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第 5 类 - 电信和“...
类别 5 – 电信和“信息安全” 第 1 部分 – 电信 注释： 1.为电信设备或系统“专门设计”的“组件”、测试和“生产”设备及其“软件”的控制状态在类别 5 第 1 部分中确定。注意：：对于为电信设备或系统“专门设计”的“激光器”，请参阅 ECCN 6A005。2.“数字计算机”、相关设备或“软件”，如果对于本类别中描述的电信设备的运行和支持必不可少，则被视为“专门设计”的“组件”，前提是它们是制造商通常供应的标准型号。包括操作、管理、维护、工程或计费计算机系统。3. ECCN 5A001.j 中的商品以及 5D001.c（针对 5A001.j）中指定的相关“软件”，如果同时受 ECCN 5A002.a、5A002.z.1、5A002.z.6、5A004.a、5A004.b、5A004.z、5D002.c.1、5D002.c.3、5D002.z.6、5D002.z.8 或 z 5D002.z.9 的管制，则仍受这些条目在第 5 类 - 第 2 部分中的管制。第 5 类 – 第 2 部分不适用于实现受这些第 5 类第 1 部分 ECCN 控制的功能的源代码元素，也不适用于受 EAR 约束的任何项目，其中加密项目 (EI) 功能缺失、被删除或不存在。4.ECCN 5A001.j、5B001.a（针对 5A001.j）中的项目、5D001.a（针对 5A001.j）和 5D001.c（针对 5A001.j 或 5B001.a（针对 5A001.j））中指定的相关“软件”以及 ECCN 5E001.a（针对
专题前言：脑科学的物理电子学...
DOI: 10.7498/aps.71.140101 类脑计算技术作为一种脑启发的新型计算技术 , 具有存算一体、事件驱动、模拟并行等特征 , 为 智能化时代开发高效的计算硬件提供了技术参考 , 有望解决当前人工智能硬件在能耗和算力方面的 “ 不可持续发展 ” 问题 . 硬件模拟神经元和突触功能是发展类脑计算技术的核心 , 而支持这一切实现 的基础是器件以及器件中的物理电子学 . 根据类脑单元实现的物理基础 , 当前类脑芯片主要可以分 为数字 CMOS 型、数模混合 CMOS 型以及新原理器件型三大类 . IBM 的 TrueNorth 、 Intel 的 Loihi 、清华大学的 Tianjic 以及浙江大学的 Darwin 等都是数字 CMOS 型类脑芯片的典型代表 , 旨 在以逻辑门电路仿真实现生物单元的行为 . 数模混合型的基本思想是利用亚阈值模拟电路模拟生物 神经单元的特性 , 最早由 Carver Mead 提出 , 其成功案例有苏黎世的 ROLLs 、斯坦福的 Neurogrid 等 . 以上两种类型的类脑芯片虽然实现方式上有所不同 , 但共同之处在于都是利用了硅基晶体管的 物理特性 . 此外 , 以忆阻器为代表的新原理器件为构建非硅基类脑芯片提供了新的物理基础 . 它们 在工作过程中引入了离子动力学特性 , 从结构和工作机制上与生物单元都具有很高的相似性 , 近年 来受到国内外产业界和学术界的广泛关注 . 鉴于硅基工艺比较成熟 , 当前硅基物理特性是类脑芯片 实现的主要基础 . 忆阻器等新原理器件的类脑计算技术尚处于前沿探索和开拓阶段 , 还需要更成熟 的制备技术、更完善的系统框架和电路设计以及更高效的算法等 .
2025年生物信息学与计算生物学国际学术会议
基因组学和疾病研究、高通量数据分析、网络生物学、计算遗传学、模型解释和可视 化、生物数据挖掘、比较基因组学、机器学习和医学影像分析、蛋白质结构与功能预测、 宏基因组学与微生物组、知识图谱构建、生物信息学工具开发、转录组学和表达谱的分析、 药物发现与设计、遗传流行病学、蛋白质组学、个性化医疗与精准医学、生物医学工程、 结构生物信息学、计算工具和软件开发、进化生物信息学、系统生物学、环境与生态计算 生物学和流行病学、计算生态学、序列分析、模式识别与生物信号处理、生物信息学与统 计分析、下一代测序技术、计算生物学与人工智能的融合、生物数据挖掘、处理与分析、 计算医学与临床应用、代谢组学、生物信息学工具与网络科学。
全脑放射组学在脑肿瘤分割中的聚类联合个性化
联邦学习及其在医学图像分割中的应用最近已成为一个热门的研究课题。这种训练范式存在参与机构本地数据集之间的统计异质性问题，与传统训练相比，会导致收敛速度减慢以及潜在的准确性损失。为了减轻这种影响，联邦个性化应运而生，即每个机构一个模型的联邦优化。我们提出了一种新颖的个性化算法，该算法针对不同机构使用不同扫描仪和采集参数引起的特征变化而量身定制。该方法是第一个考虑机构间和机构内特征变化（单个机构使用多台扫描仪）的方法。它基于在每个中心内计算一系列放射组学特征，捕捉每个 3D 图像体积的整体纹理，然后进行聚类分析，将所有特征向量从本地机构传输到中央服务器。然后，每个计算出的聚类分散数据集（可能包括来自不同机构的数据）用于微调通过经典联邦学习获得的全局模型。我们在联邦脑肿瘤分割 2022 挑战数据集 (FeTS2022) 上验证了我们的方法。我们的代码可在 (https://github.com/MatthisManthe/radiomics_CFFL) 上找到。关键词：联邦学习、联邦个性化、分割、脑肿瘤分割。
DNA 病毒（巴尔的摩 I 类和 II 类）
• 基因组约为 8 kbp • 它们产生两个同向转录本，其差异剪接产生 8-9 种蛋白质 • 转录可从至少两个启动子开始（P 97、P 670）。第一个是早期基因的启动子，第二个是晚期基因的启动子。 • 来自不同启动子的转录本使用不同的终止子（pAE）• 转录本：• P 97 -pAE 导致蛋白质 E6、7、1、5 的剪接和合成。• P 670 -pALs 导致蛋白质 E4、L1 和 L2 的剪接和合成。 • LCR（长控制区）序列包含与启动子相关的增强子。 • E2 蛋白的完整形式作为启动子（特别是早期启动子）的转录激活剂发挥作用，并与 E1 一起诱导复制（在 LCR 中）。
肝癌类器官的药物蛋白质组学表征及其在精准肿瘤学中的应用
* 通讯作者。gaoqiang@fudan.edu.cn (QG); ydsun@ion.ac.cn (YS); zhouhu@simm.ac.cn (HZ)。† 这些作者对本文的贡献相同。作者贡献：概念化，QG、YS、HZ 和 SJ 方法论，SJ、LF、ZF、GW、DL、YS、ZY、YL、CS、YL、HL、GH 和 JL 形式分析，YS、SJ、LF、ZF、YW、DL、YS、PC、ZY 和 SC 调查，SJ、ZF、GW、DL、YL、CS、GS、YL、YS 和 HL 验证：SJ 和 YL 资源：YL、SZ 和 XZ 可视化，SJ、LF、ZF、YW 和 PC 资金获取：QG、YS、BZ、SJ、YW 和 ZD 项目管理：QG、YS、HZ、SZ、XW、SQ、XZ、GH、JL、JZ 和 XW 监督：QG、YS、HZ、GH、JL 和 JF 撰写 - 原始草稿： SJ、LF、ZF、YW、YS 和 QG。撰写 - 审阅和编辑：QG、YS、HZ、LD、PW、DG、BZ、HR 和 HC