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由晶体学电子密度引导的蛋白质集合的生成建模
蛋白质是动态分子，在生物过程中和其他方面的热力学采样构象中的状态之间的过渡。尽管由X射线晶体学生成的模型通常描绘了单个构象，但这实际上是一个集合度量。蛋白质晶体是一个巨大的分子阵列，从衍射中重建的电子密度可捕获该阵列中原子位置之间的变异性。随着蛋白质链中的灵活性的增加，电子密度越来越散布。由于难以识别和建模特定构象产生平均密度，因此通常仅以B因子的形式间接报告最佳拟合模型周围的变异性。然而，如果可检测到的晶体学者在多个替代位置（通常称为Altlocs）中的原子模型。交替位置的蛋白质主链段仍然不足以识别，因为大多数可视化平台（例如Pymol和Chimerax）以及使用结构模型作为输入（例如Gromacs）的程序完全忽略了Altloc或用简单的启发式方法来解决它们[4]。最近的工作[11]创建了从PDB结构中提取的Altloc的全面目录，这表明该数据集应在努力中使用单个序列预测多个结构的努力。有趣的是，作者表明，对于一组良好的分离和稳定的Altlocs，即使结构合奏预测因子识别该区域是灵活的，他们也无法捕获实验确定的构象甚至骨架构象分布的双峰性。
从前面引导
对于公共部门，它将需要积极主动的机构和资源良好的政策实施才能履行多个角色：•对公共和私营部门的各自优势，尤其是在公共财务和私人财务之间的各自优势的明确和平衡的看法。•具有指导私人财务和规范现有和拟议的自然市场以确保良好生态和社会成果的技能和资源的公共机构。•直接交付保护项目和结果是最有效的选择，例如，只有在很长的时间内才能衡量所需的目标，或者很难有意义地赚钱。•总的来说，这些基本功能对公共部门的作用比英国当前的政府资源允许更大。•需要步骤来确保自然市场和私人融资工作。目前，通过新建的私人自然市场预期私营部门参与和资金的重要作用，特别是：•合规性市场，例如生物多样性净收益（BNG），在英格兰在英格兰有法律责任资助开发商的创建或改善栖息地，以取代新开发损失。•诸如伍德兰碳法规（WCC）等志愿市场，政府机构预计对伍德兰创建项目的碳数量进行了验证，随后的单元被企业用来抵消排放。•在某些情况下，混合金融计划（例如自然环境投资准备基金（NEIRF））也将为市场投资提供支持，该计划使用公共资金来支持自然项目，以吸引私人投资。
结构引导材料和过程设计的机器学习
近年来，在过程结构 - 培训链的背景下，人们对加速材料创新的兴趣越来越大。在这方面，必须考虑制造过程和量身定制材料设计方法，以支持下游过程设计方法。作为迈向这个方向的主要一步，我们提出了一种整体且通用的优化方法，该方法涵盖了材料工程中整个过程结构属性链。我们的方法专门采用机器学习来解决两个关键的识别问题：材料设计问题，其中涉及确定近乎最佳的材料微观结构，这些微观结构表现出所需的特性，以及一个过程设计问题，这些问题旨在确定制造这些微观结构的最佳处理路径。这两个识别问题通常都是不适合的，这对解决方案方法提出了重大挑战。但是，这些问题的非唯一性质是处理的重要优势：通过具有相似性能的几个目标微观结构，可以有效地指导过程来制造最佳的可触及微观结构。在模拟金属形成过程中具有所需特性的制造晶体纹理中，该方法的功能得到了证明。
通过双层引导扩散模型
可以通过最大似然eS-定时（MLE）定义为X ML = Arg Max Max X Log P（Y | X）的最大似然性（MLE）的解决方案y = a x + n，可以概率地得出。尽管如此，如果向前操作员A是单数的，例如，当M 在这种情况下，仅使用观察到的测量y仅使用观察到的y，即使在y = y = ax的无噪声场景中，也只能使用观察到的测量y唯一地恢复信号集x是不可行的。 由于a的空空间的非平凡性，因此出现了这一挑战。 为了减轻适应性，必须基于先验知识来限制可能解决方案的空间，因此必须合并一个额外的假设。 主要采用的框架提供了更有意义的解决方案是最大的后验（MAP）估计，该估计为x Map = arg max = arg max x [log p（y | x） + log p（x）]，其中术语log p（x）封装了清洁图像x的先前信息。 随着时间的流逝，解决反问题的先验概念已经大大发展。 从经典上讲，许多方法论依赖于手工制作的先验，这些方法是分析定义的约束，例如稀疏性[10，31]，低率[14，16]，总变化[9]，但要命名为少数，以增强重建。 随着深度学习模型的出现，先验已过渡到数据驱动，从而在重建质量方面产生了很大的提高[1，2，7，7，17，34]。 无监督的学习范式中的策略因学识渊博的先验方式而异（又称在这种情况下，仅使用观察到的测量y仅使用观察到的y，即使在y = y = ax的无噪声场景中，也只能使用观察到的测量y唯一地恢复信号集x是不可行的。由于a的空空间的非平凡性，因此出现了这一挑战。为了减轻适应性，必须基于先验知识来限制可能解决方案的空间，因此必须合并一个额外的假设。主要采用的框架提供了更有意义的解决方案是最大的后验（MAP）估计，该估计为x Map = arg max = arg max x [log p（y | x） + log p（x）]，其中术语log p（x）封装了清洁图像x的先前信息。随着时间的流逝，解决反问题的先验概念已经大大发展。从经典上讲，许多方法论依赖于手工制作的先验，这些方法是分析定义的约束，例如稀疏性[10，31]，低率[14，16]，总变化[9]，但要命名为少数，以增强重建。随着深度学习模型的出现，先验已过渡到数据驱动，从而在重建质量方面产生了很大的提高[1，2，7，7，17，34]。无监督的学习范式中的策略因学识渊博的先验方式而异（又称这些先验，无论是以受监督的或无监督的方式学习的，都已集成到地图框架中，以解决不适合的反问题。在监督范式中，对配对的原始图像的可用性和观察到的测量值的依赖也可能限制模型的通用性。结果，这种趋势已转向对无监督的兴趣的日益兴趣，在这种情况下，使用深层生成模型隐式或明确地学习了先生。
引导 ARDL 边界检验
结果：中国、印度尼西亚、墨西哥和土耳其的经济增长、能源消费和二氧化碳排放之间不存在协整关系。当二氧化碳排放为因变量时，巴西存在协整关系；当能源消费为因变量时，印度和俄罗斯存在协整关系。除印度尼西亚外，所有 E7 国家都发现，巴西、印度、墨西哥和中国的能源消费与二氧化碳排放之间存在短期格兰杰因果关系，经济增长与二氧化碳排放之间存在短期格兰杰因果关系。巴西、印度、印度尼西亚、墨西哥和中国的经济增长与能源消费之间也存在短期格兰杰因果关系，所有 E7 国家的二氧化碳排放与能源消费之间也存在短期格兰杰因果关系。结论：结果一致表明，能源消费是二氧化碳排放的主要原因，从而导致了全球变暖问题的出现。二氧化碳排放量的增加迫使 E7 国家制定合理的能源消费和环境污染政策。
纳米材料在MRI造影剂中的应用及其在影像引导治疗中的作用
磁共振成像 (MRI) 是一种全球公认的诊断程序，尤其因其卓越的软组织对比度、高分辨率成像和非电离辐射特性而受到认可，使其成为医学领域不可或缺的工具。然而，为了优化 MRI 对某些疾病的敏感性和特异性，使用造影剂变得必不可少。最近的发展集中在基于纳米材料的 MRI 造影剂，以提高诊断准确性和图像质量。本综述重点介绍了此类药剂的进展，包括金属氧化物纳米粒子、碳基材料、金纳米粒子和量子点。它讨论了它们在 MRI 引导治疗中的作用，如靶向药物输送、热疗、放射疗法、光动力疗法、免疫增强疗法和基因疗法。还提供了对 MRI 造影剂在影像医学中未来潜力的见解。
AI引导的癌症治疗，用于共存偏头痛患者
1盟军和公共卫生系，卫生学院，体育与生物科学学院，东伦敦大学，伦敦E16 2rd，英国； d.olawade@uel.ac.uk 2研究与创新部，Medway NHS基金会信托基金会，吉林汉姆ME7 ME7 5NY，英国肯特； j.teke@nhs.net（J.T。 ）; kusal.weerasinghe@nhs.net（k.w.） 3 <约克圣约翰大学，伦敦E14 2BA，英国4号医学，卫生和社会护理学院，坎特伯雷基督教堂大学，坎特伯雷CT1 1Qu，肯特，英国肯特郡5 Elaine Marieb护理学院，马萨诸塞大学，马萨诸塞州阿姆斯特大学，马萨诸塞州阿姆斯特大学，美国马萨诸塞州01003，美国； kadeleye@umass.edu 6组织工程和再生医学系，生命科学工程学院FH Technikum，奥地利维也纳1200； eghosaseregabriel@gmail.com 7工程与科学学院，格林威治大学伦敦大学，查塔姆海事ME4 4TB，英国肯特； s.v.ovsepian@greenwich.ac.uk 8第比利斯州立大学医学院，第比利斯大学0177，乔治亚州9号，乔治亚州9号生命科学与医学学院，癌症与药学科学学院，伦敦国王伦敦国王学院，伦敦国王，斯特兰德，斯特兰德，伦敦WC2R 2LS，英国10 Kent Medway医学院 of Medical Oncology, Medway NHS Foundation Trust, Gillingham ME7 5NY, Kent, UK 12 AELIA Organization, 9th Km Thessaloniki–Thermi, 57001 Thessaloniki, Greece * Correspondence: stergiosboussios@gmail.com or stergios.boussios@nhs.net or stergios.boussios@kcl.ac.uk or stergios.boussios@kmms.ac.uk或s.boussios@kent.ac.uk1盟军和公共卫生系，卫生学院，体育与生物科学学院，东伦敦大学，伦敦E16 2rd，英国； d.olawade@uel.ac.uk 2研究与创新部，Medway NHS基金会信托基金会，吉林汉姆ME7 ME7 5NY，英国肯特； j.teke@nhs.net（J.T。）; kusal.weerasinghe@nhs.net（k.w.）3 <约克圣约翰大学，伦敦E14 2BA，英国4号医学，卫生和社会护理学院，坎特伯雷基督教堂大学，坎特伯雷CT1 1Qu，肯特，英国肯特郡5 Elaine Marieb护理学院，马萨诸塞大学，马萨诸塞州阿姆斯特大学，马萨诸塞州阿姆斯特大学，美国马萨诸塞州01003，美国； kadeleye@umass.edu 6组织工程和再生医学系，生命科学工程学院FH Technikum，奥地利维也纳1200； eghosaseregabriel@gmail.com 7工程与科学学院，格林威治大学伦敦大学，查塔姆海事ME4 4TB，英国肯特； s.v.ovsepian@greenwich.ac.uk 8第比利斯州立大学医学院，第比利斯大学0177，乔治亚州9号，乔治亚州9号生命科学与医学学院，癌症与药学科学学院，伦敦国王伦敦国王学院，伦敦国王，斯特兰德，斯特兰德，伦敦WC2R 2LS，英国10 Kent Medway医学院 of Medical Oncology, Medway NHS Foundation Trust, Gillingham ME7 5NY, Kent, UK 12 AELIA Organization, 9th Km Thessaloniki–Thermi, 57001 Thessaloniki, Greece * Correspondence: stergiosboussios@gmail.com or stergios.boussios@nhs.net or stergios.boussios@kcl.ac.uk or stergios.boussios@kmms.ac.uk或s.boussios@kent.ac.uk<约克圣约翰大学，伦敦E14 2BA，英国4号医学，卫生和社会护理学院，坎特伯雷基督教堂大学，坎特伯雷CT1 1Qu，肯特，英国肯特郡5 Elaine Marieb护理学院，马萨诸塞大学，马萨诸塞州阿姆斯特大学，马萨诸塞州阿姆斯特大学，美国马萨诸塞州01003，美国； kadeleye@umass.edu 6组织工程和再生医学系，生命科学工程学院FH Technikum，奥地利维也纳1200； eghosaseregabriel@gmail.com 7工程与科学学院，格林威治大学伦敦大学，查塔姆海事ME4 4TB，英国肯特； s.v.ovsepian@greenwich.ac.uk 8第比利斯州立大学医学院，第比利斯大学0177，乔治亚州9号，乔治亚州9号生命科学与医学学院，癌症与药学科学学院，伦敦国王伦敦国王学院，伦敦国王，斯特兰德，斯特兰德，伦敦WC2R 2LS，英国10 Kent Medway医学院 of Medical Oncology, Medway NHS Foundation Trust, Gillingham ME7 5NY, Kent, UK 12 AELIA Organization, 9th Km Thessaloniki–Thermi, 57001 Thessaloniki, Greece * Correspondence: stergiosboussios@gmail.com or stergios.boussios@nhs.net or stergios.boussios@kcl.ac.uk or stergios.boussios@kmms.ac.uk或s.boussios@kent.ac.uk<约克圣约翰大学，伦敦E14 2BA，英国4号医学，卫生和社会护理学院，坎特伯雷基督教堂大学，坎特伯雷CT1 1Qu，肯特，英国肯特郡5 Elaine Marieb护理学院，马萨诸塞大学，马萨诸塞州阿姆斯特大学，马萨诸塞州阿姆斯特大学，美国马萨诸塞州01003，美国； kadeleye@umass.edu 6组织工程和再生医学系，生命科学工程学院FH Technikum，奥地利维也纳1200； eghosaseregabriel@gmail.com 7工程与科学学院，格林威治大学伦敦大学，查塔姆海事ME4 4TB，英国肯特； s.v.ovsepian@greenwich.ac.uk 8第比利斯州立大学医学院，第比利斯大学0177，乔治亚州9号，乔治亚州9号生命科学与医学学院，癌症与药学科学学院，伦敦国王伦敦国王学院，伦敦国王，斯特兰德，斯特兰德，伦敦WC2R 2LS，英国10 Kent Medway医学院 of Medical Oncology, Medway NHS Foundation Trust, Gillingham ME7 5NY, Kent, UK 12 AELIA Organization, 9th Km Thessaloniki–Thermi, 57001 Thessaloniki, Greece * Correspondence: stergiosboussios@gmail.com or stergios.boussios@nhs.net or stergios.boussios@kcl.ac.uk or stergios.boussios@kmms.ac.uk或s.boussios@kent.ac.uk
即时：自然行为中的凝视引导
自然眼球运动主要研究了泡茶、做三明治和洗手等过度学习的活动，这些活动具有固定的相关动作顺序。这些研究表明，低级认知图式的顺序激活有助于完成任务。然而，当任务新颖且必须立即规划一系列动作时，这些动作图式是否会以相同的模式激活尚不清楚。在这里，我们记录了自然任务中的凝视和身体运动，以研究面向动作的凝视行为。在虚拟环境中，受试者在真人大小的架子上移动物体以达到给定的顺序。为了强制认知规划，我们增加了排序任务的复杂性。与动作开始一致的注视表明凝视与动作序列紧密相关，任务复杂性适度影响了任务相关区域上的注视比例。我们的分析表明，凝视恰好及时分配给与动作相关的目标。规划行为主要对应于在动作开始前对任务相关对象的更大视觉搜索。研究结果支持了这样一种观点：自然行为依赖于对工作记忆的节俭使用，人类不会对环境中的物体进行编码来规划长期行动。相反，他们更喜欢即时规划，即搜索当前与行动相关的物品，将他们的身体和手引导到该物品上，监控该行动直到行动终止，然后继续执行下一个行动。
HU研究摘要_smart Manufacturing 自我引导之旅
使用锂离子电池，由于电池选项卡的材料差异，传统的融合焊接技术无法应用。因此，超声波焊接被认为是一个很好的选择。使用多个传感器信号开发了一种新的在线非破坏性质量评估系统，用于质量监测电池电池。最重要的功能是使用高级特征选择算法系统地选择的，并与Ultasonic焊接过程的物理匹配。SPC和Mahalanobis距离一起集成在一起，以监视焊接过程性能[5,6,7,8]。电池组装厂中这种系统的实现导致了手动检查（80％）的重大减少，同时确保一致性电池焊接。
阿德里安·奥尔：引导货币政策走出未知
偷渔民鱼线中的鱼饵。另有记载称，库佩出发探索新大陆，也许是因为他观察到了 Pīpīwharauroa（每年飞入海平面的候鸟）或向南迁徙然后返回的鲸鱼。我们还知道，波利尼西亚航海家有办法在广阔的海洋中定位自己。没有 GPS，他们利用星星，寻找某些鱼类和鸟类的存在，观察海浪中的图案和云层的倒影。但是，远离地标和珊瑚礁，没有一种方法可以告诉他们确切的位置。Crowe（2018）讨论了毛利人和他们的波利尼西亚祖先的航海成就。