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枫木：多样本空间转录组学数据的混合框架
DNA结合蛋白在不同的生物学过程中至关重要，包括DNA复制，转录，包装和染色质重塑。探索它们的特征和功能已与各种科学领域相关。计算生物学和生物信息学有助于研究DNA结合蛋白，补充了传统的分子生物学方法。虽然机器学习的最新进展使预测系统与生物信息学方法的整合在一起，但仍需要有可推广的管道来将未知蛋白识别为DNA结合，并评估他们识别的特定类型的DNA链。在这项工作中，我们介绍了Rudeus，这是一个python库，其具有层次分类模型，旨在识别DNA结合程序并评估特定的相互作用类型，无论是单链还是双链。Rudeus具有多功能管道，能够训练预测模型，通过监督学习算法协同蛋白质语言模型，并整合贝叶斯优化策略。训练有素的模型具有高性能，DNA结合识别的精确率为95％，单链和双链相互作用之间的辨别率为89％。Rudeus包括一个用于评估未知蛋白序列的探索工具，将其注释为DNA结合，并确定其识别的DNA链的类型。结构性生物信息学管道已被整合到Rudeus中，以通过DNA-蛋白质分子对接验证已鉴定的DNA链。这些全面的策略和直接实施表现出与高端模型的可比性，并增强了将其集成到蛋白质工程管道中的可用性。
植入神经介入手术的运动神经假体可提高严重麻痹的日常生活活动的能力：第一次人类经验
抽象的背景植入式脑 - 计算机界面（BCI）（BCIS）充当运动神经假体，有可能恢复自愿运动冲动以控制数字设备并改善由于脑，脊髓，周围神经或肌肉功能障碍而导致大脑，脊髓，周围神经或肌肉功能障碍的严重瘫痪的患者的功能独立性。但是，迄今为止的报告的临床翻译有限。方法与两名患有肌萎缩性侧硬化症（ALS）的参与者在单臂，开放标签，前瞻性，早期可行性研究中接受了植入物。使用微创神经干预程序，将新型的血管内架BCI植入了与原发性运动皮层相邻的上矢状窦中。参与者进行了机器学习辅助训练，以使用与尝试的运动相关的无线传输电视学信号，以控制多个鼠标单击的动作，包括变焦和左键单击。与光标导航相结合使用，参与者实现了Windows 10操作系统控制，以进行日常生活（IADL）任务的器乐活动。结果从第86天开始为参与者1开始，而参与者的第71天开始开始使用。参与者1以13.81（13.44，10.96-16.09）的速度（13.44，10.96-16.09）获得了92.63％（100.00％，87.50％–100.00％）的打字任务精确率（100.00％，87.50％ - 100.00％）（试验平均值（中位数，Q1 – Q3）），并具有预测性文本有限的每分钟（CCPM）。参与者2在20.10（17.73，17.73，12.27–26.50）CCPM时，平均点击选择精度为93.18％（100.00％，88.19％–100.00％）。在两位参与者中都独立证明了IADL任务，包括文本消息，在线购物和管理财务。结论，我们使用血管内支架 - 支架 - 电极阵列来描述微创，完全植入，无线，无线运动神经假体的最初体验
利用机器学习检测电力盗窃......
摘要：智能电网具有提高能源效率、减少停电和提高安全性等多种优势，随着电力需求的不断增长，智能电网越来越受欢迎。但智能电网最大的问题之一是电力盗窃，这给公用事业公司带来了大量损失。因此，电力配送公司非常担心电力盗窃。本研究的目的是提供一种基于人工神经网络 (ANN) 的有效技术来识别智能电网电力盗窃。在对可接受的消费模式数据集进行训练后，将根据有关能源盗窃事件的信息对 ANN 模型进行评估。将使用测试数据测试设计，以评估建议策略的有效性。我们建议的基于 ANN 的智能电网电力盗窃检测方法的预期结果是有利的。我们的方法实现了 99% 的训练准确率和 99% 的验证准确率。将采用的性能指标包括 F1 分数、召回率、准确率和精确率。此外，我们创建了所提出的系统，该系统利用 Flask Web 框架使其更易于使用，并提供更好的用户界面以进行结果预测。这项研究可能会产生一种有效的方法，使用 ANN 来识别智能电网中的能源盗窃，公用事业公司可以利用这种方法来增加收入并加强智能电网的安全性。这项研究可能会扩展到其他领域，例如计算机网络中的入侵检测和金融系统中的欺诈检测，这些领域需要在大规模数据集中识别异常。关键词：人工神经网络、Flask Web 框架、智能电网、能源盗窃、大规模。1. 简介人工神经网络 (ANN) 复制了大脑复杂的神经元关联。箭头显示人工神经元之间的输出连接，这些神经元可以是节点。ANN 或连接系统是基于动物大脑神经网络的计算模型。这些结构不是制定特定于项目的策略，而是从样本中“学习”。神经网络 (ANN) 由“人工神经元”组成，这些神经元可以模仿真实的大脑神经元。人工神经元像大脑突触一样发送信号。人工神经元处理信号并将其发送到其他神经元。大多数 ANN 实现处理信号，因为每个人工神经元的输出都是非线性特征
Hadley Max 500天设计参考任务（...
Hadley Max 500天设计参考任务（DRM）至Apollo 15 Hadley- Apennine地区：（ 5。通过原位迈co-Architecture降低了上质量的需求）。L. Rothschild 1，J。头2，D。R. Scott 2，B。Botwright 2，C。Maurer 3，D。Eppler 4，R。Creel 5，R。Martin 1，W。Mickey 2，D。Fryd 2，M。Daniti 2，C。Wu 2。1 NASA AMES研究中心，CA山景城，Providence RI 2。 3 Redhouse Studio，Cleveland OH，4 San Antonio Mountain Consulting，休斯敦德克萨斯州5号，阿拉巴马州亨茨维尔（NASA MSFC ret。））1 NASA AMES研究中心，CA山景城，Providence RI 2。3 Redhouse Studio，Cleveland OH，4 San Antonio Mountain Consulting，休斯敦德克萨斯州5号，阿拉巴马州亨茨维尔（NASA MSFC ret。）（james_head@brown.edu）。致力于解决上级问题的解决方案：我们从Hadley Max 500天设计参考任务（DRM）概念背景[1]开始，并开始呼吁Apollo 15（A15）任务实现目标和目标，结合了A15 Mission Mission Mission成果的扩展目标和目标，从A15 Mission Crounse和最新的地区地球地球地球层面和目标[2]结合使用。然后，我们确定了Hadley Max DRM [3]的科学兴趣区域（ROSI），并使用了这些专业要求来定义任务体系结构[4]，以及更详细的Hadley Max Max Maxs Design和Traverse计划活动[5]。在这里，我们解决了长期持续和人类在月球上的最重要问题之一，并同时进行了科学探索成功：使技术能够减轻支持基础和基础勘探所必需的巨大且连续的质量要求的关键[4] [4]。在这里，我们概述了我们在“ Myco-Architecture”以及未来目标上进步的演变。1。2。3。4。5。In order to help alleviate this “upmass roadblock”, we have pursued two promising technolo- gies: 1) Myco-Architecture [6-9], where building materi- als can be “grown in situ ” in order to significantly mini- mize upmass penalties, and 2) Inflatable Structural Ele- ments [10], in which low-volume, low-mass inflatables can be combined with Myco-architecture以产生广泛的原位外壳。定义所需的栖息地，外壳和相关的建筑要素：作为重新检查的建筑要素的基准，我们呼吁Hadley Max Max DRM架构[4]和Traverse Planning [5]研究产生这些基线元素的研究。土地垫（LP）：对于人类和机器人任务；像helo垫，平坦，没有土壤反冲洗污染物。初始基础结构（IBS）：生活和工作的hab itat；遵循有登录模块（LM）的初始阶段。进化基础结构（EB）：较大规模，工作/生活活动的分离；现场科学活动； IBS演变为尘埃液压结构。前哨基地：远程科学基础（RSB）：以IBS为模型，但位于距离着陆点> 10公里的半径范围内。最多需要大约5个RSB才能深入到原位科学活动。增加数量的精确率。“小马快车”站（PEX）：这些是农历“幼崽帐篷”，它将是远程科学基地（RSB）的前体，然后是通往最终远程科学基地（RSB）的地球日睡眠站。样品存储站，地球物理站；可以通过CLPS任务收集/样本进行重新供应。6。
NeuroInsight：一种革命性的自适应框架，用于医学成像中精确的脑肿瘤分类，使用自适应深度学习
摘要 - 本研究提出了一个强大的脑肿瘤分类框架，首先是对 233 名患者的细致数据整理。该数据集包含各种 T1 加权对比增强图像，涵盖脑膜瘤、神经胶质瘤和垂体瘤类型。采用严格的组织、预处理和增强技术来优化模型训练。所提出的自适应模型采用了一种尖端算法，利用了自适应对比度限制直方图均衡化 (CLAHE) 和自适应空间注意。CLAHE 通过根据每个区域的独特特征调整对比度来增强灰度图像。通过注意层实现的自适应空间注意动态地为空间位置分配权重，从而增强对关键大脑区域的敏感性。该模型架构集成了迁移学习模型，包括 DenseNet169、DenseNet201、ResNet152 和 InceptionResNetV2，从而提高了其稳健性。 DenseNet169 充当特征提取器，通过预训练权重捕获分层特征。批量归一化、dropout、层归一化和自适应学习率策略等组件进一步丰富了模型的适应性，减轻了过度拟合并在训练期间动态调整学习率。技术细节（包括使用 Adam 优化器和 softmax 激活函数）强调了模型的优化和多类分类能力。所提出的模型融合了迁移学习和自适应机制，成为医学成像中脑肿瘤检测和分类的有力工具。它对脑肿瘤图像的细致理解，通过自适应注意力机制的促进，使其成为神经成像计算机辅助诊断的一项有希望的进步。该模型利用具有自适应机制的 DenseNet201，超越了以前的方法，实现了 94.85% 的准确率、95.16% 的精确率和 94.60% 的召回率，展示了其在具有挑战性的医学图像分析领域提高准确率和泛化的潜力。关键词：NeuroInsight、脑肿瘤分类、医学影像、自适应深度学习、自适应框架。1. 简介通过整合最先进的技术，特别是在深度学习领域，医学诊断领域经历了前所未有的进步。这一进步的一个显著例子是使用自适应深度学习进行脑肿瘤分期分类，这是一种新颖的方法，它不仅利用了深度学习的能力，而且还能动态适应脑肿瘤分期固有的复杂性，在诊断中呈现出更高的精确度和个性化水平。在医疗保健领域，脑肿瘤因其表现形式多样、严重程度各异而成为一项艰巨的挑战。传统的肿瘤分类方法经常难以准确描述肿瘤分期的细微细节。在此背景下引入自适应深度学习标志着一种范式转变，它赋予诊断过程一种自学习机制，该机制会随着遇到的每个数据集不断发展和完善自身[1] – [4]。这种开创性方法的基础要素是一种先进的深度学习算法，其特点是动态和自适应性。自适应深度学习方法与典型的深度学习模型不同，它不断修改其参数以响应输入数据的独特特征，而不是依赖于固定的、预定的架构。这种自适应能力确保了对与脑肿瘤分期相关的复杂性的更细致入微和针对具体情况的理解[5] – [7]。