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肝窦阻塞综合征的遗传预测因素——...
1 日内瓦大学儿科肿瘤学和血液学 CANSEARCH 研究平台，瑞士日内瓦 1205；nicolas.waespe@ispm.unibe.ch（NW）；sven.strebel@ispm.unibe.ch（SS）；simona.mlakar@unige.ch（SJM）；tiago.nava@unige.ch（TN）2 伯尔尼大学社会与预防医学研究所，瑞士伯尔尼 3012；claudia.kuehni@ispm.unibe.ch 3 伯尔尼大学细胞与生物医学科学研究生院（GCB），瑞士伯尔尼 3012 4 伯尔尼大学健康科学研究生院（GHS），瑞士伯尔尼 3012 5 查尔斯-布鲁诺癌症中心，CHU Sainte-Justine 研究中心，儿科系，加拿大魁北克省蒙特利尔 H3T 1C5； maja.krajinovic@umontreal.ca 6 加拿大蒙特利尔 CHU Sainte-Justine 儿科系临床药理学部，魁北克省蒙特利尔 H3T 1C5，加拿大 7 加拿大蒙特利尔大学医学院药理学系，魁北克省蒙特利尔 H3T 1J4，加拿大 8 伯尔尼大学医院内科学系儿科血液学/肿瘤学分部，瑞士伯尔尼 3012 伯尔尼 9 日内瓦大学医院妇女、儿童和青少年部，儿科肿瘤学和血液学分部，瑞士日内瓦 1205 * 通讯地址：Marc.Ansari@hcuge.ch；电话：+41-79-553-6100
人工智能用于临床预测
背景：临床预测是现代医疗保健不可或缺的一部分，它利用当前和历史医疗数据来预测健康结果。人工智能（AI）在该领域的整合显着提高了诊断准确性、治疗计划、疾病预防和个性化护理，从而改善了患者治疗效果和医疗效率。方法：本系统评价实施了一种结构化的四步方法，包括在学术数据库（PubMed、Embase、Google Scholar）中进行广泛的文献检索、应用特定的纳入和排除标准、提取数据以重点关注 AI 技术及其在临床预测中的应用，以及对收集到的信息进行彻底分析以了解 AI 在增强临床预测方面的作用。结果：通过对 74 项实验研究的分析，确定了 AI 显着增强临床预测的八个关键领域：（1）疾病的诊断和早期发现；（2）疾病过程和结果的预测；（3）未来疾病的风险评估；（4）个性化医疗的治疗反应；（5）疾病进展；（6）再入院风险；（7）并发症风险；（8）死亡率预测。肿瘤学和放射学是从 AI 临床预测中受益最多的专业。讨论：该综述强调了 AI 在各个临床预测领域的变革性影响，包括其在革命性诊断、提高预后准确性、辅助个性化医疗和增强患者安全方面的作用。AI 驱动的工具对医疗保健服务的效率和有效性做出了重大贡献。结论和建议：AI 在临床预测中的整合标志着医疗保健领域的重大进步。建议包括提高数据质量和可访问性、促进跨学科合作、注重道德的 AI 实践、投资 AI 教育、扩大临床试验、制定监管监督、让患者参与 AI 整合过程以及持续监测和改进 AI 系统。
基因预测和功能注释简介
GTGAAGGGCAATCAGCTGTTGCCCGTCTCACTGGTGAAAAGAAAAAC CACCCTGGCGCCCAATACGCAAACCGCCTCTCCCCGCGCGTTGGCC GATTCATTAATGCAGCTGGCACGACAGGTTTCCCGACTGGAAAGCGG gcagtgagcgcaaCgCaAttaatgtGagtCactcactCattaggCa ccccaggctttaCactttatTattatGcttcggttcggtcgtcgtgtgtgtgtgtgtggaattggagcggcggcggcggcggcggcggcggataactaacttcacacacacaggaaacagcatatgaccatgactgattgattgattgatta CGGATTCACTGGCCGTCGTTTACAACGTCGTCGTGACTGGGAAAACCCT GGCGTTACCCAACTTAATCGCCCTTGCAGCAGCAGCACATCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCGCCGCGCGCGTGGCGCGTAATAGCCGAGCGCGCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCTTTCCCCCAGAG ttgcgcagcctgaAtggcgaAtggcgctttgcctggtttcggcaC cagaagcggtgcgcgcgcgcgcggaaagctggctggcgtggcgcgatgcgcgcgcgatcttcctggc cgatactgcgtcgtcgtcgtcgtcccctccctccctcatcaaactgggcagcagcagcagcacggcacggcacggcacggttacgatttacgatgttacgatgttacgatg. CGCCCATCCACAACGTGACCTATCCCATCGGTCAGCCGCG TTTGTCCCACGGAGAATCCGACGGGACGGGTTGTTACTCGCTCACATTTAAT GTTGATGATGAAAGAAGAGCTGECTGGTGCTACACAGGAGGCAGGCCAGACGCAACGCGAACGATTTTGATGA TGGCGTTAACTCGGCGTTTCATCTGTGGTGCAACGGGCGCTGGGTC GGTTACGGCCAGGACAGTCGTTTGCCGTCTGAATTTGACCTGAGCG CATTTTTACGCGCCGGAGAAAACCGCCTCGCGGTGATGGTGCTGCG ctggagtgacggcagttattctggaagatcaggatatgtggcggatg agcggcattttctcgtgtgacgtctcg……………………………………………………………………………………………………。
在挪威大都会的SVALBARD的数值天气预测数据集：arome-arome-Arctic预测实验hectometric Runs Carra Reanalysis
○Harmonie – Arome基于Aladin联盟内开发的模型（地图上的蓝色国家）○○与AROME-FRANCE相同的非静态动力学核心○更新到该模型的物理参数化，配置选择和脚本系统●Accord common and contoct and contoct and contoct of ifs-arpege frr frrige and ifs-arpege M Moutrf，
用于多智能体轨迹预测的二阶图微分方程
多智能体轨迹预测是一项基础任务，可应用于自动驾驶、物理系统建模和智慧城市等各个领域。该任务具有挑战性，因为智能体交互和底层连续动力学共同影响其行为。现有方法通常依赖图神经网络 (GNN) 或 Transformer 来提取智能体交互特征。然而，它们往往忽略了智能体之间的距离和速度信息如何动态地影响它们的交互。此外，以前的方法使用 RNN 或一阶常微分方程 (ODE) 来模拟时间动态，这可能缺乏对每个智能体如何受交互驱动的解释性。为了应对这些挑战，本文提出了 Agent Graph ODE，这是一种显式模拟智能体交互和连续二阶动力学的新方法。我们的方法采用变分自编码器架构，在编码器模块中结合了具有距离信息的时空Transformer和动态交互图的构建。在解码器模块中，我们采用具有距离信息的GNN来建模智能体交互，并使用耦合的二阶微分方程(ODE)来捕捉底层的连续动力学，该微分方程通过建模加速度和智能体交互之间的关系来构建模型。实验结果表明，我们提出的Agent Graph ODE在预测精度方面优于最先进的方法。此外，我们的方法在训练数据集中未见的突发情况下也表现良好。
NASA地球交换全球每日缩小预测（NEX-GDDP-CMIP6）
NEX-GDDP-CMIP6数据集由源自耦合模型对比计划阶段6（CMIP6）进行的一般循环模型（GCM）得出的全局降低气候场景（GCM）[Eyring等。2016]以及四个“ 1”温室气体排放场景，称为共享社会经济途径（SSP）[O'Neill等。2016; Meinshausen等。2020]。CMIP6 GCM运行是为了支持政府间气候变化小组（IPCC AR6）的第六次评估报告。此数据集包括从方案模型运行的缩小投影[O'Neill等。2016; Tebaldi等。2021]每日场景通过地球系统网格联合会产生和分布。该数据集的目的是提供一组全球，高分辨率，偏见的气候变化预测，可用于评估气候变化对对较小规模的气候梯度敏感的过程的影响以及当地地形对气候条件的影响。
基于机器学习的直接金属沉积中复杂刀具路径的轨道高度预测
模具行业不断要求先进的技术来提高模具在其生命周期内的性能。直接金属沉积 (DMD) 为模具翻新提供了关键机会。然而，通过 DMD 的典型刀具路径由交替的平滑段和尖角组成。在这里，能量密度和粉末数量的波动通常会导致工具恢复部分出现严重的几何偏差。这项工作提出了一种基于机器学习的新型预测方法，该方法使用与工艺参数和执行的几何形状相关的特征来表征路径。该方法的优势已在刀具路径上得到验证，刀具路径通常表征工具翻新过程。© 2022 作者。由 Elsevier Ltd 代表 CIRP 出版。这是一篇根据 CC BY 许可开放获取的文章（http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）
可再生能源预测的未来
随着风能和太阳能可再生能源发电量的增加，对这些能源的预测变得越来越重要。预测技能正在提高，但预测的使用方式也在提高。在本文中，我们简要概述了风能和太阳能预测的最新进展。我们描述了从几分钟到几天时间尺度的统计和物理建模方法，包括确定性和概率性预测。然后我们的重点转移到考虑可再生能源预测的未来。我们讨论了最近的进展，这些进展表明预测技能有巨大的改进潜力。除了预测本身，我们还考虑了在风险约束下辅助决策所需的新产品。未来的预测产品将需要包含概率信息，但要以适合最终用户及其特定决策问题的方式提供这些信息。随着越来越多的人在这个领域竞争，在这个领域运营的企业可能会看到商业模式的变化，不同的产品需要不同的技能、数据和建模组合。随着区块链技术的采用，数据交易本身可能会发生变化，区块链技术可以让提供商和最终用户以可信但去中心化的方式进行交互。最后，我们讨论了可再生能源大量使用的情况下的新行业要求和挑战。新的预测产品有可能模拟可再生能源对电力系统的影响，并帮助调度工具保证系统安全。
dnabert，一种在生物学和健康中进行顺序预测的语言方法
本文论文讨论了这种新的DNABERT模型，并解决了它对生物学和健康产生影响的程度。在这里，与当前现有模型相比，DNABERT是否是革命性的。通过比较先前研究中预测模型的准确性与DNABERT的准确性，我得出的结论是，DNABERT可以在剪接位点预测上获得出色的性能，并且可以获得最高的准确性，但无法获得启动子预测的出色性能。因此，我的目的是确定DNABERT的工作原理，以便可以获得可能可以用于进一步优化和自定义的理解。因此，分析了DNABERT的K-MER令牌化方法和字节对编码。这是通过采用Ji等人的DNABERT的所述方法来进行的。（2021）和Zhou等人的DNABERT-2。（2023）。从此分析中可以得出结论，两种方法都比现有的DNA/RNA预测方法更好，但是BPE是最有前途的。之后，使用DNABERT（DNABERT-PROM）重点介绍了启动子预测，以清楚地了解其过程以及如何进行预培训。为了获得此信息，Ji等人的DNABERT-PROM方法的描述。（2021）进行了调整。在这里，可以确定的是，使用具有TATA-Box存在或不存在的远端启动子，对DNABERT-PROM进行了培训，以预测Homo Sapiens。此外，使用EPDNEW数据库获取启动子的数据。为此，Ji等人的DNABERT的描述特性。在分析了DNABERT-PROM之后，我得出的结论是，它是一个高效的模型，可以预测Homo Sapiens中的启动子。最后，我选择提供更广泛的DNABERT观点，以研究如何在生物学和健康领域中应用。（2021）进行了调整，并将其与生物学和健康中的当前限制进行了比较。在这里，我得出的结论是，DNABERT是生物学和健康中转录调节预测的最有前途的模型，因为它可以解决上下文所需的信息。我得出的结论是，DNABERT也应该是执行其他类型的DNA/RNA预测的“第一选择”方法，尽管它们的用法绝不能替代研究和诊断中的决策。尽管DNABERT已经是一个非常充分的预测模型，但仍需要进一步的优化和自定义来扩大其对生物学和健康中顺序预测的贡献。