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基于 DNA 数据存储的隐式神经多重描述
DNA 因其固有的生物分子结构而具有惊人的存储密度和长期稳定性，因此作为数据存储解决方案具有巨大的潜力。然而，开发这种新型介质也面临着一系列挑战，特别是在解决存储和生物操作中出现的错误方面。这些挑战还受到 DNA 序列的结构限制和成本考虑的影响。为了应对这些限制，我们率先开发了一种新型压缩方案和一种利用神经网络进行 DNA 数据存储的尖端多描述编码 (MDC) 技术。我们的 MDC 方法引入了一种将数据编码到 DNA 中的创新方法，专门设计用于有效抵抗错误。值得注意的是，我们的新压缩方案优于用于 DNA 数据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传统 MDC 方法更具优势。其独特优势在于它能够绕过大量模型训练的需要，并且具有增强的微调冗余级别的适应性。实验结果表明，我们的解决方案与该领域的最新 DNA 数据存储方法具有优势，具有卓越的压缩率和强大的抗噪能力。
部分BA取代对SR2TISI2O8（STS）玻璃训练的结晶以及高温下的SAW信号的结晶
摘要：由于其特征，包括10-15 pc/n的D 33和高稳定性，直至1000℃以上的温度，因此，含有壁炉晶体的极性玻璃 - 螺旋孔被认为是在高温下需要压电的应用的高效材料。在本文中，我们研究了Sr-Fresnoite（STS）玻璃训练的钡取代。研究了两个方面：首先，取代对结晶的优先方向的影响，其次，玻璃 - 凝聚力在高温下产生和传播表面声波（SAW）的能力。XRD分析表明，BA的替换为10 at。替代，使我们能够保持壁画晶体（00L）平面的强烈优先取向，低于表面以下1 mm以上。较高的替代水平（25和50 at。％）诱导与表面机制竞争的非方向的体积结晶机制。锯设备是用0、10和25 at。％ba取代的玻璃室底物制造的。温度测试揭示了所有这些设备的频率和延迟的高稳定性。玻璃 - 驾驶次数为10％Ba取代的玻璃训练性给出了锯信号的最强振幅。这归因于高（00L）优先方向以及缺失的体积结晶。
发酵产物形成的代谢能量节约
利用微生物从碳水化合物中生产大宗化学品和生物燃料，与低成本的化石燃料生产形成竞争。为了限制生产成本，需要高滴度、高生产率，尤其是高产量。这就要求参与产品形成的代谢网络必须是氧化还原中性的，并保存代谢能量以维持生长和维持。在这里，我们回顾了可用于节约能源和防止不必要能量消耗的机制。首先，概述了现有糖基发酵过程中的 ATP 生产。描述了底物水平磷酸化 (SLP) 和所涉及的激酶反应。基于这些反应的热力学，我们探索是否可以将其他激酶催化反应应用于 SLP。离子动力的产生是另一种节约代谢能量的方法。我们举例说明了碳碳双键还原、脱羧和氧化还原辅因子之间的电子转移如何支持离子动力的产生。从更广泛的角度来看，讨论了氧化还原电位与能量守恒之间的关系。我们描述了如何通过使用 CoA 转移酶和转羧酶来减少辅酶 A (CoA) 和 CO 2 结合所需的能量输入。糖和发酵产物的运输可能需要代谢能量输入，但可以使用替代运输系统来
属于其特异性抑制剂复合物中铁蛋白的结构...
摘要人类铁稳态的一种中心调节机制涉及铁蛋白（FPN），唯一的细胞铁出口剂和肽激素肝激素，它抑制了Fe 2+ trans- trans-并诱导FPN的内在化和降解。FPN/肝素轴的失调导致病理条件的不同，因此，抑制FPN介导的铁运输的药理学化合物具有很高的临床意义。 在这里，我们描述了与合成纳米型和Vamifeport（VIT-2763）的复合物中人类FPN的低温微拷贝结构，这是第一个临床阶段的口服FPN抑制剂。 vamifeport与肝素竞争FPN结合，目前正处于β-丘脑和镰状细胞病的临床发展中。 结构显示了FPN的两个不同构象，代表了转运蛋白的向外和遮挡状态。 vamifeport位点位于蛋白质的中心，在该蛋白质中，与肝素相互作用的重叠基于两个分子之间的竞争关系。 在Vamifeport的结合袋中引入点突变会降低其与FPN的亲和力，强调结构数据的相关性。 一起，我们的研究揭示了FPN的构象重排，这与运输具有潜在相关性，并且它提供了对这种独特的铁外乘转运蛋白的药理靶向的初步见解。导致病理条件的不同，因此，抑制FPN介导的铁运输的药理学化合物具有很高的临床意义。在这里，我们描述了与合成纳米型和Vamifeport（VIT-2763）的复合物中人类FPN的低温微拷贝结构，这是第一个临床阶段的口服FPN抑制剂。vamifeport与肝素竞争FPN结合，目前正处于β-丘脑和镰状细胞病的临床发展中。结构显示了FPN的两个不同构象，代表了转运蛋白的向外和遮挡状态。vamifeport位点位于蛋白质的中心，在该蛋白质中，与肝素相互作用的重叠基于两个分子之间的竞争关系。在Vamifeport的结合袋中引入点突变会降低其与FPN的亲和力，强调结构数据的相关性。一起，我们的研究揭示了FPN的构象重排，这与运输具有潜在相关性，并且它提供了对这种独特的铁外乘转运蛋白的药理靶向的初步见解。
Znf143结合DNA并刺激转录起始，以激活和抑制直接靶基因
转录因子与序列基序结合，并充当敏捷因子或阻遏物。带有辅助辅因子星座的转录因子界面，以调节调节转录的不同机械步骤。我们迅速降低了必需和普遍表达的转录因子Znf143，以确定其在转录周期中的功能。ZNF143促进RNA聚合酶起始并激活基因表达。ZNF143结合其几乎所有活化靶基因的启动子。Znf143还结合了遗传转录启动位点，直接抑制基因的子集。尽管Znf143刺激了Znf143抑制基因的启动（即那些在Znf143 depletion上增加表达的人，结合的分子环境会导致顺式代表。Znf143与其他更有效的激活因子竞争启动子的访问，物理遮挡了转录起始位点和启动子序列序列元素，并在早期eLon-grongation期间充当了RNA聚合酶的分子障碍。通常调用上下文术语上下文来描述具有激活和抑制函数的转录因子。我们定义了ZnF143介导的顺式激活和抑制的上下文和分子机制。
可扩展的额叶寡聚
摘要：双环戊二烯（DCPD）的线性低聚物是热塑性和热固性材料的反应性前体。与臭味的父母单体不同，由DCPD组成的低聚物是无味的。通过对末端组或骨干化学的适当修改，远程技术DCPD寡聚物具有潜在的效用，作为交联的跨链接器和宏观工程学前体，用于块和移植共聚物。但是，大多数现有的产生寡核DCPD的方法需要溶剂，相对较慢，需要无空气的技术。在这里我们表明，纯dCPD和其他垂体衍生物的额叶开环差异寡聚（Fromo）在几分钟内迅速生成数百克材料，催化剂载荷为0.5 mm。这种节能催化过程利用反应产生的热量在整个液体单体中自我传播的寡聚化。使用末端烯烃（例如苯乙烯），其中交叉 - 弥弥教反应（即链转移）与开环的分解（即传播）竞争。 Kendrick质量分析能够快速鉴定和分配所有链端类型，并量化了不频繁的环戊烯开环反应所产生的分支程度。 这种分析技术还检测出源自单体或链转移剂中痕量杂质的低聚物物种，这些杂质在其他表征方法中很难观察。 获得的低聚物具有明确的链端和分子量分布。使用末端烯烃（例如苯乙烯），其中交叉 - 弥弥教反应（即链转移）与开环的分解（即传播）竞争。Kendrick质量分析能够快速鉴定和分配所有链端类型，并量化了不频繁的环戊烯开环反应所产生的分支程度。这种分析技术还检测出源自单体或链转移剂中痕量杂质的低聚物物种，这些杂质在其他表征方法中很难观察。获得的低聚物具有明确的链端和分子量分布。
敏感性，特异性和诊断精度2013
通过表面钙化的paTern识别受体对病原体相关的分子模式（PAMP）的感知激活呼吸道爆发氧化酶同源性D（RBOHD），通过氯曲霉诱导的激酶1（BIK1）直接磷酸化激活呼吸爆发氧化酶同源性D（RBOHD），并诱导反应氧氧的产生（ROS）。rboHD活性必须严格控制以避免ROS的有害影响，但对RBOHD倾斜鲜明的效果知之甚少。要了解RBOHD的调节，我们使用了RBOHD的共免疫沉淀，并通过质谱分析和鉴定的吞噬氧化氧化酶/BEM1P（PB1）结构域的蛋白质（PB1CP）。pb1cp负调节RBOHD和对真菌病原体Colle-totrichum higginsianum的抵抗力。PB1CP与Bik1竞争，在体外与RBOHD结合。更重要的是，PAMP处理增强了PB1CP-RBOHD相互作用，从而导致磷酸化的Bik1与体内RBOHD的解离。pb1CP位于细胞外周的细胞和PAMP治疗中，诱导PB1CP和RBOHD重新定位到相同的小内膜室。此外，PB1CP在拟南芥中的过表达导致RBOHD蛋白的丰度降低，这表明PB1CP可能参与RBOHD内吞作用。我们发现了PB1CP是RBOHD的新型负调节剂，并揭示了其可能的调节机制，涉及从RBOHD中去除磷酸化的Bik1和RBOHD内吞作用的促进。
向前前进算法的新型显着分析
摘要 - 将前进算法纳入神经网络训练中代表了从传统方法的变革转变，引入了一种双向机制，该机制通过绕过派生式传播的复杂性来简化学习过程。此方法以其简单性和效率而闻名，并涉及执行两个正向通行证 - 第一个具有实际数据以促进积极的强化，第二个具有合成产生的负数据以实现不犯罪性学习。我们的实验证实，前进算法不仅是实验新颖性，而且是一种可行的训练策略，它与常规的多层感知器（MLP）架构竞争。为了克服传统显着性技术固有的局限性，主要依赖于基于梯度的方法，我们开发了一种专门针对前向前框架的定制显着算法。这种创新算法增强了对特征重要性和网络决策的直观理解，从而清楚地可视化数据中最大程度地影响模型预测。通过利用这种规定的显着性方法，我们可以更深入地了解该模型的内部运作，从而显着增强了我们的解释能力，而不是标准方法提供的能力。使用MNIST和时尚MNIST数据集，我们的评估表明我们的方法与传统的基于MLP的模型相当。索引术语 - 前向算法，显着性，MLP
有关生成人工智能和...
指令2019/790，以及第4条中的TDM例外，没有提及或定义“人工智能”和“生成AI”，也没有想到大规模生成的AI模型。在没有任何相关法院判决的情况下，扩大了这种例外，以涵盖创作者受保护的作品和表演的系统性和广泛使用，目的是为商业用途生成综合内容，以供商业用途非常相似，因此直接与他们的工作竞争，不仅是不公平的，而且是合法的。It is hard to conceive how this exception, which is poorly defined as to how it may be exercised in relation to generative AI, would satisfy the three-step test, a fundamental safeguard intended to strike a fair balance between rightholders and content users by limiting copyright and neighbouring right exceptions to certain special cases that do not conflict with the normal exploitation of the works or other subject matter and do not unreasonably prejudice the legitimate右持有人的利益。版权外例外，以确保知识产权与其他基本权利或公共政策（例如言论自由或教育）之间的公平平衡，以使公民或公共机构受益。对TDM例外的这种广泛解释不符合任何公共政策目标，似乎回顾性地证明了我们成员的工作和表演的大量刮擦，这是AI公司的唯一利益。
2021 年马萨诸塞州创新经济年度指数
马萨诸塞州拥有世界上最强大的创新经济体之一。三大关键资源——人才、研究活动和资本渠道——是马萨诸塞州创新经济的主要驱动力。这些资源使基础研究和新想法能够转化为创新产品、服务和商业模式，从而成为经济增长和高薪工作的催化剂。COVID-19 疫情表明，创新经济提供的不仅仅是一个经济引擎。马萨诸塞州研发的疫苗挽救了无数生命，而 CIC Health 和 Broad Institute 等机构则创建了大规模疫苗管理和测试系统，这些努力使社会得以正常运转。由于上述因素，马萨诸塞州提供了世界上最具吸引力的创新环境之一，这一优势难以复制。然而，马萨诸塞州不能对自己的成功感到自满，因为它面临着来自硅谷和纽约市等地区以及北卡罗来纳州和德克萨斯州等快速增长州的成熟创新集群对新流动人才和企业的日益激烈的竞争。远程工作的出现带来了另一个挑战，因为英联邦正在努力吸引人才和公司，而这些人才和公司在许多情况下可以选择在世界上任何联网的地方生活和工作。住房成本上涨和基础设施老化等内部挑战阻碍了英联邦作为创新中心的持续成功。