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World File Search System依曼结构
不同取向B2 结构FeAl 合金纳米线弯曲行为的分子动力学模拟*
（b），6.000 nm（c），8.900 nm（d）和9.300 nm（e），其中颜色表示不同的局部晶体结构：蓝色-BCC，绿色-FCC，RED-HCP和White-Inninnown； （f）在1860 PS和d = 9.300 nm的纳米线内的应变分布，其中原子是通过其局部剪切应变颜色的。
曼杜拉交界区结构规划 - 2023 年 9 月
曼杜拉枢纽站地块的愿景是由 DevelopmentWA（当时的 LandCorp）在与主要利益相关者和社区咨询小组协商后制定的，其内容为：“曼杜拉枢纽站是一个重要的交通连接和综合城市中心，旨在实现高可持续性标准并创建一个充满活力的社区，包括多种生活方式和可负担的居住选择。” 曼杜拉枢纽站的目的是基于合理的设计原则创造一个高质量的当代建筑环境，在适宜步行和以行人为导向的开发项目中提供可负担的居住、多样性和选择机会。 该地块的主要设计原则已确定并纳入结构规划，包括： • 提供清晰易懂、可渗透的街道网络，分散交通量并鼓励步行而不是开车；
主席哈曼和副主席埃德曼
2024年7月30日（主席哈曼）主席里德（Reed），排名第威克（Wicker）和参议院武装服务委员会成员 - 很高兴见到我多年来与他一起工作的前同事。您的委员会承担着巨大的责任，我赞扬您以两党方式运作。，我很高兴能与副主席埃里克·埃德曼（Eric Edelman）一起介绍两党，即国防战略委员会的一致报告。他和我将共同介绍我们的开幕词，以总结我们的工作。您知道，国会成立了我们的委员会，以审查2022年国防战略（或NDS），并提供清晰，独立的观点。 由两党，参议院的两场领导人，众议院和两个武装服务委员会任命。 专员汤姆·马恩肯（Tom Mahnken），玛拉·鲁德曼（Mara Rudman）和罗杰·扎克海姆（Roger Zakheim）今天与我们同在。 专员杰克·基恩（Jack Keane），玛丽亚·辛克勒（Mariah Sixkiller）和艾丽莎·史塔扎克（Alissa Starzak）无法亲自加入我们。 目前的NDS是在2022年初撰写的，此前俄罗斯入侵乌克兰，中国和俄罗斯的战略伙伴关系，以及哈马斯去年10月7日对以色列的恐怖袭击。 我们的委员会一致认为，对美国国家安全和我们的利益的威胁比第二次世界大战以来的任何时候都要大，并且比冷战期间更为复杂。您知道，国会成立了我们的委员会，以审查2022年国防战略（或NDS），并提供清晰，独立的观点。由两党，参议院的两场领导人，众议院和两个武装服务委员会任命。专员汤姆·马恩肯（Tom Mahnken），玛拉·鲁德曼（Mara Rudman）和罗杰·扎克海姆（Roger Zakheim）今天与我们同在。专员杰克·基恩（Jack Keane），玛丽亚·辛克勒（Mariah Sixkiller）和艾丽莎·史塔扎克（Alissa Starzak）无法亲自加入我们。目前的NDS是在2022年初撰写的，此前俄罗斯入侵乌克兰，中国和俄罗斯的战略伙伴关系，以及哈马斯去年10月7日对以色列的恐怖袭击。我们的委员会一致认为，对美国国家安全和我们的利益的威胁比第二次世界大战以来的任何时候都要大，并且比冷战期间更为复杂。
通过结构功能耦合的神经库普曼算子理解大脑动力学
摘要：神经科学的基本问题是理解解剖结构如何支持大脑功能的工作机制，以及显著的功能波动如何引发普遍存在的行为。我们在系统辨识领域提出了这个逆问题，其中我们使用几何散射变换（GST）来模拟结构-功能耦合，并使用神经库普曼算子来揭示底层复杂系统的动态机制。首先，使用GST通过将大脑活动的代理信号投射到受大脑中连接模式几何约束的神经流形中来构建测量集合。然后，我们寻求找到一个库普曼算子，以相对简单的线性映射阐明部分观察和行为结果之间的复杂关系，这使我们能够理解控制系统中的功能动力学。此外，我们将 GST 和 Koopman 算子集成到端到端深度神经网络中，从而生成具有数学保证的可解释大脑动力学模型。通过对人类连接组项目-衰老 (HCP- A) 数据集进行的严格实验，我们的方法在认知任务分类中表现出最先进的性能，超越了现有基准。更重要的是，我们的方法在使用机器学习方法揭示大脑动力学的新见解方面显示出巨大的潜力。
国金证券-医药健康行业研究：技术升级赋能行业应用，AI+医药健康发展有望提速-230505.pdf
DeepMind 团队于2020 年12 月发布的一种人工智能蛋白质结构预测算法AlphaFold2，被 认为具有人工智能领域里程碑性意义，解决了生物学界长达50 年的蛋白质空间结构预测 难题，改变了此前几乎只能使用X 射线晶体学和冷冻电子显微镜等实验技术确定蛋白质结 构的现状。它的原理基于最先进的深度学习算法以及进化中蛋白质结构的守恒。它使用了 大量的蛋白质序列和结构数据进行训练（如MGnify 和UniRef90 数据库、 BFD 数据库）， 并 使用了一个新的深度神经网络构架，该网络被训练为通过利用同源蛋白质和多序列比 对的信息从氨基酸序列生成蛋白质结构。 DeepMind 公司与欧洲生物信息研究所（EMBL-EBI） 的合作团队已经使用AlphaFold2 成功预测出超过100 万个物种的2.14 亿个蛋白质结构， 几乎涵盖了地球上所有已知蛋白质。这一成果标志着AlphaFold2 在结构生物学领域的突 破，因为这些预测结果中有大约35%的结构具有高精度，达到了实验手段获取的结构精度， 而大约80%的结构可靠性足以用于多项后续分析。这将有助于深入理解蛋白质的结构和功 能，为生命科学领域的研究提供更多的线索和解决方案。 AlphaFold2 应用范围广泛，未来 可能被应用于结构生物学、药物发现、蛋白质设计、靶点预测、蛋白质功能预测、蛋白质 -蛋白质相互作用、生物学作用机制等。
格拉斯曼简历
2016-2018 EECS 博士后学者 伯克利设计学院，加州大学伯克利分校，EECS 系 指导老师：Björn Hartmann，EECS 副教授 2012-2016 研究生 用户界面设计组，EECS 系，麻省理工学院 CSAIL 博士论文：大规模编程类中的聚类和可视化解决方案变化 指导老师：Robert Miller，CS 杰出教授 2008-2011 研究生 机器人运动组，EECS 系，麻省理工学院 CSAIL，M.Eng.论文：基于二次调节器的启发式方法，用于快速探索状态空间 由 EECS 教授 Russ Tedrake 指导 2010-2011 斯坦福大学仿生学与灵巧操作实验室客座研究员 2006-2008 麻省理工学院 CSAIL 机器人运动组本科研究员 2004-2006 麻省理工学院 CSAIL 网络与移动系统本科研究员 2003-2004 普林斯顿大学心理学系脑电图实验室特邀高中生研究员
关于卵巢癌 - 达曼
1. 肿瘤大小 (T)：检查肿瘤大小可确定癌症是否已扩散至卵巢以外的邻近器官，例如子宫或膀胱。 2. 淋巴结转移 (N)：评估癌症是否已扩散至骨盆或主动脉周围的邻近淋巴结。 3. 远处转移 (M)：指示癌症是否已扩散至身体的其他部位，例如肺、肝或骨骼。
