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安装之前的土工布局紫外线曝光的终生考虑
摘要。土工布都是用于掩埋的应用，而无需暴露于阳光。但是，安装之前可能会发生短暂的阳光。由于安装和土壤埋葬的潜在延迟，需要材料才能达到紫外线阻力。人造紫外线风化将评估意外接触阳光的潜在风险。光降解反应考虑与暴露条件的相互作用以及对阳光的聚合物敏感性。基于实验室测量和现场数据，本文评估了光强度，温度和湿度对气候的影响。使用其紫外线灵敏度与有效辐照度的聚合物关系，计算出累积指数，以降低土工布服务寿命从暴露到阳光。人工风化循环，并与聚丙烯和聚对苯二甲酸酯的特定降解机理进行比较，并与特定的降解机制有关。反应速率分别与温度相关，分别针对每个聚合物。提出了使用辐射能量和温度的模型，以指导部分紫外线暴露的土工织物的寿命预测。
基于GPU的快速pangenome图布局
摘要 - 计算pangenomics是一种新兴领域，使用图形结构封闭多个基因组研究遗传变异。可视化Pangenome图对于理解基因组多样性至关重要。然而，由于图布局过程的高计算需求，处理大图可能具有挑战性。在这项工作中，我们对最先进的pangenome图布局算法进行了彻底的性能特征 - 揭示了显着的数据级并行性，这使GPU成为计算加速度的有前途的选项。但是，不规则的数据访问和算法的内存性质具有重大障碍。为了克服这些挑战，我们开发了一种实施三个关键优化的解决方案：对缓存友好的数据布局，合并的随机状态和经纱合并。另外，我们提出了一个定量度量标准，用于可扩展对Pangenome布局质量的评估。对24个人类全染色体pangenomes进行了评估，我们的基于GPU的解决方案在没有布局的质量损失的情况下，在the-Art MultineReaded CPU基线上实现了57.3倍的速度，从而将执行时间从数小时减少到数分钟。索引术语 - Pangenomics，生物信息学，图形布局，GPU加速度
![ISCAID程序布局8月27日[40]](/simg/a/a7368b4aa7d57f292f00caccd1d48ab2c48c41db.webp)
ISCAID程序布局8月27日[40]
Jimenez Castro: BENZIMIDAZOLE F167Y POLYMORPHISM IN THE CANINE HOOKWORM, ANCYLOSTOMA CANINUM: RISK SCORE ANALYSIS King : SEROLOGICAL RESPONSE TO CORE BOOSTER VACCINATION IN DOGS TREATED WITH A NOVEL JAK INHIBITOR Krumbeck: SALMONELLA ENTERICA IN SNAKES: ITS BODY SITE LOCATION AND IMPLICATIONS OF ZOONOTIC TRANSMISSION TO OWNERS Krumbeck: EXAMINING STREPTOCOCCUS IN THE CAT MICROBIOME AND人畜共患病向人类所有者Lubke-Becker的影响：携带Panton-可载素黄白葡萄糖素的猫非殖民化，产生的葡萄球菌金黄色葡萄球菌终止了家族的皮肤感染：临床特征，这些特征会增加害虫感染的抑郁症的狗孔（Conternal）症状，以示症状症状，以示症状症状，以示症状症状症状，以示症状症状症状。 Negash：所有者经验和兽医参与，无执照的GS-441524治疗猫科琳感染性腹膜炎（FIP）NEHRING：研究猫免疫缺陷病毒的患病率和护理标准的专家意见研究：较低的尿液疗法感染猫来自逆转录病毒感染，患有逆转录病毒感染的病毒感染。neves：圣保罗皮尔斯医院中与尿路感染较低有关的尿路疾病：利用R用于自动化抗体图创建和小型动物临床分离株的抗菌耐药性监测：用于cinstoisspora spp的免疫测定的分析验证。在犬和猫样本中检测鲁宾：兽医学和真菌学：使本课程在YouTube上可用
docllm：用于多模式文档理解的布局感知的生成语言模型
企业文档，例如表格，收据，报告和其他此类记录，通常在文本和规范模式的交集中携带丰富的语义。其复杂布局提供的视觉提示在有效地培养这些文档中起着至关重要的作用。在此过程中，我们提出了Docllm，这是传统大型语言模型（LLMS）的轻量级扩展，以考虑文本语义和空间布局，以通过视觉文档进行推理。我们的模型通过避免昂贵的图像编码器并专注于边界框信息以结合空间外部结构，这与现有的Mul- Timodal llms不同。具体而言，文本和空间方式之间的交叉对齐是通过将经典变压器中的注意机制分解为一组分离的矩阵来捕获的。此外，我们设计了一个学会填充文本段的预训练目标。这种方法使我们能够解决视觉文档中经常遇到的不规则布局和异质内容。使用大规模的指定数据集对预训练的模型进行了微调，涵盖了四个核心文档中的识别任务。我们证明，在所有任务中，在16个数据集中的14个数据集中，我们的解决方案的表现优于Sota LLMS，并概括为5个以前看不见的数据集中的4个。
在VR>中使用生成AI模型的创作3D布局
现有的沉浸式创作工具使用户可以直观地可视化VR中的3D场景的设计概念，但最当前的3D布局（例如建筑设计和游戏场景）是通过手动安装3D mod els努力创建的。此手动过程不仅乏味且耗时，而且还可以限制用户探索各种想法的能力[31]。近年来，生成人工智能（AI）模型已成为自动构成可理解文本[44]，Photorealistic图像[46]，Videos [2]，Music [37]和3D布局[34，45，57]的强大手段。通过利用生成模型，我们可以在沉浸式内容创建过程中为用户提供自动生成的3D布局，从而使用户能够在探索替代设计可能性的同时节省时间和精力。
-0.5cmATPlace2.5D：用于大规模2.5D-IC的分析热感知芯片布局框架
消费电子产品的激增催化了 2.5D 集成电路 (2.5D-IC) 的发展。随着这些系统规模扩大并集成更多芯片，芯片设计工具（尤其是自动芯片布局）的重要性日益显现。然而，之前的研究并未充分考虑芯片的独特特征，遇到了与线长质量低和可扩展性差有关的挑战。此外，2.5D-IC 中明显的高温问题尚未得到彻底解决，表明缺乏热感知设计探索。针对这一问题，本文提出了 ATPlace2.5D，一种用于大规模 2.5D-IC 的分析性热感知芯片布局框架。它可以与创新的基于物理的紧凑热模型相结合，提供平衡线长和温度的解决方案，位于最优帕累托前沿。实验结果表明，AT-Place2.5D 可在几分钟内处理超过 60 个 chiplet，在最高温度和总走线长度方面均比 TAP-2.5D 高出 5%，在热感知布局方面高出 42%，速度提升 23 倍，有望推动 2.5D-IC 的成熟和广泛应用。
20240806 CRISPR RNP 案例研究布局
与 CRISPR QC 合作为科学家提供了优化基因编辑策略的强大优势。我们的协作方法与我们的尖端平台相结合，可以全面评估 CRISPR 工作流程中的每个步骤。CRISPR 分析平台使科学家能够定量评估 gRNA 和 Cas 核酸酶复合物的结合和稳定性，确定 RNP 复合物与靶标（扩增子）DNA 之间的结合效率，测试靶标和非靶标 DNA 样本中的 RNP CRISPR 复合物裂解频率，并分析成功多重编辑的关键动力学排名。通过利用这些工具，我们可以帮助科学家快速获得可操作的见解，以优化他们的 CRISPR 策略。
2023–24初始ELPAC学生数据布局
学生人口统计数据来自加利福尼亚纵向学生成就数据系统（CALPADS），并反映了人口统计学快照中捕获的学生人口统计信息。在学生开始测试时发生测试的学生的人群快照或分数完成时替代评估学生的人口快照，并且分数可用于在测试操作管理系统（TOMS）中报告。对于未测试的学生，人口统计快照是每天拍摄的，直到初始和初始ALT ELPAC测试窗口结束，以在测试操作管理系统（TOMS）中进行报告。请注意，每个字段的源在文件布局中指示。
tflop：带有布局指针机制的表结构识别框架
表结构识别（TSR）是旨在将表图像转换为机器可读格式的任务（例如，html），促进其他应用程序，例如信息检索。最近的作品通过识别HTML标签和文本区域来解决此问题，后者用于从表文档中进行文本推断。这些作用 - 曾经，将文本映射到确定的文本区域时遭受了未对准问题的困扰。在本文中，我们介绍了一个新的TSR框架，称为Tflop（带有L ay o ut p ointer机制的T sr f ramework），该框架将传统的文本区域预测重新定义，并将其匹配为直接文本区域指向问题。具体来说，TFLOP同时使用文本区域信息来同时识别表的结构标签及其对齐文本区域。不需要区域前字典和对齐，TFLOP绕过了拟定的文本区域匹配阶段，这需要精心校准的后处理。tflop还掌握了跨度意识的对比监督，以使指向机制在具有综合结构的表中。因此，TFLOP在诸如PubTabnet，fintabnet和synthtabnet等多个基准座上实现了最先进的性能。在我们广泛的实验中，TFLOP不仅表现出竞争性能，而且还显示出在工业文档TSR方案（例如带有水印或非英语领域的文档）的有希望的结果。我们工作的源代码可公开可用：https：//github.com/pupstageai/tflop。