XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System设计的
REINVENT 2.0 – 用于从头药物设计的 AI 工具
图 S1 。一般工作流程。左侧：使用小型数据集进行 TL 以聚焦 Prior（生成模型）的状态，随后将其用于具有自定义 MPO 目标的 RL。右侧：对生成模型的不同状态进行采样时化合物分布的示意图。A ) 一般 Prior 是在 ChEMBL 上训练的初始生成模型的状态。与其他状态相比，它生成给定 SMILES 字符串的概率分布更均匀。B ) 聚焦先验是生成模型的一种状态，在该状态下，它可以以比其他区域更高的概率生成某些化学空间区域。C ) 生成模型作为聚焦先验进入 RL，并在整个过程中导航化学空间以寻找高 MPO 分数区域。导航过程中获取的数据属于 MPO 得分较高的区域，可作为新颖想法的来源。
设计的安全 - 三个月的进度报告
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引入了用于光子集成电路设计的新范式 - 最终
● Head Office: Canada, founded in 2006 ● Branch Offices: CBS Japan (2006) & CBS Europe (2020) ● Additionally: We provide specialized tools for opto-mechanical simulation (FRED) and optical measurement systems (opsira) to support the full optical development cycle ● Today's Presenter: Tom Davies, COO
初步机身设计的鸟罢工虚拟测试
由Emerald出版。这是作者接受的手稿：Creative Commons Attribution非商业许可（CC：BOY：NC 4.0）。最终发布的版本（记录的版本）可在线访问：10.1108/AEAT-09-2020-0212。请参考任何适用的发布者使用条款。
生成AI在时尚中针对针织纺织品设计的应用
摘要近年来，人工智能（AI）的形式是深度学习模型的形式，已作为促进或在各个设计领域展现创造力的工具。在时装设计方面，AI的现有应用程序更加严重地解决了一般的时装设计元素，例如样式，轮廓，色彩，色彩和图案，并且更少注意对基本纺织品属性的关注。为了解决这一差距，本研究探讨了将生成深度学习模型专门用于时装设计过程的纺织品组成部分的效果，它是利用生成性的对抗网络（GAN）模型来为编织纺织品设计的新图像，然后基于与200名受访者的审美调查中的审美质量进行评估。结果表明，基于生成深度学习（GAN）的方法具有具有创造性和实用性的新纺织品设计的能力，从而促进了时装设计过程。
“ VLSI设计的最新趋势，芯片上的系统和嵌入式
国家理工学院锡金，国家重要的研究所是印度政府在2009年被印度政府的十个新批准的NIT之一。该研究所提供B.计算机科学和工程，电子和通信工程，电气和电子工程，机械工程以及土木工程的技术课程。此外，该研究所在VLSI和嵌入式系统，通信和信号处理，电气和电子工程以及AI和ML中提供M.Tech计划。该研究所还提供M SC。化学和博士学位的计划D计划在所有部门中。目前，NIT Sikkim位于South Sikkim的Ravangla的一个临时校园中，该校园是一个旅游城镇，它通过高速公路与该州其他主要城镇相连，位于Pelling和Gangtok之间。Ravangla位于2100 m的海拔，周围是喜马拉雅地形，以佛陀公园，Temi Tea Garden和Ralong修道院等旅游胜地而闻名。
通过设计的对称性扩展蛋白质纳米含量...
多面体蛋白纳米局量作为疫苗平台取得了很大的成功（1-3），并且是生物制剂递送的有前途的车辆（4-7）。因此，人们对设计能够显示大量抗原或包装更大的更大的碳的更大且更复杂的结构有很大的兴趣。然而，常规的多面体是所有亚基都具有相同局部环境的最大闭合结构（8-11），因此访问更大，更复杂的封闭结构需要打破局部对称性。病毒通过在独特的环境（伪对称）（12）中放置化学不同但结构上相似的链条或利用相同的亚基来解决这个问题，或者利用在不同环境中采用不同构象的相同亚基（准对象）（13-15）（13 - 15），以访问具有更高的三角形（T）数量（13）结构（13），具有较大的亚基和互联剂和较大的子燃料。设计更大，更复杂的纳米焦点的一种有希望的途径是从定期的多面体纳米局（t = 1）开始，该纳米局（t = 1）是由对称的同构构构建块构建的，这些构建块的分离式环状布置是通过在假异构的异构体中代替这些构建块的隔离循环排列，然后通过将t = 4和大型结构与其他结构结合在一起，并与这些其他结构相结合。在这里，我们提供了这种设计方法的高级几何概述，以说明如何使用设计多样性和设计经济之间的权衡方向来实现不同的设计成果，正如在两篇随附的论文中实验证明的那样，Lee等人（16）和Dowling等人（17）。
基于图的蛋白质设计的生成模型
工程蛋白质有可能解决生物医学、能源和材料科学中的许多问题，但在实践中创造出成功的设计却很困难。这一挑战的一个重要方面是蛋白质序列和三维结构之间的复杂耦合，而找到一种可行设计的任务通常被称为逆蛋白质折叠问题。在这项工作中，我们引入了一种基于图形表示的给定三维结构的蛋白质序列条件生成模型。我们的方法通过关注那些在序列中是长距离但在三维空间中是局部的蛋白质，有效地捕捉蛋白质中复杂的依赖关系。这种基于图的方法在速度和可靠性方面都比传统和其他基于神经网络的方法有所提高，并借助深度生成模型向快速和有针对性的生物分子设计迈出了一步。
朝着欧洲供应链捕获二氧化碳，利用和储存的矿化：成本最佳设计的见解
二氧化碳（CO 2）通过矿化捕获，利用和储存（CCU）已被证明可减少独立植物中的温室气体（GHG）排放，而且还可以减少大规模气候供应链中的二氧化碳和储存率（GHG）的排放。然而，通过矿化实施大规模供应链为CCUS实施大规模的CCU，需要大量的金融投资，因此对其经济学有深刻的了解。目前的文献估计了独立植物的CO 2矿化经济学。CO 2矿化工厂具有特定的a）CO 2供应，b）固体原料供应，c）能源供应和d）产品市场，但工厂级成本估计并不能说明大型且潜在的共享供应链。在我们的研究中，我们通过在欧洲设计和分析CCU的成本优势供应链来评估矿化的经济学。我们的结果表明，避免了供应链中各个矿化厂的CO 2E减排成本范围为110至312欧元 /吨。通过矿化而提出的CCUS供应链可以避免欧洲的60吨Co 2e /年以2E减排成本可与CO 2捕获和地质存储相当。此外，我们确定了五个可以为CO 2矿化提供强大业务案例的地点。因此，分析显示了如何将CO 2矿化添加到欧洲的温室气体缓解组合中的途径。