扩展数据图 1. 使用 RFdiffusion 设计 β 链配对支架。为了充分利用 RFdiffusion 的多样化生成潜力,同时鼓励在设计输出中使用 β 链界面,我们实现了一种界面调节算法,该算法可根据简单的用户输入生成 SS/ADJ 调节张量。该模型以张量的形式理解折叠调节,这些张量标记每个残基(a,顶部和左侧)的二级结构(蓝色)以及这些二级结构块的邻接关系(a,黄色中心)。用户指定的参数指定了以下信息:结合剂界面二级结构块(在本例中为 β 链)、该块的长度(b,结合剂张量 L 中的青色块)以及结合剂块相邻的靶位残基(b,靶位张量 T 中的青色块)。根据这些预定义参数,该算法随机采样结合剂界面二级结构块在残基索引空间中的位置,同时保持与指定靶位残基的确定邻接关系(绿色)。该用户定义的调节张量将扩散输出导向β链配对的结合物-靶标界面 (c)。此前,RFdiffusion 界面设计计算可以针对指定为靶标“热点”的特定残基,以指定要结合的靶标残基。而这种新的链间 SS/ADJ 调节功能,使用户能够在结合物支架生成过程中指定“β链热点”或“ɑ-螺旋热点”。基于扩展的结合物-靶标 SS/ADJ 张量调节的结合物支架输出,支持用户指定 β 链界面类型的设计。
基于锚点的大规模多视图聚类因其在处理海量数据集方面的有效性而引起了广泛关注。然而,当前的方法主要通过探索锚点图或投影矩阵之间的全局相关性来寻找用于聚类的共识嵌入特征。在本文中,我们提出了一种简单而有效的可扩展多视图张量聚类(S 2 MVTC)方法,我们的重点是学习视图内和跨视图的嵌入特征的相关性。具体而言,我们首先通过将不同视图的嵌入特征堆叠到张量中并旋转它来构造嵌入特征张量。此外,我们构建了一种新颖的张量低频近似(TLFA)算子,它将图相似性结合到嵌入特征学习中,有效地实现不同视图内嵌入特征的平滑表示。此外,对嵌入特征应用共识约束以确保视图间语义一致性。在六个大规模多视图数据集上的实验结果表明,S 2 MVTC 在聚类性能和 CPU 执行时间方面明显优于最先进的算法,尤其是在处理海量数据时。S 2 MVTC 的代码已公开发布在 https://github.com/longzhen520/S2MVTC。
将可再生能源集成到现代智能电网中,由于能源产生的可变性和不可预测性,提出了重大挑战。对可再生能源输出的准确实时预测对于确保网格稳定性,优化能量分布并最大程度地减少了能量浪费至关重要。本研究探讨了针对智能电网中实时可再生能源预测的可扩展监督学习算法的开发和应用。
我们建议使用二维 Penning 阱阵列作为量子模拟和量子计算的可扩展平台,以捕获原子离子。这种方法涉及将定义静态电四极子位置的微结构电极阵列放置在磁场中,每个位置捕获单个离子并通过库仑相互作用与相邻离子耦合。我们求解此类阵列中离子运动的正常模式,并推导出即使在存在陷阱缺陷的情况下也能实现稳定运动的广义多离子不变定理。我们使用这些技术来研究在固定离子晶格中进行量子模拟和量子计算的可行性。在均匀阵列中,我们表明可以实现足够密集的阵列,轴向、磁控管和回旋加速器运动表现出离子间偶极耦合,其速率明显高于预期的退相干。通过添加激光场,这些可以实现可调范围的相互作用自旋汉密尔顿量。我们还展示了局部电位控制如何隔离固定阵列中的少量离子,并可用于实现高保真门。使用静态捕获场意味着我们的方法不受系统尺寸增加时的功率要求限制,从而消除了标准射频陷阱中存在的重大缩放挑战。因此,这里提供的架构和方法似乎为捕获离子量子计算开辟了一条道路,以实现容错规模的设备。
人类的视野。这种能力不仅对于诸如对象操纵和导航之类的实践日常任务至关重要,而且在培养人类创造力方面起着关键作用,使我们能够以深度,幽默感和沉浸感进行设想和制作对象。在本文中,我们重新审视了视图综合问题并提出:我们如何学习一般的3D表示以促进可扩展的视图综合?我们试图从以下两个观察结果中调查这个问题:i)到目前为止,目前的最新进展主要集中在训练速度和/或提高效率上[12,18,18,31,48]。值得注意的是,这些进步都共同依赖于体积渲染以进行场景优化。因此,所有这些视图合成方法固有地是场景特定的,再加上全局3D空间坐标。相比之下,我们主张一个范式移动,其中3D表示仅依赖场景颜色和几何形状,学习隐式表示无需地面真相3D几何形状,同时也从任何特定坐标系统中具有重要的独立性。这种区别对于实现可扩展性至关重要,以超越场景指编码所施加的约束。ii)本质上,视图合成更适合作为有条件的生成建模问题,类似于生成图像中的图像[25,60]。随着可用信息的增加,生成的场景变得更加限制,逐渐收敛于地面真相表示。仅给出一组稀疏的参考视图时,所需的模型应提供多个合理的预测,并利用生成表述中的固有随机性,并从自然图像统计信息和从其他图像和对象中学到的语义先验中获取见解。值得注意的是,现有的3D生成模型通常仅支持单个参考视图[20 - 23,44]。我们认为,更理想的生成配方应具有不同级别的输入信息。在这些见解的基础上,我们引入了Eschernet,这是一种图像到图像的条件扩散模型,用于视图合成。Eschernet利用了使用Dot-Product自我注意力的变压器体系结构[51],以捕获参考对目标和目标对目标视图一致性之间的复杂关系。Eschernet中的一个关键创新是相机位置编码(CAPE)的设计,专门代表4个DOF(以对象)和6个DOF相机姿势。这种编码的速率空间结构进入令牌,使模型能够仅基于其相对摄像机的转换来计算查询和密钥之间的自我注意事项。总而言之,Eschernet表现出以下非凡的特征:•一致性:埃舍内特固有地整合了视图的固定性,这要归功于相机位置编码的设计,从而鼓励了对目标对目标和目标视图视图的一致性。
“扩展的定量尿培养(Equc)”是一种用于检测尿液样本中可行微生物的增强培养方案。使用大量的尿液和不同的文化条件,等号能够发现广泛的细菌和真菌(酵母),这些细菌和真菌(酵母)否则未被标准的尿培养所发现。除了常见的尿道病原体外,已经证明等于检测新兴的病原体和新的病原体和共生微生物群。尽管尚未完全确定临床设置中等号方案的有用性,但最近的研究表明,计算可以提供有关症状缓解,治疗反应,治疗反应和主要尿液疾病的诊断的有价值信息,包括尿路感染,尿液失效,尿液失效和其他尿路症状。等价也可能有助于评估有益的微生物群作为生物治疗剂的实用性。这种叙述性缩影介绍了有关等于尿液微生物组和尿道病在健康和疾病中作用的临床实用性的当前研究发现。用英语编写的文献可在“ PubMed”上获得,并包含任何术语:“扩展的定量尿文化”,“增强的定量尿文化”和摘要中的“等价”用作源文章,以准备此Minireview。
哺乳动物的大脑由数千万到数千亿个神经元组成,这些神经元以毫秒级的时间尺度运行,而目前的记录技术只能捕捉到其中的一小部分。能够以高时空分辨率对神经活动进行采样的记录技术一直难以扩展。研究最深入的哺乳动物神经元网络(例如大脑皮层)呈现出分层结构,其中最佳记录技术可在大面积上进行密集采样。然而,对特定应用设计的需求以及大脑的三维结构与二维微加工技术之间的不匹配严重限制了神经生理学研究和神经假体。在这里,我们讨论了一种可扩展神经元记录的新策略,即将玻璃包覆微线束与来自高密度 CMOS 体外 MEA 系统或高速红外摄像机的大规模放大器阵列相结合。由于玻璃包覆微线中芯金属的高导电性,允许使用超薄金属芯(低至 < 1 µ m)和可忽略不计的杂散电容,因此实现了高信噪比(< 25 µ V RMS 本底噪声,SNR 高达 25)。尖端的多步电化学改性可实现超低接入阻抗和最小几何面积,这与芯直径基本无关。我们表明,可以减小微线尺寸,以几乎消除插入时对血脑屏障的损伤,并且我们证明微线阵列可以稳定地记录单个单元活动。将微线束和 CMOS 阵列相结合可以实现高度可扩展的神经元记录方法,将电神经元记录的进展与硅微加工的快速进展联系起来。系统的模块化设计允许自定义记录位置的排列。我们采用微创、高度绝缘和功能化的微线束将二维 CMOS 架构扩展到第三维,这种方法可以转化为其他 CMOS 阵列,例如电刺激设备。
为什么全球对Beovu Brolucizumab的需求增加?AMD的上升率上升是推动Beovu brolucizumab的需求的主要因素。amd是一种主要影响老年人的进行性眼疾,导致视力中心的视力障碍。随着预期寿命的上升,出生率的下降以及医疗保健的持续进步,全球老龄化人口的持续增长。beovu brolucizumab通过抑制血管内皮生长因子(VEGF)来治疗AMD,这有助于维持视网膜健康并减缓视力丧失。
empagliflozin和盐酸二甲双胍释放片剂被指示为饮食和运动的辅助手段,以改善2型糖尿病成年人的血糖控制,当时用雌激素和二甲双胍盐酸盐治疗时,适用于2型糖尿病。empagliflozin被指出可降低2型糖尿病和既定心血管疾病的成人心血管死亡的风险(请参阅第5.1节)。然而,尚未确定雌性二释放片的雌激素和盐酸二甲双胍对降低2型糖尿病和心血管疾病成人心血管死亡风险的有效性。不建议使用1型糖尿病患者或治疗糖尿病性酮症酸中毒的患者使用empagliflozin和盐酸二甲双胍扩展释放片的限制(请参阅第4.4节)。4.2。posology and Administion方法:建议剂量•对于先前未用empagliflozin治疗的体积耗竭的患者,在启动empagliflozin和盐酸二甲双胍扩展释放片之前,请更正这种情况(请参阅第4.4节)。•基于患者的当前方案的empagliflozin和二甲双胍盐酸盐的起始剂量个性化:
