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生成有向无环图的开源软件比较
如何建立因果关系的研究在许多学科中引起了越来越多的关注 [1、2、3、4、5、6]，尤其是在无法进行随机对照实验的情况下。有向无环图 (DAG) [1、2、5] 是可视化假设的因果关系、确定可能出现偏差的位置以及告知如何解决偏差的关键工具之一。这些图显示了暴露、结果和其他相关变量之间的联系。DAG 被广泛应用于流行病学 [7、8、9]、社会学 [10、11、12]、教育学 [13、14、15] 和经济学 [16、17、18]。 DAG 由节点和边组成，节点表示变量，边通过显示从原因指向结果的箭头来传达直接的因果关系。重要的是，如果一个图没有变量是其自身的祖先，即图中没有循环，并且每条边都指向一个方向，则该图符合 DAG 的条件 [19]。要使 DAG 被视为因果关系，它需要包含图中任何两个现有变量的共同原因的所有变量 [1]。
合成有机化学家 职位类型
职位名称：合成有机化学家 工作类型：全职、兼职、合同、高级和初级职位 地点：纽约州罗切斯特 开始日期：立即 申请：发送简历至careers@andluca.com 有兴趣加入一家由顶尖科学家和产品设计师组成的快速发展的光电公司吗？Andluca 正在寻找一位合成有机化学家，该化学家具有研究和开发用于光电薄膜技术的分子半导体或相关领域（如药物开发）的经验。您将与科学家和工程师团队合作，快速建立候选材料和光电行为之间的结构-性能关系。您对材料合成、特性和候选材料迭代探索的想法和所有权将是开发用于新技术和新产品的先进材料的关键。这个职位是一个难得的机会，可以加入一个强大的科学和工程团队，该团队正在成长为一家领先的先进材料公司。该职位是全职的，工作地点在纽约州罗切斯特。
covid-19疫苗更新和计划生成有关助推器的证据
本演讲包含1995年《私人证券诉讼改革法案》的含义，包括关于：公司的陈述：该公司对现代covid-19-19疫苗的开发（mRNA-1273）；它为继续针对Covid-19的疫苗开发疫苗的努力，包括开发针对SARS-COV-2变异菌株和加强剂量的疫苗的努力；随着时间的推移，现代covid-19疫苗对Covid-19提供保护的能力，并引发针对关注的变体的抗体反应；促进剂量的现代剂量剂量的可能性-19疫苗和变异特异性疫苗候选物引发中和抗体的潜力；以及对Covid-19的助推器的需求以及需求的时机。在某些情况下，可以通过术语来识别前瞻性陈述，例如“意志”，“五月”，“应该”，“可能”，“期望”，“打算”，“计划”，“目标”，“目标”，“预期”，“信仰”，“估计”，“预测”，“潜在”，“继续”，“继续”，或者包含这些术语或其他术语或其他术语，虽然是不可接受的，虽然是不可接受的。本演示文稿中的前瞻性陈述既不是承诺也不是保证，也不应不依赖这些前瞻性陈述，因为它们涉及已知和未知的风险，不确定性和其他因素，其中许多因素超出了现代的控制，并且可能导致实际结果与这些前瞻性陈述表达或表达的那些差异。这些前瞻性陈述是基于现代的当前期望，并且仅在此日期开始说话。这些风险，不确定性和其他因素包括，除其他因素外，在Moderna的“风险因素”标题中所描述的这些风险和不确定性在ModernA的最新年度报告中，介绍了向美国证券交易委员会（SEC）提交的10-K表格，以及由SEC随后向SEC提交的文件，在SEC网站上可在wwww.sec.gov.gov.gov.gov.gov.c.gov上获得。除法律要求外，ModernA不承担更新或修改本演示文稿中包含的任何前瞻性陈述的任何意图或责任。
使用集成有机电化学晶体管的选择性离子检测
将靶向修饰引入植物基因组的过程涉及三个常见步骤：识别目标DNA序列，诱导断裂和修复。首先，工程核酸酶的序列识别模块重新识别目标DNA序列。接下来，核酸酶与靶DNA序列结合，并创建双链断裂（DSB）或单链断裂。最后，通过内源性DNA修复途径或通过工程机制来修复DNA断裂。主要的DNA修复路径包括非同源末端连接（NHEJ）和同源指导修复（HDR）（Symington and Gautier 2011）。这些途径之间的一个显着差异是，尽管NHEJ是一个容易出错的修复过程，并且通常导致突变引入突变，例如小插入和缺失（Indels），但HDR会导致精确的维修。这些基本原则是当前正在使用的所有基因组编辑技术的基础，工具之间的关键差异
数字孪生与深度学习的集成有助于……
摘要。众所周知，建筑、工程和施工 (AEC) 行业面临着资源规划、风险管理和物流方面的挑战，导致设计缺陷、项目交付延迟、成本超支和合同纠纷。这些挑战促使人们研究应用先进的机器学习算法，如深度学习 (DL)，以帮助诊断和规范分析原因和预防措施。建筑 4.0 通过不断创新实现数字化和智能化，以实现自动化、生产力和可靠性的大幅提升。数字孪生作为建筑 4.0 规划和过程控制与自动化的下一个层次，将结合认知功能，能够感知复杂和不可预测的行为，并推理动态策略以优化流程，从而支持决策。然而，人们仍然缺乏对 DT 集成、DL 和 IoT 的真正影响的认识，所有这些都与具有主动认知能力的自学习混合模型有关，以实现智能规划和施工。本研究通过探索性分析来识别和弥补这一差距，探讨了 DT 和 DL 的整合潜力，以促进智能规划和建设。数据是通过访谈、焦点小组和调查等混合方式从全球行业专家处收集的，重点关注适用性和互操作性
pscad-网格形成有效性评估-...
• 第一份报告《向可再生能源过渡期间的系统强度管理》概述了系统强度在电力系统中的作用、系统强度降低时遇到的问题以及可用的所有响应范围。本报告还分析了集中式方法解决整个区域系统强度低的优点与每个可再生能源发电支持者实施自己的解决方案的模型的优点。 • 第二份报告《集中式同步电容器方法的有效性评估》展示并量化了同步电容器选项在电力系统强度低的区域中促进基于逆变器的可再生能源连接的有效性。该分析基于详细的 PSCAD 分析（将进行连接评估），并解释了遇到的各种问题。 • 本报告展示并量化了具有电池解决方案的电网形成逆变器 (GFMI)（以下称为“电网形成电池”）的有效性。它基于相同的情况并使用与第二份报告相同的分析技术，以便进行比较。邀请了电网形成电池的供应商提交 PSCAD 模型，以用于本研究。然而，由于 PSCAD 建模非常详细且耗时，只有一个模型被纳入详细分析。为了尊重所有供应商，评估的模型的细节将不予公布。决定采用哪个模型进行详细分析是基于哪个模型最有可能产生积极结果。不应假设本研究的结果可以自动应用于所有情况下的所有电网形成电池。相反，需要进行具体分析。
酶作为合成有机化学催化剂的定向进化
选择性酶的进化。[1b] 最新的评论包含大量有关方法学开发的信息，发表于 2020 年。[1c] 我们对这项激动人心的事业的兴趣可以追溯到 20 世纪 90 年代中期，当时我的团队提出了一种全新的不对称催化方法，即定向进化立体选择性酶作为合成有机化学和生物技术中的催化剂。[1,2] 考虑到手性药物、天然产物、植物保护剂和香料的社会价值，我们认为“试管中的进化”可以与开发用于不对称转化的手性人造合成催化剂相辅相成。如果成功，这将为在温和且环保的条件下进行多种不同的不对称转化提供丰富且取之不尽的新型催化剂来源。