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AI实验融合任务的基础模型
ai基础模型[1]封装了一个概念，其中AI模型以无监督或自制的方式进行预培训，例如，以一项基本任务进行了基本任务，例如，在句子中预测下一个单词，在一定数据中，训练有素的模型随后是一个句子的基础，以示例为基础，以示例为基础，以示例为基础。本质上，他们不是狭窄的专家，而是通才。尽管这些模型的概念通过大语言模型（LLM）（例如那些基础chatgpt [2]）赢得了知名度，但原则上，可以在各种方式上使用类似的技术，例如，图像，音频，视频，非结构化的网格等。鉴于实验磁性局限融合设备中不同模态的大量数据以及实验融合科学家需要执行的各种任务需要执行的多种任务，因此出现了一个自然的问题，即是否可以为实验融合数据创建AI基础模型以增强和加速融合科学。本文试图在概念层面上解释如何创建这些基础模型以及如何有效地用于实验融合设置。
RNA-Seq基因融合检测工具的荟萃分析
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证（未经同行评审证明）获得的是作者/资助者，他授予Biorxiv授予Biorxiv的许可，以永久显示预印本。它是此预印本版本的版权持有人，该版本发布于2025年2月7日。 https://doi.org/10.1101/2025.02.07.636955 doi：Biorxiv Preprint
具有不同分化的间充质细胞的细胞 - 细胞融合触发基因组和转录组重塑朝着肿瘤侵袭性
细胞 - 细胞融合是一种生理过程，在肿瘤发生过程中被劫持并促进肿瘤的演变。细胞融合的主要影响是在流动白细胞和增殖肿瘤细胞之间融合后促进转移性杂化细胞的形成。我们在这里表明，通过基因组不稳定性和特定的转录组谱的表达，永生化的成肌细胞和转化的成纤维细胞之间的细胞融合会导致杂交细胞的出现获得传播特性。这与融合细胞获得克隆的能力有关。此外，通过遗传父母的特性，发现杂种肿瘤模仿肉瘤特定组织的组织学特征：未分化的多形性肉瘤，肌肉分化不完全。这一发现表明，作为宏观进化事件的细胞融合会根据父细胞的分化谱系有利于特定的肉瘤发育。
WC-17CO CERMET零件的可行性，激光粉床融合
cermet是由陶瓷加固和金属基质组成的复合材料。激光粉床融合（L-PBF）是一种添加剂制造（AM）技术。目前的论文介绍了使用WC-17CO粉末L-PBF对CERMET零件的可行性研究。结果表明，L-PBF过程的参数优化允许生产实心WC-17CO部分。结构分析显示出明显的孔隙率（1.41％）和较小的样品中存在小规模的裂纹。通过髋关节（热等位压）进行后处理，显着改善了制造零件的结构。孔隙率变得非常低（0.01％），XRD相分析显示易碎的W 2 C相位。磨料磨损和硬度测试表明，加上制造零件的性能与粉末烧结产生的参考零件相当。该研究成功证明了制造耐磨损的Cermet零件的可能性
双图解式融合网络，用于预测与序列学习的潜在微生物 - 疾病关联
最近的研究表明，微生物对于维持人类健康至关重要。营养不良或这些微生物群落中的失衡与多种人类疾病密切相关。因此，了解微生物对疾病的影响至关重要。Dugel模型利用图形卷积神经网络（GCN）和图形注意网络（GAT）的优势，确保捕获微生物 - 疾病关联网络中的本地和全局关系。长短记忆网络（LSTM）的集成进一步增强了模型理解特征表示中的顺序依赖性的能力。这种全面的方法使Dugel能够在预测潜在的微生物疾病关联方面达到很高的准确性，从而使其成为生物医学研究和发现新的治疗靶标的有价值的工具。通过结合基于图形和基于序列的学习技术，Dugel解决了现有方法的局限性，并为预测微生物 - 疾病关联提供了强大的框架。为了评估Dugel的性能，我们基于两个数据库（HMDAD和tobiome）进行了全面的比较实验和案例研究，以证明Dugel可以有效地预测潜在的微生物疾病关联。
针对Pan-Raf和垂直MAPK抑制作用BRAF激酶融合
BRAF激酶融合是基因组结构变异的一种形式，是驱动器阴性黑色素瘤中的复发事件。虽然BRAF融合可重复保存激酶结构域，但具有5'基因伴侣和特定BRAF断裂点的遗传变异性。我们研究了BRAF激酶融合的遗传多样性如何影响二聚体信号传导和ERK激活。我们与5'基因伙伴（包括AGK，ZKSCAN1，ARMC10，PPFIBP2和TRIM24）的BRAF融合过过表达，并发现依赖融合的信号传导和抑制剂敏感性。尽管有下一代RAF抑制剂的发展，但多种pan-Raf抑制剂仍存在矛盾的ERK磷酸化，在某些BRAF融合中，使用TrameTinib和Ly3009120改善了垂直RAF/MEK抑制的某些BRAF融合。共同观察到了一些融合依赖性作用，但肿瘤的生长抑制和垂直途径抑制的矛盾激活的分辨率。
第三级结构的复杂感知功能融合 -
基于三级结构的RNA设计在合成生物学和治疗剂中起着培养作用。现有方法探索了结构 - 序列映射，但它们仅关注RNA结构并忽略复杂级信息的作用，这对于有效的RNA设计至关重要。为了解决此限制，我们提出了基于Ware第三级结构的r na esign模型，该模型，该模型，该模型集成了复杂水平信息以增强基于高等教育结构的RNA序列设计。是特定的，我们的方法结合了蛋白质语言模型（例如ESM-2）提取的蛋白质特征，从而使设计模型能够生成更准确且复杂的相关序列。考虑到蛋白质RNA相互作用的生物逻辑复杂性，我们引入了一种远距离感知的过滤蛋白质表示的局部特征。此外，我们设计了一个高亲和力设计框架，该框架将我们的卡与亲和力评估模型相结合。在此框架中，基于亲和力和结构比对生成并严格筛选了候选RNA的序列。广泛的例证证明了我们方法的有效性，而与基本模型相比，没有我们的复杂感知的效果整合，提高了5.6％。2磅的具体案例研究进一步验证了我们的卡的优势。
UNLP：FY2024 RENSERKING GURT GRATE摘要 TLR-RES-DE-2024-001，核设施运营技术的零信任体系结构 b'' 主题报告EPRI ANT LR 2024-03，“核设施分离”。 2024/10/02 Palisades重新启动LA DOCS-状态更新 DOE空间核电和推进（SNPP）活动 Terrapower主题报告的提交，“ Natrium Advanced反应堆的主要设计标准” 晶间应力腐蚀破裂 马萨诸塞州技术学院 secy-23-0021：拟议规则：高级反应堆的风险信息，包括技术的法规框架（RIN 3150-AK31） 主题报告 - 在线监视技术对... NEI 03-08，修订版4，“材料管理指南” 关于添加剂制造标准景观的观点 白皮书 - 融合能源系统监管框架的初步选择 熔融材料兼容性的技术评估... 开发融合能源系统的监管框架 - 融合公共会议幻灯片-03302021 PNNL-33730，“文献综述：反应堆压力容器中部分穿透焊缝的NDE”。 2021/05/21高级反应堆GEIS文档-UO2 Haleu Transportation套餐评估和建议
匹兹堡大学通过基于扫描分解的基于扫描模拟的反馈 - 馈线控制执行摘要摘要大大降低了激光粉池床融合添加剂制造的融化池和微观结构的变化：管理当地几次对激光粉末床融合（L-PBF）添加剂生产性能的影响是最高核心的一项优先级。因此，该程序的目的是开发一种基于仿真的反馈馈电控制方法，以维持整个L-PBF部分的熔体池和微观结构的一致性。特定的研究目标包括：（1）基于通过不同过程参数产生的测量熔体池维度开发经过实验验证的计算流体动力学（CFD）模型； （2）开发有效的混合CFD和FEM（有限元方法）模型，以模拟多轨，多层方案； （3）开发基于迭代模拟的反馈 - 馈线控制模型。该项目中的重点材料是基于镍的合金inconel 718，它广泛用于高温核应用中，例如核反应堆核心和热交换器。拟议的研究旨在解决核能社区中L-PBF进程的资格和更广泛采用的关键障碍。核芯和热交换器等核应用通常包含不同尺寸的几何特征，这会导致熔体池和微观结构在整个零件过程中差异很大。拟议研究中的关键创新是开发了混合CFD-FEM模拟模型，该模型为此基于反馈 - 反馈控制方法。通过使用准确的扫描分辨过程模拟，通过调整过程参数（激光功率和扫描速度）来最佳控制熔体池尺寸，预计熔体池和微观结构将在整个复杂部分中更加一致。通过减少新的L-PBF产品开发中昂贵的实验数量，可以以较低的成本进行熔体池和微观结构一致性的巨大改进，以更有效地执行资格。大多数L-PBF热过程模拟模型使用CFD或FEM；但是，前者是准确的，但在计算上非常昂贵，而后者是有效的，但不足以捕获熔体池的尺寸和温度，而随着局部几何形状的变化。在拟议的CIFEM（CFD施加的FEM）过程仿真模型中，瞬态热场是根据高保真CFD模拟计算的，并通过深度学习来推断。这些温度值是根据局部热环境所包含熔体池的局部FEM区域施加的，而其他地方的热传导则由FEM求解。开发的基于CIFEM的工艺模拟预计将是基于CFD的模拟效率的30-50倍，同时保持熔体池和温度场的预测准确性。使用CIFEM模型最佳地控制局部过程参数，预计熔体池尺寸的变化将减少50-70％，从而导致更一致的微观结构。因此，该项目将解决社区中的基本优先事项之一，并有助于促进更广泛的L-PBF程序在安全至关重要的核应用中。首席调查员：Albert C. TO，Albertto@pitt.edu
使用机器学习技术在红外镜面合成数据上进行融合设备中的温度估计
摘要 - infrared（ir）成像系统是用于监测热核融合设备（Tokamak）中务件组件的常见诊断。然而，由于存在多种反射，并且随着融合操作的进行，完全金属环境中的IR解释是复杂的。这会导致表面温度测量的高误差，这是机器保护的风险。本文提出了模拟辅助机器学习方法的首次演示，该方法是从IR测量中检索表面温度的，对具有未知性能的金属靶标。该技术依赖于确定性射线示踪剂生成的合成数据集上的卷积神经网络的训练。考虑到纯镜面的Tokamak原型，这种方法的性能首先得到证明。
RNA-Seq基因融合检测工具的荟萃分析 量表，新颖壁ches的高分辨率微生物分析 壳聚糖金纳米颗粒基于敏感的视觉检测组氨酸标记的重组蛋白 强化学习和工作记忆系统的双重过程障碍是生理焦虑中学习缺陷的基础 合成PPR蛋白的翻译激活阐明了拟南芥叶绿体中PSBA翻译的控制 在某些选定的白色念珠菌基因中对镜面重复序列的内部评估 生成人工智能执行基本的结构生物学建模 研究了模拟的两组分凝胶系统的组织再生 动物和机器人建模和模拟框架
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