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World File Search System计算方法
用于发现和评估药物设计铅化合物的综合计算方法
在药物发现和发育中，在寻求新型治疗剂中识别铅弹簧的识别。有潜在的是最初的分子，这些分子表现出有希望的针对特定靶标的药理活性，并作为药物开发的基础。IntegrativeComputational方法已成为加快这一复杂的资源密集过程的强大工具。他们能够对庞大的化学图书馆和潜在候选药物的合理设计进行有效的筛查，从而显着加速了药物饮食。本评论论文探讨了铅复合发现和评估中采用的综合计算方法的多层景观。这些方法包括各种技术，包括分子建模，化学形象，基于结构的药物设计（SBDD），高通量筛选，分子动力学模拟，ADMET，ADMET（吸收，分布，代谢，排泄和毒性和毒性））预测，和Drug-Target-target互动分析。通过揭示精细的计算方法的关键作用，这篇评论突出了它们将发现变成更有效，具有成本效益且以目标为中心的努力的潜力，最终为开发创新的治疗药物铺平了道路，以解决医疗挑战的众多医疗挑战。
温室气排放计算方法
1。GHG协议：世界资源研究所（WRI）和世界可持续发展商业委员会（WBCSD）于2004年发布的公司会计和报告标准（WBCSD），以及有关结构变化的重新计算方法的其他技术指南（2005年），租赁资产（2006年），租赁资产（2006年），范围2（2015）和Scope 2（2015）和Scope 3 3 Inciplution（2011年和2013年）。2。国际石油行业环境保护协会报告温室气体排放的指南（2011年）和价值链补充方法（范围3）温室气体排放（2016）。3。分别是政府间气候变化小组，国际海事组织，全球物流排放委员会，国际标准化组织和可持续性会计标准委员会。4。，例如，最重要的排放源，例如运输活动，基于航班的距离，基于时间的酒店之夜，用于购买服务的费用。5。分别是国际海事组织，英国政府温室气体转换因素，国际能源局，美国环境保护署。6。分别为25 ch 4，n 2 o的298，SF 6分别为22,800。
温室气体排放清单和计算方法
温室气体（GHG）导致热量捕获，从而使行星变暖。我们的气候变化是我们时代的决定性问题之一。rwe的行为：作为一家发电公司，我们的大多数排放量目前仍是所谓的直接温室气体（范围1）。近年来，我们通过部署新技术和创新，退役常规发电厂以及实施效率措施来减少这些排放，并进一步减少这些排放。我们正在沿着这条道路 - 采用我们的“增长绿色”战略，因为我们希望将直接排放量减少到零并变得更加可持续。可再生能源的扩展是最重要的关键之一。我们的长期目标是在2040年到2040年成为“净零”，以供Di-Ect和间接排放。rwe致力于2015年巴黎协定的目标：将全球温度升高至1.5摄氏度高于工业前水平。当前正在进行SBTI认证的更新。
计算方法在心血管医学中的作用：叙事评论
本叙事评论旨在讨论计算方法和临床观察的整合为心脏和血管病理生理学研究提供的益处和挑战。具体来说，我们说明了创新的计算方法在当今和不久的将来如何对临床实践产生影响。讨论充满了我们小组与我们所在地区的医院中心合作解决的一些特定应用程序，并由我们的心脏综合虚拟模型授权。后者是人心脏的全面计算模型，能够描述多物理集成框架中的所有主要生理过程（电生理学，收缩力产生，被动和主动力学，动力学，瓣膜动力学，心肌灌注），并将其与心脏血管内部的其他框架耦合。利用了计算模型的描述性和预测能力，我们设法重现了生理心脏功能和某些病理状况的影响，通过这些病理状况，我们可以解决感兴趣的临床问题。
对细胞分割的计算方法的系统评估
。cc-by-nc 4.0国际许可（未获得同行评审证明），他授予Biorxiv授予Biorxiv的许可，以永久显示预印本。这是该版本的版权持有人，该版本发布于2024年1月31日。 https://doi.org/10.1101/2024.01.28.577670 doi：biorxiv preprint
使用计算方法进行可持续结构优化的批判性评论
摘要 人工智能 (AI) 的融合正在为土木工程领域带来革命性的变化。自然语言处理、机器学习和神经网络等人工智能 (AI) 方法正被用于改善土木工程项目的决策。人工智能算法通过考虑成本限制、环境条件和材料质量等多种方面，帮助工程师在整个设计阶段创建最佳结构设计。通过自动化繁琐的工作并持续监测现场条件，人工智能驱动的机器人和自动机器在施工过程中有助于提高效率和安全性。随着计算工具和信息技术的引入和发展，基于计算技术的结构优化已成为土木工程领域可持续和有效设计最广泛使用的方法之一。地震事件对建筑环境的安全性和稳定性构成重大威胁，因此需要开发能够承受和尽量减少此类事件影响的坚固结构设计。本文的主要目的是分析可持续结构优化研究，深入分析优化目标及其时间和空间趋势，描述优化过程，克服当前研究的局限性并为未来工作提出建议。本文通过整合和综合该领域的现有知识，很好地介绍了可持续性和效率在该领域的意义。本研究论文为优化结构设计的抗震性能和考虑环境可持续性提供了宝贵的见解。
分子生物学药物发现计算方法的新兴趋势
高通量筛选 (HTS) 是一种广泛使用的传统药物发现方法，该方法涉及针对特定生物靶标或检测方法测试大量化合物库 [4]。HTS 可以快速筛选数千至数百万种化合物以确定潜在的药物线索。它涉及几个关键步骤，包括化合物库制备和检测方法开发。HTS 需要多样化且具有代表性的化合物集合，即化合物库 [5]。这些库可以包含数千到数百万个小分子或天然产物提取物。库中的化合物通常是根据其结构多样性、药物相似性和商业可用性来选择的。化合物库可以从不同的供应商处采购，也可以在内部合成，也可以从天然产物提取物中衍生 [5]。相比之下，检测方法开发涉及设计和优化强大的生物或生化检测方法，以测量与目标疾病或病症相关的特定靶标或活性 [4, 5]。检测方法的选择取决于靶标和药物的预期作用方式。检测范围包括基于酶的检测、基于受体结合的检测、基于细胞的检测以及表型检测。
视觉类比的两种计算方法：任务‐......
人工智能的发展提出了一个关于人类智能的基本问题：人类推理是通过应用从丰富的先前经验中获得的任务特定知识来最好地模拟的，还是基于领域通用的心理表征操纵和比较？我们针对视觉类比推理的情况来解决这个问题。使用熟悉的三维物体（汽车及其零件）的真实图像，我们系统地操纵视觉类比问题中的视点、零件关系和实体属性。我们将人类的表现与两种最近的深度学习模型（孪生网络和关系网络）的表现进行了比较，这两种模型直接经过训练来解决这些问题并将其任务特定知识应用于类比推理。我们还通过将领域通用的映射程序应用于汽车及其零部件的学习表征，开发了一个使用基于零件的比较 (PCM) 的新模型。在四项类比（实验 1）和开放式类比（实验 2）中，领域通用的 PCM 模型（而非特定任务的深度学习模型）在关键方面产生了与人类推理者相似的性能。这些发现证明，通过将大数据的深度学习应用于特定类型的类比问题，不太可能实现类似人类的类比推理。相反，人类确实（并且机器可能）通过学习对多个任务有用的结构信息进行编码的表示，再加上关系相似性的高效计算来实现类比推理。
dev> deconvolut gene和环境相互作用以开发疾病的“表观遗传评分表” 重新定义1型糖尿病中的远端对称多重神经病特征：系统评价 定量调查 automl在严重约束的应用中 表征藜麦葡萄菌中表皮膀胱细胞 通过AI和深度学习来推进北极海冰遥感：现在和未来 在激光诱导的高阶波混合和石墨烯量子点中的谐波产生 分布式光纤传感器用于复合压力容器的结构健康监测 化学疗法引起的临床前药物发育认知下降的动物模型 用靶向温度管理治疗的缺氧脑损伤患者的脑自动调节 一种用于检测倍数和有问题特征的计算方法 倾斜平衡：补体系统在疾病和治疗中的复杂作用 人类数字双胞胎（HDT）驱动的人类周期系统：关键技术和应用 氮化硅离子敏感场效应晶体管
人类健康是由遗传学（G）和环境（E）决定的。这在暴露于同一环境因素的个体中清楚地说明了这一点。尚未开发出基因 - 环境相互作用（GXE）效应的定量度量，在某些情况下，甚至还没有就该概念达成明确的共识。例如，癌症是否主要来自“运气不好”还是“糟糕的生活方式”。在本文中，我们提供了一组GXE相互作用的示例，作为发病机理的驱动因素。我们强调了epige-netic法规如何代表分子碱基的共同连接方面。我们的论点收敛于GXE记录在细胞表观基因组中的概念，该概念可能代表了解宣告这些多半复杂的调节层的关键。开发一个解码此表观遗传信息的钥匙将提供疾病风险的定量度量。类似于引入估计生物年龄的表观遗传时钟，我们挑衅地提出了“表观遗传评分表”的理论概念，以估计疾病风险。
辐射治疗脑转移治疗后的辐射坏死：一种计算方法
转移是癌细胞脱离原发性肿瘤，穿过血液或淋巴系统并在远处组织中形成新肿瘤的过程。转移性传播的首选部位之一是大脑，影响了所有癌症患者的20％以上。由于原发性肿瘤的治疗方法的改善，该数字正在稳步增加。立体定向放射外科手术（SRS）是少量或适度的脑转移（BMS）患者的主要治疗选择之一。SRS经常发生的不良事件是辐射坏死（RN），这是正常组织细胞死亡引起的炎症状况。一个主要的诊断问题是，由于标准磁共振图像（MRIS）的相似性，RN很难与BM复发区分开。但是，这种区别是选择最佳治疗方法的关键，因为RNS经常在没有进一步干预的情况下解决，而复发BMS可能需要开放脑部手术。最近的研究表明，RN的增长动力比复发性BMS更快，这提供了一种区分这两个实体的方法，但是对于这些观察结果，没有提供机械性解释。在这项研究中，根据增加复杂性的数学模型开发了计算框架，为BMS复发与RN事件的差异生长动力学提供了机械解释，并解释了观察到的临床现象学。模拟的肿瘤复发的生长指数大大小于由于SRS与BMS相邻的正常脑组织造成的损伤所致的炎症的组，因此导致RN。ROC曲线具有合成数据具有最佳阈值，可最大程度地提高生长指数β∗ = 1的灵敏度和特异性值。05，非常接近患者数据集中观察到的。