XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System设计的
生成人工智能作为珠宝设计的工具
机器学习是一门开发模型的科学，计算机系统可以利用这些模型在没有明确指令的情况下执行复杂的任务。人工智能从数据中学习，吸收信息，并随着时间的推移表现得更好。系统处理大量数据以识别模式。然后，人工智能使用算法分析数据，并根据数据分析做出预测。人工智能会多次尝试处理数据，在每一轮数据处理后测试自己并测量其性能。通过这种方式，人工智能从错误中“学习”，并逐渐提高其生成越来越复杂和逼真的新内容的能力。只要有足够的文本、图像或其他数据，生成式人工智能就可以找到将相似概念联系在一起的模式，然后创建遵循相同模式的新结果（Sanderson，2017 年；另请参阅 https://www.youtube.com/@3blue1brown）。
采用队列设计的 COVID-19 疫苗有效性研究中的偏差
关于 COVID-19 疫苗有效性 (VE) 的观察性研究提供了关键的真实世界数据，为全球公共卫生政策提供了信息。这些研究主要使用预先存在的数据源，对于评估不同人群的 VE 和制定可持续的疫苗接种策略至关重要。队列设计经常用于 VE 研究。在 COVID-19 大流行期间，疫苗接种运动的快速实施引入了受社会人口差异、公共政策、感知风险、健康促进行为和健康状况影响的差异性疫苗接种，可能导致健康用户偏见、健康疫苗接种效果、虚弱偏见、易感性差异耗竭偏见和适应症混杂等偏见。医疗保健系统的巨大负担加剧了数据不准确的风险，导致结果分类错误。此外，大流行期间使用的大量诊断测试也导致了错误分类偏差。急于发表可能进一步影响了这些偏见或导致对其的疏忽，从而影响了研究结果的有效性。研究中的这些偏见因环境、数据来源和分析方法的不同而有很大差异，并且由于数据基础设施不足，在中低收入国家 (LMIC) 环境中可能更为明显。解决和减轻这些偏见对于准确估计 VE、指导公共卫生战略和维持公众对疫苗接种计划的信任至关重要。透明地沟通这些偏见并严格改进未来观察性研究的设计至关重要。
探索排名抗体序列设计的log-likelihienhiphienhizhienhoodys
在抗体序列和结构上训练的生成模型在推进机器学习辅助抗体工程和药物疾病方面具有巨大的潜力。当前的最新模型主要使用两类中的计算机指标：基于序列的指标，例如氨基酸恢复（AAR）和基于结构的指标，包括根均值 - 平方 - 平方偏差（RMSD），预贴紧的对齐误差（PAE）和界面预测模型模型（IPTM）。尽管已证明PAE和IPTM等指标是实验成功的有用过滤器，但没有证据表明它们适合排名，尤其是用于抗体序列设计。此外，尚未建立基于可靠的基于序列的度量。在这项工作中，使用来自七个不同数据集的现实世界实验数据，我们广泛基准了一系列生成模型，包括LLM式，基于扩散的基于扩散和基于图形的模型。我们表明，来自这些生成模型的对数可能与经验测量的结合亲和力很好地相关，这表明对数可能是对抗体序列设计进行排名的可靠度量。此外，我们通过在大型多样的合成数据集上训练基于扩散的模型之一，从而显着增强了其预测和评分结合亲和力的能力。我们的实施可用：https：//github.com/astrazeneca/diffabxl
概述Google对设计的承诺
在设计基于零售硬件的产品线时，Google使用系统设置和维护生命周期，该生命周期将设备链接到用户的Google帐户，并且不依赖于这些设备上的预配置密码。例如，配置新的Nest Smart Home设备，Google Pixel Phone，Google TV Dracter或Fitbit可穿戴设备需要用户使用单个Google帐户登录。此外，使用诸如Google Nest或Google Home之类的移动应用程序设置的智能家居设备设置要求该设备在手机的蓝牙范围内，并且该设备需要在本地WiFi网络上。对于Google Nest摄像机，路由器和Chromecast流媒体等设备，该设备上的代码（例如，QR代码）需要扫描或输入用户，才能证明物理所有权，然后才能将产品链接到家庭数据结构。
在分子结构中引入溴是药物设计的良好策略
如今，对新药的探索导致了成千上万种新物质的开发。有效的药物设计策略之一是修改先前获得和研究过的物质。一种非常流行的修改是将卤素引入药物结构，最常见的是氟或氯原子。然而，将溴引入潜在药物的结构也有许多优点。一个很好的例子是从海洋生物中提取的天然物质，这些物质已被研究并证明对各种疾病有效，包括耐药细菌的抗生素治疗。许多研究证明了溴及其同位素在治疗中的使用是合理的（包括诊断成像和放射治疗）。为了更好地解释“溴化”的影响，许多研究人员将这种现象描述为“卤素键”。由于有机分子卤素原子中存在所谓的“σ-空穴”，因此可以形成这些键，从而导致分子间和分子内相互作用的变化。此类变化可以对药物-靶标相互作用产生有利影响。溴化的优点包括提高治疗活性、对药物代谢产生有益影响以及延长药物作用时间。此外，重原子效应现象可用于提高光动力疗法和放射增敏的有效性。不幸的是，“溴化”并非没有缺点，我们可能包括增加毒性作用和在生物体内的积累。
报告名称：第二个基因设计的玉米和大豆品种注册清单
摘要于2024年10月8日，Mara发布了公告号830（中文链接），宣布最终批准30种玉米玉米和大豆品种，包括27种GE玉米品种和3种GE大豆品种。30个GE品种通过了中国国家农作物杂种登记委员会（CNCVRC）的初步审查，并于2024年3月19日发表了公众评论。这是第二个GE玉米和大豆品种注册清单。第一个清单，有51个注册的GE玉米和大豆品种，于2023年12月7日出版。上市的GM玉米和大豆品种将有资格在批准的地区种植。但是，在可预见的将来，这些品种可能仅在PRC批准的GM玉米和大豆的试点计划中种植。有关30 GE玉米和大豆品种的非正式翻译及其产量性能，请参阅收益报告新的遗传改性玉米和大豆品种注册清单| CH2024-0048。
抗体设计的基准生成模型
在抗体序列和结构上训练的生成模型在推进机器学习辅助抗体工程和药物疾病方面具有巨大的潜力。当前的最新模型主要使用两类中的计算机指标：基于序列的指标，例如氨基酸恢复（AAR）和基于结构的指标，包括根均值 - 平方 - 平方偏差（RMSD），预贴紧的对齐误差（PAE）和界面预测模型模型（IPTM）。尽管已证明PAE和IPTM等指标是实验成功的有用过滤器，但没有证据表明它们适合排名，尤其是用于抗体序列设计。此外，尚未建立基于可靠的基于序列的度量。在这项工作中，使用来自七个不同数据集的现实世界实验数据，我们广泛基准了一系列生成模型，包括LLM式，基于扩散的基于扩散和基于图形的模型。我们表明，来自这些生成模型的对数可能与经验测量的结合亲和力很好地相关，这表明对数可能是对抗体序列设计进行排名的可靠度量。此外，我们通过在大型多样的合成数据集上训练基于扩散的模型之一，从而显着增强了其预测和评分结合亲和力的能力。我们的实施可用：https：//github.com/astrazeneca/diffabxl
功率与能量以及电池设计的权衡
“在海运业，渡轮上经常会看到这些电池，”Gully 博士解释道。“这些船每天都会进行相同的航行。每次到达港口时，它们都必须快速充电；快速充电和高功率放电的工作周期非常艰难。”
通过用于逆分子设计的机器学习增强遗传算法
催化，5 - 10和电池研究。11 - 13实际上，化学空间的nite尺寸中的大小使详尽的搜索变得不可能，并决定了使用有效的优化方法，这些方法通过利用有关感兴趣域的现有知识来提示候选化合物。这些发电模型解决了逆设计问题，其中目的是最佳满足给定规格施加的一组要求的解决方案。尤其是进化方法，尤其是受到达尔文人进化的启发，并在进化的解决方案中运作，以逐步产生更好的解决方案。在化学和材料科学方面，已经在1990年代初已经采用了进化方法，例如15种在聚合物的从头设计中，16种蛋白质17和制冷剂。18，随着2010年代（深）机器学习的爆炸爆炸，这些努力被忽略了，而不是基于基于人工神经网络（ANN）的其他生成方法（例如复发性神经网络，19 - 21个变量自动编码器），22 - 22 - 22 - 24正常化的24个变量自动化器模型，25 - 27 - 27-27-27-27-27和di and Inion and Inion and Inion模型。28 - 30尽管如
用于材料逆向设计的生成深度学习
除了利用机器学习对材料性质进行正向推断之外，生成式深度学习技术在材料科学中的应用还可以实现材料的逆向设计，即以相反的方式评估成分-加工-（微）结构-性质关系。在本综述中，我们重点关注（微）结构-性质映射，即晶体结构-内在性质和微结构-外在性质，并全面总结如何进行生成式深度学习。详细讨论了晶体结构和微结构的潜在空间构建、生成学习方法和性质约束三个关键要素。并概述了现有方法在计算资源消耗、数据兼容性和生成产量方面面临的挑战。