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药物发现和生物蟒分析 MBP-...
摘要：髓系细胞白血病 1 (Mcl1) 是一种抗凋亡蛋白，在包括白血病在内的多种癌症中过度表达，使其成为治疗干预的有吸引力的靶点。本研究使用 Biopython 进行结构分析和 CBDock 进行分子对接模拟，探索了 MBP-Mcl1 和配体 12 之间的相互作用。使用 Py3Dmol 进行结构可视化，深入了解结合位点的可及性和蛋白质-配体相互作用。检查 MBP-MCL1 等蛋白质序列，有助于识别蛋白质的分类。结果揭示了配体 12 的高结合亲和力、结合后 Mcl1 的构象变化最小以及关键的残基相互作用。Biopython 为研究人员在靶向治疗方面的进步做出了贡献，为白血病患者带来了潜在的结果。这些发现突出了配体 12 是针对髓系细胞白血病的靶向治疗的有希望的候选药物，并建立了一种将计算工具整合到药物发现中的工作流程。
应用人工智能与财务分析
人工智能和机器学习 医疗保健、金融科技和自动驾驶汽车等行业对人工智能专家的需求正在蓬勃发展。人工智能算法、神经网络和自然语言处理方面的技能备受追捧。德勤强调了加拿大对人工智能研究的重大投资，而世界经济论坛预测到 2027 年人工智能职位将增长 40%——提供有竞争力的薪水和全球机会。通过特伦特的这个项目，您将在这个快速发展的领域中处于创新的前沿。
使用...进行网络欺凌检测和分析
摘要。随着网络使用率的提高以及允许用户参与虚拟网络等团体，黑客行为也随之增多。网络虐待是一种新型骚扰，随着网络社区的普及，这种骚扰行为最近变得越来越普遍。它倾向于在网络群体中发送包含诽谤性指控或口头骚扰某人的消息。只有当现代文明认识到骚扰的真正含义时，无数的隐藏受害者才会继续受苦。关于网络欺凌的研究有很多，但没有一项能够提供可靠的解决方案。通过创建一个可以识别和阻止与欺凌相关的传入和传出通信的模型，我们在项目中解决了这个问题。通过在经过仔细注释的开源数据集上采用监督分类技术，我们希望为这项工作提供词汇基线。我们使用了逻辑回归的机器学习算法。我们的模型对消息进行分类，无论其是否是欺凌。
使用机器学习的ECG图分析 胎儿畸形中的致化发生 Ethos-Agrix 钠离子电池和BMS 抗癌药物capmatinib的合成和开发 雨技术 fraudnet：使用机器的UPI交易欺诈检测 自动太阳跟踪以进行最大太阳能收获 外部环境因素在编队中的作用 研究海洋杂交纤维增强复合材料 AI对学生生活的影响 基于计算机视觉的机器人手势 使用Yolo 对行驶车辆的速度检测 技术在减少食物废物中的作用 科威特采用金融科技的概念框架： 生物复合材料的汽车应用 导航过渡 使用隐肌和增强数据隐私 使用轻量级安全有效的物联网通信 零信任安全体系结构中的AI集成：a 传统药用植物作为新抗菌剂的来源 ... 的技术基础和含义 了解机器学习中的生成AI 增强采购智能 使用机器学习的二氧化碳排放预测 结肠癌：... 之间的比较研究 使用柠檬抑制碳钢的腐蚀 停车管理系统 了解BGP失败的风险 电动载移器
心电图（ECG）是通过分析心脏的电活动来评估心脏健康的重要诊断工具。本研究探讨了机器学习（ML）技术在ECG图形分析中的应用，旨在提高诊断心血管疾病的准确性和效率。通过临床咨询收集了一种多种心电图信号数据集，包括正常情况和异常病例。采用预处理技术来消除噪声，然后进行特征提取以识别临界模式。机器学习模型，包括支持向量机（SVM），随机森林和卷积神经网络（CNN），用于对诸如正常窦性心律，心房颤动和心室心动过速等节律进行分类。所提出的方法为协助临床医生在早期发现和诊断心脏条件下提供了一种可靠，有效的方法，其准确性，敏感性和特异性方面有希望的结果。
LFC 请求者：CYFD 机构账单分析 2025......
第三部分：法案概述 该法案通过修订 1978 年新墨西哥州法典第 37-1-30 节（即 1993 年法律第 136 章第 1 节），更改了对儿童性虐待损害赔偿诉讼的诉讼时效。目前，基于儿童性虐待造成的人身伤害的损害赔偿诉讼应由受害者在以下最迟时间之前开始：该人 24 岁生日的第一刻，或该人首次向持牌服务提供者披露儿童性虐待之日起 3 年。该法案通过以下方式修订了该法规：a. 取消受害者申请儿童性虐待造成的人身伤害赔偿的时间限制，允许受害者随时寻求人身损害赔偿。b.本节具有追溯效力，适用于所有目前尚未审理的基于儿童性虐待的诉讼，无论儿童性虐待发生日期如何，也无论此类诉讼的诉讼时效是否在本 2025 年法案生效日之前到期。财务影响 CISC 的诉讼或如果法院认为 CYFD 未能保护儿童，可能会增加。其影响将是该机构与我们的责任率相关的支出大幅增加。CYFD 有义务根据之前支付的和解金额向总务部支付责任率
物联网驱动的供应链分析在敏捷和
由于地处偏远、物流复杂且易受环境不确定性影响，海上能源作业面临着独特的挑战。物联网 (IoT) 的最新进展彻底改变了供应链分析，通过动态数据驱动的决策实现了敏捷和弹性运营。本评论探讨了物联网技术通过整合实时监控、预测分析和自动化在增强海上能源供应链方面的变革性作用。智能传感器、RFID 系统和边缘计算等关键组件促进了实时数据收集和处理，提高了可视性、跟踪和资源优化。物联网与人工智能 (AI)、机器学习、区块链和数字孪生等新兴技术的集成进一步增强了运营弹性。预测性维护和远程监控系统通过在设备故障发生之前识别来最大限度地减少停机时间，而人工智能驱动的分析则优化了库存和调度流程。区块链确保数据安全和透明度，数字孪生支持风险评估和灾难恢复规划的情景测试。尽管取得了这些进展，但网络安全风险、可扩展性问题和法规遵从性等挑战仍然是广泛采用的重大障碍。展望未来，边缘 AI、5G 网络和自主系统等创新有望进一步增强物联网驱动的分析能力，为海上能源运营提供可持续且适应性强的解决方案。本评论提供了有关如何克服实施挑战以及利用物联网技术在海上能源环境中构建敏捷、有弹性且面向未来的供应链的见解。最后，它提出了行业采用和未来研究的建议，强调了物联网在塑造海上能源物流未来方面的作用。
淀粉样蛋白的下一个基因序列分析...
摘要：本研究探讨了淀粉样蛋白前体样蛋白2。该蛋白质构成了阿尔茨海默氏病神经病理学的关键成分。我们利用与结构生物信息学方法配对的下一代测序中的数据，以仔细检查有关E2域结构完整性的突变和功能域。阿尔茨海默氏病，淀粉样蛋白前体蛋白（APP）家族在生物学和疾病中的重要性得到了广泛认可。在本研究中确定了APLP2自主折叠E2结构域的晶体结构，并将其与其旁系同源物应用程序和APLP2进行了比较，后者总体上显示出强大的结构相似性。通过Python Molecular图形咨询了有关蛋白质组学3D样品5TPT的晶体学信息，以显示B-因子计算和极性接触映射。和pdbsum来评估模型的质量。在此方面，通过分析蛋白质的分类来获得功能注释，以了解APLP2在神经退行性过程中的作用。关键字：淀粉样蛋白前体样蛋白2（APLP2）; E2域；阿尔茨海默氏病； B因子分析；冷冻分析；模型评估；蛋白质签名数据库；结构分析简介