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World File Search System结构的
算法和体系结构的学习
•在元学习中，它利用ML本身通过学习许多学习任务来改善ML算法，我们介绍Aruba，这是设计和分析元学习方法的框架。我们的分析产生了基于梯度的元学习的首先保证，表明了这些方法如何根据学习任务之间的相似性的可量化度量来改善绩效。我们使用Aruba将元学习的实际影响扩展到ML的新领域，包括通过部分反馈和联合学习的学习；在后一种情况下，我们介绍了FedEx，FedEx是一种用于调整联合优化器的新最新方法，该方法在分布式杂项数据集的网络上训练模型，例如移动设备和医院记录。•我们通过采取其核心方法（近似算法目标的替代损失功能的运行）来发展基于Aruba的成功，并将其扩展到学习算法之外，以显示具有预测算法的学习保证，这些算法是利用ML预测其实例的算法；特别是，我们展示了第一个学习的理论保证，用于预测取决于实例的实例，这是实用应用的关键属性。我们的框架再次充当算法设计工具，我们用它来构建第一算法，并对（差异）（差异性地）有关敏感数据集和线性系统求解器的私有统计信息进行预测；在后一种情况下，我们可以在自然结构假设下学习学习算法，可以学会做出极端的预测。•最后，本文解决了寻找神经网络体系结构的问题，以培训特定的学习任务或体系结构搜索，我们在理解重量共享的优化和概括属性方面取得了进展，这是整个领域中使用的主要启发式启发式。然后，我们将重量分担扩展到设计基于神经操作的新搜索空间，从而可以自动发现数据中真正新颖的架构；这项工作的顶点是破折号，这种方法有效地发现了对我们测试的大多数不同任务的人类专家设计的神经架构的表现。
蛋白质语言模型在无结构的...
理性药物设计的一个主要支柱一直是通过对接进行虚拟筛查（VS），这通常是基于结构的药物设计（SBDD）[1]。在对接中，分子配体通常通过使用生物物理定义的约束或机器学习（ML）方法在蛋白质口袋中构象构象，并且具有相应计算的结合亲和力报告的最佳姿势。典型的VS管道将通过图书馆进行迭代进行对接，通常由数百万到数十亿至数十亿个独特的化学化合物组成，并基于衍生的亲和力对配体进行对配体进行排名 - 然后得分的配体将继续进行下一个药物开发的下一个药物开发，无论是通过计算方法，例如分子动力学（MD）仿真或通过实验性验证或实验性验证[2]。
对旅游业供应链结构的评估...
随着竞争激烈的激烈，市场在1990年代之后全球化，在正确的时间以最低的成本向正确的位置提供产品和服务也增加了困难。企业了解到，在这些越来越多的困难中，提高组织内部的效率是不够的，而是所有供应链都应该具有竞争力。今天，供应链成为企业在全球种族中保持竞争力的初步条件。在检查有关供应链的研究时，可以看出，相关文献的主要部分集中在服务行业，尤其是制造业，尤其是对旅游业的参考。在这项研究中，基于文献筛选，供应链的概念，其结构以及创建供应链的好处。此外，已经涵盖了旅游业中供应链的概念，其结构和合作已被涵盖，并且已经尝试强调供应链在旅游业中的重要性。
关于 DNA 结构的七十年研究......
20 年前 1 在《医学杂志》（布宜诺斯艾利斯）的一篇有趣的社论中，Kotsias 博士强调了脱氧核糖核酸 (DNA) 双螺旋结构提出的纪念日。DNA 双螺旋结构发现于 1953 年，从那以后改变了整个生物医学科学。如今，距离这一发现 2 已经过去了 70 年，我们有必要记住人类的这一杰出进步。此外，今年也是人类基因组测序 3,4 的二十周年，后基因组时代由此开启，而人类基因组测序的进步被视为人类正在经历的第五次工业革命 5 的主角。因此，本文旨在反思 DNA 结构的七十年历史、人类基因组测序二十年以来的历史以及当前第五次工业革命对健康的影响。
基于系统结构的药物设计
基于结构的药物发现（SBDD）是发现有效的小分子药物Anderson（2003）的宝贵工具。sbdd可以根据以下原则，即治疗疾病可以降低为靶向疾病过程中相关的蛋白质，无论是直接因果关系还是与疾病过程相关。使用SBDD开发新的小分子疗法为治疗多种疾病（例如更具靶向癌症的癌症治疗剂Zhong et es）提供了希望。（2021）。酶是SBDD的出色目标类别的一个例子，在该酶通常已知并在进化上保守，因此可以创建一种药物来抑制该活性部位，以防止涉及疾病过程中蛋白质的运行。值得注意的例子是创建SARS-COV-2（COVID-19）蛋白酶Liu等人的小分子抑制剂。（2022）和HIV蛋白酶Lam等。（1994）。最近的深度学习方法自然可以通过产生通常以某种类型的相关物理信息为条件的小分子来适应SBDD的范例。这些方法非常适合抑制具有已知活性位点的蛋白质。
精神分裂症遗传结构的最新进展
摘要：长期以来，人们一直认为精神分裂症具有很强的遗传成分。20 世纪 90 年代初，人们发现了第一个显著增加精神病风险的遗传变异。自首次报道 22q11.2 染色体区域出现缺失以来，近 20 年后人们才对精神分裂症的遗传结构有了实质性的了解。精神分裂症是一种多基因疾病，遗传风险由分布在基因组中的常见和罕见等位基因决定。少数罕见的有害拷贝数变异 (CNV) 与个体患精神分裂症风险中度至大幅增加有关。这些缺失和重复也与一系列神经发育障碍有关。对精神分裂症患者进行 CNV 诊断研究很可能是临床精神病学中基因检测的首批例子之一。目前正在确定其先决条件。
基于结构的脑肿瘤检测调查......
Dhanashri Joshi，Hemlata Channe 摘要：结构磁共振图像 (MRI) 是一种检查大脑内部结构的有用技术。MRI 被广泛用于脑肿瘤检测，因为它可以清晰地显示大脑软组织。脑肿瘤的识别和分类是一项关键且耗时的任务，通常由放射科医生执行。任何人身上都可能出现不同大小和形状的脑肿瘤。提取精确的肿瘤区域并分析微小的差异对人类来说是困难的。数字图像处理方法（如预处理、分割和分类）对临床专家正确诊断脑肿瘤类型很有用。本文重点介绍使用 MRI 图像检测脑肿瘤的当前趋势。分析了各种最先进的基于机器学习和深度学习的方法。讨论了可用的数据集和挑战。这项广泛的调查将有助于未来的研究开发更好的决策支持系统，有利于放射科医生准确诊断脑肿瘤。
基于湿的树状结构的数字形式 -
抽象问题陈述：自然界中的自组织颗粒长期以来启发了结构形式。这些形式以有效地使用最小材料，并轻巧。物理模型已用于探索这些自组织粒子，并作为设计和计算的基础。然而，制作，测量和缩放这些模型是乏味的，尤其是对于复杂的几何形状，例如树状结构。如今，计算机模拟可以应用自然逻辑来创建数字模型。这些模型模拟形式调查和缩放速度更快，更容易。研究目标：这项研究的目的是提出一种数字工具，该工具源自算法设计，用于基于湿线模型的物理测试的分支结构的数字形式查找。研究方法：这项研究首先是通过研究该领域的可用资源和科学文章的研究，然后使用计算方法来设计数字工具。结论：基于湿线模型的算法设计简化了树状结构的最佳设计。它优化了设计结果和设计过程。物理形式调查通常会在将模型转换为建筑计划时面临困难。通过数字化此过程，最终形式的测量变得更快，更容易。这增强了这些形式的构造性。关键字：自组织模式，数字形式找到，算法设计，类似树状的结构。