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World File Search System五聚体
免费可回收的聚电解质复合物
自然广泛使用相对带电的聚合物之间的静电键来组装和施加材料，但在合成系统中利用这些相互作用一直在挑战。合成材料与高密度的离子键（例如聚电解质复合物）交联，只有在充满大量水的情况下减弱其电荷相互作用时才能正常起作用。脱水这些材料会产生牢固的库仑粘结，以至于它们变得脆弱，非心形和几乎不可能处理。我们提出了一种策略，可以通过将衰减器间隔物与携带部分的电荷接收到固定的聚合物固体中的静电键强度。这会产生一类多素式材料，其电荷密度为100％，可加工且可延展，而无需水，高度溶剂和防水，并且完全可回收。这些材料是“复合物”，仅使用定制的离子键合嫁给热塑性和热固性的特性。
靶向致病性低聚物：
本演讲包含1995年《私人证券诉讼改革法》的含义中的前瞻性陈述。本演讲中包含的所有陈述，除了与当前事实或当前情况有关的历史事实或陈述的陈述以外，包括但不限于包括Zervimesine在内的产品候选者，也称为Zervimesine，以及任何预期或隐含的收益或结果，包括我们对Zervimesine的最初临床结果以及我们在包括我们的临床范围内的临床范围，包括我们的临床范围，包括我们的临床范围，包括我们的临床范围，我们的临床计划，包括我们的临床范围，包括我们的临床范围，包括我们的临床临床范围，监管计划，对潜在患者人群的期望，对我们的专利组合的期望以及我们预期的现金跑道是前瞻性的陈述。这些陈述，包括与我们临床试验的时间和预期结果有关的陈述，涉及已知和未知的风险，不确定性和其他重要因素，这些因素可能导致我们的实际结果，绩效或成就与前瞻性陈述所表达的任何未来结果，表现或成就具有实质性不同。在某些情况下，您可以通过诸如“可能”，“可能”，“意志”，“应该”，“期望”，“计划”，“目标”，“ seek”，“预期”，“预期”，“目标”，“目标”，“目标”，“目标”，“项目”，“相信”，“相信”，“估计”，“估计”，“否定”，“或其他类似”，“”或“否定”，“”或“ torys”，“”或“否定”，这些风险并不详尽，我们面临已知和未知风险。您不应依靠这些前瞻性陈述作为未来事件的预测。我们将这些前瞻性陈述基于我们当前关于未来事件和财务趋势的预期和预测，我们认为我们可能会影响我们的业务，财务状况和经营业绩。这些前瞻性陈述仅在本演讲之日起说明，并且受到许多风险，不确定性和假设的约束，其中一些无法预测或量化，其中一些超出了我们的控制。可能无法实现或发生在我们前瞻性陈述中所反映的事件和情况，实际结果可能与前瞻性陈述中预测的结果有实质性的差异。此外，我们在动态的行业和经济中运作。新的风险因素和不确定性可能会不时出现，管理层无法预测我们可能面临的所有风险因素和不确定性。除了适用法律要求外，我们不打算公开更新或修改本文中包含的任何前瞻性陈述，无论是由于任何新信息，未来事件，无法正常改变情况。可能导致实际结果与当前期望有重大差异的因素包括但不限于以下因素：我们通过开发活动，临床前研究和临床试验以及与此相关的成本成功推动我们当前和未来的产品候选者的能力；初步数据，临床前研究和较早临床试验结果固有的不确定性可预测早期或晚期临床试验的结果；监管申请和批准的时机，范围和可能性，包括我们候选产品的监管部门批准；竞争，我们确保新（并保留现有）赠款资金的能力，我们的增长和管理增长，维持与供应商的关系并保留我们的管理和关键员工的能力；适用法律或法规的变化；我们可能会受到其他经济，商业或竞争因素的不利影响，包括持续的经济不确定性的可能性；我们对支出和盈利能力的估计；我们竞争的市场的发展；我们实施战略计划并继续创新现有产品的能力；我们捍卫知识产权的能力；持续的全球和地区冲突的影响； COVID-19大流行对我们的业务，供应链和劳动力的影响；以及在www.sec.gov上向美国证券交易委员会提交的年度和季度报告的“风险因素和季度报告的“风险因素”部分中，更全面描述了风险和不确定性。
图形神经网络的图形聚类
图形神经网络（GNNS）已在许多图分析任务（例如节点分类和链接预测）上实现了最新结果。然而，图形群集等图形上的重要无监督问题已证明对GNN的进步具有更大的抵抗力。图形聚类的总体目标与GNN中的节点合并相同 - 这意味着GNN池方法在聚类图方面做得很好？令人惊讶的是，答案是否 - 在简单的基准（例如应用于学习的表示上的K均值）良好工作的情况下，循环的GNN合并方法通常无法恢复群集结构。我们通过仔细设计一组实验来进一步研究，以研究图形结构和属性数据中不同的信噪情景。为了解决这些方法在聚类中的性能不佳，我们引入了深层模块化网络（DMON），这是一种受群集质量模块化量度启发的无监督的汇总方法，并显示了它如何处理现实世界图的挑战性聚类结构的恢复。同样，在现实世界数据上，我们表明DMON产生的高质量群集与地面真相标签密切相关，从而获得了最先进的结果，比各个不同指标的其他合并方法提高了40％以上。关键字：图形聚类，图形神经网络，随机块模型
免费可回收的聚电解质复合物
自然广泛使用相对带电的聚合物之间的静电键来组装和施加材料，但在合成系统中利用这些相互作用一直在挑战。合成材料与高密度的离子键（例如聚电解质复合物）交联，只有在充满大量水的情况下减弱其电荷相互作用时才能正常起作用。脱水这些材料会产生牢固的库仑粘结，以至于它们变得脆弱，非心形和几乎不可能处理。我们提出了一种策略，可以通过将衰减器间隔物与携带部分的电荷接收到固定的聚合物固体中的静电键强度。这会产生一类多素式材料，其电荷密度为100％，可加工且可延展，而无需水，高度溶剂和防水，并且完全可回收。这些材料是“复合物”，仅使用定制的离子键合嫁给热塑性和热固性的特性。
转录因子簇作为信息传输剂
解密基因如何解释细胞核内转录因子（TF）浓度的信息仍然是基因调节中的一个基本问题。最近的进步揭示了TF分子的异质分布，对精确解码浓度信号提出了挑战。使用荧光果蝇胚胎中荧光标记的TF双子体的高分辨率单细胞成像，我们表明双子体簇中的双聚体积累保留了母体双聚体梯度的空间信息。这些集群通过强度，大小和频率提供精确的空间提示。我们进一步发现，双子靶基因以增强子结合亲和力依赖性方式与这些簇共定位。我们的建模表明，聚类为全球核浓度提供了更快的传感机制，而不是通过简单增强子检测到的自由扩散的TF分子。
麻省大学核心设施-五校区联盟
我们正在尝试快速开发可能有助于治愈自身免疫性疾病的细胞疗法。麻省大学波士顿分校的研究核心和代金券计划已经改变了我们的药物开发过程，也是我们决定在哪里建立实验室的决定性因素。利用校园内的设备和专业知识来推进我们的细胞分选、动物处理和测序流程，扩大了我们验证机器学习引导的细胞治疗产品用于治疗 T 细胞介导疾病的机会，并加快了我们帮助患者的道路。”
五代人 - 塔夫茨数字图书馆
学术研究推动了我们以知识为基础的创新经济；它确保了美国在全球市场的竞争力。这项投资的回报非常惊人：尽管研究资金只占总预算的一小部分，但科学联盟估计，自 1945 年以来，此类活动刺激了美国经济增长的一半。虽然拟议的研究削减确实令人望而生畏，但特朗普的预算将有史以来首次取消 NEH 和 NEA 的所有资金。每个机构都获得 1.48 亿美元的联邦支持，这只是 4 万亿美元预算的一小部分。“在美国，我们并不总是善待那些守护我们愿景的艺术家和学者，”林登·约翰逊总统在 1965 年创建 NEH 和 NEA 时说道。
大肠杆菌亮氨酸响应调节蛋白在体内桥接 DNA，并在外源亮氨酸存在下可调地解离
摘要 盛宴-饥荒反应蛋白是原核生物中一类广泛保守的全局调节蛋白，其中研究最多的是大肠杆菌亮氨酸反应调节蛋白 (Lrp)。Lrp 能够感知环境营养状况，并随后直接或间接地调节大肠杆菌中多达三分之一的基因。Lrp 主要以八聚体和十六聚体 (16 聚体) 的形式存在，其中亮氨酸被认为会使平衡向八聚体状态移动。在本研究中，我们分析了三种寡聚状态的 Lrp 突变体在其与 DNA 结合和调节外源亮氨酸引起的基因表达的能力方面的影响。我们发现二聚体以上的寡聚化是 Lrp 的调节活性所必需的，并且与之前的推测相反，外源亮氨酸仅通过抑制 Lrp 与 DNA 结合来调节其靶启动子处的 Lrp 活性。我们还证明了 Lrp 结合可以在数千碱基的长度范围内连接 DNA，揭示了 Lrp 介导的转录调控的一系列新机制。
速腾聚创科技有限公司
概览我们是激光雷达及感知解决方案市场的全球领导者。通过整合硬件和软件，我们与市场上大多数仅专注于硬件的激光雷达公司有所差异。激光雷达与视觉或其他传感器相结合形成感知解决方案，使汽车和机器人具备感知能力。我们基于芯片驱动的激光雷达硬件和人工智能感知软件开发解决方案，拓展应用场景并实现行业规模商业化。我们的业务主要包括(i)销售用于ADAS、机器人及其他非汽车行业（如清洁、物流、工业、公共服务和检查等）的激光雷达硬件产品，(ii)销售集成我们的激光雷达硬件和人工智能感知软件的激光雷达感知解决方案，以及(iii)提供技术开发及其他服务。
有向图的高阶谱聚类
聚类是算法中的一个重要主题，在机器学习、计算机视觉、统计学和其他几个研究学科中有着广泛的应用。图聚类的传统目标是找到具有低电导性的聚类。这些目标不仅适用于无向图，而且无法考虑聚类之间的关系，而这对于许多应用来说可能是至关重要的。为了克服这些缺点，我们研究了有向图（有向图），其聚类彼此之间展示了更多的“结构”信息。基于有向图的 Hermitian 矩阵表示，我们提出了一种近线性时间的有向图聚类算法，并进一步表明我们提出的算法可以在合理的假设下以亚线性时间实现。我们的理论工作的意义通过对联合国商品贸易统计数据集的大量实验结果得到证明：我们算法的输出聚类不仅展示了聚类（国家集合）在进出口记录方面如何相互关联，还展示了这些聚类如何随着时间的推移而演变，这与已知的国际贸易事实一致。