XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System调用
面板结构2024调用物理科学和工程
与COG和ADG方案中资助的人相比，在STG项目中使用了更多的几何形状，数学物理，微分方程和图理论，而离散的数学和随机过程在COG项目和数字理论中使用了更多的数学和随机过程，应用的数学和量子现场理论在ADG Projects
通过预设消除碱基调用中浪费的计算...
碱基调用是纳米孔测序分析中的一个重要步骤，其中纳米孔测序仪的原始信号被转换成核苷酸序列，即读取。最先进的碱基调用器使用复杂的深度学习模型来实现高碱基调用准确性。这使得碱基调用在计算上效率低下且耗费内存，成为整个基因组分析流程的瓶颈。然而，对于许多应用而言，大多数读取与感兴趣的参考基因组（即目标参考）不匹配，因此在基因组学流程的后续步骤中被丢弃，浪费了碱基调用计算。为了解决这个问题，我们提出了 TargetCall，这是第一个预碱基调用过滤器，以消除碱基调用中浪费的计算。TargetCall 的主要思想是在碱基调用之前丢弃与目标参考不匹配的读取（即脱靶读取）。 TargetCall 由两个主要组件组成：(1) LightCall，一种产生噪声读取的轻量级神经网络碱基调用器，以及 (2) 相似性检查，它通过将这些噪声读取与目标参考进行匹配，将每个噪声读取标记为在靶或脱靶。我们彻底的实验评估表明，TargetCall 1) 将最先进的碱基调用器的端到端碱基调用运行时性能提高了 3.31 倍，同时在保持目标读取方面的高 (98.88%) 召回率，2) 在下游分析中保持高准确率，以及 3) 与以前的工作相比，实现了更好的运行时性能、吞吐量、召回率、准确率和通用性。TargetCall 可在 https://github.com/CMU-SAFARI/TargetCall 获得。
西班牙的 GSTP 去风险化、构建模块和元素 2 调用
在 GSTP 西班牙空间技术招标 2024 中，西班牙空间局 (AEE) 已拨款高达 1500 万欧元，用于支持西班牙实体（公司和研究机构）的空间相关活动。招标的目的是建立和扩大西班牙的空间技术能力，并加强西班牙航天工业在欧洲和全球空间市场的竞争力。招标针对的是通用空间技术开发，涉及以下任何应用领域：地球观测、科学、探索、载人航天、空间安全、空间运输、导航或通用技术。此外，招标还专门设立了一个类别（参见类别 2），用于针对月球探索的技术。活动不要求涵盖项目的所有阶段。但是，目前无法保证获得额外资金，将取决于新的招标。拟议的工作不得与授予拟议团队中任何实体的任何以前或目前正在进行的 ESA 或国家活动重叠。
EIC Pathfinder - 2023 年流程和调用方面的新奇之处
• 如果您不是在 EIC 过渡提案中进一步开发其成果的合格项目的一部分，则您需要在提案中包括来自成果相关所有者的承诺书，该承诺书确认合格项目成果所有者承诺与您协商公平、合理和非歧视性地获取此类成果（包括知识产权），以供未来商业利用。
Ethephon：重新注册资格决定 (RED)
1.数据调用 (DCI) 或“90 天响应”——产品特定数据调用随附于此 RED，必须在收到此包裹后 90 天内完成并提交。响应包括“数据调用响应”表格和“要求状态和注册人响应”表格。可能还需要额外的通用数据来确认或支持对活性成分的评估。如果需要通用数据，通用数据调用仅发送给某些制造用途注册人。通用数据调用不会发送给最终用途产品注册人。但是，请注意，作为 RED 附录的完成数据调用的说明可能涉及通用数据和产品特定数据。如果您是最终用途注册人，请务必遵循产品特定数据的说明。
指针认证、BTI 和 MTE
生成和验证 PAC 的指令指定修饰符是另一个处理器寄存器还是 0。如果正确调用函数，修饰符需要是一个在进入和退出时相同的值。例如，堆栈指针 (SP) 每次调用函数时可以具有不同的值，但在给定调用的开始和结束时将具有相同的值。使用 SP 作为修饰符会为您提供仅对该函数调用有效的 PAC。这是因为 SP 在未来调用时可能会位于不同的位置。
利用高精度纳米孔 RNA 碱基调用模型增强 RNA 修饰检测和可映射性
。CC-BY-NC-ND 4.0 国际许可证（未经同行评审认证）是作者/资助者，他已授予 bioRxiv 永久展示预印本的许可。
在低芥酸菜和玉米中对具有失败的SNP调用的定量性状进行准确预测
医学人工智能（AI）服务，包括健康聊天机器人，预计对于促进医疗保健的质量，解决医疗保健资源的不平等分配，降低医疗保健成本以及提高诊断水平和效率至关重要（Guo and Li，2018; Lake et et al。，2019; Schwalbe and Wahl，2020; Lake and Li。但是，越来越多的参与者更喜欢与医生进行咨询，而不是健康聊天机器人进行医学咨询（Branley-Bell等，2023），即使他们的专业知识水平与人类医生相同的专业知识（Yokoi等，2021）；在与健康聊天机器人（Fan等，2021年）进行磋商期间，有大量用户退出，其中近40％的人甚至不愿与他们互动（PWC，2017年）。值得注意的是，许多专家担心与医学AI的潜在歧视性偏见，解释性和安全危害有关的固有局限性（Amann等，2020）。例如，一项调查发现，超过80％的专业医生认为健康聊天机器人无法理解人类的情绪，并通过为患者提供不准确的诊断建议来代表误导治疗的危险（Palanica等，2019）。此外，人们认为健康聊天机器人是不真实的（Ly等，2017），不准确（Fan等，2021），可能是高度不确定和不安全的（Nadarzynski等人，2023年），导致他们在需要医疗救助的情况下使他们的脱口机或犹豫。因此，这项研究的第一个研究问题是探索哪些因素影响人们抵抗健康聊天机器人。尽管克服对AI医疗保健技术的公众抵抗对于促进其未来在医疗领域的社会接受至关重要（Gaczek等，2023），但很少有研究研究如何形成对AI医疗保健技术（例如健康聊天机器人）的抵抗行为。
PrimerClip™：一种修剪底漆序列的工具-Net
由于2 x 151读取长度和短扩增子设计，在读取的开头和结尾都将遇到PCR研究期间引入的合成引物序列。这些人工序列必须在变体调用之前剪辑。为实现这一目标，我们设计了对齐后软剪接底漆底座的推荐工具。Primerclip生物信息夹在5'和3'底漆碱基上，消除了从这些合成序列中调用变体的风险。除了速度外，PrimerClip还具有改进对齐末端的变体调用的优点，而对齐的末端可能会因边缘效应而受到损害。在扩增子的边缘/末端存在的变体将有更大的调用。