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World File Search System骨架
优化的质粒式骨架可有效RAAV制造
重组腺相关病毒（RAAV）是用于传递遗传信息的最深入研究和最广泛使用的载体之一。但是，将遗传货物向受体细胞有效地转移需要高矢量剂量。质粒DNA（pDNA）是用于制造Raav的关键原料。可以生产的病毒滴度取决于辅助，包装和转移质粒转染的细胞数量以及其生物学活性。因此，对优化质粒的高级疗法需求的开发和应用表现出较高的生物学活性，可以以高质量和数量生产。这些原材料的可用性和负担能力反过来要求高性能生产过程，这些过程的特征是高产品滴度，质粒DNA纯度和可伸缩性。这些特征受到靶质粒的特定序列的影响，尤其是那些对RAAV功能至关重要的序列。Wacker开发了一个专有的饲料批次工艺，该过程最佳地支持了质膜菌株的生长，并允许最佳的质粒复制。此过程允许在高特异性滴度和高纯度下进行可扩展的质粒DNA（包括关键的RAAV制造原材料）的可扩展生产和隔离。使用此过程，我们开发了特定的DNA序列，从而进一步提高了靶质粒的生产率，从而降低了制造成本。并行，我们筛选替代质粒结构，以提高其转染效率和包装细胞系中的生物学活性。结合了由此产生的技术，我们开发了专有质粒，可以进一步促进RAAV制造。具有其生产力，灵活性和可扩展性，Plasmitec®制造平台提供了高质量且负担得起的原材料，因此是开发和应用高级疗法的宝贵促进者。
功能化金属有机骨架体系的设计
图 3 | MCF-7 细胞的 SIM 成像。a，未经处理的细胞和用 cal@(DCA 5 - UiO-66) 和 cal-TPP@(DCA 5 -UiO-66) 处理 8 小时的细胞的图像；线粒体为红色，MOF 为绿色，细胞核为蓝色；白色箭头表示线粒体。b，使用 Cell Profiler 软件显示线粒体形状分析的图像。上行，未经处理的细胞；下行，与 cal-TPP@(DCA 5 -UiO-66) 孵育 8 小时后的细胞。c，不同处理对线粒体偏心率的影响。结果显示平均偏心率至少为 200 个线粒体。误差线表示平均值的标准误差。使用单因素方差分析和 Tukey 多重比较检验来评估统计学显着性。
刚性电子缺乏型内酯骨架密度...
[a] M. Alsufyani、J.Tian、I. McCulloch 教授 牛津大学化学系 牛津，OX1 3TA，英国 电子邮件：Maryam.alsufyani@chem.ox.ac.uk、Iain.mcculloch@chem.ox.ac.uk。[b] M. Stoeckel、S. Fabiano 教授。林雪平大学科技系 诺尔雪平，SE-60174，瑞典 [c] X. Chen、RK Hallani、K. Regeta、C. Combe、H. Chen、I. McCulloch 教授 物理科学与工程部 阿卜杜拉国王科技大学（KAUST） Thuwal，23955-6900，沙特阿拉伯 [d] K. Thorley 肯塔基大学化学系 列克星敦，肯塔基州 40506-0055，美国 [e] Y. Puttisong 林雪平大学物理、化学和生物系 林雪平，SE-58183，瑞典 [f] X. Ji、D. Meli、BD Paulsen、J. Rivnay 教授 生物医学工程系、材料科学与工程系。西北大学 2145 Sheridan Road, Evanston, IL 60208, USA [g] J. Strzalka X 射线科学部阿贡国家实验室 Lemont, IL 60439, USA [h] Prof. J. Rivnay Simpson Querrey Institute 西北大学芝加哥, IL 60611, USA
用于癌症治疗的金属有机骨架 (MOF)
1 波兰格但斯克理工大学化学学院聚合物技术系，G. Narutowicza 11/12, 80-233 Gdánsk；mrsaeb2008@gmail.com 2 伊朗沙里夫理工大学物理系，德黑兰 PO Box 11155-9161 3 麦考瑞大学工程学院，悉尼，新南威尔士州 2109，澳大利亚 4 多伦多大学西奈山医院 Lunenfeld-Tanenbaum 研究所，多伦多，ON M5G 1X5，加拿大；m.mozafari@utoronto.ca 5 武汉理工大学有机金属、催化与有序材料实验室，材料合成与加工新技术国家重点实验室，武汉 430070，中国； francis.verpoort@ghent.ac.kr 6 国立托木斯克理工大学，列宁大街 30 号，634050 托木斯克，俄罗斯 7 根特大学松岛全球校区，119 Songdomunhwa-Ro，Ywonsu-Gu，仁川 21985，韩国 8 俄罗斯人民友谊大学（RUDN 大学）化学系，6 Miklukho-Maklaya Str.，117198 莫斯科，俄罗斯； lvoskressensky@yandex.ru 9 Departamento de Qu í mica Org ánica, Universidad de Córdoba, Campus de Rabanales, Edificio Marie Curie (C-3), Ctra Nnal IV-A, Km 396, E14014 Cordoba, Spain * 通讯地址：nrabiee94@gmail.com 或navid.rabiee@mq.edu.au (NR); rafael.luque@uco.es (RL)
一个实时手势和基于骨架的动作识别的机器学习框架
随着数字环境已变得更加融合到我们的日常生活中，虚拟现实（VR），增强现实（AR）和混合现实（MR）平台在最近的十年中越来越受欢迎。新技术正在使用传感器技术调整这些范式，以获取有关2D和3D空间中位置跟踪的相关数据。在这种情况下，机器学习已成为具有可访问性和负担能力的关键技术。这些模型的使用提供了对传感器输入的准确解释，这可能会创建可靠的系统。在这项技术方面，特定的感兴趣领域是交互式游戏，以及系统如何从这些技术进步中受益以创造沉浸式体验。此外，Bowling等人的研究。（2006），探索计算机游戏中机器学习的领域，确定其在增强游戏智能和玩家参与度中的重要作用。
基于骨架的动作和手势识别人类机器人协作
摘要。人类行动识别在实现人类与机器人之间的有效和安全的合作中起着重要作用。例如，考虑一项协作的组装任务，人工可以使用手势与机器人进行通信，而机器人可以利用公认的行动来预测组装过程中的下一步，从而提高安全性和整体生产率。在这项工作中，我们提出了一个基于3D姿势和合奏技术的人类行动识别的新框架。在这种框架中，我们首先通过敞开和RGB-D数据估算人体和身体关节的3D坐标。然后将估计的接头馈送到一组源自Shift-GCN的图形卷积网络，这是每个关节集（即车身，左手和右手）的一个网络。最后，使用集合方法，我们平均所有网络的输出得分来预测最终的人类行动。在一个名为IAS-LAB协作HAR DATASET的专用数据集上评估了所提出的框架，该数据集包括在人机协作任务中常用的操作和手势。实验结果证明了不同动作识别模型的界面如何有助于提高整体系统的准确性和鲁棒性。
概率骨架赋予类脑神经网络天生的计算能力
遗传密码赋予大脑神经网络与生俱来的计算能力。但它是如何实现的却一直不得而知。实验数据表明，基因组通过成对连接概率对大量遗传上不同类型的神经元编码了新皮层回路的架构。我们为这种间接编码方式建立了一个数学模型，即一个概率骨架，并表明它足以将一套要求相当高的计算能力编入神经网络。这些计算能力无需学习即可产生，但很可能为后续的快速学习提供强大的平台。它们通过统计层面的架构特征而不是突触权重嵌入神经网络。因此，它们在低维参数空间中指定，从而提供增强的鲁棒性和泛化能力，正如先前的研究所预测的那样。
DEGCN：基于骨架的动作识别的可变形图卷积网络
摘要 - 图卷积网络（GCN）最近进行了研究，以利用人体的图形拓扑用于基于骨架的动作识别。然而，不幸的是，大多数这些方法是通过动摇的各种动作样本的易加色模式汇总信息，缺乏对级别内部品种的认识和对骨架序列的适当性，这些骨骼序列通常包含冗余甚至有害连接。在本文中，我们提出了一个新型的可变形图卷积网络（DEGCN），以适应性地捕获最有用的关节。拟议的DEGC在空间图和时间图上学习了可变形的采样位置，从而使模型能够感知歧视性接受领域。值得注意的是，考虑到人类的作用本质上是连续的，相应的时间特征是在连续的潜在空间中定义的。此外，我们设计了创新的多分支框架，该框架不仅在准确性和模型大小之间进行了更好的权衡，而且还可以显着提高集合的效果。广泛的实验表明，我们提出的方法在三个广泛使用的数据集上实现了最新的性能，即NTU RGB+D，NTU RGB+D 120和NW-UCLA。
共价有机骨架作为有机合成异质光催化剂的应用新进展
化学通常研究物质的组成和性质，以及物质在不影响其组成元素的情况下能够经历的转变。几个世纪以来，这项研究仅集中于单个分子，在某种程度上还集中于简单的线性聚合物（一维）。然而，最近主要利用了通过网状化学在更高阶维度（二维和三维）中获得控制的能力。[1] 从这个意义上讲，多孔材料在分离、能量转换、存储、光电子和催化等各种过程中变得极为重要。[2–8] 其中，沸石被认为是社会发展的主要贡献者，因为它们易于获得、价格低廉、通过模板效应易于进行结构设计，并且在材料和材料领域应用广泛。
闪速燃烧法测定金属有机骨架中的 CHNS-O
金属有机骨架 (MOF) 是由金属离子或金属簇与刚性有机配体配位形成的晶体材料，可形成具有极高孔隙率的一维、二维或三维结构。因此，它们是具有巨大潜力的独特晶体结构。利用它们，可以设计具有非常特殊属性的系统。特别是，由孔隙形成的内部表面可以进行调整，以使其适应特定应用，在表面积与体积比之间“发挥作用”。这些详细的工程特性吸引了许多科学家的兴趣，他们正致力于优化它们以用于工业应用：气体储存和分离、传感器、水和土壤净化、生物医学，还有微电子。在此背景下，我们分析了 7 种 MOF，其预期值为 N：~10% - C：~55% - H：~7% - O：~20%（化合物不含硫）。