在实验确定的结构上训练的蛋白质设计生成模型已被证明可用于各种设计任务。然而,这种方法受到用于训练的结构的数量和多样性的限制,这些结构只占蛋白质空间的一小部分,且存在偏差。在这里,我们描述了 proseLM,这是一种基于蛋白质语言模型的适应性设计蛋白质序列的方法,以结合结构和功能背景。我们表明,proseLM 受益于底层语言模型的扩展趋势,并且添加非蛋白质背景(核酸、配体和离子)可在设计过程中将天然残基的回收率提高 4-5%,覆盖整个模型尺度。这些改进对于直接与非蛋白质背景交互的残基最为明显,最强大的 proseLM 模型可以以 >70% 的速率忠实地恢复这些残基。我们通过优化人类细胞中基因组编辑器的编辑效率,将碱基编辑活性提高了 50%,并通过重新设计治疗性抗体,获得了具有 2.2 nM 亲和力的 PD-1 结合剂,从而通过实验验证了 proseLM。
4.1。识别漏洞识别漏洞是一个持续的过程,应无缝整合到组织运营的所有关键步骤中。有效的管理始于采用漏洞管理工具并保留最新的资产清单。关键实践包括通过论坛保持知情,分析过去的事件以及进行全面的渗透测试(例如,红色,蓝色和紫色团队练习,或参与第三方服务和漏洞赏金计划)来模拟现实世界中的攻击和发现脆弱性。此外,SIEM(安全信息和事件管理)工具,例如Splunk和Datadog,汇总和分析安全数据以实时检测,警告和响应潜在的威胁。在软件开发过程中将安全检查集成到CI/CD管道中,通过自动代码分析和依赖性扫描等方法,例如Ruby Advisor等工具,确保在软件开发生命周期的早期确定并解决漏洞,并加强整体代码安全。从上面的表1中,适用的NIST控件:PR.PS-06,ID.AM-01,ID.AM-02,PR.IR- 01,GV.SC-07,GV.SC-04
a b s t r a c t纳米技术在过去40年中已经发展起来,没有显示出放慢速度的迹象。随着功能和设计纳米颗粒的发展,纳米技术已成为科学的重要领域。 借助纳米颗粒,食品的保质期可能更长,可以在细胞内提高疏水性药物分布,并且可以提高某些治疗方法(例如抗癌剂)的有效性。 纳米颗粒(NP)是尺寸范围为1至100 nm的材料。 确定纳米颗粒(NP)特性的关键因素是它们的尺寸和形状。 由于其较大的表面积和纳米级的大小,NP具有特殊的物理和化学特性。 危险还原剂通常用于在合成过程中将金属离子降低到未加成的纳米颗粒中。 尽管如此,近年来已经进行了几次尝试,用于开发绿色技术,使纳米颗粒使用自然资源而不是危险化学物质。 由于生物学方法是简单,廉价,安全,清洁且高效的,因此它们被绿色合成来合成纳米颗粒(NPS)。 这些生物合成的纳米颗粒具有广泛的潜在用途,包括靶向药物递送,DNA分析和基因治疗,癌症治疗,生物传感器,抗菌剂和磁共振成像(MRI)。 在本评论文章中,我们强调了纳米颗粒的不同方法,合成,应用,表征和未来前景,以提供进一步研究的参考。 目录随着功能和设计纳米颗粒的发展,纳米技术已成为科学的重要领域。借助纳米颗粒,食品的保质期可能更长,可以在细胞内提高疏水性药物分布,并且可以提高某些治疗方法(例如抗癌剂)的有效性。纳米颗粒(NP)是尺寸范围为1至100 nm的材料。确定纳米颗粒(NP)特性的关键因素是它们的尺寸和形状。由于其较大的表面积和纳米级的大小,NP具有特殊的物理和化学特性。危险还原剂通常用于在合成过程中将金属离子降低到未加成的纳米颗粒中。尽管如此,近年来已经进行了几次尝试,用于开发绿色技术,使纳米颗粒使用自然资源而不是危险化学物质。由于生物学方法是简单,廉价,安全,清洁且高效的,因此它们被绿色合成来合成纳米颗粒(NPS)。这些生物合成的纳米颗粒具有广泛的潜在用途,包括靶向药物递送,DNA分析和基因治疗,癌症治疗,生物传感器,抗菌剂和磁共振成像(MRI)。在本评论文章中,我们强调了纳米颗粒的不同方法,合成,应用,表征和未来前景,以提供进一步研究的参考。目录
在压缩的持续潜在空间中有效的音频表示对于生成音频建模和音乐信息检索(MIR)任务至关重要。但是,某些现有的音频自动编码器有局限性,例如多阶段训练程序,缓慢的迭代采样或低重建质量。我们介绍了Music2Latent,这是一种音频自动编码器,通过利用一致性模型来克服这些限制。MUSIC2LATENT在单一端到端的训练过程中将样品编码为压缩的连续延伸空间,同时实现高保真单步重建。关键的创新包括通过频率自我注意来调节各个级别的UPS采样编码器输出的一致性模型,使用频率自我注意力来捕获远距离频率依赖性,并采用频率学习的缩放量表来处理不同噪声水平上跨频率的变化价值分布。我们证明,Music2Latent在声音质量和重建精度方面的表现优于现有的连续音频编码器,同时使用其潜在表示在下游MIR任务上实现竞争性能。对我们的知识,这代表了训练端到端一致性自动编码器模型的首次成功尝试。[此链接]下可用的重量可用。1
结合新时期的发展,我国民航空中交通管理应进行优化和合理制定。交通管理的主要目的是使空中交通更加安全,因此,管理应更加科学,空中交通管理的内容设计更多,管理之中要结合管理的实际情况,将空中管理的最终目标进行差异化,然后分步实施,在管理过程中将生产安全指标与指标、以及措施指标相结合的方式,使各项指标得以落实。民航交通管制失误的产生有多种原因,在客观因素中,空中交通和噪声水平会影响工作人员处理问题时,从而降低工作效率,进而影响工作人员,在受影响的情况下,工作人员容易出现失误,导致不安全因素增加。同时在进行民航飞行时,气象条件也会产生很大影响。主观上,主观因素主要包括管制员的专业知识不够,工作经验不高,在分配的工作中没有及时完成足够多的工作,管制质量受到很多因素的影响。管制员本身的状态也会影响管制,也是影响空中交通管制的很大一部分。造成这种情况的主要原因是分工不科学,人员培训不够。以上这些都会对管制产生影响,所以管制质量存在问题。
这是一项重要的研究,正值澳大利亚能源转型的分水岭时刻。清洁能源劳动力在关键职业中已经面临劳动力和技能短缺的问题,预计随着对工人的需求增加,这种短缺将加剧。清洁能源行业的中长期劳动力规划受到现有行业和职业类型不适合新兴行业需求的阻碍。在这种情况下,本研究通过建立对清洁能源劳动力当前供应和未来需求的一致定义和理解,为行业带来了明显的好处。然而,重要的是,它不应将其应用限制在当前政策环境所需的问题和答案上,而应展望并预测澳大利亚在向净零排放转型过程中将面临的未来挑战。劳动力是变革的推动者,有效的劳动力规划需要对未来目标和政策驱动因素有一个愿景,这将决定实现什么目标以及何时实现。虽然未来是不确定的,而且转型的本质是颠覆性的,但它应该具有持续的作用,能够应对行业的变化。向净零排放转型需要我们以前所未有的速度改造能源系统;我们没有时间将注意力局限于短期、零碎的解决方案。
为了实现现实世界的功能,机器人必须具备执行决策计算的能力。然而,软机器人可以伸展,因此需要刚性计算机以外的解决方案。目前,将计算能力嵌入软机器人的例子包括在机器人上附加刚性印刷电路板、集成软逻辑门以及利用材料响应进行材料嵌入式计算。这些方法虽然很有前景,但也引入了刚性、系绳或低逻辑门密度等限制。可伸缩电子领域一直致力于解决这些挑战,但将单板计算机、微控制器和其他复杂电路直接集成到软机器人中的完整管道仍然难以捉摸。我们提出了一种通用方法,将任何复杂的双层电路转换成柔软的可伸缩形式。这使得无需简化设计即可创建可伸缩的单板微控制器(包括 Arduino)和其他商用电路(包括 Spark-Fun 电路)。为了证明该方法的实用性,我们将高度可拉伸(应变 > 300%)的 Arduino Pro Minis 嵌入到多个软机器人体内。这利用了原本惰性的结构材料,实现了可拉伸电子场的承诺,即在主动使用过程中将最先进的计算能力集成到坚固的可拉伸系统中。
一个值得注意的例外是美国国家航空航天局 (NASA),该局于 1995 年针对高速民用运输机发布了“以机组人员为中心的驾驶舱设计理念”(Palmer 等人1995)。NASA 试图通过开发一个可供工程师和研究人员使用的框架来提供一套指导设计原则,以帮助在整个设计过程中将注意力集中在机组人员身上(见图 2)。虽然 NASA 的框架并非旨在代表任何特定组织内公认的设计流程,但它旨在描述驾驶舱设计中普遍接受的设计实践。然而,尽管如此,它并没有得到广泛使用。它还在其高级描述中忽略了明确的用户需求。本文认为,用户需求与技术和功能需求同样重要,因为未能满足目标用户群的需求和期望将影响产品/系统的成功(Shackel,1984,1991;Nielsen,1993)。此时,分析师应该开始考虑制定特定于上下文的可用性标准,以便评估产品/系统。但是,目前尚无正式标准。因此,我们提出了一个新的可用性评估框架(UEF),旨在强调 HF 在设计生命周期中的作用。
社区动力工作坊是一家位于奥斯汀的非营利性建筑和规划组织,与社区合作,通过协作规划、社区驱动的研究和社会影响设计,创造强大而公平的场所,促进健康的未来,打破系统性不公正的障碍。我们于 2017 年与威廉姆森河中部地区的社区成员一起参与了这项由社区主导的创建威廉姆森河中部愿景计划的工作,将这片绿地重新想象成一个有弹性、健康且互联的公共空间。在这个愿景规划过程中,社区动力工作坊促成了一个社区工作组的召集,以将当地的声音和观点带到讨论中,并促成了一个由奥斯汀市多个部门和国家公园管理局的工作人员组成的奥斯汀市工作组。这些工作组的目标是在社区成员和公共土地管理者之间建立长期的协作工作关系,在规划过程中将社区成员和市政府工作人员置于平等地位,以平衡社区优先事项,同时支持可持续和健康的环境。
脑移位是脑组织的一种非刚性变形,受脑脊液的损失,组织操纵和重力的影响。这种变形可能会对外科手术程序的结果负面影响,因为基于术前图像的手术计划变得不太有效。我们提出了一种补偿大脑转移的新方法,该方法在术中神经外科手术过程中将术前图像数据映射到变形的大脑,从而增加了达到总切除术的可能性,同时降低了肿瘤周围健康组织的风险。通过3D/2D非刚性注册过程,将源自术前成像得出的3D明显模型比对在通过手术错误术中观察到的血管的2D图像上。表达的3D血管限制了大脑的体积生物力学模型,以将皮质血管变形传播到实质,然后转化为肿瘤。使用满足投影性和物理约束的能量最小化方法进行3D/2D非刚性注册。我们的方法对人脑的真实和合成数据进行了评估,这些数据既显示出定量和定性结果,又表现出其对实时手术指导的特殊适用性。