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基因编辑的简要概述 - Pempigus.org
CRISPR-Cas9 可以在 DNA 序列中的所需位置切割 DNA。这会激活细胞自身的 DNA 修复机制，添加或删除遗传物质片段，或用实验室定制的片段替换现有的受损遗传物质片段。但与使用蛋白质序列靶向 DNA 的其他类型的核酸酶不同，CRISPR-Cas9 使用称为向导 RNA 的短 RNA 序列来靶向所需的 DNA 序列。这使得 CRISPR-Cas9 非常容易重新编程以靶向不同的位点。Cas9 的其他方面使其难以进入某些类型的细胞，这使得它不太适合治疗某些类型的疾病。
gdst-implement guide.pdf
在您审查时，请考虑所需实施的范围和目标。一些组织可能会选择在整个业务中实施GDST标准，而其他组织可能会专注于单个产品线。有些人可能希望优先考虑技术能力，而另一些人可能希望在实施GDST标准的特定规定之前选择专注于基础可追溯性工作。无论范围或客观，本文档中的步骤都是适用的；回答您所需实施范围内整个文档中提出的问题。随着时间的推移，在扩展可追溯性系统时，返回本文档以重复该过程。
D-GAI-F-01的免费问题
官方的戴尔·吉奈（Dell Genai）基础成就文档可能涵盖了机器学习的基本概念，包括监督学习，因为它是机器学习的主要类别之一。它可以解释的是，监督的学习算法构建了一组包含输入和所需输出的数据集的数学模型。12。数据称为培训数据，它由一组培训示例组成。每个示例都是由输入对象（通常为向量）和所需的输出值（也称为监督信号）组成的对。监督的学习算法分析培训数据并产生推断的功能，可用于映射新示例。
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我们进行了同时进行现实生活测试和硬件（HIL）测试，并认识到在实际导航情况下并非总是有可能创建所需的碰撞避免情况
受电网可靠性约束的实时电价汤普森采样约束
摘要 — 我们考虑电力聚合器试图了解客户的用电模式，同时通过实时广播调度信号实施负荷调整程序的问题。我们采用多臂老虎机问题公式来解释客户对调度信号响应的随机性和未知性。我们提出了一种受约束的汤普森抽样启发式方法 Con-TS-RTP，作为电力聚合器试图影响客户用电以匹配各种期望需求曲线（即减少高峰时段的需求、整合更多间歇性可再生能源发电、跟踪期望的每日负荷曲线等）的负荷调整问题的解决方案。所提出的 Con-TS-RTP 启发式方法考虑了每日变化的目标负荷曲线（即反映可再生能源预测和期望需求模式的多个目标负荷曲线），并考虑了配电系统的运营约束，以确保客户获得足够的服务并避免潜在的电网故障。我们对我们的算法的遗憾界限进行了讨论，并讨论了在整个学习过程中坚持分销系统约束的运行可靠性。
受电网可靠性约束的实时电价的约束汤普森抽样
摘要 — 我们考虑电力聚合器试图了解客户的用电模式，同时通过实时广播调度信号实施负荷调整程序的问题。我们采用多臂老虎机问题公式来解释客户对调度信号响应的随机性和未知性。我们提出了一种受约束的汤普森抽样启发式方法 Con-TS-RTP，作为电力聚合器试图影响客户用电以匹配各种期望需求曲线（即减少高峰时段的需求、整合更多间歇性可再生能源发电、跟踪期望的每日负荷曲线等）的负荷调整问题的解决方案。所提出的 Con-TS-RTP 启发式方法考虑了每日变化的目标负荷曲线（即反映可再生能源预测和期望需求模式的多个目标负荷曲线），并考虑了配电系统的运营约束，以确保客户获得足够的服务并避免潜在的电网故障。我们对我们的算法的遗憾界限进行了讨论，并讨论了在整个学习过程中坚持分销系统约束的运行可靠性。
通过显式能量景观优化进行蛋白质序列设计
摘要蛋白质设计问题是确定折叠成所需结构的氨基酸序列。鉴于安芬森的折叠热力学假设，这可以改写为找到一个氨基酸序列，其中最低能量构象是该结构。由于这种计算不仅涉及所有可能的氨基酸序列，还涉及所有可能的结构，因此大多数当前方法都侧重于更易处理的问题，即为所需结构找到最低能量的氨基酸序列，通常在第二步通过蛋白质结构预测检查所需结构确实是设计序列的最低能量构象，并丢弃在许多情况下并非如此的大部分设计序列。这里我们表明，通过将梯度通过 trRosetta 结构预测网络从所需结构反向传播到输入氨基酸序列，我们可以直接优化所有可能的氨基酸序列和所有可能的结构，并在一次计算中明确设计预测折叠成所需结构而不是任何其他结构的氨基酸序列。我们发现，考虑了完整构象景观的 trRosetta 计算比 Rosetta 单点能量估计更能有效地预测从头设计蛋白质的折叠和稳定性。我们将通过景观优化进行的序列设计与 Rosetta 中的标准固定骨架序列设计方法进行了比较，并表明前者的结果对竞争低位状态的存在很敏感，而后者则不然。我们进一步表明，通过结合这两种方法的优势，可以设计出更具漏斗形的能量景观：低分辨率 trRosetta 模型用于排除替代状态，高分辨率 Rosetta 模型用于在设计目标结构处创建深度能量最小值。意义计算蛋白质设计主要侧重于寻找在目标设计结构中能量非常低的序列。然而，在折叠过程中最相关的不是折叠状态的绝对能量，而是折叠状态与最低位替代状态之间的能量差。我们描述了一种可以捕捉整个折叠景观的深度学习方法，并表明它可以增强当前的蛋白质设计方法。
