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将Alphafold的力量放到世界手中
最令人兴奋的是，在世界各地的科学家手中，这款新的蛋白质年鉴将实现和加速研究，这将促进我们对这些生活基础的理解。已经通过我们的早期合作，我们已经看到了研究人员在自己的工作中使用Alphafold的有希望的信号。For instance, the Drugs for Neglected Diseases Initiative (DNDi) has advanced their research into life-saving cures for diseases that disproportionately affect the poorer parts of the world, and the Centre for Enzyme Innovation at the University of Portsmouth (CEI) is using AlphaFold to help engineer faster enzymes for recycling some of our most polluting single-use plastics.对于那些依靠实验蛋白结构确定的科学家来说，Alphafold的预测有助于加速他们的研究。作为另一个例子，科罗拉多大学博尔德大学的一支团队正在寻找使用Alphafold预测来研究抗生素耐药性的希望，而A
DRC组净零排放到2050
基线排放是过去产生的温室气体的记录，并在引入任何减少排放的策略之前产生。基线排放是可以测量排放量的参考点。以下排放数据是使用Defra和其他国际认可的指标计算的。基线年：2021/22
与Biodata表格的副本一起存放到...
指定的候选人将在NRRI/ICAR的选择吸收中指示的任期期。印度规范的ABO。2符合条件和期望的候选人是出现处方日期，时间和地点的证书（入学）。bio与3个研究所一起存入该研究所可能会进行技能测试o 4董事，Icar-nrri保留了正面方面的招聘过程。5 no ta和da以任何形式出现在6个拉票中，如果当前雇用将渲染7，那么CA雇主出现在间隔8中，没有任何候选人
将植物生物刺激素投放到欧盟市场
“植物生物刺激素是指独立于产品营养成分刺激植物营养过程的产品，其唯一目的是改善植物或植物根际的以下一个或多个特性：• 营养利用效率；• 对非生物胁迫的耐受性；• 品质特性；• 有限营养物质的可用性
在人工智能时代将缩放到1,000层3D NAND -MEDISEROMER
3D NAND垂直堆栈缩放缩放量主要是在膜沉积和蚀刻方面引起的挑战，这与设备通过功能尺寸减小进行缩放不同。与图案，隔离并连接垂直集成的3D存储器设备，需要难以高纵横比（HAR）蚀刻。通常将孔或沟槽的纵横比定义为深度与孔或沟槽宽度的比率。3D NAND制造中的关键过程包括替代堆栈膜沉积，高纵横比蚀刻和文字线金属化。找到位密度，读写速度，功率，可靠性和成本之间的平衡对于应用至关重要。当我们在结构中添加更多层，并且还有额外的资本支出，随着层的数量增加，增加更多的存储容量变得越来越昂贵。
将扩散模型缩放到现实世界3D激光雷达场景完成
计算机视觉技术在自动驾驶汽车的感知堆栈中起着核心作用。使用此类方法来感知给定数据的车辆周围环境。3D激光雷达传感器通常用于从场景中收集稀疏的3D点云。然而，根据人类的看法，这种系统努力鉴于那些稀疏的点云，因此很难塑造现场的看不见的部分。在此问题中，场景完成任务旨在预测LiDAR测量中的差距，以实现更完整的场景表示。鉴于最近扩散模型作为图像的生成模型的有希望的结果，我们建议将其扩展以实现单个3D LIDAR扫描的场景。以前的作品使用了从LiDAR数据提取的范围图像上使用扩散模型，直接应用了基于图像的扩散方法。差不多，我们建议直接在这些点上操作，并介绍尖锐的和降解的扩散过程，以便它可以在场景规模上有效地工作。与我们的方法一起，我们提出了正规化损失，以稳定在denoising过程中预测的噪声。我们的实验评估表明，我们的方法可以在单个LIDAR扫描中完成场景，作为输入，与最新场景完成方法相比，产生了更多详细信息的场景。我们认为，我们提出的扩散过程公式可以支持应用于场景尺度点云数据的扩散模型中的进一步研究。1
将扩散模型缩放到现实世界3D激光雷达场景完成
计算机视觉技术在自动驾驶汽车的感知堆栈中起着核心作用。使用此类方法来感知给定数据的车辆周围环境。3D激光雷达传感器通常用于从场景中收集稀疏的3D点云。然而，根据人类的看法，这种系统努力鉴于那些稀疏的点云，因此很难塑造现场的看不见的部分。在此问题中，场景完成任务旨在预测LiDAR测量中的差距，以实现更完整的场景表示。鉴于最近扩散模型作为图像的生成模型的有希望的结果，我们建议将其扩展以实现单个3D LIDAR扫描的场景。以前的作品使用了从LiDAR数据提取的范围图像上使用扩散模型，直接应用了基于图像的扩散方法。差不多，我们建议直接在这些点上操作，并介绍尖锐的和降解的扩散过程，以便它可以在场景规模上有效地工作。与我们的方法一起，我们提出了正规化损失，以稳定在denoising过程中预测的噪声。我们的实验评估表明，我们的方法可以在单个LIDAR扫描中完成场景，作为输入，与最新场景完成方法相比，产生了更多详细信息的场景。我们认为，我们提出的扩散过程公式可以支持应用于场景尺度点云数据的扩散模型中的进一步研究。1
从排放到资源：可再生能源技术的关键原材料供应链脆弱性
摘要清洁能源技术的大量部署在到2050年达到碳中立性的策略中起着至关重要的作用，并允许随后的负CO 2排放以实现我们的气候目标。一个新兴的挑战，称为“从排放到资源”，强调了清洁能源技术对关键原材料（CRM）需求的显着增加。尽管存在充足的地质储量，但要考虑到环境和社会影响，确保对这些材料的可持续使用对于成功过渡到清洁能源至关重要。评论中心以四种可再生能源技术为中心，即太阳能光伏，风力涡轮机，锂离子电池和水电器。进行了数量检查的四种缓解途径，以评估其在减少这四种清洁能源技术的CRM供应链脆弱性方面的潜力：（i）提高材料效率，（ii）采用替代性策略，（iii）探索回收前景，以及（iv）促进重新安置的起始剂。重要的是要注意，没有一个缓解措施可以完全消除CRM供应的风险，而是所有四个杠杆的加速采用是必不可少的，可以将CRM供应风险最小化至其绝对最小值。因此，该研究强调了增加的研究，创新和监管计划的重要性，并提高社会意识，并有效地解决了CRM供应链面临的挑战，并为可持续的能源过渡做出了贡献。
