1.3 CARA 简介 CARA 是 AFTC 用于资源和风险管理规划的主要流程。AEDC 与 AEDC/XPT 一起实施和执行 CARA,促进本指南中详述的流程,这些流程需要能力所有者 (CO) 及其团队的参与,代表 AEDC 中的各种测试和支持能力。具体角色和职责将在本文件后面介绍。总部 (HQ) AFTC 员工、AFTC 中央管理项目、空军物资司令部 (AFMC) 任务区小组 (MAP)、AF MAP、CO 和联队指挥官使用 CARA 产品来传达在制定 AFTC 资源分配时满足预计测试客户工作量的状态和风险。AFTC 资源根据特定能力分组为离散的、可互换的工作包(在最大程度上切实可行)。这些工作包可以在迭代过程中单独进行资助/撤资,以在每项能力、测试联队或 AFTC 内构建最佳程序,从而满足战略目标、测试客户需求或使其他能力有效发挥作用。1.4 AFTC CARA 流程 CARA 是一个灵活、可定制的流程,以迭代方式在各个级别实施。在每个组织级别,完成初始资金和人力分配,根据预计需求的资源分配进行能力分析,随后进行风险评估,以沟通联队/中心满足现有和未来需求的能力。每个 CARA 迭代级别都允许领导层根据分析和风险评估的结果调整和/或重新分配资源,直到实现最佳程序(风险最小化/缓解)。1.5 AFTC 主要资源活动 AFTC 的主要资源活动是 POM、FinPlan 和 AFMC 的执行计划 (ExPlan),这些活动由企业规划和其他预算活动告知和运营。 AFTC 资源指南涵盖所有 AFMC 规划拨款 (APPN) 3400/运营与维护 (O&M) 和 APPN 3600/研究、开发、测试与评估 (RDT&E) 工作的支持流程:AFTC 改进与现代化 (I&M)、AFTC 科学与技术 (S&T) 以及设施维护、恢复与现代化 (FSRM)。请参阅图 1.5 中的 AFTC SPPBE 时间线。
3参见碳动作联盟。“讲弗农教区碳管理故事(视频)。” YouTube,2024年2月8日,https://www.youtube.com/watch?v=QMGVS7JJ0Y0。4 Koehler,Corinne等。“ Pueblo创新能源解决方案咨询委员会报告”,2024年。 2。5 Koehler,Corinne等,pp。3-4。
纤维抗原抑制5型腺病毒的增殖。病毒学杂志1:747-757。2. Ginsberg HS, Bello LJ, Levine A, 1967. 腺病毒感染细胞中宿主大分子生物合成的控制。在《病毒分子生物学》中,(编辑)J. Colter 和 W. Paranchych,Academic Press,第 577 页。3. Levine AJ, Ginsberg HS, 1968. 腺病毒结构蛋白在停止宿主细胞生物合成功能中的作用。病毒学杂志2:430-439。4. Levine AJ, Sinsheimer RL, 1968. 噬菌体 øX174 感染的过程。XIX. 从 14ul5X174 感染细胞中分离和鉴定氯霉素抗性蛋白。 J. Mol. Biol. 32:567-578。5. Levine AJ, Sinsheimer RL, 1969. 感染噬菌体 øX174 的过程。XXV. 用噬菌体 øX174 突变体研究子代复制型 DNA 合成受阻。J. Mol. Biol. 39:619。6. Levine AJ, Sinsheimer RL, 1969. 感染噬菌体 øX174 的过程。XXVII. 在 øX174 感染的细胞中合成病毒特异性氯霉素抗性蛋白。J. Mol. Biol. 39:655。7. Levine AJ, Sinsheimer, RL, 1969. 从 lambda 感染的细胞中分离氯霉素抗性蛋白。Proc. Natl. Acad. Sci. USA 62:1226-1228。8. Levine AJ、Kang HS、Billheimer FE,1970。SV40 感染细胞中的 DNA 复制。I. 复制 SV40 DNA 的分析。J. Mol. Biol. 50:549-568。9. Levine AJ、Teresky AK,1970,SV40 感染细胞中的 DNA 复制。II. SV40 假病毒体的检测和表征。J. Virol. 5:451-457。10. Ritzi E、Levine, AJ,1970。SV40 感染细胞中的 DNA 复制。III. 三种不同猴肾细胞系中 SV40 裂解感染的比较。J. Virol. 5:686-692。 11. Kang HS、Eshback TB、White DA、Levine AJ,1971. SV40 感染的 DNA 复制
个性化的癌症治疗正在通过利用精确医学和先进的计算技术来革新肿瘤学来量身定制疗法。尽管具有变革性的潜力,但诸如预测模型的有限的发电性,可解释性和可重复性等挑战阻碍了其整合到临床实践中。当前的方法论通常依赖于黑盒机器学习模型,虽然准确,但缺乏临床医生信任和现实世界应用所需的透明度。本文提出了一个创新框架的开发,该框架桥接了Kolmogorov-Arnold Networks(KANS)和进化游戏理论(EGT)来解决这些局限性。受Kolmogorov-Arnold代表定理的启发,Kans提供了可靠的,基于边缘的神经体系结构,能够用前所未有的适应性对复杂的生物系统进行建模。它们整合到EGT框架中 - 可以使癌症进展和治疗反应的动态建模。通过将KAN的计算精度与EGT的机械见解相结合,这种混合方法有望提高预测精度,可扩展性和临床可用性。
摘要 量子架构搜索 (QAS) 是优化和自动设计量子电路以实现量子优势的一个有前途的方向。QAS 中的最新技术强调基于多层感知器 (MLP) 的深度 Q 网络。然而,由于可学习参数数量众多以及选择适当激活函数的复杂性,它们的可解释性仍然具有挑战性。在这项工作中,为了克服这些挑战,我们在 QAS 算法中使用了 Kolmogorov-Arnold 网络 (KAN),分析了它们在量子态准备和量子化学任务中的效率。在量子态准备中,我们的结果表明,在无噪声的情况下,成功的概率是 MLP 的 2 到 5 倍。在嘈杂的环境中,KAN 在近似这些状态时的保真度优于 MLP,展示了其对噪声的鲁棒性。在解决量子化学问题时,我们通过将课程强化学习与 KAN 结构相结合来增强最近提出的 QAS 算法。通过减少所需的 2 量子比特门的数量和电路深度,这有助于更有效地设计参数化量子电路。进一步的研究表明,与 MLP 相比,KAN 需要的可学习参数数量明显较少;然而,KAN 执行每集的平均时间更长。
摘要 - 在本文中,我们提出了一种创新的联邦学习(FL)方法,该方法利用Kolmogorov-Arnold Net-Works(KANS)进行分类任务。通过在联合框架中利用KAN的自适应激活能力,我们旨在提高分类功能,同时保留隐私。该研究评估了联邦kans(F-kans)的性能与传统的联邦多层概念(F-MLP)在分类任务上相比。结果表明,F-KANS模型在准确性,精度,召回,F1分数和稳定性方面显着优于F-MLP模型,并取得更好的性能,为更有效和隐私的预测性预测分析铺平了道路。索引术语 - 填充学习,Kolmogorov-Arnold Net-Works,分类,人工智能
课程概述:通过我们全面的实践课外课程,深入了解人工智能在医学领域的变革性世界。该课程旨在让医学生深入了解人工智能的核心概念及其在医疗保健领域的应用——从预测分析到医学成像。
2023 年阿诺德空军基地临时水质报告 水安全吗? 是的,我们的水符合环境保护署 (EPA) 的所有健康标准。 我们对饮用水中可能存在的 80 多种污染物进行了多次测试。 正如您将在下图中看到的,我们仅检测到其中 10 种污染物,并且发现所有这些污染物都处于安全水平。 水的来源是什么? 阿诺德主基地区域的水来自伍兹水库,并在基地水处理厂(1503 号楼)进行处理。 高尔夫球场由位于高尔夫球场的一口井供水。 水通过滤芯过滤器过滤,并用液态次氯酸钙消毒。 有关阿诺德空军基地和 AEDC 高尔夫球场饮用水的更多信息,请致电基地生物环境工程师 931-454-6232。 Estill Springs 水系统为阿诺德村提供服务。他们对饮用水中可能存在的 80 多种污染物进行了多次检测,只检测出其中 12 种污染物。所有这些污染物都处于安全水平。
因果 DAG 是一组变量(或“节点”)之间假设的因果关系的图形表示。1、2 图中的任何两个变量都可以通过单向箭头(或“弧”)连接,这表示第一个变量(“父级”或“祖先”)对第二个变量(“子级”或“后代”)产生因果影响。由于 DAG 是非循环的,因此没有变量可以导致自身。特定暴露对特定结果的总因果效应是暴露对结果的所有直接和间接因果效应的组合。混杂变量既导致暴露也导致结果,中介变量由暴露引起并导致结果,碰撞变量由两个或多个父变量引起。在估计暴露对结果的总因果效应时,
关键词:定向进化,酶工程我们创建的酶催化了在生物系统中未知的反应。我们通过从现有蛋白质的“混杂”活性开始,指导新酶的演变,从而确定合成化学可能已知的催化活性,但尚未(尚未发现)。我们发现,血红素蛋白是新生物化学的绝妙来源:工程化的细胞色素P450和其他血红素蛋白催化了广泛的合成有用的碳和硝酸盐转移反应,从烷烃环丙烷从SI-C键形成到CH键的SI-C键形成,直达C-H键的氨化。观察大自然的巨大蛋白质目录的成员如何进化(只有几个突变)如何以高效率和选择性催化这些反应,甚至形成生物学中未知的化学键。这些结果表明,进化可以创新并使生活能够应对新的挑战或机遇的轻松。将来这些完全遗传编码的催化剂可能会进入生命未探索的大量化学空间。这些催化剂已经为使用化学计量试剂,罕见的过渡金属催化剂和有机溶剂提供了有效,成本效益,绿色的生物催化替代品,可在生产各种精美的化学品和药物中间体中生产有机溶剂。“用于碳硅键形成的细胞色素C的定向演变:将硅变成生命” S.B.J. Kan,R。D。Lewis,K。Chen,F。H。Arnold。 科学354,1048-1051(2016)。 Forte,D。Rozzell,J。 A. McIntosh,F。H。Arnold。 J.J. Kan,R。D。Lewis,K。Chen,F。H。Arnold。科学354,1048-1051(2016)。Forte,D。Rozzell,J。A. McIntosh,F。H。Arnold。 J.A. McIntosh,F。H。Arnold。J.“高度立体选择性的生物催化合成钥匙环丙烷中间至Ticagrelor” K。E. Hernandez,H。Renata,R。D. Lewis,S。B. J. Kan,C。Zhang,C。Zhang,J。J.ACS催化6,7810-7813(2016)。“酶控制的氮原子转移使C-H氨酸恢复”A. McIntosh,F。H。Arnold。 am。 化学。 Soc。 136,15505-15508(2014)“化学仿生生物催化:利用辅助因子依赖性酶的合成潜力来产生新的催化剂” C。K. Prier,F。H. Arnold。 J. am。 化学。 Soc。 137,13992-14006(2015)A. McIntosh,F。H。Arnold。am。化学。Soc。136,15505-15508(2014)“化学仿生生物催化:利用辅助因子依赖性酶的合成潜力来产生新的催化剂” C。K. Prier,F。H. Arnold。J.am。化学。Soc。137,13992-14006(2015)