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客户定向选项（CDO）
这是您的客户关系 - 我们只是在这里提供帮助。您将在整个过程中继续与客户紧密合作。我们的目标是使获得激励措施变得简单，并确保您获得及时的付款。所有保证将保留在您和您的客户之间。
有向图上的信号处理
本文概述了当前有向图（有向图）上信号处理 (SP) 的现状。方向性是许多现实世界（信息、交通、生物）网络所固有的，它应该在处理和学习网络数据中发挥不可或缺的作用。因此，我们全面回顾了有向图上 SP 的最新进展，通过与无向图的结果进行比较提供见解，讨论新兴方向，建立与机器学习相关领域和统计学因果推断的联系，并说明它们与及时应用的实际相关性。为此，我们首先基于有向图信号变化的新测量方法，调查（正交）信号表示及其图频率解释。然后我们继续讨论滤波，这是推导有向图上 SP 的综合理论的核心部分。事实上，通过基于过滤器的生成信号模型，我们探索了一个统一的框架来研究逆问题（例如，网络上的采样和反卷积）、随机信号的统计分析以及从节点观测到的有向图的拓扑推断。
实验室指导的研究与开发
免责声明 洛斯阿拉莫斯国家实验室强烈支持学术自由和研究人员的发表权利；因此，实验室作为一个机构并不认可出版物的观点，也不保证其技术正确性。对于从此服务器获取的文档，无论是美国政府还是洛斯阿拉莫斯国家安全有限责任公司，或其任何员工，均不做任何明示或暗示的保证，包括适销性和特定用途适用性的保证，也不对披露的任何信息、设备、产品或流程的准确性、完整性或实用性承担任何法律责任或义务，也不表示其使用不会侵犯私有权利。本文以商品名、商标、制造商或其他方式提及任何特定商业产品、流程或服务，并不一定构成或暗示美国政府或洛斯阿拉莫斯国家安全有限责任公司对其的认可、推荐或支持。本文表达的作者观点和意见不一定代表或反映美国政府或洛斯阿拉莫斯国家安全有限责任公司的观点和意见，不得用于广告或产品代言目的。除非另有说明，否则此信息由洛斯阿拉莫斯国家安全有限责任公司的一名或多名员工撰写。（LANS），洛斯阿拉莫斯国家实验室的运营商，合同号为DE-AC52-06NA25396，与美国能源部签订。美国政府有权使用、复制和分发此信息。公众可以免费复制和使用此信息，但必须在所有副本上复制本通知和任何作者声明。政府和 LANS 均不作任何明示或暗示的保证，也不承担使用此信息的任何责任。
定向工作系列号。 1 div>
a）读取n x m整数元素的矩阵。b）构造矢量V1女巫包含矩阵M的最大值的线的元素。C）读取一个值val并验证其是否存在于向量V1中？d）构建一个向量V2，因此对于V1的每个元素，我们仅保留其首次出现并替换
FY24国会定向支出
我可以向多个国会议员提交项目吗？是！您可以将项目提交给代表将要实施项目并接受请求的位置的国会代表团的每个成员。如果您向国会多个成员提交同一项目，我们要求您的申请相同，并注意到您已在申请中提交项目的其他成员。我应该向哪个帐户提交我的项目？“帐户”是一个资金桶，联邦资金被支付。有资格为您的项目提供资金，必须与接受CDS请求的帐户保持一致。本文档末尾提供了合格帐户的列表。申请时，请选择最适合您项目重点的帐户。如果您的项目不符合帐户，即使它与上面的所有其他标准保持一致，但不幸的是，这是不合格的。如果您对项目可能适合哪个帐户感到困惑，请随时伸出援手。我可以开会讨论针对我的提案的特定问题吗？是;我们的办公室很高兴与组织会面，以回答针对项目建议的特定问题。如果您预计需要讨论您的项目，请尽快与我们联系，因为我们将无法延长提交截止日期。我可以在截止日期后修改我的提交吗？您不应该计划在提交截止日期后对提交进行更改。否;我们的办公室提交项目只是该过程的第一步。但是，如果犯了一个小错误，请尽快告诉我们，我们可以与您一起尝试纠正它们。重大更改可能不会被接受，具体取决于我们与小组委员会提交截止日期的距离。一旦将项目提交给拨款委员会，就不会有进一步的机会更改它们。如果您的办公室将我的请求提交给拨款委员会，我是否保证资金？我们将要求提交参议院拨款委员会后，委员会工作人员将审查我们的请求，并决定在最终方案中包括什么。如果我的项目包含在FY24拨款法案中，我期望什么时候收到资金？资金只有在国会通过了24财年拨款法案后才支付。通过后，资助机构将接触到项目的联系点并提供后续申请。此申请将需要在分配资金之前得到该机构的批准。是否可以追溯偿还资金？不，CD资金不能追溯使用。因此，项目不应取决于在特定日期之前接收资金。我应该在哪里提交水基础设施项目？水基础设施（饮用水和废水）相关项目应提交给内部小组委员会，而不是能源和水小组委员会。
13.1 有向无环图.pptx
● 随着区块链交易数量的增长，所需的存储空间和网络带宽也随之增长。● 迄今为止，DAG 项目包含一些中心化特性，例如中央协调器、预选验证器或“见证”节点，或完全私有的网络系统。迄今为止，它们还无法维持“纯粹的去中心化”。
主动学习辅助定向进化
摘要：定向进化 (DE) 是一种强大的工具，可用于优化蛋白质适应特定应用。然而，当突变表现出非加性或上位性行为时，DE 可能效率低下。在这里，我们介绍了主动学习辅助定向进化 (ALDE)，这是一种迭代机器学习辅助 DE 工作流程，它利用不确定性量化来比当前的 DE 方法更有效地探索蛋白质的搜索空间。我们将 ALDE 应用于对 DE 具有挑战性的工程领域：优化酶活性位点中的五个上位性残基。在三轮湿实验室实验中，我们将非天然环丙烷化反应所需产物的产量从 12% 提高到 93%。我们还对现有的蛋白质序列适应度数据集进行了计算模拟，以支持我们的论点，即 ALDE 比 DE 更有效。总体而言，ALDE 是一种实用且广泛适用的策略，可以解锁改进的蛋白质工程成果。关键词：蛋白质工程、定向进化、酶工程、原珠蛋白、卡宾、立体选择性、机器学习、贝叶斯优化、主动学习、不确定性量化
实验室指导的研究与开发
免责声明 洛斯阿拉莫斯国家实验室强烈支持学术自由和研究人员的发表权利；因此，实验室作为一个机构并不认可出版物的观点，也不保证其技术正确性。对于从此服务器获取的文档，无论是美国政府还是洛斯阿拉莫斯国家安全有限责任公司，或其任何员工，均不做任何明示或暗示的保证，包括适销性和特定用途适用性的保证，也不对披露的任何信息、设备、产品或流程的准确性、完整性或实用性承担任何法律责任或义务，也不表示其使用不会侵犯私有权利。本文以商品名、商标、制造商或其他方式提及任何特定商业产品、流程或服务，并不一定构成或暗示美国政府或洛斯阿拉莫斯国家安全有限责任公司对其的认可、推荐或支持。本文表达的作者观点和意见不一定代表或反映美国政府或洛斯阿拉莫斯国家安全有限责任公司的观点和意见，不得用于广告或产品代言目的。除非另有说明，否则此信息由洛斯阿拉莫斯国家安全有限责任公司的一名或多名员工撰写。（LANS），洛斯阿拉莫斯国家实验室的运营商，合同号为DE-AC52-06NA25396，与美国能源部签订。美国政府有权使用、复制和分发此信息。公众可以免费复制和使用此信息，但必须在所有副本上复制本通知和任何作者声明。政府和 LANS 均不作任何明示或暗示的保证，也不承担使用此信息的任何责任。