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<img alt=”” src=”https://ai.miximages.com/www.marktechpost.com/wp-content/uploads/2023/12/Screenshot-2023-12-17-at-10.19.56-PM-1024×512.png”/><img alt=”” src=”https://ai.miximages.com/www.marktechpost.com/wp-content/uploads/2023/12/Screenshot-2023-12-17-at-10.19.56-PM-150×150.png”/><p>神经网络，作为现代计算的奇迹，面对包含异质列的表格数据时遇到了重大障碍。这个挑战的实质在于网络无法有效处理表格内的多样化数据结构。为了解决这个问题，该论文探索了创新方法，以增强神经网络在处理这种复杂数据结构时的性能。</p><p>带有行和列的表格数据通常看似简单。然而，当这些列之间在性质和统计特征上有显著差异时，复杂性就出现了。传统神经网络由于对特定类型信息的固有偏向而难以理解和处理这些异质数据集。这种偏见限制了它们对表格数据中的复杂微妙之处的把握和解码能力。网络频谱偏向低频分量而非高频分量，从而进一步加剧了这个挑战。这些异质表格数据内部错综复杂的互联特征对于这些网络的把握和处理构成了一种巨大挑战。</p><p>在这篇<a href=”https://www.xiaozhuai.com/microsoft-introduces-a-new-approach-to-training-language-models-in-ai-research-the-method-mimics.html”>论文</a>中，来自亚马逊的研究人员提出了一种新方法，以克服这个挑战，该方法将表格特征转化为低频表示。这种转变技术旨在减轻神经网络的频谱偏见，使其能够捕捉嵌入在这些异质表格数据中的复杂信息所必需的高频成分。实验中对表格和图像数据集的傅里叶分量进行了严格分析，以提供关于频谱和网络解码能力的见解。所提议的解决方案的一个关键方面是在减少频率以提高网络理解力之间的微妙平衡，以及在改变数据表示时可能丧失重要信息或对优化产生负面影响的潜在风险。</p><p>该论文提供了全面的分析，说明频率减少转换对神经网络解读表格数据的影响。图表和经验数据展示了这些转换如何显著增强网络性能，特别是在解码合成数据中的目标函数方面。探索还扩展到评估常用的数据处理方法及其对频谱和后续网络学习的影响。这种细致的研究揭示了这些方法在不同数据集上的不同影响，强调了所建议的频率减少方法的卓越性能和计算效率。</p><p>论文的关键要点：</p><ul><li>神经网络在理解异质表格数据方面面临的固有挑战，包括偏见和频谱限制。</li><li>所提出的频率减少转换的方法增强了神经网络解码这些数据集内的复杂信息的能力。</li><li>全面的分析和实验验证了所提出方法在增强网络性能和计算效率方面的有效性。</li></ul>

深度学习有潜力通过改进评分函数来增强分子对接。当前的采样协议通常需要先验信息以生成准确的配体结合位姿，这限制了评分函数的准确性。斯坦福大学的研究人员开发的两个新协议，GLOW和IVES，解决了这个挑战，展示了增强位姿采样效果的能力。通过在包括AlphaFold生成的蛋白质结构在内的各种蛋白质结构上进行基准测试，验证了这些方法。 深度学习在分子对接中通常依赖于刚性蛋白质对接数据集，忽视了蛋白质的柔性。虽然柔性对接考虑了蛋白质的柔性，但准确性较低。GLOW和IVES是解决这些局限性的高级采样协议，持续优于基准方法，尤其在动态结合口袋中。这对于提高蛋白质-配体对接中的配体位姿采样至关重要，同时也对于提高基于深度学习的评分函数的准确性至关重要。 分子对接预测在药物发现中至关重要，它可以预测配体在蛋白质结合位点的位置。传统方法在生成准确的配体位姿方面面临挑战。深度学习可以提高准确性，但依赖于有效的位姿采样。GLOW和IVES为挑战性的情景提供了改进的采样协议，提高了准确性。适用于无配体或预测蛋白质结构，包括AlphaFold生成的结构，它们提供了精选的数据集和开源Python代码。 GLOW和IVES是分子对接中的两个配体位姿采样协议。GLOW使用软化的范德华势生成配体位姿，而IVES通过合并多个蛋白质构象来提高准确性。与基准方法的性能比较表明GLOW和IVES的优越性。在交叉对接案例中，通过测试集评估正确位姿的百分比。对于有效的IVES来说，种子位姿质量至关重要，SMINA对接评分和用于选择的评分也很关键。 GLOW和IVES在准确采样配体位姿方面优于基准方法，在具有明显蛋白质构象变化的挑战性情景和AlphaFold基准测试中表现出色。对测试集的评估确认了它们正确采样的姿态的可能性更大。IVES通过生成多个蛋白质构象，在几个构象数上达到了与Schrodinger IFD-MD相媲美的几何深度学习性能。由GLOW和IVES生成的5000个蛋白质-配体对的配体位姿数据集提供了宝贵的资源，有助于开发和评估分子对接中基于深度学习的评分函数。 https://arxiv.org/abs/2312.00191 总之，GLOW和IVES是两种功能强大的位姿采样方法，相比基本技术，特别是在困难情景和AlphaFold基准测试中更加有效。IVES可以生成多个蛋白质构象，这对于几何深度学习非常有优势。此外，GLOW和IVES提供的数据集包含5000个蛋白质-配体对的配体位姿，是分子对接中基于深度学习的评分函数的研究人员的宝贵资源。

神经科学和人工智能的交叉点已经取得了非凡的进展，尤其是通过开发一款名为”snnTorch”的开源Python库。这个创新性的代码模拟了受到大脑高效数据处理方法启发的尖峰神经网络，由加州圣克鲁兹大学的团队努力而来。 在过去的四年里，该团队的Python库”snnTorch”取得了显著的发展，拥有超过10万次的下载量。它的应用不仅限于学术界，还广泛用于各种项目，包括NASA的卫星追踪工作和半导体公司的人工智能芯片优化。 IEEE会议的最新出版是对snnTorch编码库的文档化，也是一个为学生和对脑启发式人工智能感兴趣的编程爱好者量身定制的教育资源。这篇论文提供了对神经科学原则和深度学习方法相互融合的坦诚见解。 snnTorch开发团队强调尖峰神经网络的重要性，突出了它们模拟大脑高效信息处理机制的特点。他们的主要目标是将脑部的高效处理能力与人工智能的功能结合起来，从而发挥两个领域的优势。 snnTorch在大流行病期间作为一个激情项目而开始，是由团队对Python编码和优化计算芯片以提高功耗效率的渴望发起的。如今，snnTorch已成为全球许多编程项目中的基本工具，支持卫星追踪到芯片设计等各个领域的项目。 snnTorch的独特之处在于其代码以及与开发相伴的全面教育资源。团队的文档和可交互的编码材料已成为社区中宝贵的资产，为对神经形态工程和尖峰神经网络感兴趣的人提供了一个入门点。 由团队撰写的IEEE论文是snnTorch代码的全面指南。这篇论文以非传统的代码块和有主见的叙述方式，真实地描绘了神经形态计算的未定性。它意在避免学生对编程决策的理论基础不完全理解而感到沮丧。 除了作为教育资源的角色外，该论文还提供了沟通脑启发式学习机制和传统深度学习模型之间鸿沟的视角。研究人员深入探讨了将AI模型与大脑功能对齐的挑战，强调了神经网络中的实时学习和“一起发射、一起连线”这一有趣概念。 此外，团队与加州圣克鲁兹大学的基因组学研究所合作，探索脑器官oid以揭示大脑信息处理的见解。这种合作象征着生物学和计算范式的交汇，有望通过snnTorch对器官oid的仿真能力在理解以脑为灵感的计算中迈出重要一步。 研究人员的工作体现了合作精神，构建了多个领域之间的桥梁，推动脑启发式人工智能走向实际应用。通过繁荣的Discord和Slack频道专门讨论snnTorch，这一倡议继续促进产学合作，甚至影响着寻求精通snnTorch的工作描述。 加州圣克鲁兹大学的团队在脑启发式人工智能方面迈出的开创性步伐预示着一个重塑深度学习、神经科学和计算范式的变革时代。

原发性肝癌，包括肝细胞癌（HCC）和肝内胆管癌（ICCA），由于其独特的特点而带来了重大挑战。同时存在肝细胞-胆管癌混合型（cHCC-CCA），具有HCC和ICCA两者特征的患者，给临床诊断和管理带来了复杂度。这种罕见情况使得制定精确的治疗策略变得困难，从而导致不良的患者结果。为了解决这一难题，本研究探讨了人工智能（AI）在将cHCC-CCA肿瘤重新分类为纯HCC或ICCA方面的应用，旨在提供改进的预后评估和分子洞察力。 作为肝癌的一种罕见亚型，cHCC-CCA由于其肝细胞和胆管的形态融合而令病理学家困扰。这种复杂的融合常常使得诊断具有挑战性，导致临床管理存在模糊性。此外，缺乏共识指南进一步复杂化了治疗决策。这种复杂性来自于HCC和ICCA之间的模糊界限，cHCC-CCA的遗传特征类似于这两种类型，引发了关于其分子特征的争议。该研究依赖于充分利用AI作为病理图像分析中的有力工具，以区分和潜在地重新分类cHCC-CCA肿瘤为HCC或ICCA。该研究旨在揭示这种分类是否与临床预后和分子遗传模式相一致，帮助更清晰地理解cHCC-CCA。 来自全球各地的研究人员开展的这项研究采用了一个AI流程，该流程基于自监督特征提取器和基于注意力的聚合模型进行训练。这种AI框架旨在识别纯HCC和ICCA，并在发现组中展示了令人印象深刻的交叉验证接收器操作特征曲线下面积（AUROC）达到0.99，展示出两类之间的强大区分能力。随后对独立TCGA队列的验证进一步证实了模型的功效，实现了0.94的AUROC，标志着高度的泛化能力。值得注意的是，AI模型在强调类似ICCA表型的特征方面表现出很强的侧重，表明其能够识别细微的组织学细节。 AI模型在区分纯HCC和ICCA方面的能力促使我们进一步探索其在临床和分子方面的影响。这种区分为cHCC-CCA患者的精确定位和治疗个性化提供了新的可能性，可能弥合对该疾病治疗效果不佳的差距。此外，对ICCA类似特征的关注提示了模型捕捉到了细微的组织结构，与已知的ICCA的病理特征相吻合。这些发现强调了AI在指导更准确的诊断和cHCC-CCA预后标志上的潜力。 论文的关键要点： 诊断潜力：AI在将cHCC-CCA重新分类为HCC或ICCA的过程中表现出了潜在的诊断突破。 临床意义：AI驱动的分类在指导cHCC-CCA患者个性化治疗策略和预测中具有潜力。 分子洞察力：模型对类似ICCA的特征的关注提示其能够捕捉到微妙的组织结构，揭示了cHCC-CCA与已知肝癌类型之间的分子相似性。