代谢通量及其控制机制是细胞代谢的基础,为研究生物系统和生物技术应用提供了见解。然而,对微生物细胞工厂中生化反应的控制,尤其是在系统层面的控制,定量和预测性的理解是有限的。在这项工作中,我们提出了 ARCTICA,这是一个计算框架,它将基于约束的建模与机器学习工具相结合以应对这一挑战。使用模型蓝藻 Synechocystis sp. PCC 6803 作为底盘,我们证明 ARCTICA 可以有效模拟全球规模的代谢通量控制。主要发现包括:(i) 光合生物生产主要受卡尔文-本森-巴沙姆 (CBB) 循环中的酶控制,而不是受参与最终产物生物合成的酶控制;(ii) CBB 循环的催化能力限制了光合活性和下游途径;(iii) 核酮糖-1,5-双磷酸羧化酶/加氧酶 (RuBisCO) 是 CBB 循环中的主要限制步骤,但并非最主要的限制步骤。预测的代谢反应与之前的实验观察结果在质量上一致,验证了我们的建模方法。ARCTICA 是了解细胞生理学和预测基因组规模代谢网络中限速步骤的重要管道,从而为蓝藻生物工程提供指导。
社区研究与评估中心的副主任兼高级统计学家/数据科学家。协调中心操作并监督中心研究活动。在人口健康和教育创新领域的众多实施和示范项目的高级评估。设计和实施跨统计方法的研究,包括随机对照试验,准实验研究,计量经济学调节,功率分析和回报分析。,除了与印第安纳州和迪尔溪诺言社区有关的几个计划外,包括密西西比三角洲医疗补助人口健康的项目,数字包容项目,包括密西西比三角洲医疗补助人口健康策略项目,包括密西西比三角洲医疗补助人口健康的项目项目,首席分析师。 实施了一系列研究设计,包括重新分析,因果推理模型(匹配 /回归不连续性),多级建模,功率分析和经济预测。 实施包括在内的尖端数据科学方法首席分析师。实施了一系列研究设计,包括重新分析,因果推理模型(匹配 /回归不连续性),多级建模,功率分析和经济预测。实施包括
我于 2016 年毕业于利哈伊大学,获得市场营销学士学位,希望了解深思熟虑的数据分析如何影响零售业。目前,我在 PVH Corp. 的消费者洞察团队担任高级分析分析师,该公司是 Calvin Klein、Tommy Hilfiger、IZOD、True & Co. 和 Van Heusen 的母公司。我从事的项目多种多样,包括媒体活动效果、优化建模、电子邮件活动测试和自定义分析报告。我是组织内数据科学的倡导者,希望成为创新技术和战略变革的领导者。我的工作重点是从我们的数据中获取消费者洞察 - 我们的客户是谁、他们购买什么款式、他们为什么购买、他们在哪里购买以及他们如何购买。我担任 PVH 整个业务组合和分销渠道的战略顾问,这使我的工作变得丰富多彩且有趣。我使用各种统计分析和机器学习技术来研究客户迁移、执行商店聚类、细分客户群体、执行购物篮分析、评估客户生命周期价值、挖掘文本分析并识别批量购买者。我分析这些数据以获得有价值且可付诸行动的见解 - 无论是更好地定位特定客户群体、增加营销沟通、扩大跨产品类别销售还是了解零售和电子商务客户之间的差异。
• Sarah Andersen, Oregon Office of Rural Health • Murphy Anderson, MPH, North Dakota State University Center for Immunization Research and Education • Troy Campbell, MSW, LCSW, Pueblo de San Ildefonso • Kimberly Carr, PhD, MPH, Georgia Rural Health Innovation Center • Angela Clendenin, PhD, Texas A&M University • Lisa Clute,第一区卫生•泰恩·康纳(Tyanne Conner),西北波特兰地区印度卫生委员会•艾丽西亚·爱德华兹(Alicia Edwards),MPH,切斯(Ches),切斯(Ches),西北波特兰地区印度卫生委员会•艾米·伊利兹多(Amy Elizondo肯塔基州健康之声•马萨诸塞州MPA的艾米·利比曼(Amy Liebman),移民临床医生网络•林赛·麦康奈尔·苏恩(Lindsey McConnell-Soong)医学院•Syreeta Wilkins,MPH,MA,国家难民,移民和移民国家资源中心•Andrea Williams Stubbs,MPA,MPA,圣裘德儿童研究医院•Calvin Wilson,Hancock County County Community Community Community Health Ambassador计划(冠军)
30 JONES ISAIAH J 1810 31 KANTH VIKRAM KRISHNA 1810 32 KING ANTHONY WAYNE 1810 33 MCCULLOUGH CALVIN A 1810 34 MILLER ASHTON TAE 1810 35 MINIKUS ANDREW MOTHER 1810 10 37 MULE APRIL MARIE 1810 38 NGUYEN MARTIN VINAM 1810 39 PEREZ ANTHONY 1810 40 PIAVIS PAUL HAWTHORNE 1810 41 PORTER DEAN WILLIAM 1810 42 QUICK AND MARY BRIDGE 1810 810 44 RIELLY RYAN JOSEPH 1810 45 RISH JARED LOUIS 1810 46 ROBINSON MERIEL T 1810 47 SANTORELLI ERIC JOSEPH 1810 48 SCOTT KEVIN MICHAEL 1810 48 JOHN JOSEPH JOSEPH 1810 45 N EARL JR 1810 51 SZEKELY JOSEPH J III 1810 52 THORNTON CORY WARREN 1810 53 THORP MATTHEW J 1810 54 TOMLINSON CHARMAINE A 1810 55 VIZZINSTI PETER JOHN 1810 JOHN LMS 1810 10 57 WILLIAMS MICHAEL ROBERT 1810 58 ZEPEDA DANNY LOUI 1810 59 ZUBER MARTIN ANDREW 1810
Joseph Barbieri,医学SCIENS培训计划的博士副主任;威斯康星州医学院微生物学和免疫学系教授; AAMC Sridhar Rao,医学博士,医学培训计划副总监AAMC Sridhar Rao的MD -PhD计划主席;血液学/肿瘤学/Transplantaɵon儿科副教授;威斯康星州医学院的细胞生物学,神经生物学和解剖学副教授;医学培训计划副总监Roy Silverstein副主任Roy Silverstein,医学培训计划; Linda T.和John A. Mellowes教授兼医学主席;威斯康星州医学院的Linda T.临床学副主任和John A. Mellowes基因组科学与精密医学中心;高级Invesɵgator,VersiɵBloodResearchInsɵtuteCalvin Williams,医学博士,医学培训计划副总监;儿科和微生物学教授;研究副院长;首席学科,威斯康星州儿童研究研究;小儿风湿病学酋长;威斯康星州医学院研究协调员研究,儿科研究副主席:
体现的智能集成了多种模态,使代理可以同时理解图像,语言和动作。但是,现有模型始终取决于其他数据集或广泛的预培训,以最大程度地提高性能,消耗丰富的培训时间和昂贵的硬件成本。为了解决这个问题,我们介绍了Robobert,这是一种与独特的培训策略相结合的新型端到端机器人操纵模型。该模型利用基于CNN的扩散策略,通过将训练过程分开不同方式来增强和稳定该模型的有效性。它还强调了数据增强的重要性,从而验证了各种技术以显着提高性能。与依赖额外数据或大型基础模型的模型不同,Robobert在仅使用语言标记的专家演示并保持相对较小的模型大小的同时,取得了竞争激烈的成功率。具体来说,Robobert在Calvin基准测试ABCD→D任务上的平均长度为4.52,设置了新的最先进(SOTA)记录。此外,在对真实机器人进行测试时,该模型表现出卓越的性能,比其他使用相同数据训练的方法获得了更高的成功率。我们建议,这些Robobert的这些概念和方法表现出广泛的多功能性和兼容性,这极大地有助于轻巧的多峰机器人模型的发展。可以在https://github.com/peterwangsicheng/robobert 1
循环碳经济 Cody J. Wrasman 1 、A. Nolan Wilson 1 、Ofei Mante 2 、Kristiina Iisa 1 、Abhijit Dutta 1 、Michael S. Talmadge, 1 David C. Dayton 2 、Sundararajan Uppili 3 、Michael J. Watson 4 、Xiaochun Xu 3 、Michael B. Griffin 1 、Calvin Mukarakate 1 、Joshua A. Schaidle 1,* 和 Mark R. Nimlos 1,* 1 国家可再生能源实验室, 2 RTI International, 3 埃克森美孚技术与工程公司, 4 庄信万丰, *通讯作者:Joshua.schaidle@nrel.gov; mark.nimlos@nrel.gov 摘要 催化热解是一种结合了热解和气相催化升级的工艺,是一种多功能技术平台,能够将生物质和废塑料直接液化成中间体,从而实现化学品和/或运输燃料的脱碳生产。最近,催化热解引起了大量研究和商业化的关注,仅在过去十年中就发表了 15,000 多篇期刊文章和专利。从这个角度来看,我们通过确定关键的短期和长期技术障碍,为废塑料和生物质的商业规模催化热解规划了一条道路。在拟议的发展路线图中,通过解决这些障碍,催化热解可以从示范规模发展到综合生物精炼网络,每年生产 0.1 至 10 亿吨碳的燃料和塑料前体。
2025使用结构化矩阵自定义了软磁性注意的电感偏差。Yilun Kuang,Noah Amsel,Sanae Lotfi,Shikai Qiu,Andres Potapczynski,Andrew Gordon Wilson。审查2024年,贝叶斯对抗体的优化是由不断发展的序列生成模型所告知的。Alan Nawzad Amin,Nate Gruver ∗,Yilun Kuang ∗(同等贡献),Yucen Lily Li ∗,Hunter Elliott,Aniruddh Raghu,Calvin McCarter,Peyton Greenside Greenside,Andrew Gordon Wilson。国际学习表征会议(ICLR),2025年,Spotlight 2024解锁令牌作为较大语言模型的泛化界限的数据点。sanae Lotfi ∗,Yilun Kuang ∗(同等贡献),Brandon Amos,Micah Goldblum,Marc Finzi,Andrew Gordon Wilson。神经信息处理系统(Neurips),2024年,Spotlight 2023大型语言模型的非呈现概括范围。sanae Lotfi ∗,Marc Finzi ∗,Yilun Kuang ∗(同等贡献),Tim G. J. Rudner,Micah Goldblum,Andrew Gordon Wilson。国际机器学习会议(ICML),2024 2023具有最大多种能力表示的自然图像的学习有效编码。Thomas Yerxa,Yilun Kuang,Eero Simoncelli,Sueyeon Chung。神经信息处理系统(神经),2023年研讨会论文
结论和决策参与者主席:Jim Skea成员:RamónPichs-Madruga(IPCC副主席),Dianaürge-Vorsatz(IPCC副主席),Robert Vautard(Robert Vautard),工作组[WGI] Co-Chair),Xiaoye Zhang Zhang(wgi Co-Co-CO-CO-CHIAIR) Winston Chow(WGII联合主席),Joy Jacqueline Pereira(WGIII Co-主席),Katharine Calvin(WGIII Co-Chair),Takeshi Enoki(国家温室气库(National Greenhouse Gas)库存工作组[TFI]副主席[TFI] Co-Chair),Laura Gallardo(Laura Gallardo(代表区域III)。咨询成员:Abdalah Mokssit(IPCC秘书),ClotildePéan(WGI技术支持单位[TSU] Head),Melinda Tignor(WGII TSU头),Dave Dokken(WGIII TSU HEAD),Rob Sturgiss(Tfi TSU Head)。IPCC Secretariat: Ermira Fida (IPCC Deputy Secretary), Andrej Mahecic (Head of Communications and Media Relations), Mxolisi Shongwe (Programme Officer), Jennifer Lew Schneider (Legal Officer), Jesbin Baidya (Information Technology and Logistics Officer), Nina Peeva (External Relations Officer), Werani Zabula (Communications and Information Specialist), Melisa Walsh (通讯官),乔尔·费尔南德斯(Joelle Fernandez)(行政助理和秘书助理)。邀请:GéninhaLisboa(IPCC主席执行助理),Emilie Vanvyve(IPCC主席的科学顾问)