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gimap：计算配对CRISPR目标的遗传相互作用
描述有助于在复杂的遗传实验中找到有意义的模式。第一个GIMAP从配对的CRISPR（群集的定期间隔短壁画重复序列）中获取数据，该屏幕已预处理到计数配对GRNA的计数表（指南ribonucleic Acid）读取。当残疾基因或成对的基因或对时，IN-POT数据将具有细胞计数的细胞计数。“ GIMAP”套件的输出是遗传互动得分，它是观察到的CRISPR评分与被指出的CRISPR评分之间的距离。预期的CRISPR分数是我们对两个无关基因的CRISPR values的期望。越远，观察到的CRISPR得分是从其表达的得分中，我们越怀疑遗传相互作用。这项包装中的工作基于弗雷德·哈钦森癌症Center（2021）的Alice Berger实验室的原始研究。
多电源EM免疫的实验表征
Johannes W. M. Osterrieth，James Ramper，David Madden，Nakul Rampal，Luke Skoric，Bethany Connolly，Mark。 Santos，Xian-He Sun，Hana Bunzen，Sateh C. Moreton，Jessica C. Moreton。 M. D'Alessandro，Patrick W. Dohenn，MirceaDincă，Chenyue Sun，Christian Doonan，Michael Thomas Huxley，Jack D. Evans，Paolo Falcaro。 Shuhei Furukawa, Eli Sanchez, Jorge Gascon, Selvedin Telalović, Sujit K. Ghosh, Soumya Mukherjee, Matthew R. Hill, Muhammed Munir Sadiq, Patricia Horcajada, Pablo Salcedo-Abraira, Katsumi Kaneko, Radovan Kukobat, Jeff Kenvin, Seda Keskin, Susumu北川。Johannes W. M. Osterrieth，James Ramper，David Madden，Nakul Rampal，Luke Skoric，Bethany Connolly，Mark。 Santos，Xian-He Sun，Hana Bunzen，Sateh C. Moreton，Jessica C. Moreton。 M. D'Alessandro，Patrick W. Dohenn，MirceaDincă，Chenyue Sun，Christian Doonan，Michael Thomas Huxley，Jack D. Evans，Paolo Falcaro。 Shuhei Furukawa, Eli Sanchez, Jorge Gascon, Selvedin Telalović, Sujit K. Ghosh, Soumya Mukherjee, Matthew R. Hill, Muhammed Munir Sadiq, Patricia Horcajada, Pablo Salcedo-Abraira, Katsumi Kaneko, Radovan Kukobat, Jeff Kenvin, Seda Keskin, Susumu北川。A. Dewitt，免费V. Lotsch。拉玛·奥克塔维安（Rama Octavian），俄罗斯莫里斯（Morris），保罗·圣惠特利（Paul St. Wheatley），纳瓦尔（Navarre Cyderius，Randall Q. Snurr，Rebecca B. Concalves，Shane Telfer，Seok J. Lee，Valska P. Ting，Van Speybroeck，Sven M. Rogge，Krista，Christ。 St. Luke W. Bingel，Stefan Wuttke，Andreo Jacopo，Omar Yaghi。
通过 BET 方程计算的表面积的可重复性如何？
Johannes WM Osterrieth, James Rampersad, David Madden, Nakul Rampal, Luka Skoric, Bethany Connolly, Mark D. Allendorf, Vitalie Stavila, Jonathan L. Snider, Rob Ameloot, João Marreiros, Conchi Ania, Diana Azevedo, Enrique Vilarrasa-Garcia, Xinca F, Buan, Buan, Hanze, Hanze, Neil. R. Champness, Sarah L. Griffin, Banglin Chen, Rui-Biao Lin, Benoit Coasne, Seth Cohen, Jessica C. Moreton, Yamil J. Colón, Linjiang Chen, Rob Clowes, François-Xavier Coudert, Yong Cui, Bang Hou, Deanna M. D'Alessandro, Payne Dohen, Doen, Doe, Sun, Christian. Michael Thomas Huxley, Jack D. Evans, Paolo Falcaro, Raffaele Ricco, Omar Farha, Karam B. Idrees, Timur Islamoglu, Pingyun Feng, Huajun Yang, Ross S. Forgan, Dominic Bara, Shuhei Furukawa, Eli Sanchez, Jorge Gascon, Selvedin Telalović, Sukho Khamed, Khammed Murji, Murji Murji, Matthew R. Saum. diq, Patricia Horcajada, Pablo Salcedo-Abraira, Katsumi Kaneko, Radovan Kukobat, Jeff Kenvin, Seda Keskin, Susumu Kitagawa, Ken-ichi Otake, Ryan P. Lively, Stephen JA DeWitt, Phillip Llewellyn, Bettina V. Lotsch, Sebastian T. Ender, Alexander M. Pati M. Pati M. al, Javier García-Martínez, Noemi Linares, Daniel Maspoch, Jose A. Suárez del Pino, Peyman Moghadam, Rama Oktavian, Russel E. Morris, Paul S. Wheatley, Jorge Navarro, Camille Petit, David Danaci, Matthew J. Rosseinsky, Alexandros P., Kat Schunder, Martin Xu, Sergeant, Sergian, Sergeant. s Mouchaham, David S. Sholl, Raghuram Thyagarajan, Daniel Siderius, Randall Q. Snurr, Rebecca B. Goncalves, Shane Telfer, Seok J. Lee, Valeska P. Ting, Jemma L. Rowlandson, Takashi Uemura, Tomoya Iiyuka, Monique A. van der Revere, David Revere, Speed, M.J. and Lamaire, Krista S. Walton, Lukas W. Bingel, Stefan Wuttke, Jacopo Andreo, Omar Yaghi, Bing Zhang, Cafer T. Yavuz, Thien S. Nguyen, Felix Zamora, Carmen Montoro, Hongcai Zhou, Angelo Kirchon, and David Fairen-Jimenez*
计算系统发育树之间的距离
描述实现了树木相似性的度量，包括基于信息的广义鲁滨逊距离距离（系统发育信息距离，聚类信息距离，匹配的拆分信息距离；史密斯2020）; Jaccard-Robinson-fivt距离（Bocker等人2013），包括Nye等。（2006）公制;匹配的分裂距离（Bogdanowicz＆Giaro 2012）;最大协议子树距离； Kendall-Colijn（2016）距离，以及最近的邻居交换（NNI）距离，近似于Per li等人。（1996）。包括用于可视化树空间映射的工具（史密斯2022），用于识别树木的岛屿（Silva and Wilkinson 2021），用于计算树木和树木的中间体，以计算树木和跨越树木的中间体。
案件编号：NEPR-MI-2020-0001 主题：提交 2024 年 6 月至 11 月的 FCA 和 PPCA 对账，以及 FCA、PPCA 和 FOS、计算 Fac
1 2024 年 9 月 26 日，Genera 提供了有关波多黎各电力管理局（“PREPA”）热力发电设施信息请求的信息。2024 年 9 月 26 日，LUMA 提交了进一步遵守 2024 年 9 月 24 日决议和命令的动议。其中，LUMA 提交了 Genera 对能源局在 9 月 24 日命令附件 A 中提出的信息请求提供的未完成的回复。2 同一天，即 2024 年 9 月 27 日，Genera 提交了一份动议，要求提交对 2024 年 9 月 24 日发布的信息请求的修正回复。3 此外，LUMA 还包括了 Genera 对某些信息请求的回复，如提交文件中的附件 B 所示。
有效的高通量方法利用机器学习原子电位来计算石墨烯 - 聚合物接口的相互作用能量*
信用撰稿人贡献声明Jared Keith Averitt：写作 - 原始草案，评论，可视化，验证，资源，方法，软件，调查，资金获取，正式分析，数据策划，概念化，概念化。sajedeh pourianejad：写作 - 原始草稿，验证，方法论，调查，正式分析，数据策划。Olubunmi O. Ayodele：方法论，概念化。柯比·施密特（Kirby Schmidt）：调查，数据策划。Anthony Trofe：数据策划。Joseph Starobin：写作 - 评论和编辑，监督，资源，资金获取。 Tetyana Ignatova：写作 - 审查和编辑，监督，资源，资金获取，概念化。 致谢J.K.A. 承认，该材料基于国家科学基金会（NSF）研究生研究奖学金的工作， [1945980]和这项工作在匹兹堡超级计算中心使用了桥梁-2通过分配[PHY220034]，来自高级网络网络基础结构协调生态系统：服务与支持（访问）计划，由国家科学基金会＃2138259，＃2138259，＃2138286，21386，＃2133330，及＃21333303.60，由国家科学基金会支持 T.I，J.K.A.，A.T。承认纳米技术的创新合作实验室赋予未来士兵的权力（ICONS），美国国防部[合同＃W911QY2220006]与纳米科学和纳米工程联合学校之间的共同计划。 图1。Joseph Starobin：写作 - 评论和编辑，监督，资源，资金获取。Tetyana Ignatova：写作 - 审查和编辑，监督，资源，资金获取，概念化。致谢J.K.A.承认，该材料基于国家科学基金会（NSF）研究生研究奖学金的工作，[1945980]和这项工作在匹兹堡超级计算中心使用了桥梁-2通过分配[PHY220034]，来自高级网络网络基础结构协调生态系统：服务与支持（访问）计划，由国家科学基金会＃2138259，＃2138259，＃2138286，21386，＃2133330，及＃21333303.60，由国家科学基金会支持T.I，J.K.A.，A.T。承认纳米技术的创新合作实验室赋予未来士兵的权力（ICONS），美国国防部[合同＃W911QY2220006]与纳米科学和纳米工程联合学校之间的共同计划。 图1。T.I，J.K.A.，A.T。承认纳米技术的创新合作实验室赋予未来士兵的权力（ICONS），美国国防部[合同＃W911QY2220006]与纳米科学和纳米工程联合学校之间的共同计划。图1。这项工作是在纳米科学和纳米工程联合学校进行的，东南纳米技术基础设施走廊（SENIC）和国家纳米技术协调基础设施（NNCI）的成员，该基础设施（NNCI）得到了国家科学基金会[ECCS-1542174]的支持。J.K.A.，A.T。承认宾夕法尼亚州立大学二维水晶财团 - 材料创新平台（2DCC-MIP），该平台得到了NSF合作协议DMR-203935的支持。 使用NNP：神经网络潜力（机器学习的同义原子间潜在的同义）EDA-FF：能量分解分析 - 使用经典力场（结构优化后）GDAC：依赖性原子电荷BFGS：BROYDEN – FLOYDEN – FLOYDER-GLETCHER – FLETCHER-GOLDCHER-GOLDFARB – SHANNO ATSIS ATSIS ENTICAL DYMANSSSSSSSSSSS， （包含位置，质量，能量和力）DFT：密度功能理论（基于量子力学的电子结构计算方法）PMMA：聚甲基甲基丙烯酸酯（用于石墨烯转移的常用聚合物）ALP：Angelica Lactone Polymer（用于添加剂的生物量聚合物）。 （a）初始化AEV，（B）迭代NNP/MD优化几何（X，Y，Z），直到能量收敛为0.05 MeV，（C）计算表面接触的原子电荷（Q）和VDW面积。J.K.A.，A.T。承认宾夕法尼亚州立大学二维水晶财团 - 材料创新平台（2DCC-MIP），该平台得到了NSF合作协议DMR-203935的支持。使用NNP：神经网络潜力（机器学习的同义原子间潜在的同义）EDA-FF：能量分解分析 - 使用经典力场（结构优化后）GDAC：依赖性原子电荷BFGS：BROYDEN – FLOYDEN – FLOYDER-GLETCHER – FLETCHER-GOLDCHER-GOLDFARB – SHANNO ATSIS ATSIS ENTICAL DYMANSSSSSSSSSSS， （包含位置，质量，能量和力）DFT：密度功能理论（基于量子力学的电子结构计算方法）PMMA：聚甲基甲基丙烯酸酯（用于石墨烯转移的常用聚合物）ALP：Angelica Lactone Polymer（用于添加剂的生物量聚合物）。（a）初始化AEV，（B）迭代NNP/MD优化几何（X，Y，Z），直到能量收敛为0.05 MeV，（C）计算表面接触的原子电荷（Q）和VDW面积。
勒克朗谢就欧盟委员会授权法案草案发表声明：建立计算和验证电池回收效率的方法
Leclanché 对《授权法案》草案表示欢迎，认为这是朝着更可持续的电池行业迈出的积极一步，其中有针对性的措施针对锂离子技术。虽然该法案承认需要在欧洲范围内推广高效且具有成本效益的 LFP 电池回收技术，但 Leclanché 担心不同锂离子化学材料之间的不平等处理。它强调了铁和磷缺乏明确的时间表或分阶段的回收目标，而这些材料在中期内应与钴、铜、铝、镍或锰等其他材料承担相同的回收和再利用义务。
探索根据详细的配对联想学习任务数据计算出的新型基于 RT 的测量方法：初步分析
RVP A' (A 素数) (RVPA) 快速视觉处理任务中对目标序列的敏感度 SWM 错误之间 4 6 8 (SWMBE468) 空间工作记忆任务中受试者重新访问之前找到过令牌的盒子的次数 SWM 策略 (SWMSX) 空间工作记忆任务中使用的策略的效率 DMS 正确百分比（所有延迟） (DMSPCAD) 延迟匹配样本任务中所有延迟条件下正确反应的百分比 DMS 给定错误的错误概率 (DMSPEGE) 延迟匹配样本任务中上一次错误后出错的可能性 PRM 立即正确百分比 (PRMPCI) 模式识别记忆任务立即条件下正确反应的百分比 PRM 延迟正确百分比 (PRMPCD) 模式识别记忆任务延迟条件下正确反应的百分比 PAL 总错误（调整后） (PALTEA28) 所有阶段的错误总数配对联想学习任务 PAL 首次尝试记忆分数 (PALFAMS28) 在配对联想学习任务中首次尝试正确定位的模式数量
计算产品碳足迹自动
Wittmann Group Wittmann Group是全球领先的注射成型制造商，机器人和辅助设备，用于处理各种可增塑材料 - 包括塑料和非塑料。该集团的总部设在奥地利维也纳，由两个主要部门组成：Wittmann Battenfeld和Wittmann。遵循环境保护原则，资源和循环经济的保护，Wittmann集团从事最先进的工艺技术，以最大程度地进行注射霉菌的能源效率，以及处理具有较高含量的可回收和可再生原材料的标准材料和材料。Wittmann组的产品被签署为水平和垂直整合到智能工厂中，并且可以相互联系以形成智能生产单元。该集团的公司在六个国家共同运营十个生产工厂，在全球所有主要的工业市场中都存在36个不同地点的其他销售公司。Wittmann Battenfeld追求作为注塑机器的制造商和模块化设计中综合现代机器技术的供应商的持续增强其市场位置。Wittmann的产品范围包括机器人和自动化系统，材料处理系统，干衣机，压力指标和体积搅拌器，颗粒机，温度控制器和冷水机。联系人：Wittmann Technology GmbH Lichtblaustrasse 10 1220 Vienna Austria Tel。：+43 1 250 39-0 info.at@wittmann-group.com Wittmann Battenfeld Deutschland Gmbh AM Tower 2 90475纽伦堡德国电话。Wittmann Group enbles的伞下各个区域的组合完美整合 - 为了使注入成型处理器的优势，对加工机，自动化和辅助的无缝互锁的需求不断增长。：+49 9128 7099-0 info.de@wittmann-group.com www.wittmann-group.com
使用BIM和LCA计算住院建筑的生命周期碳排放：中国的案例研究
摘要：医院建筑提供医疗服务，费用大量能源消耗和碳排放，进一步加剧了环境负荷。由于对中国医院的生命周期碳排放的研究有限，因此进行了详细的碳计数和比较研究。首先，使用BIM和LCA来量化生命周期每个阶段的住院建筑物的碳排放。其次，根据20份公共建筑物比较了按阶段进行碳排放的差异。结果表明，住院建筑的全寿命碳排放量为10,459.94 kgco 2 /m 2。运营碳排放的比例为94.68％，HVAC（52.57％），设备（27.85％）和照明（10.11％）是主要来源。体现的碳排放量为4.54％，HRB400钢和C30混凝土是碳排放的主要来源。医院在运营碳强度方面仅次于商场，是学校和办公楼的1.71和1.41倍，住院建筑分别是医疗综合体和门诊建筑的3和1.7倍。医院建筑的未来可持续发展应在能源效率和降低碳质量方面促进有效的建筑绩效和良好的环境质量。