是加速磁共振成像（MRI）采集的强大技术。但是，由于激发切片之间和内部的复杂信号相互作用，SMS重建仍然具有挑战性。这项研究提出了使用深处先验的强大的SMS MRI重建方法。从高斯噪声开始，我们利用扩散概率模型（DDPM）的脱糖性，通过反向扩散迭代逐步恢复单个切片，同时从读取串联框架下的MEA k-Space施加数据一致性。设计后采样过程使DDPM训练可以在单板图像上执行，而无需对SMS任务进行特殊调整。此外，我们的方法集成了低频增强（LFE）模块，以解决一个实用问题，即SMS加速快速自旋Echo（FSE）和回声平面成像（EPI）semitions无法轻易嵌入自动启动信号。的实验实验表明，我们的方法一致地超过了现有方法，并且可以很好地概括到看不见的数据集。该代码可从https：//github.com/solor-pikachu/roger获得评论Pro-Cess之后。
更深层的2024-Nobel-pribe-in-phy-in-phy-in-phyming-...
摘要：细胞衰老越来越被认为是癌症的标志，反映了其与衰老和炎症的关联，其作用是对消除管制的增殖和致癌应激的反应，以及癌症治疗的诱导。虽然治疗诱导的衰老（TIS）与耐药性，复发，转移和正常组织毒性有关，但TIS也具有增强治疗反应并刺激抗肿瘤免疫力的潜力。在这篇综述中，我们研究了衰老细胞（SNC）的Jekyll和Hyde性质，重点是表达与衰老相关的分泌表型（SASP）时如何通过自身分泌和旁分泌机制调节肿瘤微环境。通过SASP，SNC可以介导对癌症疗法的抗药性和反应。 为了满足癌症免疫疗法的未满足潜力，我们考虑SNC如何影响肿瘤炎症并作为增强抗肿瘤免疫反应的抗原来源。 这种新观点提出了基于TI的治疗方法，以增强免疫检查点阻滞。 最后，我们描述了减轻衰老的有害影响的策略，例如调节SASP或靶向SNC持久性，这可能会增强癌症治疗的整体益处。通过SASP，SNC可以介导对癌症疗法的抗药性和反应。为了满足癌症免疫疗法的未满足潜力，我们考虑SNC如何影响肿瘤炎症并作为增强抗肿瘤免疫反应的抗原来源。这种新观点提出了基于TI的治疗方法，以增强免疫检查点阻滞。最后，我们描述了减轻衰老的有害影响的策略，例如调节SASP或靶向SNC持久性，这可能会增强癌症治疗的整体益处。
通过深层生成模型学习结构性因果模型：方法，保证和挑战
本文对深层结构性因果模型（DSCM）进行了全面的综述，尤其着重于他们使用已知因果结构中的观察数据来回答该问题的能力。它通过分析基础深度学习组成部分和结构因果模型固有的假设，保证和应用来深入研究DSCM的特征，从而促进了对它们在解决不同的相反Quereries方面的能力和限制的理解。此外，它突出了深层结构因果建模领域的挑战和开放问题。它为研究人员设定了阶段，以确定未来的工作，并供从业者获得概述，以便为其需求找到最合适的方法。
深层增强学习的元游戏评估框架
评估深层增强学习（MARL）算法在训练和敏感性对其他药物行为的训练和敏感性方面变得复杂。，我们通过将每个MARL算法作为元策略构建元游戏评估框架，并反复对来自不同随机种子产生的元策略组合进行反复对正常形式的经验游戏进行采样。每个经验游戏都捕获了种子跨种子的自我玩法和交叉游戏。这些经验游戏为在各种游戏分析统计中构建采样分布的基础。我们使用这种方法来评估一类谈判游戏的最先进的MARL算法。从有关独立收益，社会福利和经验最佳响应图的统计数据中，我们发现了自我播放，基于人群，免费模型和基于模型的MARL方法之间的战略关系。我们还研究运行时搜索作为元战略运营商的效果，并通过元游戏分析查找元构造的搜索版本通常会提高性能。
深层视觉引导和深层增强学习算法，用于用于功率分配的多人孔组装任务，实时运行robo
摘要功率分销网络的检查和维护对于有效地向消费者提供电力至关重要。由于电源分配网络线的高电压，手动现场直线操作很难，有风险和不足。本文研究了一个具有自主工具组装功能的功率分配网络实时运营机器人（PDLOR），以替代各种高风险电气维护任务中的人。为了应对PDLOR的动态和非结构化工作环境中工具组装的挑战，我们提出了一个框架，该框架包括深层视觉引导的粗糙本地化以及先验知识以及模糊逻辑驱动的深层确定性策略梯度（PKFD-DPG）高级装配算法。首先，我们提出了基于Yolov5的多尺度识别和本地化网络，该网络使PEG-HOLE可以快速接近并减少无效的探索。第二，我们设计了一个主要的合并奖励系统，其中主线奖励使用事后的经验重播机制，而辅助奖励基于模糊的逻辑推理机制，解决了学习过程中无效的探索和稀疏奖励。此外，我们通过模拟和物理实验来验证提出算法的有效性和优势，并将其性能与其他组装算法进行比较。实验结果表明，对于单芯组装任务，PKFD-DPG的成功率比具有功能的奖励功能的DDPG高15.2％，比PD力控制方法高51.7％。对于多工具组装任务，PKFD-DPG方法的成功率比其他方法高17％和53.4％。
深层卸妆油凝露_O-0136(AP)
Lubrizol Advanced Materials, Inc.（“Lubrizol”）希望您对此建议的配方感兴趣，但请注意，这只是一种代表性配方，并非商业化产品。在适用法律允许的最大范围内，Lubrizol 不作任何陈述、保证或担保（无论是明示、暗示、法定或其他形式），包括任何关于适销性或特定用途适用性的暗示担保，或关于任何信息的完整性、准确性或及时性的暗示担保。Lubrizol 认为此配方所基于的信息和数据是可靠的，但该配方尚未经过性能、功效或安全性测试。在商业化之前，您应彻底测试该配方或其任何变体，包括配方的包装方式，以确定其性能、功效和安全性。您有责任获得任何必要的政府批准、许可或注册。本文所包含的任何内容均不得视为未经专利所有者许可而实施任何专利发明的许可、建议或诱导。与此配方相关的任何索赔可能并非在所有司法管辖区都获得批准。安全处理信息不包括安全使用所需的产品安全信息。操作前，请阅读所有产品和安全数据表以及容器标签，了解安全使用和物理及健康危害信息。您可从路博润代表或经销商处获取此配方路博润产品的安全数据表。
转移具有深层生成域适应性新可穿戴传感器的活动识别模型
多巴胺是体内重要的神经递质，与许多神经退行性疾病密切相关。因此，多巴胺的检测对于诊断和治疗疾病，筛查药物以及相关致病机制的解散至关重要。然而，体内多巴胺的低浓度和基质的复杂性使多巴胺具有挑战性的准确检测。在此，电化学传感器是基于三维PT纳米线，二维MXENE纳米片和三维多孔碳组成的三元纳米复合材料构建的。PT纳米线由于丰富的晶界和高度不足的原子而表现出极好的催化活性。 MXENE纳米片不仅促进了PT纳米线的生长，而且还提高了电导率和亲水性。多孔碳有助于诱导多巴胺在电极表面上的显着吸附。在电化学测试中，三元纳米复合材料的传感器可实现多巴胺（S/n = 3）的超敏感检测，其检测低（LOD）为28 nm，令人满意的选择性和出色的稳定性。此外，该传感器可用于在血清中检测多巴胺，并原位监测从PC12细胞中释放多巴胺。可以利用这种高度敏感的纳米复合材料传感器来原位监测细胞水平的重要神经递质，这对于相关的药物筛查和机械研究具有重要意义。