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案例研究利用粗粒度分子模拟推进药物配方的设计和优化
在亲水性聚合物基质中配制低水溶性小分子药物，也称为无定形固体分散体 (ASD)，是实现有效药物输送和生物利用度的最常见方法之一。生产高性能 ASD 取决于各种因素，例如药物赋形剂基质的物理稳定性、其在溶解过程中与聚合物的相互作用以及药物在水性介质中的释放速率。通常，研究人员会进行大量的设计和实验迭代来实现这一目标。虽然可以从实验数据中得出关于药物释放行为的假设，但对基本机制的全面理解和对分子水平事件的洞察仍然难以实现。仅通过实验很难获得详细的药物/聚合物/水相互作用。因此，需要一种更有效的方法来指导为特定药物选择合适的赋形剂（包括聚合物）。
粒度事项：病理图形驱动的脑CT报告生成的跨模式比对
自动脑CT报告生成可以提高诊断颅疾病的效率和准确性。但是，当前方法受1）粗粒监督的限制：图像文本格式中的训练数据缺乏识别微妙的异常性的监督，以及2）耦合的交叉模式对齐：视觉文本一致性可能不可避免地以粗糙的方式进行，从而导致鲜明的特征代表性地汇总，以报道的代表。在本文中，我们提出了一种新型的病态图形驱动的跨模式比对（PGCA）模型，以进行准确且健壮的脑CT报告生成。我们的方法可以通过对病理图进行构建以学习精细的视觉提示并与文本单词对齐，从而有效地解开了跨模式的对准。该图包含代表基本病理性贡献的异质淋巴结（即，组织和病变）通过与先前的知识相关的内部和属间边缘。通过精心设计的图形嵌入和更新模块，我们的模型完善了微妙的tiss和病变的视觉特征，并使用对比度学习使它们与文本单词对齐。广泛的实验结果证实了我们方法的生存能力。我们认为，我们的PGCA模型有可能大大增强脑CT报告的自动产生，并最终有助于改善颅骨疾病诊断。
可解释人工智能的粒度计算
目的和动机：本期特刊旨在提供一套全面的方法、模型和系统，这些方法、模型和系统都属于粒计算的共同范畴，旨在为机器学习方法和应用提供可解释性。可解释人工智能 (XAI) 将允许领域专家验证黑盒 AI 算法或过程提供的结果，以让他们参与决策过程。为此，XAI 方法应该提供对 AI 模型结果背后原因的清晰理解。在这方面，XAI 方法可以采用信息粒化方法，以分层和/或语义方式聚合数据实例，以提供聚合的、人类可理解的解释；以语义组织的方式表示数据实例（例如通过聚类）以查找类原型或反事实；采用符号或神经符号建模来隔离由特定符号激活的神经网络部分（例如，手写符号可以识别为笔画组）；并获得语义相关的信息颗粒（例如通过表示学习）作为构建解释的概念。此外，一些人工智能方法构建了可通过设计解释的模型，即不需要任何额外的程序来解释其内部模型，因为它们不是黑匣子。当前研究的主要不足之一是了解可通过设计解释的模型在准确性方面是否与需要通过多种方式解释的黑匣子模型兼容。
Rho激酶（岩石）抑制剂诱导BRCA2缺陷细胞中多种有丝分裂缺陷和合成致死性 婴儿的细粒度功能分析图... 恶性脊髓疾病和酪氨酸激酶抑制剂治疗的预测非线性建模 svep1是TIE1的结合配体，以VEGFC-独立方式影响面部淋巴发育的特定方面 无细胞 - 无DNA作为分化的潜在生物标志物... 硬化蛋白小分子抑制剂促进成骨... 通过脂肪通过果蝇血液屏障来调节睡眠 多器官中相关的巨噬细胞极化状态... npr3通过其双重功能作为清除和信号受体来调节神经rest和颅骨祖细胞的形成 心脏线粒体蛋白质组影响心脏肥大的遗传结构 使用先进的Intross Li 的遗传复杂性的定量性状和转录组分析遗传复杂性基础。 人类额叶皮层中的神经互动分离奖励和惩罚学习 开发由谷仓猫头鹰的听觉中脑中空间提示可靠性形成的频率调整 神经证据的人际交往对信心的社会交流 肠病毒D68的传播变化（EV 二甲双胍调节骨髓基质细胞在糖尿病小鼠中加速骨骼愈合 秀丽隐杆线虫男性和... 的神经递质地图集 比较小鼠和人的大脑
摘要由PARP抑制剂（PARPI）引起的DNA捕获多-ADP-核糖聚合酶（PARP）触发急性DNA复制应激和合成杀伤力（SL）在BRCA2缺陷型细胞中。因此，DNA损伤被接受为BRCA2缺陷细胞中SL的先决条件。相反，我们在这里表明，抑制BRCA2缺陷型细胞中的岩石独立于急性补充应力触发SL。此类SL在细胞因子衰竭引起的多倍体和双核之前。这种初始有丝分裂异常之后是其他M相缺陷，包括后期桥和异常有丝分裂数字，与多极纺锤体，超纯中心体和多核核酸相关。sl还通过抑制citron rho Icteracting激酶触发，这是另一种与岩石相似的调节细胞因子的酶。一起，这些观察结果表明，细胞因子衰竭会触发BRCA2缺陷细胞中有丝分裂异常和SL。此外，通过早期有丝分裂抑制剂1（EMI1）耗竭来预防有丝分裂进入，增强了用岩石抑制剂处理的BRCA2缺乏细胞的存活，从而增强了BRCA2缺乏细胞中M期与细胞死亡之间的关联。这种新颖的SL与PARPI触发的SL不同，并发现有丝分裂是BRCA2缺陷型细胞的跟腱。
使用Canty的动态成像技术对电池制造性能的粒度和形状分析的重要性
使用基于Canty的基于视觉的系统的高放大倍数动态成像提供了粒子浆的大小和形状的在线，实时分析。至关重要的是，二维系统还能够区分固体颗粒和液滴，除了报告表面和颗粒的形状信息。成像过滤器被应用于可以区分固体与液滴/气泡的分析中，从而使仪器的能力超过了非视觉设备的能力，这无法使这种区别。这降低了表征错误的可能性并增强了可重复性，可重复性和准确性。视觉能力允许用户输入他或她对过程的了解，以做出有意义的分析决策。
在说服力论文中迈向细粒度的论证策略分析
参数挖掘（AM）在过去十年中已成长为研究领域（Stede and Schneider，2018； Lawrence and Reed，2020年），重点是自动识别和提取自然语言论证的任务。这包括对论点组件的检测，例如主张（Daxenberger等人。，2017年； Schaefer等。，2022）和前提（Rinott等人，2015年），以及它们之间的关系（Carstens和Toni，2015年）。研究已在不同的文本域上进行了研究，例如更编辑的文本，例如社论（Al-Khatib等人，2016年）或Wikipedia文本（Rinott等人，2015年），到社交媒体，例如改变我的观点（Hidey等人，2017年）或Twitter（Schaefer and Stede，2022）。到目前为止，感兴趣的领域是一个识别论证策略的识别，即作者在线性化论证上做出的决定并用语言表达式以有说服力的效果标记（Al-Khatib等人）（Al-Khatib等人），2017年； El Baff等。，2019年）。有效性，可以描述为参数的一个维度 -
六种语言粒度的具身处理
语言处理受感觉运动体验的影响。在这里，我们回顾了语言处理中体现和扎根影响的行为证据，这些影响涵盖六个语言粒度级别。我们研究 (a) 子词特征，讨论扎根对图像性（词形和含义之间的系统关联）的影响；(b) 单词，讨论模拟颜色、感觉模态和空间位置的边界条件和概括；(c) 句子，讨论动作方向模拟的边界条件和应用；(d) 文本，讨论模拟教学如何提高初学者的理解力；(e) 对话，讨论多模态线索如何改善轮流和对齐；(f) 文本语料库，讨论分布式语义模型如何揭示扎根和体现知识在文本中的编码方式。这些方法正在汇聚成令人信服的语言心理学解释，但与此同时，对体现方法和特定实验范式也提出了重要的批评。最可靠的前进之路需要采用多种科学方法。通过提供互补证据，结合不同粒度级别的多种方法可以帮助我们更全面地了解语言处理中体现和基础的作用。
基于区块链的公平且细粒度的数据交易，具有隐私保护
摘要 - 在本文中，我们提出了一个基于区块链的公平和隐私的数据交易计划，该计划支持细粒度的数据销售。首先，要通过将基于属性的凭据，加密和零知识证明来实现公平性，我们设计了一个数据交易方案，其中买方首先在区块链上发布了所需的数据属性，并且数据卖家只能通过仅公开所需的数据属性来证明数据属性的数据属性，并证明数据购买者的数据属性。只有将正确的密钥材料上传到区块链时，数据购买者才会转移资金。第二，为了保证细粒度的数据交易并保留身份隐私，我们在其根节点上具有签名的数据的密文上构建了一个默克尔哈希树，这使数据销售者可以将数据分为块，并从数据中删除敏感信息，而不会影响数据可用性可用性。在交易期间，数据销售商的公钥未泄漏给数据购买者。此外，无法链接来自同一数据销售商的不同交易交易。我们正式证明我们的计划实现了所需的安全属性：公平和隐私保护。仿真结果证明了所提出的方案的可行性和效率。
通过量化经济粒度差距来改善能源系统设计：德国的自我消费案例
能源系统模型被广泛用于告知成功减轻能源行业气候变化所需的政治决策。用于识别成本最小转化途径的能源系统优化模型（ESOM）从中央规划师的角度假设市场参与者的完美行为。忽略在不确定性或偏见的看法和态度下的决策会导致对成功能源过渡的要求的假设不准确。特别是，与现实世界的能源系统相比，ESOM低估了发电，存储和传输所需的能力，这是一种称为“经济粒度差距”的现象。基于代理的模型（ABM）是捕获市场参与者行为的有用工具。因此，已经尝试通过ESOM和ABM的耦合来识别和减轻这种现象。在本文中，我们为这种模型耦合提出了一个自动化的工作流程，并量化了光伏 - 释放器自我消耗的情况的经济粒度差距。我们的结果表明，影响生产商自我消费模式的当前业务模型和监管框架需要适应成本最小的能源系统设计。但是，如果正确实施，诸如动态关税等工具可能会缩小经济粒度差距，从而改变现实世界中的能源系统，更接近其理想的对应物。©2022作者。由Elsevier Ltd.这是CC下的开放访问文章（http://creativecommons.org/licenses/4.0/）。
婴儿的细粒度功能分析图...
抽象的慢性髓样白血病（CML）是一种血液癌，其特征是由费城染色体的产物（BCR-ABL-1酪氨酸激酶）驱动的成熟髓样细胞的产生失调。酪氨酸激酶抑制剂（TKI）已被证明在治疗CML方面有效，但是即使在BCR-ABL1激酶结构域中没有突变的情况下，仍然有一群对TKI治疗反应的患者，这些患者也没有反应。发现新的策略以改善CML中的TKI治疗，我们开发了一种非线性数学模型的CML Hema- topoiesis，该模型结合了反馈控制和谱系分支。细胞–细胞相互作用使用自动模型选择方法以及先前的观察结果以及来自CML的嵌合BCR-ABL1转基因小鼠模型的新体内数据来限制。由此产生的序言模型捕获了疾病的各个阶段正常和CML细胞的动力学，并且表现出与CML患者的TKI治疗的可变反应。该模型预测，骨髓中CML干细胞比例的增加将降低疾病对TKI治疗的反应趋势，并与临床数据一致，并在小鼠中实验证实。该模型进一步表明，在我们假定的正常细胞和白血病细胞之间的相似性下，对TKI治疗的难治反应的关键预测指标是对正常造血干细胞自我更新的最大概率的增加。我们使用这些见解来开发临床预后标准，以预测TKI治疗和设计策略的功效以改善治疗反应。该模型预测，在应用TKI治疗的同时刺激白血病细胞的分化可以显着改善治疗结果。