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解开生理生物信号的对抗性迁移学习
摘要 — 可穿戴传感器的最新发展为有效和舒适地监测生理状态提供了良好的结果。生理状态评估的一个主要挑战是迁移学习问题，这是由于不同用户或同一用户的不同记录会话的生物信号域不一致而导致的。我们提出了一种用于迁移学习的对抗推理方法，以从压力状态水平评估中的生理生物信号数据中提取解开的干扰鲁棒表示。我们利用任务相关特征和人员判别信息之间的权衡，通过使用对抗网络和干扰网络来联合操纵和解开编码器学习到的潜在表示，然后将其输入到判别分类器。跨受试者转移评估的结果证明了所提出的对抗框架的优势，从而展示了其适应更广泛受试者的能力。最后，我们强调我们提出的对抗迁移学习方法也适用于其他深度特征学习框架。索引词——压力水平评估、生理生物信号、对抗网络、迁移学习、深度神经网络、解耦表示学习
解开生理生物信号的对抗性迁移学习
摘要 — 可穿戴传感器的最新发展为有效和舒适地监测生理状态提供了良好的结果。生理状态评估的一个主要挑战是迁移学习问题，这是由于不同用户或同一用户的不同记录会话的生物信号域不一致而导致的。我们提出了一种用于迁移学习的对抗推理方法，以从压力状态水平评估中的生理生物信号数据中提取解开的干扰鲁棒表示。我们利用任务相关特征和人员判别信息之间的权衡，通过使用对抗网络和干扰网络来联合操纵和解开编码器学习到的潜在表示，然后将其输入到判别分类器。跨受试者转移评估的结果证明了所提出的对抗框架的优势，从而展示了其适应更广泛受试者的能力。最后，我们强调我们提出的对抗迁移学习方法也适用于其他深度特征学习框架。索引词——压力水平评估、生理生物信号、对抗网络、迁移学习、深度神经网络、解耦表示学习
通过证据深度学习解开的异常电动物理
超越标准模型（BSM）计算和参数化的不断增长的生态系统已经开发了在广泛的可能模型上制造定量跨案例的系统方法，尤其是具有可控的不确定性。在本演讲中，我们强调了不确定性量化语言（UQ）如何提供有用的指标来评估BSM和相关模型之间的统计重叠和差异。我们利用了近期的机器学习（ML）发展中的深度学习（EDL）来使UQ在模型歧视环境中分离数据（aletoric）和知识（认知）不确定性。我们构建了几种潜在的BSM动机场景，用于与深度无弹性散射中的核子的异常电子相互作用（AEWI）相互作用（AEWI）（aewi），并将其定量地映射为与CT18 PDF的蒙特卡洛复制品一起示范，用于驱动CT18 PDF。
解开社交媒体中AI的道德含义
xvii。参考文献[1] Alvarez，M。，＆Green，T。（2023）。AI伦理学的跨学科方法：最近会议的见解。AI伦理杂志。[2] Bakshy，E。，Messing，S。，＆Adamic，L。A.（2015）。在Facebook上接触意识形态上多样化的新闻和意见。科学。[3]Barberá，P。等。（2019）。社交媒体和政治两极分化：全球视角。政治传播杂志。[4] Bennett，S。（2020）。社交媒体和集体行动：道德意义。交流道德杂志。[5] Bennett，S。和Segerberg，A。（2019）。结缔组织的逻辑：数字媒体和有争议的政治的个性化。信息，沟通与社会。[6] Binns，R。（2021）。机器学习中的公平：政治哲学的教训。2021年公平，问责制和透明度会议的会议记录。[7] Buolamwini，J。，＆Gebru，T。（2018）。性别阴影：商业性别分类中的交叉准确性差异。2018年公平，问责制和透明度会议的会议记录。[8] Cadwalladr，C。和Graham-Harrison，E。（2019）。Cambridge Analytica文件。监护人。[9] Chadwick，A。等。（2022）。错误信息，政治两极分化和社交媒体：一种全球观点。交流杂志。[10] Cinelli，M。等。（2020）。（2022）。COVID-19-COVID社交媒体不良。科学报告。[11]欧盟法院。裁定被遗忘的权利。从[链接]检索。[12] Davenport，T。，＆Ronanki，R。（2018）。现实世界的人工智能。哈佛商业评论。[13] Eslami，M。等。（2022）。社交媒体中的算法个性化：对参与和信任的影响。信息技术杂志。[14]欧洲委员会。（2020）。数字服务法：一种调节数字服务的全面方法。从[链接]检索。[15]欧洲委员会。（2021）。AI法规：对人工智能监管的建议。从[链接]检索。[16] Ferguson，A。（2023）。在数字空间中涉及道德挑战。数字道德杂志。[17] Gao，Y。和Fan，Y。（2023）。全球AI调节方法：比较研究。全球政策。[18] Gillespie，T。（2020）。互联网保管人：平台，内容节制以及塑造社交媒体的隐藏决定。耶鲁大学出版社。
紧凑的移动食品运营施工指南解开食品
简介：2022年9月23日，参议院法案972（SB 972）由州长签署，并于2023年1月1日生效。该法案修改了加利福尼亚零售食品法规（CRFC），以放宽较低风险人行道食品自动售货业务的一些结构性和运营要求。SB 972创建了一种称为紧凑型移动食品运营（CMFO）的新类别的移动食品设施本文档提供了基于CMFC的CMFO的结构要求的信息，用于处理未包装食品的CMFO。这些类型的CMFO的食品服务类型仅限于加利福尼亚零售食品法规第113818节所定义的有限食品制备。菜单项的示例容易适合有限的食物准备，但不限于：热狗，剃光冰，烤坚果，爆米花或油条。
解开离子通道与胰腺星状细胞激活之间的连接
抽象的静止胰腺星状细胞（PSC）仅代表胰腺组织的比例很低，但是它们的激活导致基质重塑和与慢性胰腺炎和胰腺导管性性阴性性腺瘤瘤（PDAC）相关的病理学相关的纤维化（PDAC）。PSC激活可以通过各种应力诱导，包括酸中毒，生长因子（PDGF，TGFβ），缺氧，高压或与胰腺癌细胞的细胞间通信。激活的PSC靶向代表了一种有希望的治疗策略，但是关于PSC激活的基础的分子机制知之甚少。鉴定与慢性胰腺炎和PDAC中与脱木质有关的PSC激活的新生物标志物可能导致外分泌胰腺疾病治疗的新治疗靶标。 离子通道和转运蛋白是跨膜蛋白，包括包括PDAC在内的许多生理和病理过程。 他们众所周知，它们可以充当组织微环境的生物传感器，并且可以轻松地用于药物。 但是，它们在PSC激活中的作用尚未完全理解。 在这篇综述中，我们简要讨论了活化的PSC在胰腺炎症和病理纤维化中的作用（与慢性胰腺炎和PDAC有关），并在这些过程中描述了特定离子通道和转运蛋白（Ca 2+，K +，Na +和Cl）在这些过程中的作用。鉴定与慢性胰腺炎和PDAC中与脱木质有关的PSC激活的新生物标志物可能导致外分泌胰腺疾病治疗的新治疗靶标。离子通道和转运蛋白是跨膜蛋白，包括包括PDAC在内的许多生理和病理过程。他们众所周知，它们可以充当组织微环境的生物传感器，并且可以轻松地用于药物。但是，它们在PSC激活中的作用尚未完全理解。在这篇综述中，我们简要讨论了活化的PSC在胰腺炎症和病理纤维化中的作用（与慢性胰腺炎和PDAC有关），并在这些过程中描述了特定离子通道和转运蛋白（Ca 2+，K +，Na +和Cl）在这些过程中的作用。
通过PESTEL分析解开印度尼西亚的能量过渡，以实现可持续发展目标
摘要。可持续发展目标（SDG）中概述的目标之一，特别提到可持续发展目标7，旨在确保普遍接触负担得起，可靠，可持续性和现代能源。与此目标相关的目标涉及确保获得负担得起，可靠和现代的能源服务，以及增加可再生能源的比例，提高能源效率并推进服务提供服务。根据印度尼西亚可持续发展目标指标的报告，在实现可持续发展目标7方面取得了进展；但是，需要额外的努力才能到2030年获得24.8％的可再生能源组成。本研究试图通过研究与可持续性有关的方面，考虑政治，经济，社会，技术，环境和法律（PESTEL）观点，旨在阐明印度尼西亚正在进行的能源过渡。能源过渡，其特征是发电厂的脱碳，可再生能源的发展以及绿色生态系统的培养，不仅意味着对经济的积极影响，而且对环境和社会
用增强的基因组注释来解开鸡T细胞库
T细胞受体（TCR）曲目测序已成为理解宿主免疫系统中T细胞多样性和功能的强大工具。然而，尽管鸡在农业中的重要性和作为免疫学模型，但由于对TCR基因群的不完整基因组注释，鸡肉TCR曲目仍然很少理解。在这里，我们通过使用5'互补DNA末端（5'种族）TCR曲目测序的5'快速放大来解决这个关键问题。同时，我们增强了TCR变量（V）的基因组注释，多样性（D，仅存在于B和D基因座中），并在鸡基因组中加入（J）基因。为提高TCR注释的效率，我们开发了VJ-Gene-Finder，这是一种算法，旨在从脱氧核糖核酸（DNA）序列中提取VJ基因候选物。使用此工具，我们完成了所有已知鸡TCR基因座的全面注释，包括染色体上的A / D基因座。< / div>。进化分析表明，每个基因座通过长长同源单元的重复分别演变。为了定义健康鸡的基线TCR多样性并证明了该方法的可行性，我们表征了脾脏A / B / G / D TCR库。对曲目的分析揭示了在所有链中特异性V和J组合的优先用法，而总体特征是无偏曲线的特征。但是，B和D曲目主要是每只鸟的独特之处。我们观察到了A和G链曲目内的单个鸟类中的中等水平的共享互补性区域3（CDR3）clonotypes，包括最常见的clonotypes。总的来说，我们的TCR曲目分析使我们能够破译鸡T细胞的组成，多样性和功能。这项工作不仅代表了理解禽类T细胞生物学的重要一步，而且还将阐明宿主病原体相互作用，疫苗发育和鸟类免疫学的进化史。
支持生物标志物测试立法——解开谜团的关键……
改善癌症治疗效果的进展越来越多地涉及到精准医疗的使用，精准医疗利用有关个人自身基因或蛋白质的信息来预防、诊断或治疗癌症等疾病。生物标志物检测是获得精准医疗的重要一步，精准医疗包括靶向治疗，可以提高存活率、改善生活质量并降低成本。生物标志物检测对癌症治疗和其他疾病的治疗越来越重要。在过去五年推出的 62 种肿瘤药物中，有 37 种在使用前需要或建议进行生物标志物检测。随着涉及生物标志物的癌症临床试验的数量和比例持续大幅增长，生物标志物检测对于招募患者参加临床试验也越来越重要。
通过机器学习来解开基本基因的上下文特异性：一种建设性的体验
摘要：基因本质是对生活和进化的全面理解至关重要的遗传概念。在过去十年中，已经使用不同的实验和计算方法确定了许多基本基因（例如），并且该信息已用于减少模型生物的基因组。越来越多的证据表明，重要性是取决于上下文的财产。由于它们在重要的生物学过程中的重要性，因此识别特定于上下文的EGS（CSEG）可以帮助识别新的潜在药理靶标并改善精确的治疗剂。由于提出的大多数计算程序旨在识别和预测EG忽略其上下文特异性，因此我们专注于这一方面，提供了用于识别CSEG的文献，数据和计算方法的理论和实验概述。为此，我们调整了现有的计算方法来利用特定的上下文（肾脏组织），并使用四种不同的鉴定方法提供的标签进行了四种不同的预测方法。从对获得的结果的分析中得出的考虑，也通过对不同组织环境的进一步实验进行了确认和验证，为读者提供了用于利用现有工具来实现CSEGS识别和预测的指南。