体细胞DNA拷贝数变化(CNV)在癌症中很普遍,并且可以驱动癌症进展,尽管在改变细胞信号状态下通常具有未表征的作用。在这里,我们整合了5,598个肿瘤样品的基因组和蛋白质组学数据,以鉴定导致异常信号转导的CNV。由此产生的关联概括了已知的激酶 - 基底关系,并进一步的网络分析优先考虑可能因果基因。在癌细胞系中复制了43%,包括在多种肿瘤类型中鉴定出的44种强大的基因磷材料。实验验证了几个预测的河马信号调节剂。使用RNAi,CRISPR和药物筛选数据,我们发现癌细胞系中激酶成瘾的证据,确定靶向激酶依赖性细胞系的抑制剂。我们建议基因的拷贝数状态,作为激酶抑制差异影响的有用预测指标,这是一种抗癌疗法的策略。
Edge AI是一种创新的计算范式,旨在将机器学习模型的培训和推理转移到网络边缘。此范式提供了一个机会,可以通过自动驾驶和无处不在的个性化医疗保健等新服务来重大影响我们的日常生活。尽管如此,将情报提升到优势涉及几个主要挑战,其中包括需要约束模型架构设计,训练有素的模型的安全分配和执行以及分发用于培训的模型和数据所需的大量网络负载。在本文中,我们重点介绍了过去AI发展的关键方面,并将其与当前的挑战联系起来。本文旨在确定Edge AI的研究机会,旨在将人工智能和边缘计算领域的研究汇集在一起。
2016年,约瑟夫·阿什巴赫(Josef Aschbacher)被任命为ESA最大的局长地球观察计划主任,并且被任命为ESRIN的ESA地球观察中心ESRIN负责人。在他的领导下,欧洲制定了世界领先的地球观察计划,其中包括所有哨兵任务,作为欧盟领导的哥白尼计划的一部分,所有针对Eumetsat和Earth Explorer的气象任务,侦察员和PHI-SAT为ESA成员国开发的任务。 在2020年,共有40个卫星正在开发中,ESA分发了世界上最大的地球观测数据量。在他的领导下,欧洲制定了世界领先的地球观察计划,其中包括所有哨兵任务,作为欧盟领导的哥白尼计划的一部分,所有针对Eumetsat和Earth Explorer的气象任务,侦察员和PHI-SAT为ESA成员国开发的任务。在2020年,共有40个卫星正在开发中,ESA分发了世界上最大的地球观测数据量。
用于半分割的大多数现有知识蒸馏方法着重于从原始特征中提取各种复杂知识。但是,这种知识通常是手动设计的,并且像传统功能工程一样依赖于先前的知识。在本文中,我们旨在提出一种使用RAW功能的简单有效的功能蒸馏方法。为此,我们重新审视了功能蒸馏中的开创性工作,Fitnets可以将平方误差(MSE)损失(MSE)损失最小化。我们的实验表明,在某些情况下,这种幼稚的方法可以产生良好的结果,甚至超过了一些精心设计的方法。但是,它需要仔细调整蒸馏损失的重量。通过将fitnets的损失函数分解为差异项和角度差项,我们发现角度差异项的重量受教师特征和学生特征的幅度的影响。我们通过实验表明,角度差异项在特征蒸馏中起着至关重要的作用,而不同模型产生的特征的大小可能会有很大变化。因此,很难确定各种模型的适合减肥体重。为了避免角度蒸馏术语的重量受到特征的影响,我们提出了角度蒸馏,并探索沿不同效率尺寸的蒸馏角度信息,以进行语义分割。广泛的例子表明,我们的简单方法对超级参数表现出极大的效果,并实现了语义细分的最先进的蒸馏性能。
● 废弃的煤矿经常因缺乏维护和地下水泄漏而被淹没 ● 被淹没的煤矿中的水经常受到污染,不能用于其他用途 ● 浮动光伏太阳能发电场可以放置在湖泊上以产生能源 ● 水冷却太阳能电池板,提高效率 ● 减轻 NIMBY 的影响和附近居民的反对 ● 减少湖面蒸发 挑战
CRISPR-CAS诱导的同源指导修复(HDR)可以通过外源供体模板安装广泛的精确基因组修饰。然而,HDR在人类细胞中的应用通常受到差异差的效率阻碍,这是由于偏爱易于容易产生的途径而产生短插入和缺失的途径。在这里,我们描述了递归编辑,这是一种HDR改进策略,该策略有选择地重新制定不希望的Indel结果,以创造更多的机会来生产所需的HDR等位基因。我们介绍了一个名为Retarget的软件工具,该工具可以使递归编辑实验的合理设计。在单个编辑反应中,使用重编设计的指南RNA,递归编辑可以同时提高HDR效率并减少不希望的indels。我们还利用重新定位来生成数据库,以特别有效地递归编辑位点,以内源性标记蛋白质并靶向致病性突变。递归编辑构成了一种易于使用的方法,而没有潜在的细胞操作,也很少增加实验负担。
摘要的奥地利工程师,哲学家和政治经济学家Josef Popper-Lynkeus(1838-1921)是维也纳晚期启蒙运动的著名公共知识分子。在本文中,我们发掘并探索了Popper-Lynkeus的社会计划。它试图实施社会征兵,以无条件地保证每个人的基本商品和服务水平。我们评估了Popper-Lynkeus所谓的“理性”建议以及对经济学学科的预期后果所提供的经济和道德辩护。最后,基于我们对“无条件性”不同概念的拆卸重重,我们阐明了Popper-Lynkeus的社会计划与当代基本收入的当代建议之间的差异和差异,这两者都成为传统福利国家的替代方案。
最近,扩散模型 (DM) 已应用于磁共振成像 (MRI) 超分辨率 (SR) 重建,并表现出令人印象深刻的性能,尤其是在细节重建方面。然而,当前基于 DM 的 SR 重建方法仍然面临以下问题:(1)它们需要大量迭代来重建最终图像,效率低下且消耗大量计算资源。(2)这些方法重建的结果通常与真实的高分辨率图像不一致,导致重建的 MRI 图像出现明显失真。为了解决上述问题,我们提出了一种用于多对比 MRI SR 的有效扩散模型,称为 DiffMSR。具体而言,我们在高度紧凑的低维潜在空间中应用 DM 来生成具有高频细节信息的先验知识。高度紧凑的潜在空间确保 DM 只需要几次简单的迭代即可产生准确的先验知识。此外,我们设计了 Prior-Guide Large Window Transformer (PLWformer) 作为 DM 的解码器,它可以扩展感受野,同时充分利用 DM 产生的先验知识,以确保重建的 MR 图像保持不失真。在公共和临床数据集上进行的大量实验表明,我们的 DiffMSR 1 优于最先进的方法。
•什么是近亲标记重新带?•它如何工作?•优势?•限制?2。涉及的主要考虑因素和步骤3。示例和陷阱4。主要成本5。Cetacean生物学和近亲标记重新带
