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tallo：全球树的异构和皇冠架构数据库
Tommaso Jucker 1 | FabianJörgFischer1 | JérômeChave2.3 | David A. Coomes 4 |约翰·卡斯珀森（John Caspersen）5 | Arshad Ali 6 | Grace Jopaul Loubota Panzou 7.8 | Ted R. Feldpousch 9 |丹尼尔·福特（Daniel Falster）10 | Vladimir A. Usoltsev 11,12 | Stephen Adu-Bredu 13 | Luciana F. Alves 14 | Mohammad Aminpour 15 | Ilondoa B. Angoboy 16 | Niels P. R.天线17 | CécileAntin 18 | Yousef Askari 19 | RodrigoMuñoz20,21 | Narayanan Ayyappan 22 | Patricia Balvanera 23 | Lindsay Banin 24 | Nicolas Barbier 18 | John J.
异构集成量子芯片中介层封装
摘要 — 量子计算机为特定的计算密集型经典问题提供了更快的解决方案。然而，构建容错量子计算机架构具有挑战性，需要集成多个量子位和优化的信号路由，同时保持其量子相干性。由于各种元件之间的材料和热力学不匹配，在平面单片器件架构中实验实现具有多种功能组件的量子计算机具有挑战性。此外，它需要复杂的控制和路由，导致寄生模式和量子位相干性降低。因此，可扩展的中介层架构对于在保持量子位相干性的同时合并和互连复杂芯片内的不同功能至关重要。因此，异构集成是扩展量子位技术的最佳解决方案。我们提出了一种异构集成量子芯片光电子中介层作为高密度可扩展量子位架构的解决方案。我们的技术可实现大批量生产，并为片上、芯片到芯片以及低温到外界的互连提供新颖的光学 I/O 解决方案。
极端异构时代的软件研讨会报告
到 2006 年左右，人们逐渐意识到，这些由集成电路底层制造技术的平稳发展所提供的有利条件正在让位于更具挑战性的技术环境。内存性能的提高，尤其是对主内存的访问延迟，已经明显放缓，导致许多重要算法的性能改进也相应放缓。Dennard 缩放定律因底层物理因素而失效，这意味着处理器时钟速率不能再随着晶体管密度的增加而增加，同时功耗也会增加；此外，如果不增加所需功率，就无法添加更多有源电路。平面晶体管密度改进的终结是可以预见的，因为单个晶体管的尺寸接近量子力学主导经典材料特性的微小尺度。
2021 BEETL 竞赛：推进针对受试者独立性和异构 EEG 数据集的迁移学习
Stylianos Bakas 1 , 2 , 3 stelios@cogitat.io Siegfried Ludwig 1 , 2 siegfried@cogitat.io Konstantinos Barmpas 1 , 2 ntinos@cogitat.io Mehdi Bahri 1 , 2 mehdi@cogitat.io Yannis Panagakis 1 , 2 , 4 yannis@cogitat.io Nikolaos Laskaris 1 , 2 , 3 nikos@cogitat.io Dimitrios A. Adamos 1 , 2 , 3 dimitrios@cogitat.io Stefanos Zafeiriou 1 , 2 stefanos@cogitat.io William C. Duong 5 , 6 wduong@dcscorp.com Stephen M. Gordon 5 , 6 sgordon@dcscorp.com 弗农·J·劳恩 (Vernon J. Lawhern) 6 vernon.j.lawhern.civ@army.mil Maciej ´ Sliwowski 7 , 8 , 9 maciej.sliwowski@opium.sh Vincent Rouanne 7 vincent.rouanne@gmail.com Piotr Tempczyk 9 , 10 piotr.tempczyk@opium.sh 1 Cogitat Ltd.，英国 2 智能行为理解小组，伦敦帝国理工学院，英国 3 塞萨洛尼基亚里士多德大学，希腊 4 雅典国立和卡波迪斯特里安大学，希腊 5 DCS 公司，弗吉尼亚州亚历山大，美国 6 人类研究与工程理事会，DEVCOM 陆军研究实验室，马里兰州阿伯丁试验场，美国 7 大学。格勒诺布尔阿尔卑斯大学，CEA，LETI，Clinatec，F-38000 格勒诺布尔，法国 8 巴黎萨克雷大学，CEA，List，F-91120，帕莱索，法国 9 波兰国家机器学习研究所 (OPIUM)，华沙，波兰 10 deeptale.ai，波兰
使用低精度异构声纳浮标传感器的纯角度测量定位水下目标
摘要：本文考虑了水下目标的定位，其中放置了许多声纳浮标来测量目标声音的方位。声纳浮标的方位精度非常低，例如 10 度。在实践中，我们可以使用多个异构声纳浮标，这样传感器噪声的方差可能与另一个传感器的方差不同。此外，一个传感器的最大感应范围可能与另一个传感器的最大感应范围不同。如果传感器检测到目标的方位，则真实目标必须存在于传感器的感应范围内。为了基于低精度的方位测量来估计目标位置，本文介绍了一种基于多个虚拟测量集 (VMS) 的新型目标定位方法。这里，每个 VMS 都是考虑到每个声纳传感器的方位测量噪声而得出的。据我们所知，本文在基于低精度的异构声纳浮标传感器定位目标的 2D 位置方面是新颖的，考虑到传感器的最大感应范围。通过使用计算机模拟将所提出的定位方法与其他最先进的定位方法进行比较，验证了所提出的定位方法的优越性（同时考虑时间效率和定位精度）。
文章 使用低精度异构声纳浮标传感器的纯角度测量来定位水下目标
摘要：本文考虑了水下目标的定位，其中放置了许多声纳浮标来测量目标声音的方位。声纳浮标的方位精度非常低，例如 10 度。在实践中，我们可以使用多个异构声纳浮标，这样传感器噪声的方差可能与另一个传感器的方差不同。此外，一个传感器的最大感应范围可能与另一个传感器的最大感应范围不同。如果传感器检测到目标的方位，则真实目标必须存在于传感器的感应范围内。为了基于低精度的方位测量来估计目标位置，本文介绍了一种基于多个虚拟测量集 (VMS) 的新型目标定位方法。这里，每个 VMS 都是考虑到每个声纳传感器的方位测量噪声而得出的。据我们所知，本文在考虑传感器的最大感应范围的情况下，基于低精度的异构声纳浮标传感器对目标的 2D 位置进行定位方面是新颖的。通过使用计算机模拟将所提出的定位方法与其他最先进的定位方法进行比较，验证了所提出的定位方法的优越性（同时考虑时间效率和定位精度）。
使用CRISPR/CAS9与同源指导的修复来使人拓扑异构酶IIα内含子19 5'剪接位点保持沉默：人类白血病K562细胞中依托泊苷耐药性的产生
DNA拓扑异构酶IIα（TOP2α /170）是增殖细胞必不可少的酶。为了说话繁殖恶性肿瘤，这使Top2α /170成为依托泊苷和其他临床活性抗癌药物的重要靶标。这些药物的功效通常受到与TOP2α /170表达水平的改变有关的情况的限制。我们的实验室最近显示出TOP2α /170的水平降低，并且由于内含子的聚腺苷酸化（IPA;内含子19）在获得的可获得的依托托糖苷抗性K562 k562 k562 clonal细胞系中，C末端截短的90 kDa同工型TOP2α /90降低了TOP2α /90。我们先前报道说，这种同工型用TOP2α /170异构二聚体是对依托泊苷的耐药性的决定因素。通过基因编辑恢复的TOP2α /170水平，在耐药K /VP.5细胞中优化耐药的K /VP.5细胞中的剪接位点，TOP2α /90表达降低，并降低了耐药性。通过CRISPR /CAS9对父母K562细胞中的外显子19 /内含子进行沉默，并通过同源指导修复（HDR）进行沉默，从而迫使内含子19保留，从而诱导抵抗力，从而诱导抵抗力，从而破坏正常的RNA处理（即进一步评估90 nir and 2 and 2 and 2 and 2）同工型作为抗性决定因素。通过定量聚合酶链反应（QPCR）鉴定基因编辑的克隆，并通过Sanger测序验证。RNA-SEQ和QPCR研究表明，内含子19保留导致TOP2α编辑的mRNA转录物的降解导致TOP2α /170的表达降低。TOP2α / 170 mRNA /蛋白质表达水平在TOP2α基因编辑的克隆中衰减，这会导致对依托泊苷的耐药性，如依托泊苷诱导的DNA损伤（γH2AX，彗星测定）和生长抑制所评估。在基因编辑的K562细胞中TOP2α /90的强制表达进一步降低了依托泊苷诱导的DNA损伤，以支持该截短的同工型的主要负面作用。共同支持TOP2α /170和Top2α /90作为对TOP2α-靶向剂的灵敏度 /耐药性的重要作用。
研究葡萄糖异构化与三个异质碳基
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HGDTI：利用基于异构图神经网络的信息聚合预测药物-靶标相互作用
摘要背景：在新药研发研究中，传统的湿实验周期较长，通过计算机模拟预测药物-靶标相互作用（DTI）可以大大缩小候选药物的搜索范围，优秀的算法模型可能更有效地揭示药物、蛋白质等相关数据构成的生物信息网络中药物与靶标之间的潜在联系。结果：本工作开发了一种异构图神经网络模型HGDTI，包括网络节点嵌入的学习阶段和DTI分类的训练阶段。该方法首先获取药物的分子指纹信息和蛋白质的伪氨基酸组成信息，然后通过Bi-LSTM提取节点的初始特征，并利用注意力机制聚合异构邻居。在多个对比实验中，HGDTI的整体性能明显优于其他最先进的DTI预测模型，并采用负采样技术进一步优化模型的预测能力。此外，我们通过异构网络内容缩减测试证明了HGDTI的鲁棒性，并通过其他对比实验证明了HGDTI的合理性。这些结果表明HGDTI可以利用异构信息来捕获药物和靶标的嵌入，为药物开发提供帮助。结论：基于异构图神经网络模型的HGDTI可以利用异构信息来捕获药物和靶标的嵌入，为药物开发提供帮助。为了方便相关研究人员，我们在http://bioinfo.jcu.edu.cn/hgdti建立了一个用户友好的Web服务器。