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DARPA-SN-25-46基于物理对从头的控制...
国防高级研究项目局（DARPA）生物技术办公室（BTO）试图更好地了解生物技术的进步和差距，这可能有助于在体内合成从头DNA和RNA序列的能力。该RFI的目的是收集有关开发体内平台（即在活细胞中）合成DNA/RNA的可能性和挑战的信息，其中核酸序列由身体刺激的模式（即光学，机械，声音，电气，热，热等等）精确定义。而不是使用DNA/RNA模板链。最终目的是对于这种不含模板的从头合成（即能够产生可能不是基于自然序列的任意序列）的机制，以产生可以将DNA/RNA转化为功能蛋白的DNA/RNA（图1）。DARPA可能会选择在2025年5月1日在弗吉尼亚州阿灵顿举行的该RFI主题举办的研讨会，并可能邀请该RFI的一部分受访者参加该研讨会，在这种情况下，他们的旅行费用将被偿还。
orgavads：从头和颈部鳞状细胞癌中建立肿瘤器官，以评估其对创新疗法的反应
©作者2023。Open Access本文是根据Creative Commons Attribution 4.0 International许可获得许可的，该许可允许以任何媒介或格式使用，共享，适应，分发和复制，只要您对原始作者和来源提供适当的信誉，请提供与创意共享许可证的链接，并指出是否进行了更改。本文中的图像或其他第三方材料包含在文章的创意共享许可中，除非在信用额度中另有说明。如果本文的创意共享许可中未包含材料，并且您的预期用途不受法定法规的允许或超过允许的用途，则您需要直接从版权所有者那里获得许可。要查看此许可证的副本，请访问http：//创建ivecommons。org/licen ses/by/4。0/。Creative Commons公共领域奉献豁免（http：//创建ivecommons。Org/publi cdoma in/Zero/1。0/1。0/）适用于本文中提供的数据，除非在数据信用额度中另有说明。
从头开始计算中的电气属性，两个...
1 MOE Key Laboratory for Nonequilibrium Synthesis and Modulation of Condensed Matter, School of Physics, Xi'an Jiaotong University, Xi'an 710049, China 2 State Key Laboratory of Surface Physics and Department of Physics, Fudan University, Shanghai 200433, China 3 Key Laboratory of Computational Physical Sciences (Ministry of Education), Institute of Computational Physical Sciences, State Key Laboratory of Surface物理和物理系，福丹大学，上海，200433年，中国4物理学系和纳米科学与工程研究所，阿肯色大学，阿肯色大学，阿肯色州72701，美国5大学，美国5级大学，巴黎大学 - 萨克莱大学，中心，中心zjjiang@xjtu.edu.cn†charles.paillard@centralesupelec.fr Electro-Optic（EO）效应效果将光学常数的变化与低频电场有关。多亏了密度功能扰动理论的出现（DFPT），现在可以以AB-Initio方式计算大量三维（3D）材料的EO特性。然而，在大多数密度功能理论中使用周期性边界条件施加了使用大量真空包围的平板模拟二维（2D）材料。从此类计算中预测的EO系数（即使不正确）可能会严重偏离2D材料的实际EO特性。目前的工作讨论了问题，并介绍了恢复关系，从而恢复了真正的EO属性。I.简介
用扩散桥从头指导的从头制药设计
在药物发现过程中，具有治疗所需生物学靶标的潜力的生物活性药物分子的从头设计是一项艰巨的任务。iSting方法倾向于利用靶蛋白的口袋结构来调节分子的产生。但是，即使是目标蛋白的口袋区域也可能包含冗余信息，因为口袋中的所有原子都构成与配体相互作用的原因。在这项工作中，我们提出了Pharmacobridge，这是一种通过扩散桥产生诱导所需的生物产生性的候选药物设计方法。我们的方法适应了扩散桥，可在SE（3）含量转化的方式下有效地将空间空间中的小麦克层布置转化为分子结构，从而提供了对生成分子上最佳生物化学特征布置的复杂控制。phar-macobridge被证明可以产生与蛋白质靶标具有高结合亲和力的命中率。
物理学 - 基于POD的学习，用于从头开始QEM- ...
量子纳米结构在电子，光子学，材料，药物等方面提供了重要应用。为了精确设计和分析纳米结构和材料，始终需要对Schrӧdinger或Schrӧdinger样方程进行模拟。对于大纳米结构，这些特征值问题在计算上可能是密集的。一种有效的解决方案是通过正交分解（POD）的学习方法，以及Schrӧdinger方程的Galerkin投影。pod-galerkin将问题投射到降低的空间上，其POD基础代表由模拟中的第一个原理引导的电子波函数（WFS）。为了最大程度地减少训练工作并增强Pod-galerkin在较大结构中的鲁棒性，先前提出了量子元素方法（QEM），该方法将纳米结构划分为通用量子元素。较大的纳米结构可以通过受过训练的通用量子元素构造，每个元素用其POD-Galerkin模型表示。这项工作对QEM-Galerkin进行了多元素量子点（QD）结构的彻底研究，以进一步提高QEM-Galerkin的训练效率和仿真精度和效率。为了进一步提高计算速度，在QEM-Galerkin模拟中还检查了定期电势的POD和傅立叶基础。结果表明，考虑到效率和准确性，POD电位基础甚至在周期性潜力方面都优于傅立叶电位基础。总的来说，Qem-Galerkin在计算中提供了多个元素QD结构的直接数值模拟的2阶速度，并且在包含更多元素的结构中观察到了更多改进。
从头运动和面部表达动力学
我们探讨了多模式行为线索的疗效，以解释人性和访谈特异性特征。我们利用名为Kinemes的基本头部动作单元，原子面部运动称为动作单元和语音特征来估计这些以人为中心的特征。经验结果证实，运动和动作单元可以发现多种特征的行为，同时还可以在支持谓词方面进行解释。对于融合提示，我们探讨了决策和特征级融合，以及基于添加剂的融合策略，该策略量化了三种方式对性状预测的相对重要性。在麻省理工学院访谈和第一印象候选筛查（FICS）数据集中检查各种长期长期记忆（LSTM）架构，用于分类和回归数据集，我们注意到：（1）多模式的方法优于非模态反应，以达到0.98的最高PCC，以获得激动人心的特质，以实现MIT和0.57的高级特征，以实现fick和0.57。 （2）通过单峰和多模式方法可以实现有效的性状预测和合理的解释，并且（3）遵循薄片的方法，即使是从两秒钟的行为snippets中也实现了有效的性状预测。我们的提示代码可在以下网址提供：https：//github.com/deepsurbhi8/explainable_human_traits_预测。
从头开始的簇
2目录5 2.1简介。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。5 2.1.1本文档的范围。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。5 2.1.2什么是起搏器？。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。5 2.2安装。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。10 2.2.1安装Almalinux 9。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 10 2.2.2配置OS。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。10 2.2.1安装Almalinux 9。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。10 2.2.2配置OS。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>21 2.2.3重复第二个音符。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>23 2.2.4在节点之间配置通信。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>24 2.3设置并群集。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>26 2.3.1简单的使用和群集外壳。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。。。。。。。。。。。。。。。。。26 2.3.2安装群集软件。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。26 2.3.3配置群集软件。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。26 2.3.4探索PC。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>28 2.4启动并验证群集。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>30 2.4.1开始群集。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>30 2.2.2验证CoroSycc安装。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。31 2.4.3验证起搏器安装。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。32 2.4.4探索现有配置。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。33 2.5配置围栏。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。34 2.5.1什么是围栏？。。。。。。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>34 2.5.2选择和围栏设备。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>34 2.5.3配置簇用于围栏。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>35 2.5.4示例。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。35 2.6创建一个主动/被动群集。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。38 2.6.1添加资源。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。38 2.6.2执行故障转移。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。39 2.6.3防止恢复后资源移动。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。41 2.7添加Apache HTTP服务器作为群集服务。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。42 2.7.1安装Apache。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 42 2.7.2创建网站文档。 。 。 。 。42 2.7.1安装Apache。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。42 2.7.2创建网站文档。 。 。 。 。42 2.7.2创建网站文档。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。42 2.7.3启用Apache状态URL。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。43 2.7.4配置群集。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。43 2.7.5确保在同一主机上运行资源。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。44 2.7.6确保资源开始和停止。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。45 2.7.7更喜欢一个节点，而不是另一个节点。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。46 2.7.8手动移动资源。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。47 2.8使用DRBD复制存储。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。48
从自然语言迈向从头蛋白质设计
de从蛋白质设计代表了蛋白质工程中的基本追求，但是当前的深度学习方法仍受其狭窄的设计范围的限制。在这里，我们提出了一个大规模的边界框架，其中包括160亿个参数，并接受了17亿个蛋白质文本对的训练，它将其与蛋白质设计空间相融合，将人类的意图转化为新的蛋白质序列。Pinal不是直接的端到端文本到序列生成，而是实现了一个两个阶段的过程：基于语言指令的首次生成蛋白质结构，然后设计以生成的结构和语言输入为条件的序列。该策略通过在更可牵引的结构域中运行有效地约束了搜索空间。通过全面的实验，我们证明，与现有方法相比，Pinal的性能优于同时工作ESM3，同时表现出对PDB数据库以外的新型蛋白质结构的强大概括。在线演示可在http://www.denovo-pinal.com/上获得。
Marc M Anderson、Karën Fort。从头开始：开发将人工智能融入工业的实用伦理方法。人工智能与社会：知识、文化与交流，2022 年，�10.1007/s00146-022-�。�hal-03754737�
在本文中，我们介绍了一种重工业中实用人工智能 (AI) 伦理的新方法，该方法是在欧盟 Horizons 2020 多合作伙伴项目的背景下开发的。我们首先回顾了工业 4.0 的概念，讨论了该概念的局限性，以及重工业的迭代分类的局限性，以形成一种实用的以人为本的伦理方法。然后，我们继续概述重工业的实际和潜在的人工智能伦理方法，表明当前强调广泛的高级原则的方法并不适合工业人工智能伦理。从那里，我们将自己的方法分为两部分。第一部分建议从头开始根据车间工人的时间和空间情况量身定制伦理，包括给出具体和不断发展的伦理建议。第二部分描述了伦理学家作为道德监督员的角色，他们沉浸在开发过程中，并在工业和技术 (tech) 开发伙伴之间进行解释。在介绍我们的方法时，我们大量借鉴了我们在项目用例中应用该方法的经验，作为可以做什么的例子。
从头算和基于证据的基因概述
ada_lovelace_article =“”“”“奥古斯塔·阿达·金（Augusta Ada King），洛夫莱斯（NéeByron）伯爵夫人（NéeByron； 1815年12月10日至1852年11月27日）是英国数学家和作家...她是第一个认识到该机器超出纯计算的应用。艾达·拜伦（Ada Byron）是诗人拜伦勋爵（Lord Byron）和改革家拜伦（Lady Byron）的唯一合法孩子...“”