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台式：基准测试多代理增强学习
多代理增强学习（MARL）的领域目前正面临可重复性危机。虽然已经提出了用于解决该问题的标准化报告解决方案，但我们仍然缺乏一个实现标准化和可重复性的基准测试工具，同时利用尖端的增强学习（RL）实现。在本文中，我们介绍了台式，这是第一个MARL培训库创建的，目的是在不同的算法，模型和环境中启用标准化的基准测试。Benchmarl使用Torchrl作为后端，授予其高性能，并保持最新的信息，同时解决Marl Pytorch用户的广泛社区。其设计启用系统的配置和报告，从而使用户可以通过简单的单行输入创建和运行com-plex基准测试。Benchmarl在github上开源：https：//github.com/facebookresearch/benchmarl。
Phenom 台式 SEM 的 EDS
Thermo Scientific Phenom Desktop SEM 重新定义了速度、易用性和性能。直观的用户界面使所有级别的用户都可以轻松获得 SEM 图像。所有 Phenom Desktop SEM 都支持能量色散 X 射线光谱 (EDS)，通过全面的元素分析补充 SEM 成像。强大的峰值识别、可靠的量化、量身定制的应用程序包和紧密的硬件集成支持只需单击几下即可实现的完整分析工作流程。
制作数据台式连接器机密09:30
NTT Group正在研究互连数据空间的国际数据共享生态系统的开发。我们，NTT组还将连接器部署在云中，以易于使用，并提供资产，以便于企业易用。要交换数据，Dataspace Connector（DC）是一个可以连接到数据空间的软件，也是实现数据主权的关键。
一种新型的台式模型，用于定量心室导管中的抗性分析
脑积水是一种慢性疾病，导致脑室异常增大。最常见的脑积水治疗方法是使用手术植入的分流器将多余的CSF排入其他身体部位，例如腹膜腔。但是，这些分流的失败率不高：大约50％的小儿脑积水分流器在植入的两年内失败，几乎所有脑积水患者在其一生中至少需要一个分流的修订[1，2]。尽管对该主题的工作数量不足，但分流器的机制仍然很少了解。许多研究已经调查了流动动力学，孔几何形状和阻力影响障碍物等因素如何[3，4]。为了促进有关此主题的研究，在韦恩州立大学（WSU）创建了多中心国家生物座席。在一项研究中使用了该生物库来检查众多FACTOR对患者进行修订的数量的影响以及对失败的细胞导管的成像分析[5，6]。文献表明导管的几何形状，阻塞和对CSF流量的抗性是分流故障的相互链接因素。因此，拥有一种研究人员可以用来收集和分析用于治疗脑积水的导管的大量定量流数据的设备将很有用。
服务器、笔记本电脑和台式电脑的采购和验收测试指南
可信计算组 (TCG) 定义的可信平台模块 (TPM) 是一种小型安全协处理器，可以作为独立组件，也可以作为其他组件（如微处理器）的一部分。大多数企业级笔记本电脑和台式机都包含 TPM 2.0 版，因为 Microsoft 要求 Windows 8.1 或更高版本必须安装该版本。对于服务器，TPM 通常是一个附加组件，需要由管理员和采购官员在订购清单中指定。服务器采购应确保在订购这些设备时包含可选的 TPM。对于国防部，DODI 8500.01“网络安全”[5] 要求购买带有 TPM 的国防部计算机资产。
台式和床头验证低成本可编程的皮质刺激剂，用于双向脑部计算机界面研究
为了表征和基准测试计算硬件，软件和算法，必须直接拥有许多问题实例。对于量子组合而言，这同样是正确的，其中大量现实世界中的问题实例将允许进行基准研究，从而有助于改善算法和硬件设计。为此，在这里，我们介绍了大量基于Qubit的量子哈密顿量的数据集。数据集，称为Hamlib（用于哈密顿库），可以在线免费获得，并且包含2到1000 QUAT的问题大小。hamlib包括海森堡模型，费米 - 哈伯德模型，玻色 - 哈伯德模型，分子电子结构，分子振动结构，maxcut，max-k -sat，max-k-sat，max-k -cut，qmaxcut，qmaxcut和旅行销售人员问题。这一效率的目标是（a）通过消除需要准备问题实例并将其映射到Qubit表示的需求来节省时间的时间，（b）允许对新算法和硬件进行更彻底的测试，以及（c）允许整个研究中的可重复性和标准化。
台式DNA合成设备：
综合DNA由世界各地的生物科学实验室使用，并在广泛的科学和生物技术进步中起着基本作用。DNA综合技术（可以使用任何用户定义的序列打印” DNA，可启用研究人员来研究和工程生物系统，以更好地了解它们的工作方式。对于从农产品和药品到先进燃料和其他生物制造应用，这对于广泛的生物技术进展也是必不可少的。例如，这种能力对于在19009年大流行期间的新和新兴病原体的快速表征以及诊断，疫苗和其他医学对策的快速发展至关重要。获得合成DNA对于这些进步和更广泛的生物经济至关重要。
定量台式19F NMR光谱
反应混合物的仪器分析通常是化学过程优化中的速率控制步骤。传统上，反应分析采用气相色谱 (GC)、高效液相色谱 (HPLC) 或高场波谱仪上的定量核磁共振 (qNMR) 波谱法。然而，色谱法需要复杂的后处理和校准方案，而高场 NMR 波谱仪的购置和操作成本高昂。我们在此公开了一种基于低场台式 NMR 波谱法的廉价高效分析方法。其主要特点是使用氟标记的模型底物，由于 19F 具有宽的化学位移范围和高灵敏度，即使在低场永磁波谱仪上也能对产物和副产物信号进行独立、定量的检测。外部锁定/垫片装置无需使用氘代溶剂，只需极少的后处理即可直接、非侵入性地测量粗反应混合物。低场强可在较宽的化学位移范围内实现均匀激发，从而最大限度地减少系统积分误差。添加适量的非位移弛豫剂 Fe(acac)3 可最大限度地减少全分辨率下的弛豫延迟，将每个样品的分析时间缩短至 32 秒。正确选择处理参数也至关重要。本文提供了分步指南，讨论了所有参数的影响，并重点指出了潜在的陷阱。文中通过三个示例说明了该分析方案在反应优化中的广泛适用性：Buchwald-Hartwig 胺化反应、Suzuki 偶联反应和 C–H 官能化反应。
通过基于CRISPR的功能基因组学阐明神经元和神经胶质的疾病状态 通过计算机视觉和神经元视觉解码人类身份 对Gliomas中BRAFV600E抑制的反应和抵抗力：前方的障碍？ 人工特征和多功能模板 - 台式和床头验证低成本可编程的皮质刺激剂，用于双向脑部计算机界面研究 劳伦斯·伯克利国家实验室 晶圆尺度和通用范德华金属半导体触点 UC Irvine 患者衍生的结直肠癌的人血管化微肿块模型概括了临床疾病 使用隐藏的Markov建模和揭示设计构想的隐藏模式 在针对CLL/SLL的目标治疗时代认识到未满足的需求：“过去是序言”（莎士比亚） 机器学习辅助高温储层热储能优化
摘要在过去十年中，通过应用新技术，我们对神经疾病的理解得到了极大的增强。全基因组关联研究已突出了神经胶质细胞作为疾病的重要参与者。单细胞分析技术正在以未注明的分子分辨率提供神经元和神经胶质疾病状态的描述。然而，我们对驱动疾病相关的细胞态的机制以及这些状态如何促进疾病的机制仍然存在巨大差距。我们理解中的这些差距可以由基于CRISPR的功能基因组学桥接，这是一种有力的系统询问基因功能的方法。在这篇综述中，我们将简要回顾有关神经疾病相关的细胞态的当前文献，并引入基于CRISPR的功能基因组学。我们讨论了基于CRISPR的筛查的进步，尤其是在相关的脑细胞类型或细胞环境中实施时，已经为发现与神经系统疾病相关的细胞状态的机制铺平了道路。最后，我们将描述基于CRISPR的功能基因组学的当前挑战和未来方向，以进一步了解神经系统疾病和潜在的治疗策略。
