图1真核MMR的概述MUTS同源物识别不匹配的碱基对。 MUTSα识别错误和小安培碱基,而MUTSβ识别大型安培碱基。 MUTLα与MUTSα-不匹配复合物相互作用。 PCNA通过夹具装载机放置在双链DNA链的不连续部分中的DNA上。夹具形的PCNA在滑动夹具孔时移动。由于PCNA的结构具有极性(侧面和前部),因此PCNA在保持其极性的同时移动到DNA上,并与MUTLα相互作用。 PCNA的极性不同会激活MUTLα以仅裂解新生的链侧,从而导致不匹配两侧的划痕。核酸外切酶EXO 1去除含错误的区域,所得的间隙区域充满DNA聚合酶δ,一种复制的聚合酶。除大肠杆菌及其相关物种外,人们认为许多真正的细菌将以几乎相同的机制反应。但是,预计区分新链和旧链的机制将会有所不同。24)。一些古细菌具有真核MMR(可能是从真实细菌水平传播的)40),这是少数族裔,大多数具有完全不同的机制,称为内质系统41)。内体是一种与限制酶具有结构和功能相似性的酶,并且在不匹配的碱基对附近裂解了双链DNA的两个链。这种双链裂解预计将通过同源重组系统修复。使用同源重组系统的维修反应非常准确,这是有道理的,因为修复合成是使用另一个DNA分子(染色体)作为模板的同源区域进行的,因此无需区分旧链和新链。
与基于卷积神经网络(CNN)相比,我们研究了基于变压器的行人检测模型较低性能的原因。CNN模型会产生密集的行人建议,单独完善每个建议,然后对其进行非最大抑制(NMS)的跟进,以产生稀疏的预测。在争论中,变压器模型每个地面真相(GT)行人盒选择一个建议,然后从中选择了正面的正态。所有其他建议,其中许多与选定的建议高度相似,都通过了负梯度。尽管这导致了稀疏的预测,从而消除了NM的需求,但在许多类似的建议中,任意选择,有效的训练和较低的行人检测准确性。为了减轻问题,我们建议基于Min-Cost-Flow的配方,而不是常用的Kuhn-Munkres匹配算法,并纳入了诸如每个地面真相盒的约束,并且与一个建议的提案相匹配,并且许多同样好的建议可以与单个地面真相盒相匹配。我们提出了基于匹配算法的第一个基于变压器的行人检测模型。广泛的实验表明,我们的方法达到了3个失误率(较低)3。7 /17。4 /21。8/8。3/2。0在Eurocity / tju-traffic / tju-校园 /城市专家 /加州理工学院数据集中,而4个。7/18。7/24。8/8。5/3。 1通过当前的sota。 代码可从https://ajayshastry08.github.io/flow_ matcher 获得。5/3。1通过当前的sota。代码可从https://ajayshastry08.github.io/flow_ matcher
AncestryDNAⓡ进行了几项遗传分析,以帮助客户找到,保存和分享其家族史。在这里,我们解释了我们如何检测DNA的“匹配” - 更确切地说,我们如何确定长长的染色体段,由成对的个体共享,这些个体暗示了最近的共同血统。在遗传学领域,这被称为“逐渐身份”(IBD)。一旦确定了IBD段,我们就会使用此信息来估计人们之间的关系(例如,第一个堂兄)。通过通过其DNA之间的亲戚之间的联系,我们为Ancestrydna成员提供了扩展其记录的谱系的机会。此外,匹配是其他AncestryDNA功能(例如Thrulines™和Genetic Communities™)的重要组成部分。在本文中,我们描述了我们所采取的步骤,以识别和解释个体之间相同逐渐相同的DNA段。我们首先介绍了DNA匹配背后的关键概念,解释识别匹配的挑战,最后我们描述了如何解决大型遗传数据库中检测IBD的问题。
摘要越来越多的工作发现,早期和最近的生命压力之间的不匹配,而不是压力的累积影响,这导致与压力有关的健康结果。迄今为止,尚无工作检查这种不匹配如何与与压力相关的认知结果有关。我们通过评估参与者(n = 154,M = 18.7,104女性)的早期和最近的生命压力,利用相同的库存来解决这一差距,然后在混合静止 - 信号/侧翼任务中评估其抑制性控制。令人惊讶的是,我们发现更大程度的压力不匹配与更好的响应抑制有关(即跨多种分析方法较小的停止信号反应时间)。认知抑制(即侧翼干扰效应)与压力不匹配无关。因此,这些结果表明,早期和最近的生命压力之间的不匹配程度与抑制作用相同,与急性压力会影响反应抑制作用,这表明反应抑制可能是导航急性应激和一般环境条件的重要认知过程,而急性环境条件与一般的环境条件均与不匹配预期应力的条件相匹配。
组织结构与战略的匹配对于确保公司的资源、流程和决策框架与战略目标保持一致至关重要。 结构与战略不匹配可能导致效率低下、沟通中断和目标无法实现。
摘要背景:精准癌症药物 (PCM) 通常用于昂贵且通常疗效一般的超说明书治疗,使用与终末期癌症肿瘤基因组相匹配的药物,这给医疗资源带来了挑战。我们将 MetAction PCM 研究的健康影响、成本和成本效益与两项外部随机对照试验中接受最佳支持治疗 (BSC) 的对照人群的相应数据进行了比较。方法:我们设计了三个分区生存模型来评估医疗保健成本和质量调整生命年 (QALY) 作为主要结果。成本效益计算为 PCM 相对于 BSC 的增量成本效益比 (ICER),年度支付意愿 (WTP) 阈值为 56,384 欧元(605,000 挪威克朗)。单向和概率敏感性分析解决了不确定性。结果:我们估计了 MetAction 患者的总医疗成本(与下一代测序 (NGS) 设备和人员工资、针对可操作肿瘤目标的患者的分子匹配药物以及对响应患者的随访有关)和健康结果,以及 BSC 病例的成本(与估计住院有关)和结果。增量 QALY 的 ICER 是 WTP 阈值的两倍或更多,并且对 NGS 程序的成本降低相对不敏感,而降低药物价格将对具有成本效益的 PCM 策略做出重大贡献。结论:模型表明,PCM 的高 ICER 是由 NGS 诊断和分子匹配药物的成本驱动的,该策略很可能具有成本效益,不受 WTP 限制的影响。将药物费用减少到标价的一半可能会导致 ICER 达到 WTP 阈值。这可以激励公私合作伙伴关系分担 PCM 中的药物成本,目前正在进行的欧洲举措就是一个例子。
摘要 - 量子交换机(QSS)服务量子通信网络中量子端节点(QCN)提交的请求,这是一个具有挑战性的问题,这是一个挑战性的问题,由于已提交请求的异构保真要求和QCN有限的资源的异质性保真度要求。有效地确定给定QS提供了哪些请求,这是促进QCN应用程序(如量子数据中心)中的开发。但是,QS操作的最新作品已经忽略了这个关联问题,并且主要集中在具有单个QS的QCN上。在本文中,QCN中的请求-QS关联问题是作为一种匹配游戏,可捕获有限的QCN资源,异质应用程序 - 特定的保真度要求以及对不同QS操作的调度。为了解决此游戏,提出了一个量表稳定的request-QS协会(RQSA)算法,同时考虑部分QCN信息可用性。进行了广泛的模拟,以验证拟议的RQSA算法的有效性。仿真结果表明,拟议的RQSA算法就服务请求的百分比和总体实现的忠诚度而实现了几乎最佳的(5%以内)的性能,同时表现优于基准贪婪的解决方案超过13%。此外,提出的RQSA算法被证明是可扩展的,即使QCN的大小增加,也可以保持其近乎最佳的性能。I. i ntroduction量子通信网络(QCN)被视为未来通信技术的支柱,因为它们在安全性,感知能力和计算能力方面具有优势。QCN依赖于Einstein-Podolsky-Rosen(EPR)的创建和分布,这是遥远QCN节点之间的纠缠量子状态[1]。每个EPR对由两个固有相关的光子组成,每个光子都会转移到QCN节点以建立端到端(E2E)纠缠连接。然而,纠缠光子的脆弱性质导致指数损失,随着量子通道(例如光纤)的行驶距离而增加。因此,需要中间量子中继器节点将长距离分为较短的片段,通过对纠缠的光子进行连接以连接遥远的QCN节点[2]。当此类中继器与多个QCN节点共享多个EPR对以创建E2E连接时,它们被称为量子开关(QSS)。
»»填写此表格的第1部分,并将其礼物发送给教育机构(请勿发送现金)。»»教育机构必须填写表格的第2部分,并将其退还给Nextera Energy Foundation,并在提供给学校的礼物之日起一年内提供所请求的信息。»»匹配的礼物管理员将查看表格的完整性和资格,并建议申请人如果由于任何原因无法处理礼物。»»Nextera Energy Foundation将每季度处理匹配礼物。将在匹配贡献时建议所有申请人。将提供教育机构的名字列表,其礼物是匹配的。Nextera Energy Foundation保留申请员工礼物证明的权利。
