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使用药物盒在体内淘汰基因
“基因敲除”或“敲除”是一种使基因功能失活的突变。这些突变对于经典的遗传研究以及包括功能基因组学在内的现代技术非常有用。过去，细菌基因的敲除通常是通过转座子诱变做出的。在这种情况下，需要费力的屏幕才能找到感兴趣的基因的淘汰赛。传统上，首先使用体外基因工程来修改质粒或细菌性人工染色体（BAC）的基因，然后将这些修饰的构建体移至细胞培养技术感兴趣的生物。利用基因工程和体内同源重组的组合的其他方法充其量效率低下。重新组合提供了一种直接在细菌染色体上产生基因敲除突变的新方法，或者将体内任何质粒或BAC修改为在其他生物体中敲除的前奏。构造设计为基础对，
用于检测用户眼部困惑的神经结构...
深度学习的使用通常仅限于对交互进行建模和使其适应用户情感的研究，部分原因是难以收集和标记大量相关数据。大量数据可用于情绪分析 [39]，即从文本中检测积极与消极情感（效价），因为标记效价相对容易，至少与生成更细粒度的情绪状态标签相比是如此。也有研究使用深度学习来检测视频中表演情绪的情感（例如 [10]），其中情感标签是先验已知的。相比之下，在交互任务中收集特定的非脚本用户情感状态的数据集非常费力，因此与深度学习最成功的领域相比，此类数据集通常较小（例如 [19]）。
为 LBP 生产选择可扩展的生长培养基
微生物生长培养基通常分为两类：化学成分确定型或未确定型。确定型培养基具有可重复性、大分子和微量营养素定制等优势。然而，生产化学成分确定型培养基既费力又昂贵，而且通常无法支持那些代谢需求尚不明确的苛刻生物。另一方面，未确定型培养基通常含有不同数量的复杂原料，如酶消化物（蛋白胨和胰蛋白胨）和提取物，这些原料的化学成分无法完全确定。使用这些丰富营养源的巨大好处在于它们能够支持多种生物的生长、培养基制备简单且成本相对较低。微生物学领域的开创性工作在很大程度上依赖于未确定型培养基，因为它具有广泛的有效性，如今它在微生物研究和开发中仍然很流行。
cheapnvs：实时在设备上狭窄的基线新型视图综合
摘要 - 各种视图的新视图合成（NVS）是由于其规模不足而臭名昭著的概率，并且通常需要大型，计算昂贵的方法来产生切实的结果。在本文中，我们提出了CheapNVS：基于新颖，有效的多个编码器/解码器设计的狭窄基线单视NVS的完全端到端方法，该方法以多阶段的方式训练。cheapnvs首先近似于在目标视图的摄像头姿势嵌入在摄像头姿势嵌入的轻巧可学习模块的费力3D图像翘曲，然后在遮挡的区域进行介绍，并并行，以实现显着的性能增长。一旦接受了开放式图像数据集的一部分训练，便宜的NVS却超过了最先进的图像，尽管更快的速度更快，并且记忆力少6％。此外，CheapNVS在移动设备上实时舒适地运行，在Samsung Tab 9+上达到30 fps。索引术语 - Novel视图合成； 3D摄影
用于协作任务计划的多代理深入学习
摘要：有效的，可扩展的和成本效益的资源管理是一个多方面的在线决策问题，在网络和云计算方面越来越面临。更具体地，任务安排是一个复杂的挑战，解决了当今系统的最佳功能至关重要。调度的传统启发式方法在设计上很费力，尤其是很难调节，因此已经提出了各种基于机器的方法。强化学习（RL）在类似的决策问题中显示出很大的结果，许多现有方法采用RL来解决任务调度问题。这些作品中的大多数都考虑了单一代理的方案（因此遭受可伸缩性问题），或者现有的多代理应用程序非常专业。我们提出了一个通用多代理RL框架，该框架可以成功地学习协作最佳的调度策略，从而向既可以扩展又自主的云和网络迈出一步。我们的实验表明，这些代理可以协作学习动态工作负载的最佳调度策略。
使用机器学习和...
贫困仍然是一项持续的全球挑战，它影响了全球数百万，并阻碍了可持续发展目标。与贫困相关的数据传统上是由几年来一次进行的一次家庭调查收集的。不幸的是，在印度，这种传统数据收集方法的覆盖范围有许多局限性，而且昂贵，耗时且费力。这项研究将有助于确定贫困地区以及贫困水平，这将有助于制定政策，从而改善此类领域。该研究利用了各种数据源，包括卫星图像，地理空间数据，社会经济调查和兴趣点（POI）数据。采用了这些多样化数据集中的有意义的模式和相关性，采用了各种机器学习和深度学习算法，例如决策树回归器，随机森林回归，卷积神经网络（CNN）和多层Perceptron（MLP）。在随机森林回归者的帮助下，该研究能够以0.778的R2分数估算乡村/城镇一级的贫困。
利用深度学习人工智能对胸部X光图像进行质量控制
对于高质量的放射科来说，X 射线成像的持续质量控制 (QC) 至关重要。有效的 QC 工作是一个持续的过程，需要医学物理学家耗费大量时间从多个成像系统收集数据并进行费力的分析。重复和拒绝的 X 射线图像会导致患者受到不必要的辐射暴露并降低放射科的效率，因此延迟拒绝的 X 射线图像是成功的 QC 程序的关键组成部分。我们认为深度学习 (DL) 算法可以最大限度地减少工作量并提高 QC 程序的准确性。在此海报中，我们介绍了对 CXR 图像执行自动 QC 检查的 DL 算法的开发和性能评估。我们重点关注 (1) 使用的采集协议是否与获取的正面 CXR 图像匹配，以及 (2) 正面 CXR 定位是否可以接受？
美国能源部高级研究计划局
关于加速净零应用催化剂开发周期简介：此信息请求 (RFI) 的目的是征求对潜在 ARPA-E 计划的意见，该计划专注于加速非均相催化剂开发周期，以纳入与美国 2050 年净零目标相关的反应堆、设备、装置操作和工艺技术应用。这些材料开发周期可能需要数十年才能完成，从毫克数量的发现规模开始，到千克数量的开发规模结束。ARPA-E 有意将开发周期（图 1）缩短至数月，同时显着提高能源效率、减少排放和/或减少贵金属。该过程中的主要瓶颈包括低效的发现、不可重复的多尺度合成、费力的表征、狭窄的设计空间优化、不相关的性能评估以及非均相催化剂与新兴技术的不切实际的集成（即不是“插入式”）。
功能学习（沃尔登方法）
• 玩耍和学习是相互联系的。• 神经科学的证据表明，从两个月大开始的玩耍经历与大脑的快速发育有关。• 拍摄了三个婴儿从五个月大到两岁的过程，对这三个婴儿进行了单独观察。他们给每个婴儿一个他们从未见过的篮子，他们以类似的方式探索篮子。他们每个人都精力充沛地向前倾，渴望触摸和探索。探索是连续的、安静的，不使用语言。这些婴儿的玩耍表明他们开始学会拾取、放置和敲打，这是最早的学习工具。• 玩耍是令人愉快的，是自我激励的。活动是为了活动本身，而不是为了实现某些最终目的。它安静、费力，并且可以重复。• 发育迟缓的儿童没有表现出早期拿起和放入物品和容器的能力，而这通常在两岁以下时发生。缺乏早期的探索性游戏限制了早期学习工具的建立。
抗菌肽：传统抗生素的替代品
随着抗生素耐药性细菌和基因的不断出现，寻找传统抗生素的有效替代品已成为当务之急。抗菌肽因其安全性、低残留、低耐药性等特点而受到青睐，其独特的抗菌机制在对抗抗生素耐药性方面显示出巨大的潜力。然而，抗菌肽的生产成本高、活性弱限制了其应用。此外，传统的实验室方法识别和设计新型抗菌肽既费时又费力，阻碍了其发展。目前，人工智能等新技术正被用于开发和设计新的抗菌肽资源，为抗菌肽的发展提供了新的机遇。本文总结了抗菌肽的基本特征、抗菌机制、优势和局限性，并探讨了人工智能在抗菌肽预测和设计中的应用。这凸显了人工智能在提高抗菌肽研究效率方面的关键作用，并为抗菌药物开发提供了参考。