我们对折叠空间的看法隐含地取决于许多假设,这些假设影响了我们分析,解释和理解蛋白质结构,功能和进化的方式。例如,查看蛋白质结构的相似性(例如,建筑,拓扑或其他层面)是否有最佳的粒度?同样,折叠空间的离散/连续二分法是中心的,但仍未解决。折叠空间bin“类似”折叠的离散视图分为不同的非重叠组;不可思议,这种融合会错过远程关系。虽然像CATH这样的层次结构系统是必不可少的资源,但较少的启发式和概念上的弹性方法可以实现对折叠空间的更细微的探索。建立在蛋白质结构的“尤其”模型的基础上,在这里,我们提出了一个深层生成建模框架,称为“ deepurfold”,用于分析蛋白质关系。deepurfold的学到的嵌入占据了高维的潜在空间,可以从给定蛋白质上蒸馏而成,以合并的代表统一序列,结构和生物物理特性。这种方法是结构指导的,而不是纯粹基于结构的,而DeepUrfold则学习了代表,从某种意义上说,这些代表“定义”超家族。用CATH部署Deepurfold揭示了逃避现有方法的进化性相关关系,并提出了一种新的,主要是连续的折叠空间视图,这种视图超出了简单的几何相似性,朝着综合序列序列↔结构↔函数↔功能↔函数↔函数↔。
摘要 - 混合现实使我们能够将虚拟内容和物理内容集成到用户的环境中。然而,这种融合如何影响感知和认知资源以及我们找到虚拟或物理对象的能力仍然不确定。同时显示虚拟和物理信息可能会导致注意力分裂并增加视觉复杂性,从而影响用户的视觉处理,性能和工作量。在视觉搜索任务中,我们要求参与者在增强现实和增强虚拟性中找到虚拟和物理对象,以了解对性能的影响。我们使用事件相关电位,固定和扫视指标以及行为度量评估了虚拟和物理对象的搜索效率和注意力分配。我们发现,用户在增强虚拟性中识别对象更有效,而虚拟对象在增强虚拟性方面具有显着性。这表明视觉保真度可能会增加场景的感知负载。降低了干扰物阳性ERP的振幅,固定模式支持了提高的分散术抑制和搜索效率,以增强虚拟性。我们讨论了基于生理输入的相互作用的混合现实自适应系统的设计含义。
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Swish是美国联邦政府的技术解决方案和工程服务的提供商,重点是客户的高质量成果。自2006年以来,SWISH已向联邦政府市场提供了高性能的解决方案和服务,以确保客户的数字服务能力,绩效和安全性超出了期望和要求。SWISH是一家服务销售,资深和Hubzone认证的小型企业。
这一发现引发了重要的伦理考量。尽管人工智能擅长模式识别,但它继承并反映了其训练数据中存在的偏见。为了对抗人工智能偏见,解决现实世界的差异势在必行。促进医学领域包容性和多样性的举措值得称赞,有助于重塑医学教育。这项研究强调了需要不断努力消除障碍,促进历史上以男性为主的医学领域的包容性,特别是对于代表性不足的人群。最终,我们的研究结果强调了现实世界数据质量在减轻人工智能偏见方面的关键作用。随着人工智能继续影响医疗保健和教育,追求公平、公正的人工智能应用应该继续走在这些变革性努力的最前沿。
构建体现的AI系统,可以遵循任何3D环境中任意语言指令,是创建一般AI的关键挑战。实现此目标需要学习在感知和具体动作中的基础语言,以完成复杂的任务。可扩展的,可指导的,多世界代理商(SIMA)项目通过培训代理商遵循各种虚拟3D环境(包括精选的研究环境以及开放的商业视频游戏)的自由形式说明来解决此问题。我们的目标是开发一个可以指导者,可以在任何模拟的3D环境中能够实现人类所能做的任何事情。在本文中,我们描述了我们的动力和目标,我们取得的最初进步以及在几种不同的研究环境和各种商业视频游戏上取得了希望的初步结果。
跨边界的数据传输对于跨境支付系统的运作至关重要。本报告中的金融机构,支付服务提供商(PSP)和参与跨境支付的第三方,共同“跨境支付市场参与者”,在本报告中遵守一系列法律,规则和监管要求,用于收集,存储和管理数据,集体“数据框架”。这些框架与允许或限制数据处理及其在边界的转移的条件有关;必须存储哪些数据出于监管目的;必须如何确保数据;国际(跨境)付款必须伴随哪些数据;以及促进双边,区域和国际支付网络之间互操作性的技术标准。
23参见(Wilde,2007)有关团结的概述。,而(史密斯,2020年)提供了涂尔干的两种团结形式的有益摘要,包括同一家庭或其他一些团体之间的“机械团结”,具有集体认同感,以及基于更多不同社会的人际关系的“有机团结感”。durkheim认为有机团结可能会导致“动态密度”,即增加了社会中人们之间相互作用的数量和频率 - 因此,提高了团结(请参阅第16-19页)。可悲的是,这在气候变化方面尚未发生。