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b'我们考虑由小型、自主设备组成的网络，这些设备通过无线通信相互通信。在为此类网络设计算法时，最小化能耗是一个重要的考虑因素，因为电池寿命是一种至关重要的有限资源。在发送和侦听消息都会消耗能量的模型中，我们考虑在任意未知拓扑的无线电网络中寻找节点最大匹配的问题。我们提出了一种分布式随机算法，该算法以高概率产生最大匹配。每个节点的最大能量成本为 O (log n )(log \xe2\x88\x86) ，时间复杂度为 O (\xe2\x88\x86log n )。这里 n 是节点数量的任意上限，\xe2\x88\x86是最大度数的任意上限； n 和 \xe2\x88\x86 是我们算法的参数，我们假设它们对所有处理器都是先验已知的。我们注意到，存在一些图族，对于这些图族，我们对能量成本和时间复杂度的界限同时达到多项对数因子的最优，因此任何显著的\xef\xac\x81 改进都需要对网络拓扑做出额外的假设。我们还考虑了相关问题，即为网络中的每个节点分配一个邻居，以便在最终节点发生故障时备份其数据。在这里，一个关键目标是最小化最大负载，定义为分配给单个节点的节点数。我们提出了一种有效的分散式低能耗算法，该算法确定一个邻居分配，其最大负载最多比最优值大一个多项对数 (n) 因子。'
b'我们考虑由小型、自主设备组成的网络，这些设备通过无线通信相互通信。在为此类网络设计算法时，最小化能耗是一个重要的考虑因素，因为电池寿命是一种至关重要的有限资源。在发送和侦听消息都会消耗能量的模型中，我们考虑在任意未知拓扑的无线电网络中寻找节点最大匹配的问题。我们提出了一种分布式随机算法，该算法以高概率产生最大匹配。每个节点的最大能量成本为 O (log n )(log \xe2\x88\x86) ，时间复杂度为 O (\xe2\x88\x86log n )。这里 n 是节点数量的任意上限，\xe2\x88\x86是最大度数的任意上限； n 和 \xe2\x88\x86 是我们算法的参数，我们假设它们对所有处理器都是先验已知的。我们注意到，存在一些图族，对于这些图族，我们对能量成本和时间复杂度的界限同时达到多项对数因子的最优，因此任何显著的\xef\xac\x81 改进都需要对网络拓扑做出额外的假设。我们还考虑了相关问题，即为网络中的每个节点分配一个邻居，以便在最终节点发生故障时备份其数据。在这里，一个关键目标是最小化最大负载，定义为分配给单个节点的节点数。我们提出了一种有效的分散式低能耗算法，该算法确定一个邻居分配，其最大负载最多比最优值大一个多项对数 (n) 因子。'
法律和一般资本的KAO数据成为伦敦新西部收购的多站点数据中心平台
法律和通用资本中心业务KAO Data宣布，在Slough内宣布收购两个伦敦西部的主要西部，并将业务扩展到成为一个多站点平台。KAO Data是企业，云，高性能计算和AI的高性能数据中心的专业开发人员和运营商。 KAO数据在关键领域的关键工作负载上为包括金融服务，生命科学，国防，人工智能和云等关键领域的关键工作负载提供了一个强大而多样的客户群。 这些站点将KAO Data在更广泛的伦敦扩展到C55MW，全部由100％可再生能源提供动力。 受益于由水力发电植物油（HVO）提供动力的备用发电机，全部清除了化石燃料。 KAO数据已经同意，从大型金融机构的部分地点进行了长期的锚定租赁，此次收购遵循了KAO数据的许多令人兴奋的增长里程碑，包括在HRL Morrison的上一年日历年底以增值估值获得投资，从HRL Morrison的数十亿美元的数十亿美元的基金基金中获得了投资。 今天的公告标志着1.3亿英镑的Infratil Investment之后的首次收购，这是为了扩大KAO数据的市场领先，超可持续数据中心业务的野心，将其扩展到全球重要的数据中心平台。 L＆G Capital的战略资本投资总监Matteo Colombo表示：“我们很高兴能在帮助KAO Data确保这一收购方面担任L＆G。KAO Data是企业，云，高性能计算和AI的高性能数据中心的专业开发人员和运营商。KAO数据在关键领域的关键工作负载上为包括金融服务，生命科学，国防，人工智能和云等关键领域的关键工作负载提供了一个强大而多样的客户群。这些站点将KAO Data在更广泛的伦敦扩展到C55MW，全部由100％可再生能源提供动力。受益于由水力发电植物油（HVO）提供动力的备用发电机，全部清除了化石燃料。KAO数据已经同意，从大型金融机构的部分地点进行了长期的锚定租赁，此次收购遵循了KAO数据的许多令人兴奋的增长里程碑，包括在HRL Morrison的上一年日历年底以增值估值获得投资，从HRL Morrison的数十亿美元的数十亿美元的基金基金中获得了投资。今天的公告标志着1.3亿英镑的Infratil Investment之后的首次收购，这是为了扩大KAO数据的市场领先，超可持续数据中心业务的野心，将其扩展到全球重要的数据中心平台。L＆G Capital的战略资本投资总监Matteo Colombo表示：“我们很高兴能在帮助KAO Data确保这一收购方面担任L＆G。在伦敦地区抢手的西部地区拥有近期可用容量，这意味着KAO数据可以满足更多客户的数据需求，同时为当今和明天的社会提供关键的基础设施。Legal＆General继续认识到支持数据能力增长的重要性，同时确保投资具有可持续性和经济吸引力，例如通过这些由100％可再生能源提供支持的最新计划。” Kao Data首席执行官Lee Myall表示：“我们新的Slough数据中心的推出在备受追捧的西伦敦可用性区域内提供了数据密集型企业，这是从重要的新容量中受益的机会，以及与KAO Data屡获殊荣，可持续的，可持续的，可持续的基础设施以及专家技术和运营团队一起工作的优势。通过此举，我们很高兴能在英国加强我们的数据中心足迹，并在世界第二大数据中心中心建立自己。KAO数据在过去的十二个月中已有巨大的增长，我们的Slough设施的推出是我们持续发展的下一步。”结束
用于空间领域感知应用的加速 AI 驱动大气预测 丹尼·费尔顿 诺斯罗普·格鲁曼公司 玛丽·艾伦·克拉多克、希瑟·凯利、兰德尔·J·阿利斯、埃里克·佩奇、杜安·阿普林 诺斯罗普·格鲁曼公司 摘要 太空激光和监视应用经常受到大气效应的影响。气溶胶、云和光学湍流引起的大气衰减和扭曲会产生有害影响，从而对任务结果产生负面影响。2019 年 AMOS 会议上简要介绍的一篇论文介绍了 2017 年在哈莱阿卡拉峰安装的地面仪器。这些仪器仍在积极收集数据，它们正在提供前所未有的空间环境实时表征，包括精确的大气传输损耗。虽然实时测量是理解和表征空间环境的第一步，但仅靠它们是不够的。为了优化任务规划，许多应用都需要对空间环境进行准确的短期大气预测。虽然大气预报并不是什么新鲜事，但最近随着 21 世纪人工智能 (AI) 技术的应用，大气预报的技能得到了极大提升。这些技术是高性能计算 (HPC) 和深度学习 (DL) 的结合。本演讲的主题是使用来自地面大气收集系统的 TB 级数据训练预测模型，并使用图形处理单元 (GPU) 加速其训练和推理的能力。本研究侧重于预测的三个时间尺度。这些时间尺度包括短期（0 到 60 分钟）、中期（1 小时到 3 小时）和长期（3 到 48 小时）。这些时间尺度代表激光和/或监视应用和任务的各种决策点。在短期预测情况下，多种 DL 技术应用于从光学地面站 (OGS) 收集的本地数据。这些 DL 技术包括使用 U-Net 卷积神经网络和多层感知器 (MLP) 和随机森林 (RF) 模型的集合。 MLP 用于从激光云高仪和红外云成像仪 (ICI) 等仪器收集的点数据。对于中间时间尺度，卷积长短期记忆 (LSTM) 网络和 U-Net 均使用来自 NOAA 地球静止卫星云图集合的图像进行训练。最后，组合 U-Net 和自动编码器神经网络用于训练由 HPC 数值天气预报 (NWP) 模型模拟的大气预测器以进行长期预测。NWP 会产生许多 TB 的数据，因此，使用这些神经网络是优化其预测能力的理想选择。本研究利用了多种 HPC 资源。其中包括由四个 NVIDIA Tesla V100 GPU 组成的内部 GPU 节点以及毛伊高性能计算中心 (MHPCC) 的资源。结果表明，在几乎所有情况下，这些预测技术都优于持久性，而且偏差很小。使用 HPC 和 DL 推理实时进行预测的能力是未来的重点，将在会议上报告。1. 简介大气衰减和失真降低了太空激光和监视应用的功效。特别是，云层可以部分或完全遮挡目标，并阻止或要求降低光通信系统的数据速率。但是，通过准确表征和预测大气影响，可以减轻许多负面影响。本研究的目的是开发和完善一种最先进的大气预测系统，该系统可生成高分辨率的大气衰减预测，以支持太空激光和监视应用的决策辅助。为了实现这一目标，HPC 和 AI 的进步与数 TB 的高分辨率地面和太空大气数据集合相结合。多种 HPC 资源用于处理本研究所需的地面和卫星数据，并使用四个 NVIDIA Tesla V100 GPU 加速 AI 预测技术的训练和推理。该技术用于进行多时间尺度大气预测：1 小时预测、2 小时以上预测和 48 小时预测。最长 1 小时；最长 2+ 小时；最长 48 小时。最长 1 小时；最长 2+ 小时；最长 48 小时。
用于空间领域感知应用的加速 AI 驱动大气预测 丹尼·费尔顿 诺斯罗普·格鲁曼公司 玛丽·艾伦·克拉多克、希瑟·凯利、兰德尔·J·阿利斯、埃里克·佩奇、杜安·阿普林 诺斯罗普·格鲁曼公司 摘要 太空激光和监视应用经常受到大气效应的影响。气溶胶、云和光学湍流引起的大气衰减和扭曲会产生有害影响，从而对任务结果产生负面影响。2019 年 AMOS 会议上简要介绍的一篇论文介绍了 2017 年在哈莱阿卡拉峰安装的地面仪器。这些仪器仍在积极收集数据，它们正在提供前所未有的空间环境实时表征，包括精确的大气传输损耗。虽然实时测量是理解和表征空间环境的第一步，但仅靠它们是不够的。为了优化任务规划，许多应用都需要对空间环境进行准确的短期大气预测。虽然大气预报并不是什么新鲜事，但最近随着 21 世纪人工智能 (AI) 技术的应用，大气预报的技能得到了极大提升。这些技术是高性能计算 (HPC) 和深度学习 (DL) 的结合。本演讲的主题是使用来自地面大气收集系统的 TB 级数据训练预测模型，并使用图形处理单元 (GPU) 加速其训练和推理的能力。本研究侧重于预测的三个时间尺度。这些时间尺度包括短期（0 到 60 分钟）、中期（1 小时到 3 小时）和长期（3 到 48 小时）。这些时间尺度代表激光和/或监视应用和任务的各种决策点。在短期预测情况下，多种 DL 技术应用于从光学地面站 (OGS) 收集的本地数据。这些 DL 技术包括使用 U-Net 卷积神经网络和多层感知器 (MLP) 和随机森林 (RF) 模型的集合。 MLP 用于从激光云高仪和红外云成像仪 (ICI) 等仪器收集的点数据。对于中间时间尺度，卷积长短期记忆 (LSTM) 网络和 U-Net 均使用来自 NOAA 地球静止卫星云图集合的图像进行训练。最后，组合 U-Net 和自动编码器神经网络用于训练由 HPC 数值天气预报 (NWP) 模型模拟的大气预测器以进行长期预测。NWP 会产生许多 TB 的数据，因此，使用这些神经网络是优化其预测能力的理想选择。本研究利用了多种 HPC 资源。其中包括由四个 NVIDIA Tesla V100 GPU 组成的内部 GPU 节点以及毛伊高性能计算中心 (MHPCC) 的资源。结果表明，在几乎所有情况下，这些预测技术都优于持久性，而且偏差很小。使用 HPC 和 DL 推理实时进行预测的能力是未来的重点，将在会议上报告。1. 简介大气衰减和失真降低了太空激光和监视应用的功效。特别是，云层可以部分或完全遮挡目标，并阻止或要求降低光通信系统的数据速率。但是，通过准确表征和预测大气影响，可以减轻许多负面影响。本研究的目的是开发和完善一种最先进的大气预测系统，该系统可生成高分辨率的大气衰减预测，以支持太空激光和监视应用的决策辅助。为了实现这一目标，HPC 和 AI 的进步与数 TB 的高分辨率地面和太空大气数据集合相结合。多种 HPC 资源用于处理本研究所需的地面和卫星数据，并使用四个 NVIDIA Tesla V100 GPU 加速 AI 预测技术的训练和推理。该技术用于进行多时间尺度大气预测：1 小时预测、2 小时以上预测和 48 小时预测。最长 1 小时；最长 2+ 小时；最长 48 小时。最长 1 小时；最长 2+ 小时；最长 48 小时。
检查点治疗靶点数据库（CKTTD）
摘要 背景 检查点靶点在肿瘤介导的免疫逃逸中起着关键作用，因此对癌症免疫治疗至关重要。不幸的是，缺乏汇编所有检查点靶点以用于免疫肿瘤学中的转化研究和药物发现的生物信息学资源。 方法为此，我们开发了检查点治疗靶点数据库 (CKTTD)，这是第一个针对免疫检查点靶点（蛋白质、miRNA 和 LncRNA）及其调节剂的综合数据库。采用评分系统以高置信度筛选更多相关靶点。此外，Oncomine、Drugbank、miRBase 和 Lnc2Cancer 数据库等一些生物数据库被集成到 CKTTD 中，以提供深入的信息。此外，我们计算并提供了所有靶点的配体结合位点信息，这可能为基础科学家进行药物发现工作提供支持。结果 CKTTD 总共汇编了 105 个检查点蛋白靶点、53 个调节剂（小分子和抗体）、30 个 miRNA 和 18 个 LncRNA，这些实验证据均通过增强型文本挖掘系统从 10 649 篇文献中整理出来，这些证据均经过验证。 结论 总之，CKTTD 可以作为癌症免疫治疗和药物发现研究的有用平台。CKTTD 数据库可在 http://www.ckttdb.org/ 上免费向公众开放。
lp 期刊标题 科学出版物的点数
221 实验社会心理学的进展 32 222 遗传学的进展 13 223 几何学的进展 27 224 地球物理学的进展 27 225 健康科学教育的进展 32 226 杂环化学的进展 27 227 成像和电子物理学的进展 20 228 免疫学的进展 32 229 无机化学的进展 32 230 昆虫生理学的进展 32 231 海洋生物学的进展 32 232 数学的进展 32 233 数学的进展通信数学 27 234 微生物生理学进展 32 235 核物理学进展 13 236 护理科学进展 32 237 有机金属化学进展 32 238 寄生虫学进展 32 239 物理有机化学进展 32 240 物理学进展 32 241 生理学教育进展 32 242 聚合物科学进展 32 243 聚合物技术进展 27 244 蛋白质化学进展 32 245 量子化学进展 27
评估γH2AX核焦点数和大小...
摘要：这项研究的目的是评估在两个相关的辐射敏感性CHO10B2和IRS-20细胞（DNA-PKC中有缺陷）的两个相关细胞系中低和高线性能量转移辐射引起的DNA损伤。双链断裂。焦点的数量是细胞系和辐射类型的剂量的函数。然而，IRS-20细胞显示出比亲本cho10b2更高的焦点。在锂照射后，两种细胞系都观察到了焦点大小的增加。这可以归因于DNA损伤的簇。此外，锂诱导的每个核的较大焦点的数量随剂量增加，并与每个核的预期命中次数拟合。结论，γH2AX焦点大小提供了一种潜在的工具，可以表征与DNA损伤相关的细胞的内在放射敏性并比较不同质量辐射的影响。