人工智能与机器学习-多媒体

所以，你没有得到你期望的结果，但为什么不呢?这是基础科学的问题，还是你选择的化验方法的问题?在这里，我们重点介绍6个技术趋势，如果它们得到正确实施，它们有可能提高药物发现的生产率和成本效益!

一种创新而有前途的方法已经被开发出来，通过分析他们的大脑如何表达某些概念，如死亡、残酷和麻烦，来识别有自杀倾向的人。

麻省理工学院的新软件系统可以模拟家务，然后使用人工智能管家来完成家务，这为完成家务的机器人开辟了一个可能的未来。

炎症性肠病(IBD)通常出现在青少年，在美国影响了140万人。环境暴露，特别是空气污染和天气，已被认为有助于IBD疾病的活动。我们的目标是利用考虑地理位置的新数据源评估环境暴露与儿童IBD患病率和疾病活动性之间的关系。

重组激活基因1或2部分缺失(RAG1/2)的患者可表现出广泛的原发性免疫缺陷，包括肉芽肿和/或自身免疫联合免疫缺陷(sid - g /AI)。先前的病例报告强调了B和T细胞间室的改变;然而，对这些细胞群的全面描述，重点是容易发生自身反应的亚群，还没有报道。

就在你以为自己已经掌握了大数据的概念时，一套全新的流行语出现了:人工智能、机器学习、深度学习、结构化和非结构化数据。但对于目前的制药行业来说，这些不仅仅是流行语，它们是生产力新时代的承诺。

蛋白质组学是一个迅速发展的领域，得益于仪器精度和灵敏度、尺寸和可负担性的改进。虽然它是一个有价值的工具，在寻求改善理解，诊断和治疗，许多领域被证明是有问题的。在这个列表中，我们将讨论研究人员在蛋白质组分析中遇到的一些挑战。

2017年是神经科学发现和突破令人难以置信的一年。这份榜单详细列出了今年阅读量最高的10篇文章。

Bill Seeley教授解释了痴呆症研究面临的最大挑战。

在我们的rag2小鼠模型中，MHV-68感染导致末端器官对病毒、自身疾病和炎症性疾病的抗体反应增加。炎症浸润和自身抗体产生的主要机制尚未确定