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通过多任务图表结构学习
鉴定蛋白质 - 蛋白质相互作用（PPI）对于在细胞内的众多生物过程中进行深入见解至关重要，并且在药物开发和疾病治疗等领域具有显着的指导价值。当前，大多数PPI预测方法主要集中于蛋白质序列的研究，忽略了蛋白质内部结构的关键作用。本文提出了一种名为MGSlappi的新型PPI预测方法，该方法将注意力集中在我的蛋白质结构信息上，并通过多任务学习策略增强了蛋白质编码器的表现力。具体来说，我们将端到端PPI预测过程分解为两个阶段：氨基酸残基重建（A2RR）和蛋白质相互作用预测（PIP）。在A2RR阶段，我们采用基于图的基于图的残基重建方法来探索蛋白质的内部关系和特征。在PIP阶段，除了基本的相互作用预测任务外，我们还引入了两个辅助任务，即蛋白质特征重建（PFR）和蒙版相互作用预测（MIP）。PFR任务旨在重建在PIP阶段的蛋白质的表示，而MIP任务则使用部分掩盖的蛋白质特征进行PPI预测，两者都在协调一致地工作以提示MGSlappi捕获更多有用的信息。实验结果表明，MGSlappi在各种数据分配方案下的现有最新方法显着优于现有的最新方法。
超越人类干预：通过多学院学习策略算法勾结
市场定价中的勾结是与人为通过人为有限的供应提高市场价格的人类行为相关的概念。最近，提出了算法勾结的想法，其中人类在定价过程中的行动被自动化的代理所取代。实验表明，可以通过这种技术达到共谋市场平衡，而无需人工间，但许多技术的发展仍然容易受到其他参与者的剥削，因此在实践中很难实施。在本文中，我们探讨了一个代理具有多目标策略的情况，不仅学会了单方面利用源自其他算法代理的市场动态，而且还学会了直接对其他代理的行为进行建模。我们的结果表明，如何通过使用稍微复杂的算法来克服现实生活中算法勾结的可行性的共同批评。
DeepDIVE：通过多项式通道优化复合 DNA 存储的输入约束分布
DNA 存储是一项快速发展的技术，它使用四进制编码将数字数据编码为核苷酸序列，其中碱基 A 、C 、G 和 T 代表信息 [2]，[3]。这些序列或链通过称为合成的过程产生，并通过测序检索。该方法的一个关键方面是在合成过程中生成每条链的多个副本。在本文中，我们通过引入复合 DNA 字母探索了一种利用这种冗余的新方法 [1]，[4]–[8]。复合 DNA 字母由混合不同的核苷酸形成，实验表明它可以提高数据编码性能 [4]，[5]，[8]。潜在的好处是显而易见的：虽然标准的四字母 DNA 编码每个通道使用 log(4) = 2 位，但复合编码提供了无限的容量，使较短的链能够编码更多的数据。这一点至关重要，因为较短的链可以降低合成成本 [5] 并降低出错的风险，而出错的风险会随着链长度的增加而增加 [9]。编写复合字母并随机读取 n 份副本可以建模为一个嘈杂的通信信道，特别是多项式信道 [1]。该信道的输入是一个长度为 k = 4 的概率向量，表示核苷酸的混合。通道输出遵循多项分布，进行 n 次试验，概率由输入向量决定。通道的最大信息存储率或容量是通过在所有可行的输入分布选择 [10]（即 (k − 1) 维概率单纯形上的分布）中最大化输入和输出之间的互信息来获得的。先前的研究 [1] 表明，即使对于较小的 n 值（例如 n = 9），最大化容量的输入分布也需要数十个质点。此外，如缩放定律 [11] 所示，支持大小随容量呈指数增长。这对 DNA 存储系统提出了挑战，因为每个质点对应一种不同的核苷酸混合物，而可能的混合物数量是有限的。为了解决这个问题，我们的论文重点计算了容量实现
通过多生产者消费者节点和经济模型预测控制对多能源系统进行建模和控制
本研究涉及多能源系统 (MES) 建模和经济模型预测控制 (EMPC) 的高级控制。由于有多种能源载体，MES 可提供能源灵活性、效率和适应性。MES 被视为整合可再生能源的杠杆。本文开发了一种称为多产消者节点 (MPN) 的 MES 新型公式技术。MPN 使 MES 建模成为可能，考虑到 MES 动态、多种能源载体、转换器、并网和离网。此外，这种 MES 建模方法与 EMPC 等预测控制策略兼容。事实上，EMPC 能够考虑负载、天气、可再生能源和能源电网成本预测，以最大限度地降低经济成本。实施了一个真实案例研究来检查 MPN 功能，它由两种能源载体的可再生发电机、负载、存储组成。为了代表冬季和夏季的实际情况，我们开发了两种真实场景。通过 MPN 和 EMPC 高级控制建模，仿真结果表明，节点得到了最佳控制，设备动态在分钟尺度上得到考虑，并且在执行经济成本最小化的同时考虑了从一个载体到另一个载体的能量转换。所得结果表明，与基于规则的控制的基准相比，提出的 MPN 建模和优化方法在冬季情况下将经济成本降低了 8.21%，在夏季情况下将经济成本降低了 84.24%。
从部分同步的BFT SMR中恢复过多的断层
拜占庭式缺陷耐受性（BFT）状态机器复制（SMR）协议构成了现代区块链的基础，因为它们在所有区块链节点上保持一致的状态，同时耐受界数的拜占庭故障数量。我们在过度故障设置中遇到了Alyze BFT SMR，拜占庭断层的实际数量超过了协议的公差。我们首先设计了第一种基于链式和法定人数的第一种修复算法部分同步SMR，以从过度故障引起的错误状态中恢复。可以使用任何佣金故障检测模块来实现此类过程 - 一种算法，该算法可以识别故障复制品而不错误地找到任何正确的复制品。我们以稍弱的可将其保证来实现这一目标，因为在过多的故障的情况下，原始的策略概念是不可能满足的。我们在Rust中实现可回收的热门。在恢复例程终止7副复制品后，通行简历达到了正常水平（没有过多的故障），并略微缩短了≤4。30副复制品的3％。平均而言，它将延迟增加12。7％的7％和8个复制品。30副本的85％。除了采用现有检测模块外，我们还为一般的BFT SMR供应机构建立了足够的条件，以便在最多（n-2）拜占庭式复制品（来自n个总复制品中）的完全故障检测。我们首先为任何SMR协议提供第一个闭合盒故障检测算法，而无需任何额外的通信。然后，我们在Tendermint和Hotstuff中描述了我们的断层检测例程的开盒构成，进一步逐渐降低了渐近和具体的开销。
通过多语言创新转换Maha Kumbh
除了上述倡议外，促进行业和内部贸易部（DPIIT在2024年9月推出了Bharat启动知识访问注册表（Bhaskar）平台。这项尖端的倡议是India Startup India计划的一部分，旨在集中和简化印度企业家生态系统中的互动。通过连接初创企业，投资者，导师，服务提供商和政府机构，Bhaskar渴望促进创新，合作和增长，与印度成为企业家的全球领导者的愿景保持一致。
查看，比较，决定：通过多视图的多路推理减轻大型视觉模型中的幻觉
最近，大型视觉模型（LVLM）在多模式上下文理解中表现出了令人印象深刻的能力。但是，他们仍然遭受幻觉问题，即与图像内容产生不一致的输出。为了减轻幻觉，先前的研究主要集中于使用自定义数据集对LVLM进行重新培训。al-尽管有效，但它们本质上带有额外的计算成本。在本文中，我们提出了一个无培训的框架MVP，旨在通过通过Multimi-v iew Multi-p ath的理由来减少LVLMS的天生能力来减少幻觉。具体来说，我们首先设计了一种多视图信息寻求信息的策略，以彻底了解IMEAM中的全面信息，该信息丰富了原始愿景编码器在LVLMS中捕获的一般全球信息。此外，在答案解码期间，我们为每种信息视图提出了多路推理，以量化和集结多个解码路径中每个电位的确定性得分，并效法确定输出答案。通过完全掌握图像中的信息，并在解码时仔细考虑了潜在的范围的确定性，我们的MVP可以有效地减少LVLM中的幻觉。广泛的实验证明了我们提出的MVP可以显着减轻四个众所周知的LVLM的幻觉概率。更重要的是，MVP是插件，可以与其他解码方法集成，以进行更多的增强。源代码可在以下网址提供：https：//github.com/gasolsun36/mvp。
Lee，K。S.等。 （2024）微生物：用于微生物拉曼光谱数据的开放式网络存储库。自然微生物学，第9页，第1152-1页 心力衰竭患者的铁缺陷型静脉铁和SGLT2抑制剂，射血分数降低 可穿戴传感器监测心力衰竭临床试验中的体育活动：最新的评论 心力衰竭和心肌病 大脑行为和免疫力 通过多任务学习跨工程机队的知识转移的等级贝叶斯建模 移动采样的Moiré光栅双波长DFB激光 新兴的单细胞微流体技术用于微生物学 光的量子理论 大脑在基于多源神经反馈游戏期间的竞争和协作中同步 神经胶质mRNA定位在突触可塑性中的作用 根据丹麦2型糖尿病和心血管疾病患者的脆弱水平，SGLT2抑制剂和GLP-1受体激动剂的启动：一项横断面的全国性研究 供应链的弹性：新的挑战和机遇
该文章的此版本已被接受以供出版，在同行评审（适用）之后（如果适用），并且受Springer Nature的AM使用条款的约束，但不是记录的版本，并且不反映后接受后的改进或任何更正。记录版本可在线获得：https：//doi.org/10.1038/s41564-024-01656-3
单胎妊娠羊水过多
• 放置外周静脉导管。 • 检查母体垂直传播疾病（HIV、HBV 和 HCV）的血清学状态。 • 如果在手术前、手术中或手术后出现临床子宫收缩，应使用硝苯地平以常规剂量进行宫缩抑制治疗至少 24 小时。 • 建议按照方案进行胎儿肺成熟。 • 预防性抗生素给药：1-2 小时前静脉注射 2 克头孢西丁（如果对 β-内酰胺过敏：静脉注射 500 毫克红霉素或 1 克万古霉素）。 • 患者处于半侧卧位（以避免母体低血压），并在整个手术过程中始终处于超声直视下。 • 确定羊水最深的垂直袋，避免宫底区域，因为子宫下垂时可能会脱位。 • 皮肤消毒和铺巾。 • 使用 18 号针头和抽吸系统（真空），以针头规格允许的最大速度抽吸。 • 抽吸液体直至 AFI 小于 20 厘米。 • 26 周后，在术后 1 小时进行 CTG。
通过多模态对比学习进行体内细胞类型和大脑区域分类
目前的电生理学方法可以追踪许多神经元的活动，但如果没有进一步的分子或组织学分析，通常无法知道记录的是哪些细胞类型或大脑区域。因此，开发准确且可扩展的算法来识别记录神经元的细胞类型和大脑区域对于提高我们对神经计算的理解至关重要。在这项工作中，我们开发了一种用于神经数据的多模态对比学习方法，可以针对不同的下游任务进行微调，包括推断细胞类型和大脑位置。我们利用这种方法联合嵌入单个神经元的活动自相关和细胞外波形。我们证明了我们的嵌入方法，通过多模态对比学习的神经元嵌入 (NEMO)，与监督微调相结合，实现了光标记视觉皮层数据集的最新细胞类型分类和公共国际脑实验室全脑图数据集的大脑区域分类。我们的方法代表着通过电生理记录准确进行细胞类型和大脑区域分类的迈出了有希望的一步。