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World File Search System计算实验
通过基础模型的潜在空间可能性优化改善功能蛋白的产生
已经采用了各种深层生成模型来进行从头功能蛋白的产生。与3D蛋白设计相比，基于序列的生成方法旨在产生具有所需功能的氨基酸序列，由于蛋白质序列数据的丰度和质量以及相对较低的建模复合物，用于训练的氨基酸序列仍然是一种主要方法。通常对这些模型进行培训以匹配训练数据中的蛋白质序列，但每个氨基酸的精确匹配并不总是必不可少的。某些氨基酸的变化（例如，不匹配，插入和删除）可能不一定会导致功能变化。这表明将训练数据的可能性最大化超出氨基酸序列空间，可以产生更好的生成模型。预训练的蛋白质大语言模型（PLM）（例如ESM2）可以将蛋白质序列编码为潜在空间，并可能用作功能验证器。，我们通过模拟优化氨基酸序列空间和源自PLM的潜在空间的可能性，提出了训练功能蛋白序列生成模型。此培训方案也可以看作是一种知识蒸馏方法，该方法在培训过程中动态重新体重样本。我们将方法应用于训练GPT类模型（即自回旋变压器）进行抗微肽（AMP）和苹果酸脱氢酶（MDH）的一代任务。计算实验证实，我们的方法优于各种深层生成模型（例如，没有提出的培训策略的没有提议的培训策略）的各种深层生成模型（例如，生成对抗性净，变异自动编码器和GPT模型），证明了我们多叶型精选策略的有效性。
绿色
使用小波的频谱分析被广泛用于识别脑电图中的生物标志物。同时，Riemannian几何形状启用了理论上接地的机器学习模型，具有高性能，用于预测来自多通道EEG唱片的生物医学结果。但是，这些方法通常依赖于手工制作的规则和顺序优化。相比之下，深度学习（DL）提供了端到端训练模型，可在各种预测任务上实现最新性能，但缺乏与既定神经科学概念的可解释性和互操作性。我们介绍了绿色（Gabor Riemann Eegnet），这是一个轻巧的神经网络，该网络集成了小波变换和用于处理原始脑电图数据的Riemannian几何形状。在三个数据集（Tuab，aab，aueeg，tdbrain）上进行五项预测任务（年龄，性别，凝视诊断，痴呆诊断，脑电图病理学），具有超过5000名参与者，绿色的表现优于非深度最先进的最新模型，并且使用CAU Benchmarks上的大型DL模型进行了良好的表现，并使用订单级符合订单级的CAU Benchmarks上表现出色。计算实验表明，绿色促进了学习稀疏表示的情况，而不会损害性能。绿色的模块化允许计算相同步的经典度量，例如成对的相锁定值，这些值可传达用于痴呆诊断的信息。学习的小波可以解释为带通滤波器，从而增强解释性。我们用Berger效应说明了这一点，证明了闭合眼睛时8-10 Hz功率的调制。源代码可公开可用。通过整合领域知识，绿色实现了理想的复杂性 - 绩效权衡，并学习可解释的脑电图表示。
针对多靶点药物的靶向化合物选择性……
大多数药物分子会调节多种靶蛋白，从而产生治疗效果或不良副作用。这种靶标混乱在一定程度上导致了高流失率，并导致当前药物发现过程中成本和时间的浪费，并使化合物选择性评估成为药物开发和再利用工作中的一个重要因素。传统上，化合物的选择性以其靶标活性谱（宽或窄）为特征，可以使用各种统计和信息理论指标进行量化。尽管现有的选择性指标被广泛用于表征化合物的整体选择性，但它们无法量化化合物对特定靶标蛋白（例如感兴趣的疾病靶标）的选择性。因此，我们将化合物选择性的概念扩展到靶标特异性选择性，定义为化合物与其他潜在靶标相比与特定蛋白质结合的效力。我们将目标特异性选择性分解为两个部分：1）化合物针对目标的效力（绝对效力），2）化合物针对其他目标的效力（相对效力）。然后将最大选择性的化合物-靶标对确定为双目标优化问题的解，该双目标优化问题同时优化这两个效力指标。在使用代表广泛多药理活性的大规模激酶抑制剂数据集进行的计算实验中，我们展示了基于优化的选择性评分如何提供一种系统的方法来寻找针对给定激酶靶标的有效和选择性化合物。与现有的选择性指标相比，我们展示了目标特异性选择性如何为多靶向激酶抑制剂的目标选择性和混杂性提供更多见解。尽管选择性得分对于缺失的生物活性值和数据集大小都具有相对稳健性，但我们进一步开发了一种基于置换的程序来计算经验 p 值，以评估给定生物活性数据集中化合物-靶标对观察到的选择性的统计意义。我们提出了几个案例研究，展示了靶标特异性选择性如何区分
供应链研究研究所的讲座系列
电容的批次大小问题（CLSP）是生产计划中的核心模型，已知是NP-硬化的优化问题。实际上，由于其计算成本较低和滚动计划范围的适用性，因此广泛使用了简单的逐期启发式方法。尽管如此，研究人员在过去30年中主要关注更先进的解决方案方法，这提供了更好的结果，但以显着（100倍和更多）更长的计算时间为代价。但是，在需要对变更或客户订单的立即响应的在线环境中，或者在必须评估多种情况的随机环境中，计算时间变得越来越重要。在本演讲的第一部分中，我们提出了一种使用遗传编程（GP）自动生成专业启发式方法的新颖方法。在计算密集的训练阶段之后，这些启发式方法的表现优于现有方法，同时保持了相同的计算工作。在演讲的第二部分中，我们提出了一般的两步结构启发式（2-SCH），该启发式（2-SCH）对客户订单进行分类，并迭代地将其添加到初步的生产计划中。我们的计算实验表明，2-SCH在没有设置时间的情况下优于CLSP的现有构造启发式方法，以及具有设置时间的CLSP的唯一可用启发式启发式。此外，我们通过将其应用于带有后订单和多级CLSP的CLSP以及在线环境中的单层CLSP来说明2-SCH的多功能性。克里斯蒂安·阿尔梅尔（Christian Almeder）教授是一位敬业的学者，他花了很多年的时间在短期和中期生产和物流计划领域进行研究和开发解决方案。他获得了维也纳理工大学的数学博士学位，随后是维也纳大学的工商管理习惯，目前他是欧洲欧洲大学Piadrina Frankfurt（ODER）的供应链管理教授。他的研究重点是使用各种操作研究技术创建高级计划模型和解决方案算法。
社论：基于网络和发育生物学的基于网络的数学建模
关于基于网络的数学建模的研究主题和发育生物学中的数学建模提高了数学建模者感兴趣的各种主题，这些主题也为基准科学家提供了洞察力。本质上，出现了三个主题，将在下面讨论。首先，解决了已发表模型的可重复性的关键和基本研究主题。其次，新颖的数学和计算方法使人们对生物系统有了更深入的了解。通过旨在创建全细胞模型和下游应用程序的重大努力而产生了第三个主题。通过严格和透明度提高可重复性是NIH（Collins和Tabak，2014年）和其他机构（例如NSF）的长期目标。湿的实验可能很难再现。模型，本质上是计算实验，容易再现吗？在公平原理（可访问，可互操作和可重复使用）的指导下，佩德罗·门德斯（Pedro Mendes）检查了一个高度引用的数学模型，该模型描述了von Dassov等发表的果蝇中的片段极性。（2000）。原始软件的不可用迫使作者重新编码模型，这是一个需要从头模型实施的劳动密集过程。报告中的主要带回家信息是，以广泛使用的标准格式出版数学模型是必不可少的，因为只有这将确保该模型将来可以重现。研究人员采用了几种新型的数学方法，以更好地了解细胞反应网络。Marrone等。描述了用于微分方程解决方案的平面上的曲线，用于分析具有两个以上变量的系统。作者遵循了Zhang等人。（2011）在考虑伪空克线（可以分解为两个模块的系统的nullclines的类似物），并用它们来重现几个知名系统的动力学，例如胚胎细胞周期和MAPK Cascade。Glazer等。开发了一种新的Monte Carlo Boolean建模者（MC-Boomer）方法，以生成大量（数十万）布尔模型的集合，其模拟与观察到的数据一致。开发了用于分析这些模型并发现新的调节相互作用的管道，并应用于果蝇段极性网络的众所周知的模型（Albert and Othmer，2003）。对MC-Boomer生成的模型的分析可用于识别基因调节机制的替代假设，然后可以通过实验验证。eidi等。使用随机建模研究
第十六届高级计算智能国际会议
标题：复杂系统管理与控制国家重点实验室王飞跃教授，IEEE 院士、IFAC 院士、ASME 院士、AAAS 院士摘要：本次报告将讨论并行计算新范式中的问题：与 CPS 中根植于分而治之的传统思维不同，我们的新思维通过基于卡尔波普尔世界模型和基础/基础设施智能的集成、活生生（或智能自适应进化）的实际/人工生态系统在 CPSS 中得到增强和解决，特别是基于基础/基础设施模型的 ACP 方法，即用于表示和描述的人工社会、用于评估和预测的计算实验以及用于治理和处方的并行执行。数字、机器人、生物人类的概念被引入并部署到新的架构和平台中，以支持我们的新并行计算理念和技术。简历：王飞跃获得博士学位。 1990年获美国伦斯勒理工学院计算机与系统工程博士学位。1990年加入美国亚利桑那大学，任教授、机器人与自动化实验室主任、复杂系统高级研究中心主任。1999年在国家杰出人才计划支持下在中国科学院自动化研究所创建智能控制与系统工程中心，2002年被任命为中国科学院复杂系统与智能科学重点实验室主任，2006年被任命为中国科学院自动化研究所副院长。2008年创建中国科学院社会计算与并行管理研究中心，2011年被聘为国家特聘专家、复杂系统管理与控制国家重点实验室主任。他目前的研究重点是并行智能、社会计算和知识自动化的方法与应用。他是 INCOSE、IFAC、ASME 和 AAAS 的会士。2007 年，他获得了国家自然科学奖、IEEE Transactions 的多项最佳论文奖，并因其在智能控制和社会计算方面的工作成为 ACM 的杰出科学家。他分别于 2009 年、2011 年和 2015 年获得 IEEE ITS 杰出应用和研究奖，于 2014 年获得 IEEE SMC Norbert Wiener 奖，并于 2021 年成为 IFAC Pavel J. Nowacki 杰出讲师。自 1997 年以来，他一直担任 30 多个 IEEE、INFORMS、IFAC、ACM 和 ASME 会议的大会或程序主席。他曾担任 IEEE
印度国家科学院（NASI）
acharya，narottam（b。1974），博士，科学家F，布巴内斯瓦尔生命科学研究所传染病生物学，因为他在真核生物中DNA复制领域的重要贡献和针对真菌病原体念珠菌的疫苗开发。agarwal，Vivek（b。1964），博士，FASC，FNA，FNAE，孟买印度理工学院电气工程系教授，孟买的电气工程学系，他对电力电子系统和照片伏特的贡献。 anilkumar，thapasimuthu vijayamma（b。 1961），FNAAS，FNAAS，科学家G＆负责人，tiruvananthapuram的Sree Chitra Tirunal医学科学与技术研究所实验病理学系，用于开拓技术，用于隔离哺乳动物外膀胱外细胞外基质的技术，并准备了Galladder的GallAdder and for Human and velyriary for Human and Velliary。 arvind（b。 1968），Patiala旁遮普大学旁遮普大学教授兼副校长博士学位，他在量子光学和连续变量量子密码学方面的出色作品。 他与他的合作者一起在印度进行了第一个量子计算实验。 他为安全的量子通信设计了新的协议，并在科学的普及方面进行了大量研究。 他还领导Photonics Quest的光子学垂直，该计划是专门针对量子科学技术的DST计划。 asif，Mehar Hasan（b。 1973），勒克瑙CSIR民族植物学研究所的高级科学家博士学位，因为她使用生物信息学和计算生物学上的水果成熟和植物二级代谢物合成的作品。 bajaj，avinash（b。1964），博士，FASC，FNA，FNAE，孟买印度理工学院电气工程系教授，孟买的电气工程学系，他对电力电子系统和照片伏特的贡献。anilkumar，thapasimuthu vijayamma（b。1961），FNAAS，FNAAS，科学家G＆负责人，tiruvananthapuram的Sree Chitra Tirunal医学科学与技术研究所实验病理学系，用于开拓技术，用于隔离哺乳动物外膀胱外细胞外基质的技术，并准备了Galladder的GallAdder and for Human and velyriary for Human and Velliary。arvind（b。1968），Patiala旁遮普大学旁遮普大学教授兼副校长博士学位，他在量子光学和连续变量量子密码学方面的出色作品。他与他的合作者一起在印度进行了第一个量子计算实验。他为安全的量子通信设计了新的协议，并在科学的普及方面进行了大量研究。他还领导Photonics Quest的光子学垂直，该计划是专门针对量子科学技术的DST计划。asif，Mehar Hasan（b。1973），勒克瑙CSIR民族植物学研究所的高级科学家博士学位，因为她使用生物信息学和计算生物学上的水果成熟和植物二级代谢物合成的作品。bajaj，avinash（b。她已经广泛努力鉴定香蕉，芒果和番茄特别参与成熟的结构和调节基因。她确定了几种药用植物中二次代谢生物合成的各种分子成分，纤维质量和稻米中砷耐受性的干旱反应性。1980），博士，法里达巴德区域生物技术中心教授，他致力于改善化学治疗药物的递送和小型生物活性分子的发展，以结合多药耐药细菌病原体。basu，anupam（b。1957），博士，FNAE，职业副校长，西孟加拉邦新镇的Nivedita University姐妹，因其在低成本嵌入式系统，辅助生活和自然语言处理方面的杰出贡献。batra，punita（b。1970），博士学位，Harish-Chandra Research Institute，Harish-Chandra Research Institute，Jhunsi，Prayagraj的Harish-Chandra Research Institute，因为她在Lie代数理论方面做出了杰出的贡献。她对仿射KAC –Moody Lie代数的几乎紧凑的真实形式进行了完整的分类，这些形式被引用了很多。Bhagavatula，Lakshmi Vara Prasad（b。1969), PhD, FASc, Director, Centre for Nano and Soft Matter Sciences (CeNS), Bengaluru, for his major contributions in the field ofsynthesis of metal nanoparticles and their assemblies and applications of soft and nano-materials BHANDARI, Rashna (b.1972），博士学位，科学家VII，Hyderabad的DNA指纹和诊断中心，是因为她在理解多磷酸盐的化学和生物学以及建立第一个研究多磷酸盐的小鼠模型方面做出了重大贡献。biswas，ranjit（b。Bhaskaran，Prasad Kumar（b。1970年），博士，海洋工程与海军建筑系教授，哈拉格布尔印度科技研究所，科技研究所，是他在北印度洋的哥斯多海洋学领域的重要贡献。1974），加尔各答印度化学生物学研究所分子遗传学科学学院高级科学家博士学位，因为他对理解SEC介导的转录调节的贡献及其对混合谱系白血病蛋白介导的白血病生成的影响。1969），加尔各答SN Bose国家基础科学基础科学中心高级教授，用于成功实施实验，理论的表述和计算机模拟之间的相互作用，并在多个领域做出了值得注意的贡献，包括深层的综合溶剂和离子液体。
个人简历 VINOD KUMAR，博士 主席兼......
DOE：能源部、DOD：国防部、NREL：国家可再生能源实验室、NETL：国家能源技术实验室、ORNL：橡树岭国家实验室、AFRL：空军研究实验室、AFTC：空军测试中心、HAFB：霍洛曼空军基地、MHPCC：毛伊高性能计算中心、UTEP：德克萨斯大学埃尔帕索分校、GFDL：地球物理流体动力学实验室、MHD：磁流体动力学、HPC：高性能计算研究资助的研究活动● UTEP（PI Kumar、Bronson、Sharma、Tandon、Tosh）、UNM（Lead、PI Vorobieff）、NMSU、NMT、PVTAMU V 和 Sandia（PI Tezaur）。，“里奥格兰德百亿亿次级模拟高级研究联盟 (Grande CARES)”，DOE NNSA MSIPP，2022-27，500 万美元（UTEP 125 万美元） ● V. Kumar (PI)，“6 马赫钝拱顶的边界层转变测量”，AFOSR，2022-24，65 万美元 ● V. Kumar (PI)，扩大国家高级建模与仿真基金会，DOE/ASCR，2022-23，4.4 万美元 ● A. Bronson (PI)、V. Kumar (Co-PI)、O. Cedillos (Co-PI)，“HF 合金熔体反应润湿形成 B4C 填料床陶瓷复合材料”，AFOSR，2021-2024，45 万美元 ● V. Kumar ( PI )、R. Edmonds (合作者 - 霍洛曼空军基地)，“HHSTT 雪橇水制动现象的 CFD 建模”，AFOSR， 2019 年 6 月 - 2022 年 12 月，360,000 美元（AFOSR 270,000 美元）● V. Kumar（PI）、V. Tandon、B. Calvo，“探索适合 14-21 岁残疾学生的 STEM”，德克萨斯劳动力委员会 (TWC)，2022 年，60,000 美元● V. Kumar（PI）、V. Tandon、B. Calvo，“探索适合 14-21 岁残疾学生的 STEM”，德克萨斯劳动力委员会 (TWC)，2021 年，65,000 美元● V. Kumar（PI）、N. Agarwal（共同 PI），“探索适合 14-21 岁残疾学生的 STEM”，德克萨斯劳动力委员会 (TWC)，2020 年，64,000 美元● V. Kumar（PI）、N. Agarwal（共同 PI），“探索适合 14-21 岁残疾学生的 STEM”，德克萨斯劳动力委员会(TWC)，2019 年，32,000 美元 ● V. Kumar (PI)、N. Agarwal (Co-PI)，“探索针对 14-21 岁残疾学生的 STEM”，德克萨斯劳动力委员会 (TWC)，2018 年，26,000 美元 ● C. Ramana (PI)、V. Kumar (CO-PI)、A. Bronson (CO-PI)、D. Hodges (CO-PI)，“收购原子层沉积系统以实现用于极端环境应用的先进高电气强度材料”，AFOSR，2019-20 年，590,000 美元 ● V. Kumar ( PI )、R.Gudimetla (合作者 –AFRL)，“遥感和成像物理学：开发深湍流对长路径激光传播影响的新指标”，AFOSR，2017 年 5 月 – 2020 年 5 月，150,000 美元 ● A. Bronson (PI)、V. Kumar (Co-PI)，“Hf-Ti-Me 合金熔体与 B4C 的计算实验反应润湿”，AFOSR，2017 年 8 月 15 日 – 2020 年 8 月 14 日，668,710 美元（AFOSR 45 万美元）● V. Kumar (PI)、W. Spotz（合作者 – Sandia），“流化床实验的高保真计算模型”，NETL - 能源部-化石能源，2015 年 9 月 1 日 – 2018 年 8 月 31 日，400,000 美元● V. Tandon (PI)、V. Kumar (Co-PI)、N. Soheil (Co-PI)、C. Ferregut (Co-PI)、W. Stern - GFDL (合作者)，● V. Kumar (Co-PI)，“了解气候变化对德克萨斯州交通系统的影响和成本”，TxDOT，2015 年 9 月 - 2017 年 8 月，25 万美元 ● V. Tandon (PI)、V. Kumar (Co-PI)，“了解气候变化对公路水力设计程序的影响”，SPTC 研究、教育和推广支持，2015 年 11 月 1 日至 2017 年 10 月 31 日，9 万美元 ● V. Kumar (PI)，“Sunshot 粒子接收器项目：近黑体、封闭式粒子接收器与流化床热交换器集成”，分包（NREL、DOE），2014 年 12 月 - 2015 年 3 月，27,808 美元
荣誉论坛课程2025年春季
ch 385.001-003，005-008，010化学高级论文4学分A.Ball，K。Frederick，S。Frey，J。Navea，M。Raththagala，K。Sheppard，W。Kennerly，W。Kennerly，M。Roca有机会化学老年人在化学教师的监督下从事化学研究的机会，该教师culmine culminin culmining culmin，在一份高级论文论文中，并向该部门介绍。 先决条件：一名教师协议作为讲师的导师和许可。 （特别鼓励打算寻求高级学位的学生参加本课程，CH 385和/或CH 371。。 在个人教师导师的监督下，十二至15个小时的工作。 注册385章的学生有望在学期结束前撰写高级论文并将其介绍给该部门。 一项高级论文，对本系的论文的口头介绍，以及300级化学研究的两个学期，CH 385和/或CH 371需要考虑化学荣誉，而总体GPA和3.5 GPA和3.5 GPA需要考虑荣誉。 除了荣誉之外，还必须由教师的导师和第二读者阅读高级论文，他们都必须评估论文是出色的和荣誉才能。 为了获得荣誉，口头表现也必须具有足够的质量。 满足高级经验尾声的组成部分。） CS 275H.002-003，005-009计算机科学研究1 Corcor W. du，T。O'Connell，D。Read，C。Reilly，N。Dellis，A。Prasad，E。Wali，E。Wali的介绍性探索计算机科学研究。 先决条件：教师的许可。 如果在一个学期中进行了两个，则每个部分都必须是不同的部分。Ball，K。Frederick，S。Frey，J。Navea，M。Raththagala，K。Sheppard，W。Kennerly，W。Kennerly，M。Roca有机会化学老年人在化学教师的监督下从事化学研究的机会，该教师culmine culminin culmining culmin，在一份高级论文论文中，并向该部门介绍。先决条件：一名教师协议作为讲师的导师和许可。（特别鼓励打算寻求高级学位的学生参加本课程，CH 385和/或CH 371。十二至15个小时的工作。注册385章的学生有望在学期结束前撰写高级论文并将其介绍给该部门。一项高级论文，对本系的论文的口头介绍，以及300级化学研究的两个学期，CH 385和/或CH 371需要考虑化学荣誉，而总体GPA和3.5 GPA和3.5 GPA需要考虑荣誉。除了荣誉之外，还必须由教师的导师和第二读者阅读高级论文，他们都必须评估论文是出色的和荣誉才能。为了获得荣誉，口头表现也必须具有足够的质量。满足高级经验尾声的组成部分。）CS 275H.002-003，005-009计算机科学研究1 Corcor W. du，T。O'Connell，D。Read，C。Reilly，N。Dellis，A。Prasad，E。Wali，E。Wali的介绍性探索计算机科学研究。先决条件：教师的许可。如果在一个学期中进行了两个，则每个部分都必须是不同的部分。学生与教师导师合作，将参加特定计算机科学领域的研究项目。例如，研究项目可以包括设计用于计算问题的新算法，调查研究文献，实施研究文献中现有算法或执行计算实验。（学生可能只参加四个CS 275h课程，并且在任何给定学期中可能不超过两个。CS 275H可能不计入CS专业。必须采取s/u。）en 105h.001写作为激进的同理心4学分。语言在这个意义上更像是一个接口，而不是防火墙，这是一系列将我们与对我们重要的事物联系起来的设备。良好的写作可以使读者具有情感体验，有机会与他人的思想和内心互动。但是如何做到这一点？语言如何传达情感？作家如何让我们看到他们看到的东西，感觉到他们的感受？在这堂课中，我们将搬到我们的舒适区域之外 - 从简单的阅读作品中，我们可能会喜欢的，因为它们是“相关的”。我们将探讨哪些界限写作可以交叉。我们将讨论写作如何创建