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人工智能、机器学习和深度学习
值得注意的是，从日常生活的开始到结束，许多与人工智能、机器学习和深度学习算法一起工作的技术都为其提供支持。例如，智能手机在许多领域都发挥着作用，例如即时了解天气信息、规划白天要开展的工作、将血液中的氧气浓度、步数和心电图获得的速度数据等信息与之前的统计数据进行比较，并采取有关健康状况的预防措施。同样，由于应用程序通过智能手机与安装在城市各处的技术进行通信，可以实时计算到达行驶路线的时间并向用户提供必要的信息，并且可以根据来自智能停车场的信息将驾驶员引导到空置的停车场。智能停车场会自动检测停在智能停车场的车辆的车牌信息，通过安装在车辆上的芯片自动计算车费并付款。配备面部识别和指纹识别算法的智能结构支持将安全性保持在最高水平。智能照明和灌溉系统通过积极地有效利用资源来保护环境。十字路口的智能交通信号灯根据交通流量确定车辆的等待时间，用摄像头记录违反规则的情况，并允许采取必要的警告或刑事行动。智能家电使生活更轻松，并以多种方式节省能源。智能健康追踪系统在世界上有很多例子，它使用家用或便携式设备控制您的慢性疾病，并定期通知医生。几乎所有这些使生活更轻松且日益普及的技术都得到了人工智能、机器学习和深度学习方法的支持。在本研究中，将分别介绍有关人工智能、机器学习和深度学习方法的信息，并在最后几节中介绍示例
通过SEGMEN培训
摘要：除了提供结构支持外，地热能桩基础可以提取和存储地热能作为用于加热和冷却建筑物的可再生，可持续和负担得起的解决方案。大多数能量桩都是现场混凝土桩，需要钻探昂贵且耗时的钻孔。另一种竞争性选择是由预制混凝土段制成的驱动能量桩，这些能量桩是大量且高质量的混凝土工厂铸造的，然后使用本文介绍的创新钢接头在建筑工地上运输和安装。除了提供结构完整性外，这些钢接头还可以为侧壁通道内部的流体循环管提供防泄漏的耦合，该循环循环管有使用铆接到接头的钢盖板屏蔽。预制驱动的桩基础可以用高强度的混凝土二次段，其宽度为27厘米或35厘米，通过钢接头组装。在350毫米桩中可以有270毫米桩或两个U环中有一个U环。钢销连接接头，易于耦合迅速连接管道。本文提出的钢接头提供了利用分段预制混凝土桩基础作为能量堆的机会。进行现场尺度的冲击测试和实验室弯曲测试，以确保由于新接头掺入而不会受到安装和服务动态力的影响。发现，分段驱动的能量桩很容易进行至少1000次打击而没有结构或泄漏故障，并且还表现出令人满意的弯曲刚度。
通过制造开发编程的细胞外矩阵提示2。研究项目/研究grou div div div div div
该研究项目的目的是通过提供适当的细胞外基质（ECM）提示来完善诱导的多能干细胞（IPSC）神经元模型。IPSC技术提供了前所未有的对人类中枢神经系统的访问，并使模型的构建能够研究神经发育和神经系统疾病机制。但是，IPSC衍生的神经元的培养物具有局限性，例如形态成熟，突触连通性和电生理活性。的确，转录分析表明它们类似于晚期胚胎的神经元与早期产后阶段，这阻碍了成人发作神经退行性疾病的研究。我们假设缺乏适当的时空ECM信号是这些局限性的主要因素。ECM是一种复杂组织的分泌蛋白质和复杂糖的细胞间支架，可在整个中枢神经系统中配置时空微环境。它为神经元提供了关键的结构支持，可作为可溶性因子的储层，并介导调节神经元发育，成熟和衰老的细胞信号传导。然而，中枢神经系统中源自定义为ECM和ECM相关蛋白的合奏的时间多样性和功能效应的特征很差。因此，不可能培养IPSC衍生的神经元的体外平台设计，这些神经元真正概括了生理ECM。在这里，我们将首先使用生化纯化和定量质谱法（MS）的蛋白质组学来定义体内人CNS基质组重塑的组成和性质。然后，我们将利用IPSC技术和生物材料的联合专业知识来建立ECM模拟矩阵，这些矩阵可以概括生理基质组的结构和调节活性，以促进2D和3D干细胞衍生细胞衍生的神经模型的成熟和衰老。
神经符号人工智能 - 为什么、是什么以及如何
摘要 — 人类通过感知（将来自环境的感官输入转换为符号）和认知（将符号映射到有关环境的知识以支持抽象、类比推理和长期规划）与环境进行交互。在人工智能的背景下，人类感知启发的机器感知是指使用使用自我监督学习目标（例如下一个单词预测或对象识别）训练的神经网络从原始数据中进行大规模模式识别。另一方面，机器认知包含更复杂的计算，例如使用环境知识来指导推理、类比和长期规划。人类还可以控制和解释他们的认知功能。这似乎需要保留从感知输出到有关其环境的知识的符号映射。例如，人类可以遵循和解释在医疗保健、刑事司法和自动驾驶等安全关键应用中推动其决策的准则和安全约束。虽然数据驱动的基于神经网络的 AI 算法可以有效地模拟机器感知，但基于符号知识的 AI 更适合模拟机器认知。这是因为符号知识结构支持从感知输出到知识的映射的显式表示，从而实现 AI 系统决策的可追溯性和审计。通过跟踪 AI 系统的输入、输出和中间步骤，此类审计跟踪可用于执行安全的应用方面，例如法规遵从性和可解释性。这是神经符号 AI 部门的第一篇文章，介绍并概述了迅速兴起的神经符号 AI 范式，结合神经网络和知识引导的符号方法来创建更强大、更灵活的 AI 系统。这些系统具有巨大的潜力，可以提升人工智能系统的算法级（例如抽象、类比、推理）和应用级（例如可解释和安全约束的决策）能力。
请求有关可重新配置技术和系统特刊的论文交易，用于可重新配置的设备和系统的开源工具
•美国西北大学SEDA OGRENCI•美国AMD的Stephen Neuendorffer•NHAN TRAN，美国费米拉布，美国•弗雷德里克·克乔尔斯塔德（Fredrik Kjolstad），美国斯坦福大学，美国•英国剑桥，德比亚斯·格罗瑟（Tobias Grosser）开源软件的流行率，以及对开源硬件的兴趣越来越多，可重新配置的技术在很大程度上是由专有的，封闭的工具提供的，这些工具与专有硬件架构紧密相关。鉴于这些工具和体系结构的复杂性，缺乏开放源解决方案历史上为该地区的教育，研究和创新带来了重大障碍。但是，最近，新的开源工具和方法涵盖了高水平合成和物理设计流的整个范围。在新型加速器体系结构支持机器学习的最新爆炸中，似乎正在重复类似的模式。尽管CPU和GPU体系结构的汇编通过大量开源项目（例如GCC和Clang/LLVM）支持了对新型Accelerator Architectures的支持，但尚未上游。本期特刊的目的是强调与可重构设备有关的开源软件和硬件技术的最新研究和开发，例如FPGA和CGRA，以及其他新型的加速器架构。它将包含涵盖广泛主题的文章，包括用于设计，优化，调试和机器学习的开源工具，针对从单个设备到分布式系统以及开源硬件和系统设计的广泛设计范围。本期特刊将成为嵌入式系统，计算机架构，设计自动化，特定领域的加速度和其他相关领域领域的研究人员，工程师和从业人员的宝贵资源，而感兴趣的主题包括但不限于以下开源解决方案：
神经符号人工智能（为什么、是什么以及如何）
摘要 — 人类通过感知（将来自环境的感官输入转换为符号）和认知（将符号映射到有关环境的知识以支持抽象、类比推理和长期规划）与环境进行交互。在人工智能的背景下，人类感知启发的机器感知是指使用使用自监督学习目标（例如下一个单词预测或对象识别）训练的神经网络从原始数据中进行大规模模式识别。另一方面，机器认知包含更复杂的计算，例如使用环境知识来指导推理、类比和长期规划。人类还可以控制和解释他们的认知功能。这似乎需要保留从感知输出到有关环境的知识的符号映射。例如，人类可以遵循和解释在医疗保健、刑事司法和自动驾驶等安全关键应用中推动其决策的准则和安全约束。虽然数据驱动的基于神经网络的人工智能算法可以有效地对机器感知进行建模，但基于符号知识的人工智能更适合对机器认知进行建模。这是因为符号知识结构支持从感知输出到知识的映射的显式表示，从而实现对人工智能系统决策的可追溯性和审计。通过跟踪人工智能系统的输入、输出和中间步骤，此类审计线索可用于执行安全的应用方面，例如法规遵从性和可解释性。神经符号人工智能部门的这篇第一篇文章介绍并概述了迅速兴起的神经符号人工智能范式，该范式结合了神经网络和知识引导的符号方法，以创建更强大、更灵活的人工智能系统。这些系统具有巨大的潜力，可以提高人工智能系统的算法级（例如抽象、类比、推理）和应用级（例如可解释和安全约束决策）能力。
![arxiv：2409.00613v2 [q-bio.gn] 2024年11月6日](/simg/g:\will\search\icon\source\4\468755969a9f00592d636289d7d0ed282cdccdc6.webp)
arxiv：2409.00613v2 [q-bio.gn] 2024年11月6日
尽管已经对数百万个基因组进行了测序，但其中大多数是从少数物种（例如人，大肠杆菌和结核分枝杆菌）中测序的。结果，现有的基因组序列是高度冗余的。这就是Hunt等人的方式。（2024）压缩了7.86个细菌组件（TB），也称为Alltheberacteria，在分组系统发育相关的基因组后，将其分成78.5 GB（GB）（Bˇrinda等人（Bˇrinda等），2024）。所得的压缩文件无损地保留所有序列，但不能直接搜索。索引对于启用快速序列搜索是必需的。k-mer数据结构是序列索引的流行选择（Marchet等人，2021）。它们可以分为三类。第一类并不将K-MER与数据库序列中的位置相关联。这些数据结构支持会员资格查询或伪字符（Bray等人，2016年），但无法重建输入序列或报告基础对齐。Petabase量表的序列搜索使用所有此类方法（Edgar等人，2022; Karasikov等。，2024; Shiryev和Agarwala，2024年）。第二类将K-MER的子集与其位置相关联。找到K-MER匹配时，此类别中的算法回到数据库序列并执行基本对齐。大多数对齐器都这样工作。但是，由于数据库序列不能很好地压缩，因此这些算法可能需要很大的空间来存储它们。最后一个类别保留所有K-Mers及其位置。，2024）。此类别中的算法可以重建所有数据库序列而无需明确存储它们。尽管可以有效地压缩K-MER的位置（Karasikov等人，2020），他们仍然占用很大的空间。最大的无损K-MER指数由一些terabase组成（Karasikov等人压缩全文索引，例如FM索引（Ferragina和Manzini，2000）R-Index（Gagie等人。，2018年； Bannai等。，2020年； Gagie
癌症治疗，药物输送，诊断的进步...
摘要本评论文章概述了金纳米颗粒（AUNPS）在生物医学中的应用，重点是它们在癌症治疗，药物递送，诊断和组织再生中的使用。AuNP的独特光学特性允许光热治疗（PTT），而其柔性表面化学能够通过靶向配体和治疗剂进行功能化。广泛的研究证明了使用近红外（NIR）激光照射在各种肿瘤模型中AuNP介导的光热消融的有效性。通过具有转铁蛋白，叶酸和透明质酸等配体的AUNP平台的工程来实现主动肿瘤靶向。将AUNP与化学疗法和免疫疗法结合在一起已显示出协同的治疗益处。此外，AuNP已被广泛探索为药物和基因的携带者。通过采用刺激反应性聚合物，脂质和介孔二氧化硅，研究人员可以精确控制货物在细胞内的释放。在诊断领域，AUNP的等离子特性已被利用用于光声成像，并且在哨兵淋巴结的映射中已证明了成功的临床翻译。此外，AUNP构建体克服了与血脑屏障（BBB）相关的挑战，从而有效地向中枢神经系统（CNS）递送了挑战。在再生医学中，功能化的AUNP与生长因子结合使用时，在刺激造成骨，肌发生，血管生成和组织再生等过程中表现出显着的潜力。此外，发现它们通过免疫调节和促进血运重建来加速伤口愈合。此外，使用基于AUNP的水凝胶和支架为组织工程应用提供了至关重要的结构支持。AUNP平台的多功能性为肿瘤学，药物输送，诊断和再生疗法领域的挑战提供了有希望的解决方案。正在进行的优化工作具有将这些策略从实验室转化为临床应用的巨大希望。
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。
认证和融资提案
新墨西哥州多尼亚安娜县 随着越来越多的可再生能源被纳入电力系统，向低碳、最终实现零碳电网的过渡带来了挑战和机遇。主要挑战之一是风能和太阳能等可再生能源的间歇性。电网运营商必须有能力调节电网中来自基载和间歇性能源的电力并最大程度地提高其利用效率，而储能系统是运营商实现这一目标的最简单、最有效的工具之一。位于新墨西哥州南部的圣特蕾莎太阳能+储能项目（“项目”）将实现两个主要目标：增加太阳能发电能力（150 MW AC），以及为埃尔帕索电力公司 (EPE) 电网增加一个 150 MW AC 独立电池储能系统 (BESS)，为新墨西哥州多尼亚安娜县和德克萨斯州埃尔帕索县的社区提供服务。该项目的 BESS 组件将有助于将太阳能组件和其他间歇性可再生能源产生的电力整合到 EPE 的系统中，通过最大限度地减少电力中断和减少供需不匹配造成的能源损失来支持更可靠的电网。作为德克萨斯州和新墨西哥州的区域电力供应商，EPE 寻求清洁能源，为两个州的可再生能源组合标准 (RPS) 做出贡献。虽然德克萨斯州已经超过了其 RPS，但 1 EPE 正在顺利遵守新墨西哥州的 RPS，该标准要求到 2030 年 50% 的电力来自无碳能源，到 2045 年 100% 来自无碳能源。截至 2023 年 12 月 31 日，其发电组合中有 42% 来自无碳能源，该项目将帮助该公司更接近达到该州的 RPS。尽管该项目减少的排放也将使新墨西哥州以外的居民受益，但其预期结果是基于新墨西哥州的能源发电组合和新墨西哥州居民的电力需求计算的。 NADBank 参与该项目的融资非常重要，因为它在可再生能源和储能项目融资方面拥有独特的经验，并且能够提供债务结构支持。在这种情况下，NADBank 还填补了项目建设所需的融资缺口，直到发起人能够在项目商业运营日期附近找到投资税收抵免买家。表 1 重点介绍了有关该项目的资格、目标和结果以及 NADBank 提出的融资的关键事实。