学术背景 随着公共安全需求的日益增加，尤其是在大型宗教活动如麦加朝觐（Hajj）期间，密集人群中的异常行为检测成为了一个至关重要的课题。现有的检测方法在面对遮挡、光照变化和统一着装等复杂条件时，往往表现不佳，导致检测精度下降。为了应对这些挑战，研究者们致力于开发更为先进的计算机视觉技术，以提高实时监测的准确性和效率。 本研究的核心在于提出一种改进的YOLOv8模型——Crowd Anomaly Detection Framework (CADF)，通过集成Soft-NMS（非极大值抑制的软版本）技术，显著提升了在复杂环境下的检测精度。该研究不仅针对Hajj朝觐的特殊场景进行了优化，还在多个公开数据集上进行了验证，展示了其广泛的适用性和鲁棒性。 论文来源 本论文由Rabia Nasir、Zak...

深度学习（Deep Learning）作为人工智能领域的重要分支，近年来在计算机视觉、自然语言处理等多个领域取得了显著进展。然而，深度学习的成功在很大程度上依赖于损失函数（Loss Function）和性能指标（Performance Metrics）的选择。损失函数用于衡量模型预测与真实值之间的差异，并指导模型的优化过程；而性能指标则用于评估模型在未见数据上的表现。尽管损失函数和性能指标在深度学习中至关重要，但面对众多的选择，研究者和从业者往往难以确定最适合其特定任务的方法。 为此，本文旨在对深度学习中最常用的损失函数和性能指标进行全面回顾，帮助研究者和从业者更好地理解和选择适合其任务的工具。文章不仅涵盖了经典的回归和分类任务，还深入探讨了计算机视觉、自然语言处理（NLP）以及检索增强生成...

随着物联网（Internet of Things, IoT）和Web of Things (Wot)的快速发展，安全问题日益凸显。尤其是拒绝服务攻击（Denial of Service, DoS）的频发，使得Wot系统的安全性成为亟待解决的问题。Wot通过将物联网设备与Web技术集成，实现了设备与互联网的无缝连接，但这也带来了新的安全挑战。由于Wot设备的异构性和开放性，传统的安全机制难以应对复杂的攻击场景。因此，本文旨在通过系统文献综述（Systematic Literature Review, SLR），探讨Wot系统中的安全威胁，特别是DoS攻击的检测与防御机制，并分析深度学习（Deep Learning, DL）技术在这一领域的应用。 论文来源 本文由Ruhma Sardar、Tay...

乳腺癌是全球女性中最常见的恶性肿瘤之一，尽管早期干预和适当治疗已经显著提高了患者的生存率，但仍有约30%的病例会复发并发生远处转移，导致5年生存率低于23%。传统的临床预测方法，如生物标志物、临床影像和分子检测，虽然具有一定的价值，但其敏感性低、成本高、可用性有限，且存在患者内部的异质性等问题。因此，开发新的方法来可靠地预测术后乳腺癌患者的复发风险和生存率，以便及时干预和改善整体预后，成为当前研究的迫切需求。 近年来，人工智能（AI）技术的快速发展为乳腺癌的预后预测提供了新的可能性。深度学习作为一种强大的AI技术，能够从复杂的多模态数据中提取有价值的信息，结合病理图像、分子数据和临床信息，有望显著提高乳腺癌无病生存（Disease-Free Survival, DFS）的预测准确性。然而，现...

非编码RNA（ncRNA）在细胞过程和疾病发展中扮演着关键角色。尽管基因组测序项目揭示了大量非编码基因的存在，但ncRNA的功能和分类仍然是一个复杂且具有挑战性的问题。ncRNA的多样性、复杂性和功能性使其成为生物医学研究的重要对象，尤其是在生物标志物和治疗靶点的发现中。然而，现有的ncRNA分类工具大多仅依赖于单一或两种数据类型（如序列或二级结构），忽略了其他可能提供重要信息的数据源。此外，现有方法通常缺乏可解释性，难以揭示不同ncRNA类别的特征。 为了解决这些问题，来自Université Paris-Saclay和Institut Curie的研究团队提出了一种名为MMNC（Multi-Modal Interpretable Representation for Non-Coding...

学术背景 随着测序技术的飞速发展，科学家们已经能够获得大量的蛋白质序列数据，其中包括许多酶序列。然而，尽管像京都基因与基因组百科全书（KEGG）和BRENDA这样的大型酶数据库已经建立，许多酶的序列信息仍然缺失。这些缺乏序列信息的酶被称为“孤儿酶”（orphan enzymes）。孤儿酶的存在严重阻碍了基于序列相似性的功能注释，导致在理解序列与酶促反应之间关系时存在巨大空白。 孤儿酶的问题不仅限于序列信息的缺失，还影响了我们对生物过程的理解。例如，人类肠道微生物群中的许多代谢过程，如短链脂肪酸（short-chain fatty acid, SCFA）的生产，与肠道炎症和癌症进展密切相关。然而，许多这些反应涉及孤儿酶，导致相关基因无法被识别。因此，开发一种不依赖于序列相似性的方法来预测酶活性...

学术背景 DNA序列比对是基因组学中的一项核心任务，旨在将短DNA片段（reads）定位到参考基因组上的最可能位置。传统方法通常分为两个步骤：首先对基因组进行索引，然后通过高效搜索定位reads的可能位置。然而，随着基因组数据的爆炸式增长，尤其是面对长达数十亿碱基的参考基因组时，传统的比对方法在计算效率和准确性上面临巨大挑战。近年来，Transformer模型在自然语言处理（NLP）领域的成功启发了研究人员将其应用于DNA序列分析。尽管已有研究表明Transformer模型在短DNA序列分类任务中表现优异，但序列比对任务需要在整个基因组范围内进行搜索，这对模型的全局搜索能力提出了更高要求。 为此，本研究提出了一种名为“embed-search-align”（ESA）的新框架，旨在通过Tran...

学术背景 冷冻电子显微镜（Cryo-EM）是解析大分子（如蛋白质）结构的重要实验技术。然而，Cryo-EM的有效性常常受到实验条件（如低对比度和构象异质性）导致的噪声和密度值缺失的制约。尽管现有的全局和局部图像锐化技术被广泛用于改善Cryo-EM密度图，但在高效提升其质量以构建更精确的蛋白质结构方面仍面临挑战。为了解决这一问题，研究人员开发了CryoTen，一种基于3D UNETR++风格Transformer的模型，旨在有效增强Cryo-EM密度图的质量。 论文来源 这篇论文由Joel Selvaraj、Liguo Wang和Jianlin Cheng共同撰写。Joel Selvaraj和Jianlin Cheng来自美国密苏里大学电气工程与计算机科学系，而Liguo Wang则来自布鲁克...

背景介绍 蛋白质翻译后修饰（Post-Translational Modifications, PTMs）是调节细胞活动的关键机制，包括基因转录、DNA修复和蛋白质相互作用等。其中，半胱氨酸（Cysteine）作为稀有氨基酸，通过其硫醇基团（Thiol Group）参与多种PTMs，尤其是在氧化还原平衡和信号传递过程中发挥着重要作用。S-硫酰化（S-Sulfhydration）是一种重要的PTM，与心血管疾病和神经系统疾病的发生和发展密切相关。然而，S-硫酰化的具体机制仍不明确，尤其是在位点识别方面存在较大的挑战。 传统的S-硫酰化位点识别方法，如生物素转换法（Biotin Conversion Method）和马来酰亚胺荧光法（Maleimide Fluorescence Method），...

学术背景 COVID-19大流行对全球公共卫生系统造成了巨大冲击，尽管目前疫情已有所缓解，但其复杂的免疫病理机制、长期后遗症（如“长新冠”）以及未来可能出现的类似威胁，仍然推动着相关研究的深入。特别是重症COVID-19患者，常伴随“细胞因子风暴”、急性呼吸窘迫综合征（ARDS）、多器官衰竭等严重症状，亟需更精准的预测模型和生物标志物来指导临床决策。 传统的机器学习（ML）和深度学习（DL）模型在高通量组学数据分析中表现出色，但往往缺乏生物可解释性，难以揭示非线性蛋白质动态（如翻译后修饰）和复杂的信号通路调控机制。为了解决这一问题，作者开发了APNet（Activity PASNet），一种结合了差异活性分析和生物信息驱动的稀疏深度学习模型，旨在通过可解释的预测发现COVID-19重症的驱动...