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ARPA-E 在开发突破性技术中的作用
背景 2005 年，美国国家科学院 (NAS) 发布了《超越风暴：为更光明的经济未来注入活力和活力》，以响应国会提出的确定可促进科学技术的联邦行动的要求。1 该报告建议美国应“维持和加强国家对长期基础研究的传统承诺，这些研究有可能带来变革，以保持新思想的流动，从而推动经济发展、提供安全保障并提高生活质量。” 2 此外，NAS 报告建议在 DOE 内设立一个类似于国防高级研究计划局 (DARPA) 的机构。该机构旨在推动美国工业无法支持的创新和尖端能源研究——这些研究风险很高，但成功可能会对美国经济、环境和国家安全的关键挑战产生广泛影响。3 在本报告发布后，ARPA-E 根据《美国竞争法案》正式成立，该法案于 2007 年由乔治·W·布什总统签署成为法律。这项立法定义了 ARPA-E 的目标，即通过减少对外国能源的依赖和能源相关排放，以及通过提高所有经济部门的能源效率，增强美国的经济和能源安全。4 根据 NAS 的建议，《竞争法案》要求 ARPA-E 通过确定和促进基础科学研究的创新进展、转化这些进展和将发明转化为技术创新，并专注于技术或财务风险如此之高以至于私营企业不太可能追求的领域和问题。5 该机构最近一次更新是通过《2020 年能源法案》的重新授权。与能源部内的其他机构相比，ARPA-E 在招聘实践和项目方法上是独一无二的。与 DARPA 一样，ARPA-E 吸引了来自工业界、国家实验室和大学的人才担任项目主任。这些专家的任期限制为三到五年，这激励了“快速行动，打破常规”的创新方式。此外，ARPA-E 的项目与应用和基础科学项目中的传统项目方法有很大不同。考虑到主任的任期长度，ARPA-E 的项目很短，只持续几年。因此，他们对技术创新和市场趋势反应灵敏，非常有利于创新。6 ARPA-E 提供两种类型的项目：开放式和重点式。开放式项目征集任何具有变革潜力的想法的申请，而重点项目则解决特定的能源挑战。
KIF4A 激活凝聚素 I 的分子机制
在有丝分裂过程中，凝缩蛋白 I 和 II 复合物将染色质压缩成染色体。染色质驱动蛋白 KIF4A 的缺失会导致凝缩蛋白 I 与染色体的结合减少，但这种表型背后的分子机制尚不清楚。在本研究中，我们发现 KIF4A 通过位于其 C 末端尾部的保守无序短线性基序 (SLiM) 直接与人类凝缩蛋白 I HAWK 亚基 NCAPG 结合。 KIF4A 与 NCAPH N 端和 NCAPD2 C 端的 SLiM 竞争 NCAPG 与重叠位点的结合，后者介导凝聚素 I 中的两种自抑制相互作用。KIF4A SLiM 肽本身就足以刺激凝聚素 I 的 ATPase 和 DNA 环挤压活性。我们在已知的酵母凝聚素相互作用蛋白 Sgo1 和 Lrs4 中发现了类似的 SLiM，它们与酵母凝聚素亚基 Ycg1（与 NCAPG 相当的 HAWK）结合。我们的研究结果以及之前对凝聚素 II 和黏连素的研究证明，SLiM 与 NCAPG 相当的 HAWK 亚基结合是 SMC 复合物中保守的调节机制。
G4-DNA和G4-RNA在类开关重组中的作用以及B淋巴细胞中的其他法规
摘要：HIV-1 Nucleocapsid蛋白7（NC）是有效的抗逆转录病毒治疗的潜在靶标，这是由于其在病毒复制中的核心作用，主要与核酸（NA）伴侣活性有关，并且对耐药性的敏感性较低。通过筛选化合物库，我们识别了一种已知的碳水化合物结合剂CN14_17氨基吡咯酸化合物CN14_17，该化合物抑制了低微摩尔范围内的NC伴侣蛋白活性。与大多数可用的NC抑制剂不同，CN14_17完全阻止了NC诱导的互补NA序列的退火。使用荧光测定和等温滴定量热法，我们发现CN14_17与NC竞争与NAS结合，优先针对单链序列。分子动力学模拟证实了与CTAR结合的结合优选发生在浓度浓度的鸟嘌呤单链序列中。最后，CN14_17在低微摩尔范围内表现出抗逆转录病毒活性，尽管具有中等的治疗指数。总体而言，CN14_17可能是新的NC抑制剂类别的祖先。关键字：HIV-1，核素蛋白，NCP7，抑制剂，荧光，抗病毒
联邦有奖竞赛
自 2010 年《美国竞争再授权法案》（PL 111-358）通过以来，联邦政府对有奖竞赛的使用显著增加。PL 111-358 鼓励使用有奖竞赛，授权任何联邦机构负责人开展有奖竞赛，这些竞赛有可能激发创新并推进机构的使命。国会还授予各联邦机构（包括国防部、美国国家航空航天局、能源部、国家科学基金会和卫生与公众服务部）开展有奖竞赛的额外权力。美国总务管理局估计，自 2010 年以来，联邦机构已开展了近 1,000 场有奖竞赛。根据 PL 111-358 开展的联邦有奖竞赛提供的总奖金数额随着时间的推移从 2011 财年的 247,000 美元增加到 2018 财年的 3700 多万美元。此外，每个奖项的平均奖金数额从 2011 财年的 34,500 美元增加到 2018 财年的 80,000 美元。
![arxiv：2408.10185v1 [cond-mat.str-el] 2024年8月19日](/simg/g:\will\search\icon\source\b\ba0b9c3eba8770fb59b2a21b263ea5c4b08ba256.webp)
arxiv：2408.10185v1 [cond-mat.str-el] 2024年8月19日
最近，在扭曲的WSE 2 Moir´e结构中观察到了超导性（Xia等，Arxiv：2405.14784； Guo等，Arxiv：2406.03418）。它的过渡温度很高，达到了费米温度尺度的百分之几。在这里，我们基于电子拓扑可以在适当的介导相关性方面实现量子波动的概念提出了一种超导性的机制。在此制度中，库仑相互作用要求将主动拓扑平面带和附近的较宽的频带一起考虑在一起。紧凑的分子轨道出现，通过拓扑结构与其他分子轨道进行拓扑杂交经历量子波动。杂交与主动平面带的自然趋势竞争静态序列的自然趋势，从而削弱了后者。我们通过实验将此效果与某些显着的观察联系起来。此外，竞争产生了丢失的量子的量子临界状态。相应的量子临界波动驱动超导性。更广泛的含义和相关材料平台之间的新联系。
晚上人造光：科学状态2024
在大气中。这些相互作用将某些光线的路径重定向到地面。观察者看到灯光似乎来自夜空。见图1。Skyglow与夜空中天文学物体的微弱光线竞争。它降低了这些物体和背景天空之间的对比度，因此很难观察它们（18）。这是对基于地面的天文观察和研究的重要威胁（19，20）。目前，没有绝对的指标来表征研究人员和从业者之间广泛使用的光污染（21，22）。在世界大部分地区，Skyglow的缓慢而稳定的上升会导致自然夜空的可见性逐渐退化，并导致室外空间的转变。这种情况在数十年中慢慢变化，由于心理效应被称为“转移基线”，可能不会引起人们的注意（23）。这适用于“正常”夜晚的人工灯光的各个方面：可见的恒星数量，与安全感相关的人工光的数量以及使用非视觉感官（例如听力和平衡）的经验。以及其他效果，几乎没有注意到夜空的损失。
pgdiff：通过部分指导的指导性面部修复的指导扩散模型
利用预训练的扩散模型进行恢复已成为传统特定任务训练方法的偏爱替代品。以前的工作通过使用显式降解模型限制解决方案空间取得了值得注意的成功。但是，当面对复杂的降解时，这些方法通常无法精确建模。在本文中，我们提出了PGDIFF，通过引入部分指导，与现有作品相比，这种新观点更适合现实世界中的降级。我们的方法不是专门定义降解过程，而是建模所需的属性，例如高质量图像的图像结构和颜色统计，并在反向扩散过程中应用此指南。这些属性很容易获得，并且对退化过程没有任何假设。与先验的扩散结合在一起时，该部分指导可以在一系列恢复任务中提供吸引人的结果。此外，可以通过整合多个高质量的图像属性来扩展PGDIFF来处理复合任务，从而通过整合各自任务的指导来实现。实验结果表明，我们的方法不仅胜过现有的基于扩散的方法，而且还与特定于任务的模型竞争。
2017-2021 年业务发展计划
简介 纽南市的经营环境竞争异常激烈，与私营企业无异。该市与其他社区竞争投资机会。国家经济状况中不断变化的趋势也带来了额外的压力。在日益一体化和竞争激烈的市场中，地方管辖区必须更加努力才能实现持续的经济成功。纽南市通过业务发展部有机会制定一项行动战略，旨在缓解现有挑战，同时利用当前和未来的机会。成功的业务发展战略将结合并建立在当前发展的基础上，同时关注未来的机会，以帮助该市了解相关趋势和挑战。此外，该战略必须在所有利益相关者群体（公共和私人）中建立一种集体责任感。该战略不是凭空而来的，也不打算一成不变。目标和目的将而且必须根据纽南在市场中的独特地位而改变。该战略的基础始于访问、分析和整合地方、地区和全州经济发展计划和举措中包含的数据和观察结果。与主要利益相关者群体进行了访谈和社区会议，并作为额外的数据来源。
基于DNA的数据存储的隐式神经多重描述
DNA由于其固有的生物分子结构而引起，由于其令人印象深刻的储存密度和长期稳定性，它具有出色的潜力作为数据存储解决方案。但是，开发这种新型媒介有其自身的挑战，尤其是在解决储存和生物操纵引起的错误时。这些挑战进一步由DNA序列的结构限制和成本考虑。响应这些局限性，我们开创了一种新颖的压缩方案和使用神经网络进行DNA数据存储的尖端多重描述编码（MDC）技术。我们的MDC方法引入了一种创新方法，将数据编码为DNA，该方法专门设计用于有效承受错误。值得注意的是，我们的新压缩方案过于表现DNA-DATA存储的经典图像压缩方法。此外，我们的方法比依赖自动编码器的常规MDC方法具有优越性。其独特的优势在于它绕过对广泛模型训练的需求及其对微调冗余水平增强的适应性的能力。实验结果表明，我们的解决方案与现场最新的DNA数据存储方法竞争，提供了出色的压缩率和强大的噪声弹性。
无人机辅助导航中的资源感知...
摘要 — 本文研究了一种无人机 (UAV) 辅助移动边缘计算 (MEC) 系统，其中 UAV 为地面 MEC 系统提供补充计算资源。UAV 通过创建相应的虚拟机来处理从移动用户 (MU) 接收的计算任务。由于 MEC 系统中 UAV 的共享 I/O 资源有限，每个 MU 都会在决策时期内竞争安排本地和远程任务计算，旨在最大化预期的长期计算性能。MU 之间的非合作交互被建模为随机博弈，其中 MU 的决策取决于全局状态统计数据，并且所有 MU 的任务调度策略是耦合的。为了近似纳什均衡解，我们提出了一种基于长短期记忆和深度强化学习 (DRL) 技术的主动方案。建立 MEC 系统的数字孪生，以离线训练主动 DRL 方案。使用所提出的方案，每个 MU 仅使用自己的信息进行任务调度决策。数值实验表明，该方案在决策时期内每个 MU 的平均效用方面具有显着的性能提升。