XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemCentroid
对具有生成AI和密度引导的替代状态中的冷冻EM结构进行建模
建模原子坐标为目标冷冻电子显微镜图是结构确定的关键步骤。尽管最近进步，但具有多个功能状态的蛋白质仍然是一个挑战 - 尤其是当某些状态无法使用合适的分子模板时，地图分辨率不足以构建从头模型。这是一种常见的情况，例如，在药理学相关的膜结合受体和转运蛋白中。在这里，我们介绍了一种改进方法，其中i）几个初始模型是通过Alphafold2中多个序列比对（MSA）空间的随机次采样生成的，ii）将对基于结构的聚类进行基于结构的群集，iii）密度引导的分子动力学模拟从中心结构和IV中进行了模型，并在模型中进行了模型。与三种膜蛋白（降钙素受体样受体，L型氨基酸转运蛋白和丙氨酸 - 二孢菌碱转运蛋白）相比，这种方法提高了拟合精度。我们的结果表明，使用生成AI和基于模拟的精炼结合使用的集合结构有助于在几种膜蛋白家族中建立替代状态。
对具有生成AI和密度引导的替代状态中的冷冻EM结构进行建模
建模原子坐标为目标冷冻电子显微镜图是结构确定的关键步骤。尽管最近进步，但具有多个功能状态的蛋白质仍然是一个挑战 - 尤其是当某些状态无法使用合适的分子模板时，地图分辨率不足以构建从头模型。这是一种常见的情况，例如，在药理学相关的膜结合受体和转运蛋白中。在这里，我们介绍了一种改进方法，其中i）几个初始模型是通过Alphafold2中多个序列比对（MSA）空间的随机次采样生成的，ii）将对基于结构的聚类进行基于结构的群集，iii）密度引导的分子动力学模拟从中心结构和IV中进行了模型，并在模型中进行了模型。与三种膜蛋白（降钙素受体样受体，L型氨基酸转运蛋白和丙氨酸 - 二孢菌碱转运蛋白）相比，这种方法提高了拟合精度。我们的结果表明，使用生成AI和基于模拟的精炼结合使用的集合结构有助于在几种膜蛋白家族中建立替代状态。
Blaschke-T.-2005-基于变化检测的框架...
随着高分辨率卫星图像和机载数码相机数据的出现，包含上下文信息的方法越来越常用。在图像分析中包含空间维度的一种方法是识别相对同质的区域并将其视为对象。虽然分割并不是一个新概念，但基于图像分割的应用程序数量最近正在显著增加。同时，新的方法挑战也随之出现。标准变化检测和精度评估技术主要依赖于对单个像素的统计评估。对于显示形状、边界、同质性或拓扑信息的图像对象，这种评估并不令人满意。在基于多时间对象的图像分析中，必须评估这些描述现实世界对象的额外信息维度。本文确定了与多时间对象识别相关的问题，并提出了基于图像对象的变化检测框架。为简单起见，该框架将 n 维问题分解为两个主要方面，即几何和主题内容。这两个方面可以与以下问题相关联：某个分类对象是否发生了几何变化、类别变化，还是两者兼而有之？我们什么时候才能将一个数据集中的对象识别为另一个数据集中的同一个对象？我们是否需要用户定义或特定于应用程序的阈值来表示几何重叠、形状-面积关系、质心移动等？本文阐明了对象变化检测的一些具体挑战，并将 GIS 功能纳入图像分析。
tomocpt：一种可概括的模型，用于3D粒子检测和在低温电子断层图中的定位
冷冻电子断层扫描是一个快速发展的领域，用于研究其天然环境中的宏观复合物，并有可能彻底改变我们对蛋白质功能的理解。然而，在低温图中，快速准确地识别颗粒是具有挑战性的，它代表了下游过程中的显着瓶颈，例如亚图平均图。在这里，我们提出了tomocpt（断层式质心预测工具），这是一种基于变压器的解决方案，该解决方案将粒子检测重新探测为使用高斯标签的质心预测任务。我们的方法是建立在Swinunetr架构的基础上的，它表现出了卓越的性能，而二进制标签策略和模板匹配都相比。我们表明，tomocpt通过零弹性推断有效地将新型粒子类型推广到新颖的粒子类型，并且可以通过有限的数据进行微调来显着增强。The efficacy of tomoCPT is validated using three case studies: apoferritin, achieving a resolution of 3.0 A ˚ compared with 3.3 A ˚ using template matching, SARS-CoV-2 spike proteins on cell surfaces, yielding an 18.3 A ˚ resolution map where template matching proved unsuccessful, and rubisco molecules within carboxysomes, reaching 8.0 A ˚ resolution.这些结果证明了Tomocpt处理各种场景的能力，包括密集的环境和膜结合的蛋白质。该工具作为命令行计划的实现，再加上其微调数据要求，使其成为高通量冷冻数据处理工作流的实用解决方案。
Blaschke-T.-2005-基于变化检测的框架...
随着高分辨率卫星图像和机载数码相机数据方法的出现，包含上下文信息的方法被更广泛地使用。在图像分析中包含空间维度的一种方法是识别相对同质的区域并将其视为对象。虽然分割不是一个新概念，但基于图像分割的应用程序数量最近正在显著增加。同时，出现了新的方法挑战。标准变化检测和准确性评估技术主要依赖于统计评估单个像素。对于表现出形状、边界、同质性或拓扑信息的图像对象，此类评估并不令人满意。在基于多时间对象的图像分析中，必须评估描述现实世界对象的这些额外信息维度。本文确定了与多时间对象识别相关的问题，并提出了基于图像对象的变化检测框架。为简单起见，该框架将 n 维问题分解为两个主要方面，即几何和主题内容。这两个方面可以与以下问题相关联：某个分类对象是否在几何上、类别上或两者上发生了变化？我们何时可以将一个数据集中的对象识别为另一个数据集中的同一对象？我们是否需要用户定义或特定于应用程序的阈值来进行几何重叠、形状面积关系、质心移动等？本文阐明了对象变化检测的一些具体挑战，并将 GIS 功能纳入图像分析。
Blaschke-T.-2005-基于变化检测的框架...
随着高分辨率卫星图像和机载数码相机数据的出现，包含上下文信息的方法越来越常用。在图像分析中包含空间维度的一种方法是识别相对同质的区域并将其视为对象。虽然分割并不是一个新概念，但基于图像分割的应用程序数量最近正在显著增加。同时，新的方法挑战也随之出现。标准变化检测和精度评估技术主要依赖于对单个像素的统计评估。对于显示形状、边界、同质性或拓扑信息的图像对象，这种评估并不令人满意。在基于多时间对象的图像分析中，必须评估这些描述现实世界对象的额外信息维度。本文确定了与多时间对象识别相关的问题，并提出了基于图像对象的变化检测框架。为简单起见，该框架将 n 维问题分解为两个主要方面，即几何和主题内容。这两个方面可以与以下问题相关联：某个分类对象是否发生了几何变化、类别变化，还是两者兼而有之？我们什么时候才能将一个数据集中的对象识别为另一个数据集中的同一个对象？我们是否需要用户定义或特定于应用程序的阈值来表示几何重叠、形状-面积关系、质心移动等？本文阐明了对象变化检测的一些具体挑战，并将 GIS 功能纳入图像分析。
巴布·巴纳拉西达斯大学，勒克瑙
>s lurncnt，I lnlroJut。：tion，剪切力和D�1h.l i ng剪切力和弯矩的微分方程，静定梁的剪切力和弯矩图。桁架：介绍，简单桁架和简单桁架的解决方案，截面法；接头法；如何确定构件是处于拉伸还是压缩状态；简单桁架；零力构件质心和惯性矩：介绍，平面，曲线，面积，体积和复合体的质心，平面面积的惯性矩，平行轴定理和垂直轴定理，复合体的惯性矩。运动学和动力学：线性运动、瞬时中心、达朗贝尔原理、刚体旋转、冲量和动量原理、功和能量原理。简单应力和应变：应力的定义、应力张量、轴向载荷构件的法向应力和剪应力、应力-应变关系、延性和脆性材料单轴载荷的应力-应变图、胡克定律、泊松比、剪应力、剪应变、刚度模量、弹性常数之间的关系。不同横截面构件的一维载荷、温度应力、应变能。
在当前和未来的气候场景下，预测全球潜在的Sweet Osmanthus（Osmanthus Fragrans）
抽象的Osmanthus Fragrans是一棵有价值的美化树，在全球范围内受到赞赏。但是，O的最佳环境条件。芬兰种植尚未详细研究，这阻碍了该植物的野生资源及其商业剥削的保存。应用最大熵模型来评估影响O的环境变量的重要性。Faprans分布。将来自O的629个全局分布点的数据组合在一起。Fragn，对气候变化对当前物种和未来的合适栖息地的地理分布的潜在影响做出了预测。结果表明o。Faprans更喜欢温暖而潮湿的生长环境。在当前气候条件下，o的潜在栖息地。Faprans主要位于大陆的东部沿海地区中等和低纬度地区。影响其分布的主要环境变量是最温暖的季度，温度季节性和最温暖季度的平均温度。分析表明，气候变化中当前趋势的延续将导致O的合适栖息地进一步降低。Faprans的增长，全球质心将转移到东南。这些发现提供了对气候变化对O的影响的见解。Faprans栖息地，并为该物种的野生资源保存和未来抗气候变化的品种提供了指导。
基于AI的CNS肿瘤的组织病理学分类
摘要。由于其普遍适用性，机器学习模型（ML）在过去二十年中一直是一个热门话题。尽管它们有效，但一些ML模型表现出效率低下，尤其是在大数据分类中。此外，某些ML模型在某些小数据集上有效。在这方面，由于在线数据的可访问性越来越大，自动数据分类技术吸引了很多研究兴趣。因此，在文本分类字段中已经开发了许多独特的学习策略。基于质心的分类器（CBC）是其中最广泛使用的技术之一。专注于增强NC分类器时，本文旨在简要研究某些ML模型对中小型数据集分类的影响。在这些模型中：N-中心技术（NC）作为简单设计的分类器，支持向量机（SVM）和多项式贝叶斯（MNB）。最重要的是，本文通过与两个相似性度量的集成，即基于集合理论的相似性度量（STB-SM）和改进的余弦相似度量（ISC），引入了NC的结合变化。在有效性和效率方面，综合NC分类器的性能被认为是有希望的。
一种用于中子检测的高级材料-NSF -PAR
本文介绍了合成，晶体生长，检测器制造，辐射硬化研究，MCNP建模以及二依依氏锂或Inse 2的表征。这个新开发的室温热中子检测器具有半导体和闪烁的特性，适用于中子检测应用。liinse 2是从元素li开始合成的，由于Li的高反应性，分为两个步骤。使用垂直Bridgman方法生长了一个含Iinse 2的单晶。使用光吸收测量值发现室温带隙为2.8 eV。散装电阻率。光电导率测量2晶片的光电识别在445 nm左右的光电流中。核辐射探测器是用单晶晶片制成的，并测量了各种偏见的α颗粒的响应。估计了千篇一律的产物。γ辐照研究的吸收剂量范围为0.2126至21,262 Gy。在每次辐照后都进行了两个晶圆的表征。γ辐射产生的光产率降低，这转化为alpha检测光谱质心的较低通道数。它也显示出第一次辐照后的衰减时间大大减少。这些是对这种材料进行伽马辐射硬化的第一批研究。