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推定的循环因子Znf143/ZFP143是必不可少的转录调节器，没有循环函数
远端基因座之间的相互作用，包括涉及增强子和启动子的相互作用，是哺乳动物基因调节的核心机制，但这些相互作用的蛋白质调节剂仍未确定。锌指转录因子Znf143/ZFP143被强烈牵涉到染色质相互作用的调节剂，在有或没有CTCF的情况下起作用。然而，Znf143/ZFP143在此过程中的作用及其功能，无论有或没有CTCF，都尚不清楚。在这里，我们使用双用途Degron/Imaging标签标记了CTCF和ZNF143/ZFP143，以组合其循环功能和彼此的效果。我们发现ZNF143/ZFP143在小鼠和人类细胞中没有一般循环功能，并且它在很大程度上独立于CTCF起作用。相反，ZNF143/ZFP143是具有极为稳定的染色质停留时间（> 20分钟）的必不可少且高度保守的转录因子，可调节线粒体和核糖体基因的重要子集。
d-Wave全息超导体中的顺序参数和光谱函数
我们考虑D -Wave全息超导体模型，并在度量标准上进行了完全反应，以解决文献中缺失的部分。我们通过将费米子光谱函数与动量依赖性顺序参数进行比较来识别GAP函数。通过在张量凝结物存在下对费米子光谱函数进行数值研究，我们发现了费米弧和间隙行为，与角度相似，它们与角度分辨的光发射光谱数据相似。此外，我们已经检查了耦合常数，化学电位和温度对光谱功能的影响。我们发现D -Wave Fermionic光谱函数可以通过P X和P Y冷凝物与两个Fermion风味结合在一起。同样，将D X 2 -Y 2和D XY轨道对称性与两个Fermion风味结合在一起，导致G波光谱函数。
实施多项式函数
摘要。从历史上看，腐蚀抑制剂技术的探索已广泛依赖于实验方法，这些方法与大量成本，持续时间延长和大量资源利用相关。然而，ML方法的出现最近引起了人们的关注，作为研究具有腐蚀抑制特性的潜在材料的有前途的途径。这项研究通过利用多项式函数来努力提高ML模型的预测能力。具体而言，该研究重点是评估吡啶 - 喹啉化合物在缓解腐蚀中的有效性。各种ML模型进行了系统评估，并集成了多项式功能以增强其预测能力。多项式函数的整合显着放大了所有测试模型的预测精度。值得注意的是，SVR模型是最熟练的，其R²为0.936，RMSE为0.093。本询问的结果强调了通过在ML模型中掺入多项式功能促进的预测准确性的显着增强。所提出的SVR模型是预测吡啶 - 喹啉化合物腐蚀抑制潜力的强大工具。这种开创性方法为推进机器学习方法提供了宝贵的见解，该方法旨在以有希望的腐蚀抑制特性设计和工程材料。
IFT88通过沿果蝇cilia 的定位信号蛋白来维持感觉函数 内皮细胞在心脏损伤期间采用促徒期免疫反应症 t细胞分化驱动致病性线粒体DNA变体的负选择 rb损失通过捕获PAR抑制后，将细胞敏感到与复制相关的DNA损伤 在径向神经胶质生物学和脑发育中了解葡萄糖代谢 辅酶A前体哑氨酸增强了肉瘤中的抗肿瘤免疫力 人Rad52刺激RAD51介导的同源搜索 增强子突变调节化学疗法诱导的骨髓抑制的严重程度 时空DNA甲基化动力学形状巨型级甲基甲基景观 细胞锌状态改变染色质的可及性和p53与DNA 的结合 异常的DNA甲基化扭曲了非典型Teratoid/burtabdoid肿瘤中的发育轨迹 defa1a3 DNA基因剂量调节上尿路感染期间肾脏先天免疫反应 在干细胞衍生的神经元中，在神经发育过程中的脂肪型获取
睫状缺陷引起几种纤毛病，其中一些纤毛发作迟到，这表明cilia被积极维持。仍然，我们对维护的机制的理解很糟糕。在这里，我们显示了果蝇黑色素果ift88（DM IFT88/nompb）继续沿着完全形成的感觉纤毛移动。我们进一步识别无活跃的，果蝇听力和负性持续性行为的TRPV通道亚基，以及尚未表征的果蝇鸟叶尼犬环酶2D（DM GUCY2D/ CG34357）作为DM IFT88货物。我们还显示了DM IFT88与循环酶的细胞内部分的结合，该部分在几种退化性视网膜疾病中是进化保守和突变的，对于DM GUCY2D的纤毛定位而言是不可能的。最后，成年纤维中DM IFT88和DM GUCY2D的急性敲低导致纤毛功能的维持，障碍和刺激性刺激性的行为导致缺陷，但并未显着影响睫状超结构。我们得出的结论是，成人范围内听力的感觉睫状功能涉及DM IFT88及其至少两个信号传导跨膜货物，DM GuCy2D和无效的主动维护程序。
多代理增强学习中的投影 - 最佳单调值函数分解
价值函数分解已成为在培训和分散执行范式下进行合作多代理增强学习的普遍方法。这些算法中的许多算法通过使用代理实用程序的单调混合函数来分配最佳的关节作用功能，以确保分散决策的关节和局部选择之间的相干性。尽管如此，利用单调混合函数也会引起表示局限性，并且在单调函数类别上找到无约束的混合函数的最佳投影仍然是一个开放的问题。在本文中，我们提出了QPRO，该QPRO对价值函数分解的最佳投影问题置于遗憾的是对不同过渡的投影权重的最小化。可以使用Lagrangian乘数方法放松和解决此优化问题，以遵守封闭形式的最佳投影权重，在该方法中，我们通过最大程度地减少预期收益的遗憾政策，从而缩小最佳和受限单调混合功能之间的差距，从而增强单调值函数分支。我们的实验证明了我们方法的有效性，表明在具有非单调价值函数的环境中的性能提高了。
可学习函数的组合稀疏性
神经网络在各个领域都取得了令人瞩目的成功，这引出了一个问题：最佳人工智能系统和人类智能的有效性背后隐藏着哪些基本原则。这种观点认为，组合稀疏性，即组合函数具有“少数”组成函数的特性，每个函数仅依赖于一小部分输入，是成功学习架构背后的关键原则。令人惊讶的是，所有高效图灵可计算的函数都具有组合稀疏表示。此外，同样稀疏的深度网络可以利用这一一般特性来避免“维数灾难”。这个框架对机器学习在数学中可能发挥的作用提出了有趣的启示。
全范数氧化还原流量电池的开路电压是从UV-VIS光谱获得的电荷状态的函数
传统的冯·诺伊曼（Von Neumann）体系结构，自成立以来一直是计算的基础，将处理和内存单元隔离，因此导致众所周知的瓶颈通常被称为“ von noumann瓶颈”。1 - 3由处理和内存单元之间的数据持续穿梭产生的瓶颈不仅会产生大量的能耗，而且对计算速度产生了限制。4,5学术界和工业界正在积极寻求替代计算档案，以维持计算能力的进步，因为摩尔法律的终止以及进一步的晶体管微型化的局限性。6 - 8最有希望的替代方法是神经形态计算，它从人的大脑中吸引了启示，并将加工和记忆整合到统一的实体中。9,10大脑充当中央处理单元，众所周知，信息传播仅消耗约10-20W。11因此，科学家通过开发称为神经形态计算的新原理范式来复制了脑启发的计算，旨在模仿人类大脑中的认知功能。据我们所知，人类神经系统由超过860亿个神经元组成。 如图所示 1a，这些神经元形成了通过突触互连的复杂网络，促进了化学介质的传播（例如 ，Ca +，Na +和K +）从突触前到Postsy-aptic终端。 受此启发，Iontronics已成为据我们所知，人类神经系统由超过860亿个神经元组成。如图1a，这些神经元形成了通过突触互连的复杂网络，促进了化学介质的传播（例如，Ca +，Na +和K +）从突触前到Postsy-aptic终端。受此启发，Iontronics已成为
QFaaS：用于量子计算的无服务器函数即服务框架
量子计算正在迅速发展到必须认真考虑其应用设计和工程方面的地步。然而，量子软件工程仍处于起步阶段，面临着许多挑战，特别是在处理量子编程语言的多样性和嘈杂的中型量子 (NISQ) 系统方面。为了缓解这些挑战，我们提出了 QFaaS，这是一个整体的量子函数即服务框架，它利用无服务器模型、DevOps 生命周期和最先进的软件技术的优势，推动 NISQ 时代下一代应用程序开发的实用量子计算。我们的框架提供了无服务器量子系统的基本元素，以简化云环境中面向服务的量子应用程序开发，例如结合混合量子-经典计算、自动化后端选择、冷启动缓解和采用 DevOps 技术。 QFaaS 通过集成多个知名的量子软件开发工具包（Qiskit、Q#、Cirq 和 Braket）、量子模拟器和云提供商（IBM Quantum 和 Amazon Braket），提供全栈统一的量子无服务器平台。本文提出了量子函数即服务的概念、系统设计、操作工作流程、QFaaS 的实施以及关于量子无服务器计算的优势和局限性的经验教训。我们还介绍了当今量子计算机和模拟器上各种量子应用的实际用例，以展示我们的框架促进正在进行的量子软件转型的能力。
DLAS- 2024年1月 - 透射函数执行摘要
• Approval of the Minutes of the December 8-9, 2022 Meeting of the Board of Visitors • Memorial Resolution for Don R. Pippin • Memorial Resolution for Virginia Rogers “Jinks” Holton • Commending Resolution for Lily A. Roberts • Statement on Free Speech • Approval of Changes to the UVA Athletics Compliance Charter • Signatory Authority for Medical Center Contract for Arthroscopy/Orthopedic Products • Property Disposition of UVA Caton Merchant House Assisted Living • Naming of the Frank M. Sands Sr. (Mba '63) and Marjorie R. Sands Hotel at Darden and Conference Center for Lifelong Learning/The Forum Hotel • Naming of the Altec/Styslinger Foundation Bar and Lobby, Altec/ Styslinger Foundation Bar Terrace, Altec/Styslinger Foundation Terrace, and Altec/Styslinger Foundation Rooftop Terrace • Naming of the Connection Bridge at the达顿植物园•达登植物园的卡尔·梅森·富兰克林·达布里奇（Carl Mason Franklin Fookbridge）命名•Zehmer Hall的通讯棚拆除•Wise College的WISE College
使用实例和实体中心分割损失函数
在本文中，我们提出了一种新型的两组分损失，用于生物医学图像分割任务，称为实例和实例中心（ICI）损失，这是一种损失函数，在使用像素损失功能（例如骰子损失）时，通常会遇到实例不平衡问题。实例组件改善了具有大型和小实例的图像数据集中的小实例或“斑点”的检测。实体中心组件提高了整体检测准确性。我们使用ATLAS R2.0挑战数据集的Miccai 2022。与其他损失相比，ICI损失提供了更好的平衡分段，并以改进1的改善而显着超过了骰子损失。7-3。7％，斑点损失为0。6-5。0％的骰子相似性系数在验证和测试集中，这表明ICI损失是实例不平衡问题的潜在解决方案。关键字：实例和实体中心细分损失，细分损失。