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World File Search System高保真
Cas-CLOVER™：一种高保真基因组编辑系统...
与使用单个向导 RNA (gRNA) 进行序列特异性引导 CRISPR/Cas9 结合和切割相反，Cas-CLOVER™ 系统使用双 gRNA 引导核酸酶，其中酶的每个半位点亚基都含有催化无活性的 Cas9 (dCas9) 和 IIS 型限制性内切酶 Clo51 的融合蛋白。与广泛用于 TALEN 和锌指核酸酶 (ZFN) 的 FokI 一样，Clo51 活性取决于二聚体的形成，因此 DNA 切割严格依赖于特定距离内两个不同的 gRNA 引导内切酶同时靶向结合。虽然当两个半位点 gRNA 共同递送至细胞时观察到酶的高切割效率，但当单独递送任一半位点 gRNA 时，在原代人类 T 细胞中未观察到靶向破坏。此外，直接比较T细胞中的野生型（WT）CRISPR/Cas9和Cas-CLOVER™表明，在同一基因位点，两种系统都能高效编辑基因组。
AAV质粒制备的有效且高保真的方法
腺相关病毒（AAV）是基因治疗的强大载体；但是，使用AAV向量可能具有挑战性。每个构建体包含两个反向末端重复（ITR）序列，通常长145 bp，是感兴趣基因的侧面（图1）。ITR形成高度稳定的T形发夹，这对于病毒DNA 1的复制和封装至关重要。这些结构特征也会对传统克隆工作流造成严重破坏。自发缺失转移质粒的鼠疫DNA制剂，以及二级结构的形成确认性测序。因此，研究人员被双重打击：容易截断的AAV矢量，这些突变很难检测到。在这里，我们讨论了传播和验证AAV质粒的挑战，并展示了对工作流程的优化方法。
从文本数据>的高保真3D重建的生成方法
Ian Goodfellow等。 （2014）开创性的GAN论文介绍了一个框架，在该框架中，生成器和歧视器竞争生成逼真的合成数据，革命跨领域的生成建模。 lvmin Zhang等。 （2023）本文通过合并条件控制，从而增强了文本对图像扩散模型，从而实现了细粒的视觉生成。 它通过引入其他调节方法（例如对姿势，颜色和样式的控制）来改善输出。 Christian Ledig等。 （2017）Srgan引入了一种基于GAN的方法，将高档低分辨率图像用于高分辨率图像，从而产生了逼真的细节。 它使用感知损失来捕获常规方法无法实现的更细纹理。 Xuebin Qin等。 （2020）U2-NET提出的方法引入了嵌套的U形网络体系结构，旨在有效且轻巧的显着对象检测。 该模型以更少的计算资源来实现最先进的性能。Ian Goodfellow等。（2014）开创性的GAN论文介绍了一个框架，在该框架中，生成器和歧视器竞争生成逼真的合成数据，革命跨领域的生成建模。lvmin Zhang等。（2023）本文通过合并条件控制，从而增强了文本对图像扩散模型，从而实现了细粒的视觉生成。它通过引入其他调节方法（例如对姿势，颜色和样式的控制）来改善输出。Christian Ledig等。（2017）Srgan引入了一种基于GAN的方法，将高档低分辨率图像用于高分辨率图像，从而产生了逼真的细节。它使用感知损失来捕获常规方法无法实现的更细纹理。Xuebin Qin等。 （2020）U2-NET提出的方法引入了嵌套的U形网络体系结构，旨在有效且轻巧的显着对象检测。 该模型以更少的计算资源来实现最先进的性能。Xuebin Qin等。（2020）U2-NET提出的方法引入了嵌套的U形网络体系结构，旨在有效且轻巧的显着对象检测。该模型以更少的计算资源来实现最先进的性能。
LS-DYNA 中的 RVE 分析用于高保真多尺度...
现代工程设计中，先进材料（如纤维/颗粒增强聚合物、金属合金、层状复合材料等）被广泛使用，其中晶粒、夹杂物、空隙、微裂纹和界面等微尺度异质性显著影响宏观本构行为。显然，准确描述材料的多尺度行为对于材料设计和结构分析的成功至关重要。代表性体积元 (RVE) 分析方法提供了一种严格的方法，可以从较低长度尺度的材料成分和结构特性中获得较高长度尺度上均匀的宏观材料特性。最近，我们在多物理场仿真软件 LS-DYNA 中开发了一个 RVE 模块（关键词：*RVE_ANALYSIS_FEM），可以在用户指定的特征长度尺度上对数值重建的材料样品进行高保真虚拟测试。在本文中，我们将简要介绍这一新功能。
液晶弹性体的数字编程以实现高保真表面变形
可变形表面有可能实现新型自适应系统，但现有的制造方法在实现高分辨率变形为任意指定形状的能力方面有限。这项工作提出了一个平台和用于生成刀具路径的算法，以实现能够进行高分辨率表面变形的自由曲面结构。变形表面由液晶弹性体 (LCE) 组成，向列相域使用能够施加可调压力和剪切速度的刮擦柱进行对齐，能够局部调整驱动应变，从而将曲率半径从 1.8 毫米调整到 14.4 毫米。使用两种替代算法生成了多层结构的图案化刀具路径，并使用能够从平板变形为圆顶的示例结构和人脸模型对结果进行了比较。与原始模型相比，此过程产生的变形人脸形状结构相似度高达 84.5%，证明了这种方法在制造复杂可变形 LCE 结构方面的高保真度和可重构性。
fa-gan：无伪像和相感的高保真gan vocoder
基于生成的对抗网络（GAN）的声音编码器在高质量和快速的推理速度方面已在语音合成中获得了极大的关注。但是，仍然存在许多明显的光谱伪像，导致综合语音的质量下降。在这项工作中，我们采用了一种基于Gan的新型Vocoder，专为少数文物和高保真效果而设计，称为Fagan。为了抑制高频组件中非理想的上取样层引起的混叠伪像，我们在发电机中引入了抗脱氧的双反卷积模块。为了减轻模糊的伪影并丰富了规格细节的重建，我们提出了一种新型的细粒度多分辨率真实和虚构的损失，以帮助对相信息进行建模。实验结果表明，FA-GAN的表现优于比较促进音频质量和减轻光谱伪像的方法，并且在应用于看不见的说话者场景时表现出卓越的性能。索引术语：语音综合，生成对抗网络，光谱伪像，频域
离子阱量子比特寄存器的高保真同步检测
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超导量子器件上的高保真软件定义量子逻辑
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高保真SIM重建基于超分辨率定量FRET成像
摘要。基于结构化照明的超分辨率Förster共振能量转移显微镜（SIM-FRET）提供了一种方法来解决活细胞中复杂的生物结构中的分子行为。但是，SIM重建伪像将减少模拟信号的定量分析保真度。为了解决这些问题，我们开发了一种称为HIFI Spectrum优化SIM-FRET（HIFI-SO-SIM-FRET）的方法，该方法在两步频谱优化中使用优化的Wiener参数来抑制Sidelobe伪像并实现超分辨率的Sim-Fret。我们通过证明其减少重建伪像的能力，同时在模拟的FRET模型和Live细胞FRET-Standard构造样本中保持FRET信号的准确性，从而验证了我们的方法。总而言之，HIFI-SO-SIM-FRET提供了一种有希望的解决方案，用于实现高空间分辨率并减少定量FRET成像中的SIM卡重建伪像。
BSK-RL：航天器任务的模块化，高保真增强学习环境
强化学习（RL）是一个高度适应性的框架，用于在广泛的问题领域中产生自主代理。虽然RL已成功地应用于高度复杂的现实世界系统，但大量文献研究了抽象和理想化的问题。尤其是航天器任务领域的情况，在这种情况下，即使是传统的预备方法也倾向于使用高度简化的航天器动力学和操作模型。当在全面模拟中测试简化的方法时，它们通常会导致保守的解决方案，这些解决方案是不可行的次优或侵略性解决方案。因此，需要高保真的航天器仿真环境来评估基于RL的和其他任务算法。本文介绍了BSK-RL，BSK-RL是一种开源Python软件包，用于为航天器任务问题创建和自定义加固学习环境。它结合了Basilisk（一种高速和高保真的航天器仿真框架）与RL环境的标准体育馆API包装器中的卫星任务和操作目标的抽象相结合。该软件包旨在满足RL和航天器操作研究人员的需求：环境参数易于重现，可自定义和随机化。环境是高度模块化的：可以指定卫星状态和操作空间，可以定义任务目标和奖励，并且可以配置卫星动力学和飞行软件，并隐式地引入操作限制和安全限制。可以为考虑沟通和协作的更复杂的任务场景而创建异质的多机构环境。使用包装的培训和部署用于具有资源限制的地球观察卫星。