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World File Search System传统方法
Qifikit®用于定量流式细胞仪
表面抗原可用于识别细胞类型和功能，从而使早期研究和药品开发受益。流式细胞术允许同时分析多种抗原和细胞。但是，传统方法是劳动力密集的，并提供了有关抗原存在或细胞膜不存在的有限信息。细胞和基因疗法的进步强调，需要量化每个细胞的抗原，以便对细胞表型进行预先理解。定量流式细胞测量（QFCM）1对于生物制药行业的精确，结论性和快速分析变得很重要。
新兴产业 - 28 量子信息...
概述 QIS 研究将推动对独特量子现象的根本理解，这些量子现象可用于信息处理、传输和测量，而传统方法的效率较低，甚至根本无法实现。QIS 的当前和未来应用不同于量子力学的先前应用，例如激光、晶体管和磁共振成像，它们使用量子叠加和纠缠的独特属性，而这些属性在传统方法中是没有的。QIS 新应用的开发将为 21 世纪的重大技术革命之一奠定基础。基于三十多年的探索和发现导向研究，NSF 对 QIS 的投资将继续推动国家成为量子技术的领先开发者。NSF 投资是国家量子计划 (NQI) 的重要组成部分，与政府对关键和新兴行业的关注相一致。NSF 的 QIS 投资建立在该机构在 QIS 领域长期持续的基础和转化活动以及最近为跨学科团队、中心和有针对性的劳动力发展工作提供的机会之上。NSF 的 QIS 投资受到一系列 NSTC 报告中的分析和建议的影响。其中包括：QIS 的国家战略概述 1、量子前沿报告 2、量子网络研究的协调方法 3、国际人才在量子信息科学中的作用 4、QIST 劳动力发展国家战略计划 5 以及实现量子传感器。6 项 NSF 投资将
分子对接法研究抗病毒药物对 RNA 聚合酶的直接作用及其与 SARS-CoV-2 (COVID-19) RNA 依赖性 RNA 聚合酶的结合
疫情迅速蔓延并成为大流行，有证据表明，截至 2020 年 4 月 9 日，该病毒已感染全球近 150 万人 (5) 。在这种情况下，应对疾病的最好方法也是最快的方法。如今，计算机辅助药物模拟方法可以在计算机上执行，这被称为 In-silico 条件。这种方法为药物设计科学带来了未来 (6) 。这些方法与传统方法相比具有许多优势，包括速度快、成本低。利用生物信息学，我们可以在计算机上测试药物的性能，并将其中最好的药物带入实验室。也有可用于各种用途的药物，但它们可能具有可通过生物信息学模拟的未知功能 (7) 。许多最近的研究都始于这个问题：为不同目的生产的不同抗病毒药物是否会影响 2019 年冠状病毒病 (COVID-19)？使用传统方法回答这个问题非常昂贵且耗时 (8-11) 。分子对接是可以在 In-silico 条件下进行的生物信息学方法之一。该方法能够检查药物在靶标中的方向并显示最合适的条件 (12)。在本研究中，研究了多种影响 RNA 聚合酶的抗病毒药物，并通过对接研究了它们对 SARS-CoV-2 RNA 依赖性 RNA 聚合酶的影响。此外，在分子对接方面确定了最佳药物，并研究了其特定的网格坐标和与靶标的相互作用。
极光：利用被动光学观测确定轨道的下一步发展
在日益拥挤的空间领域，准确及时地确定新物体或机动物体的轨道参数变得至关重要。目前，任何传统的仅基于角度的初始轨道确定 (IOD) 算法都需要至少三次光学观测（每次提供两个独立的角度测量），且时间上相隔很远，才能表现良好。在本文中，我们描述了一种新的传感器加算法工程方法，即 AURORAS（高级单传感器快速轨道重建算法和传感）（正在申请专利），它将大大提高 IOD 的速度和准确性。我们通过同时测量（而不是估计）物体在某一时间点的角位置、角速度和角加速度，获得了定义轨道所需的最少六个独立参数，比目前的传统方法快得多。然后，我们继续描述光学传感器技术的革命以及实现这种方法的算法。我们还将 AURORAS 功能的性能与传统的 IOD 方法进行了比较，发现 AURORAS 在准确性和及时性方面比传统方法高出一个数量级或更多。我们还介绍了一种候选传感器的实际性能以及一种支持 AURORAS 方法的新型未来传感器设计（正在申请专利）。由于 AURORAS 具有差分特性（与许多传统路径积分 IOD 方法不同），因此它很容易应用于任何轨道区域，只要在特定时间点，重力势能可以沿观察者的视线指定。这包括地月环境。
测量基于深度学习的压缩感中的鲁棒性
抽象的深神经网络为重建少量和嘈杂测量的图像重建图像提供了最新的准确性，例如在加速磁共振成像（MRI）中引起的问题。然而，最近的作品引起了人们的担忧，即基于学习的图像重建方法对扰动很敏感，并且比传统方法不那么易用：神经网络（i）可能对小而却对对抗性的扰动敏感，（ii）可能会在分配中表现不佳，并且（iii）可能会在覆盖小型的图像中表现出色，但可能会在一个图像中覆盖重要特征。为了理解对此类范围的敏感性，在这项工作中，我们测量了图像重建的不同方法的鲁棒性，包括训练有素和未经训练的神经网络以及传统的基于稀疏的方法。我们发现，与先前的作品相反，训练和未经训练的方法都容易受到副本扰动的影响。此外，针对特定数据集调整的经过训练和未经训练的方法都在分配转移中遭受的损失非常相似。fi-Nelly，我们证明了一种实现更高重建质量的图像重构方法在准确恢复细节方面的性能也更好。我们的结果表明，基于最新的深度学习图像重新构造方法比没有构成鲁棒性的传统方法提供了改进的穿孔方法。
移植医学的变革性创新
• 器官保存技术：延长生命的礼物 移植面临的最大挑战之一是器官存活时间有限。传统方法依赖于冷藏，但器官保存技术的最新创新延长了这一关键时间段。机器灌注系统（例如 Organ Care Liver System 或 OrganOx metra System）模拟人体的自然环境，使器官能够存活更长时间。这一突破不仅增加了可供移植的器官数量，还提高了器官的整体质量，从而改善了患者的治疗效果。
SSEN 传动数字化战略和行动计划
利益相关方参与是 SSEN Transmission RIIO-T2 商业计划的核心，尽管 Covid-19 疫情带来了挑战，但这一计划仍在继续。作为传统方法的补充，虚拟（或数字）利益相关方参与（战略和项目特定）现在已成为常态，并受到利益相关方的欢迎。英国网络公司的利益相关方参与和协调是积极有效的。与其他行业和地区的对标和合作确保我们能够抓住最佳实践数字机会。
以色列理工学院物理系 2024 年研究
量子场论 (QFT) 是用于描述许多体量子系统的通用框架。尽管它已经存在了 70 年，并使我们能够预测高能物理、凝聚态物理和宇宙学等不同领域的许多结果，但我们今天仍在学习许多有关 QFT 的新知识。我目前的研究重点是从弦理论中提取有关 QFT 的有趣经验。我们今天所理解的弦理论为 QFT 提供了一个新的框架，使我们能够超越拉格朗日和微扰理论的传统方法定义和研究 QFT。
时间序列的机器学习模型的比较分析
摘要：本研究比较了在财务数据分析中预测时间序列的不同机器学习模型。使用包括Arima，LSTM和GRU在内的模型来预测股票价格变动。我们衡量每个模型在各种数据集中的准确性和计算效率，并讨论其在财务预测环境中的优势和劣势。调查结果表明，深度学习模型在捕获传统方法的复杂时间模式方面显示出显着改善。关键字：时间序列预测，机器学习，Arima，LSTM，财务分析。A.简介
并购分析：突破性见解，更好的交易
许多潜在的目标是较小的，私密的，难以使用传统技术来识别。使用可靠的合并数据集，易于理解的集成分析堆栈以及机器学习工具，公司可以在时间范围明显缩短和较低的成本中识别和分析潜在目标。自动目标筛选工具允许Web界面快速开发自定义的搜索标准。分析师团队可以使用加权标准和自然语言处理（NLP）来识别成千上万的目标，以减少传统方法所花费的时间降低50％至60％。3