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Veer Narmad South Gujarat University，Surat
BAS成员 - 医疗技术Shri JS Bhakta Arate Arate Arate Arate Arate Arate Arts，商学院，Kholwad -Nakta Arwad，Kamrej Char Ravagam，Kamrej Char Rasta。Kamrej-394185，区。 suratKamrej-394185，区。surat
Agilent 1260 Infinity 荧光检测器
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STMGP：全基因组关联或全基因组测序研究数据
通过培训数据构建预测模型，并通过平滑阈值多变量遗传预测（STMGP）方法预测测试数据表型，其中包含基因环境（GXE）相互作用，其中将GXE相互作用线性添加到具有边际效应的STMGP模型中。数据必须采用Plink二进制格式和边际测试p值（即通过PLINK软件计算每个变体的测试），即使对于具有大量变体的数据，也可以快速计算。通过CP型标准选择最佳的P值截止。可以接受定量和二进制表型，其中必须以PLINK FAM FAM FORGAT或SEPARATE文件（PLINK格式，即FID和IID需要）。环境变量需要通过指定列名来在协变量文件中。
社论 - reconass
该项目于 2013 年 12 月正式启动。从那时起，合作伙伴已经开发了 (a) 监测系统的第一个原型，该系统由本地定位标签组成，用于在灾难发生前后确定结构系统中选定点的位置，从而确定灾难发生后的结构，连接到地面柱上的应变传感器用于确定负载分布和加速度计用于评估振动下的结构状况，例如在地震载荷的情况下，(b) 用于评估结构和非结构元素状态的方法和编码以及 (c) 用于多视角倾斜机载图像的损坏方法。此外，合作伙伴已成功对两个不同复杂程度的结构进行了两组独立的组件测试，主要用于支持 2016 年 8 月大型 RECONASS 试点的设计，其中展示了整个集成系统。
DNA I-motif在中性pH下的形成是由动力学分配驱动的
富含胞嘧啶的DNA区域可以基于半蛋白酶的C.C +对形成四链结构，称为I-Motifs（IMS）。使用CD，UV吸收，NMR光谱和DSC量热法，我们表明模型（C n t 3）3 C N（CN）序列在neu-Tral或略微碱性条件下采用IM。然而，在这些条件下以持久的动力学形成IMS，并用显着的hy虫融化。在两个或多个分隔的步骤中使用N> 6融化的序列，表明存在不同的IM物种，其比例取决于温度和孵育时间。在环境温度下，形成了低稳定性的动力学偏爱的IM，最有可能由较短的C.C +块组成。这些物种充当动力学陷阱，并防止热力学偏爱，完全C.C +
基于能量的回归实用学习建议
近年来，基于能量的模型 (EBM) 在机器学习中经历了复苏，包括成为概率回归的有前途的替代方案。然而，基于能量的回归需要手动设计一个用于训练的提议分布，并且必须在测试时提供初始估计。我们通过引入一种概念上简单的方法来自动学习有效的提议分布来解决这两个问题，该方法由单独的网络头参数化。为此，我们得出了一个令人惊讶的结果，即得出一个统一的训练目标，该目标共同最小化从提议到 EBM 的 KL 分歧，以及 EBM 的负对数似然。在测试时，我们可以对训练过的提议进行重要性抽样，以有效评估学习到的 EBM 并产生独立的预测。此外，我们利用我们得出的训练目标，通过联合训练的基于能量的教师来学习混合密度网络 (MDN)，在计算机视觉领域的四个真实世界回归任务中，其表现始终优于传统的 MDN 训练。代码可在 https://github.com/fregu856/ebms_proposals 获得。
McPhilamy-Air-Supremacy.pdf - 陆军大学出版社
自成立之初就担负着很大的支援作用。1 克里斯蒂娜·L·加拉福拉 (Cristina L. Garafola) 的《中国人民解放军空军的使命、角色和要求的演变》强调“自 1949 年 11 月 11 日中国人民解放军空军成立以来，中国人民解放军空军的发展分为三个阶段”。2 这三个阶段展示了中国人民解放军空军的成熟及其发展过程中面临的压力。第一阶段（1949 年至 1955 年）的广泛目标是“在陆军基础上建立空军，研究如何在朝鲜战争中使用中国人民解放军空军进行作战，并建立航空工业”。3 中国人民解放军空军成立于 1949 年，装备有“缴获的国民党和日本飞机”。 4 这与当时的美国和大多数北约成员国形成了鲜明对比，这些国家拥有强大的生产能力和装配设备，并拥有一支训练有素、精通空战和空中作战的机组人员。中国空军在成立之初还处于起步阶段，得到了邻国的援助。在短短四年内，解放军空军取得了令人难以置信的增长，成为“世界第三大空军”，拥有“三千架战斗机和轰炸机”。 5
内存计算的设备和电路架构
工作存储器，即最典型的动态随机存取存储器（DRAM），一般位于物理上独立的芯片上，因此会导致数据密集型任务的长延迟和能耗。与人脑类似，内存计算（IMC）在合适的内存电路内就地进行数据处理。[8]IMC 抑制了内存中数据/程序提取和输出结果上传的延迟，从而解决了传统计算机的内存（或冯·诺依曼）瓶颈。IMC 的另一个关键优势是高度计算并行性，这要归功于内存阵列的特殊架构，其中计算可以同时沿着多个电流路径进行。IMC 还受益于计算设备的内存阵列的高密度，这些计算设备通常具有出色的可扩展性和 3D 集成能力。最后，模拟计算由存储器电路的物理定律支持，例如乘积的欧姆定律和电流总和的基尔霍夫定律[8-11]，以及其他特定于存储器的物理行为，如非线性阈值型开关、脉冲累积和时间测量。[12-15] 由于原位、高密度、并行、物理和模拟数据处理的结合，IMC 成为人工智能和大数据框架内最有前途的新计算方法之一。
sika®Viscocrete®GL3007
sika®Viscocrete®GL3007是一种基于聚羧酸醚（PCE）聚合物的创新最新性超级塑料，并且专门设计用于Ready-Mix Concrete。sika®Viscocrete®GL3007与惯性超塑剂分化，例如基于磺化萘甲醛的甲醛，因为它基于一个独特的羧基乙醚多物质，并具有长侧向链。这极大地改善了Ce fors Demention。在混合过程开始时发生相同的静电分散剂，但与聚合物背骨相关的侧链的主体产生了一个空间的阻碍，从而稳定Ceme NT颗粒的能力分离和分散。这种机制提供了可流动的混凝土，并且需水量大大减少。sika®Viscocrete®GL3007是一种创新的最新一代Superplastizer，基于聚羧酸（PCE）聚合物，并且专门针对现成混凝土设计。sika®Viscocrete®GL3007与常规超塑剂分化，例如基于硫化萘甲甲甲烷甲状腺甲状腺肿的含量，因为它基于具有较长侧链的独特羧基醚聚合物。这大大改善了水泥分散。与聚合物主链相关的侧链的静电分散液构成，产生了一个空间的阻滞，从而稳定Ceme NT颗粒的能力，可分散和分散。这种机制提供了可流动的混凝土，并且需水量大大减少。