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高效 CRISPR/Cas9/AAV 协议
1. 为了在小鼠 HSPC 中实现有效的同源重组 (HR) 事件，需要具有高编辑效率的特定单向导 RNA (sgRNA)。我们使用 CrispRGold 程序 ( https://crisprgold.mdc-berlin.de ) 来设计特定的 sgRNA 并预测潜在的脱靶 ( Chu et al., 2016a )。每个目标序列应设计几个特定的 sgRNA。必须通过使用 T7 内切酶 I 测定 ( Guschin et al., 2010 ) 测量错配的 DNA 异源双链体以及对至少 2 种主要血细胞类型（例如 B 细胞和 T 细胞）的 PCR 产物进行 Sanger 测序来验证所有 sgRNA 的编辑效率。可以从 IDT、Synthego 或其他供应商处订购化学修饰或未修饰形式的 sgRNA。 2. 供体模板的最佳设计对于小鼠 HSPC 中的高效 HR 至关重要。供体模板包括 5'、3' 同源臂和所需的修饰基因序列。同源臂的长度取决于目标序列的特异性，每个同源臂由 600 到 2000 bp 组成。AAV 基因组的包装能力是设计供体模板的一个限制，因为基于 AAV 的供体模板的最大长度不应超过 4.5kb。如果没有使用报告基因，则应通过引入可用于量化 HR 效率的沉默突变将限制性酶识别位点添加到修饰的基因序列中。3. 为了通过 PCR 扩增和测序量化目标位点中的 HR 和非同源末端连接 (NHEJ) 事件，必须在外部设计正向或反向引物，或两者
面向自动驾驶的高效脑启发学习...
摘要：准确安全地预测周围车辆的轨迹对于完全实现自动驾驶 (AD) 至关重要。本文提出了类人轨迹预测模型 (HLTP++)，该模型模拟人类的认知过程以改进 AD 中的轨迹预测。HLTP++ 采用了一种新颖的师生知识提炼框架。配备自适应视觉区的“老师”模型模仿人类驾驶员根据空间方向、距离和驾驶速度等因素表现出的注意力动态分配。另一方面，“学生”模型侧重于实时交互和人类决策，与人类的记忆存储机制相似。此外，我们通过引入新的傅里叶自适应脉冲神经网络 (FA-SNN) 来提高模型的效率，从而可以用更少的参数进行更快、更精确的预测。使用 NGSIM、HighD 和 MoCAD 基准进行评估，HLTP++ 表现出比现有模型更优异的性能，在 NGSIM 数据集上将预测轨迹误差降低了 11% 以上，在 HighD 数据集上将预测轨迹误差降低了 25%。此外，HLTP++ 在输入数据不完整的具有挑战性的环境中表现出很强的适应性。这标志着在实现完全 AD 系统的过程中迈出了重要一步。
量子电路的高效正确编译
摘要 — 量子算法的高级描述不考虑物理硬件的限制。因此，在量子计算机上实际执行量子电路形式的算法需要首先针对所需的目标架构对其进行编译。量子电路的编译依赖于有效的方法，才能适用于除琐碎实例之外的所有实例。为此，过去曾引入过不同的编译方法，但仍有改进的空间。此外，仅有高效的编译过程本身是不够的——生成的电路也必须正确。在这篇总结论文中，我们回顾了如何利用启发式搜索算法或精确推理引擎来优化现有的编译方法。此外，我们回顾了如何通过巧妙的数据结构（如决策图）来验证所获得结果的正确性。这说明了编译流程的核心步骤，该流程可以为许多实例生成最小或接近最小的结果，此外，还保证了整个过程的正确性。
细菌中高效的逆转录因子介导的 DNA 书写
。CC-BY-NC-ND 4.0 国际许可（未经同行评审认证）是作者/资助者，他已授予 bioRxiv 永久展示预印本的许可。它是此预印本的版权持有者此版本于 2020 年 2 月 22 日发布。；https://doi.org/10.1101/2020.02.21.958983 doi：bioRxiv 预印本
选择有效的策略来解决计算
计算：12 x 24 我对答案的估计：大于 240（因为 10 x 24 是 240） 我可以使用的三种策略： 将 12 x 12 翻倍 12 x 12 = 144。将 144 翻倍是 288。 （10 x 24）+（2 x 24） 10 x 24 = 240，2 x 24 是 48，240 + 48 是 288。 24 x 12 48 240 288 计算答案：288 最有效的策略是：“将 12 x 12 翻倍，因为我知道这个乘法表事实，并且我可以在脑海中轻松地将 144 翻倍。”
用于高效功率转换的 GaN 晶体管...
四十多年来，随着功率金属氧化物硅场效应晶体管 (MOSFET) 结构、技术和电路拓扑的创新与日常生活中对电力日益增长的需求保持同步，电源管理效率和成本稳步提高。然而，在新千年，随着硅功率 MOSFET 渐近其理论界限，改进速度已经放缓。功率 MOSFET 于 1976 年首次出现，作为双极晶体管的替代品。这些多数载流子器件比少数载流子器件速度更快、更坚固，电流增益更高（有关基本半导体物理的讨论，一个很好的参考资料是 [1]）。因此，开关电源转换成为商业现实。功率 MOSFET 最早的大批量消费者是早期台式计算机的 AC-DC 开关电源，其次是变速电机驱动器、荧光灯、DC-DC 转换器以及我们日常生活中成千上万的其他应用。最早的功率 MOSFET 之一是国际整流器公司于 1978 年 11 月推出的 IRF100。它拥有 100V 漏源击穿电压和 0.1 Ω 导通电阻 (R DS(on))，堪称当时的标杆。由于芯片尺寸超过 40mm2，标价为 34 美元，这款产品注定不会立即取代备受推崇的双极晶体管。从那时起，几家制造商开发了许多代功率 MOSFET。40 多年来，每年都会设定基准，随后不断超越。截至撰写本文时，100V 基准可以说是由英飞凌的 BSZ096N10LS5 保持的。与 IRF100 MOSFET 的电阻率品质因数 (4 Ω mm 2 ) 相比，BSZ096N10LS5 的品质因数为 0.060 Ω mm 2 。这几乎达到了硅器件的理论极限 [2]。功率 MOSFET 仍有待改进。例如，超结器件和 IGBT 已实现超越简单垂直多数载流子 MOSFET 理论极限的电导率改进。这些创新可能还会持续相当长一段时间，并且肯定能够利用功率 MOSFET 的低成本结构和一批受过良好教育的设计人员的专业知识，这些设计人员经过多年学习，已经学会了从功率转换电路和系统中榨干每一点性能。
子集和问题的高效量子算法
复杂度类 NP 中的问题并非全部都是可解的，但可以通过经典计算机在多项式时间内给出解来验证。复杂度类 BQP 包括量子计算机可在多项式时间内解决的所有问题。素数分解属于 NP 类，由于 Shor 算法，也属于 BQP 类。NP 类中最难的问题称为 NP 完全问题。如果量子算法可以在多项式时间内解决 NP 完全问题，则意味着量子计算机可以在多项式时间内解决 NP 中的所有问题。在这里，我们提出一个多项式时间量子算法来解决 SUBSET − SUM 问题的 NP 完全变体，从而使 NP ⊆ BQP 。我们说明，给定一组整数（可能是正数或负数），量子计算机可以在多项式时间内判断是否存在任何和为零的子集。我们的成果在现实世界中有许多应用，例如有效地在股票市场数据中寻找模式，或在天气或大脑活动记录中寻找模式。例如，在图像处理中匹配两个图像的决策问题是 NP 完全的，当不需要振幅放大时，可以在多项式时间内解决。
税收效率管理产品指南
已注册的账户可选择 Merrill 指定为税收效率管理风格经理策略或风格经理策略的可用风格经理策略。风格经理策略是一种管理策略，以税收效率管理作为其投资组合管理投资方法的目标。在这种策略中，投资经理采用各种税收效率管理方法，例如寻求机会出售亏损的证券，并在出售日期后至少 30 天内将收益投资于与策略一致的替代证券。
可重现和有效的细胞疗法表型...
Accellix数据的手动门控通常从分析在整个数据采集范围内收集的事件的FSC开始，并使用FSC-A的双变量图到高峰时间，从而产生时间门（图1A）。然后，使用信号残差参数（图1B）将内部对照珠与事件库分开，并通过CD45阳性鉴定细胞（未显示）。在健康人血中发现的典型细胞子集的大小是众所周知的。根据这些信息，使用了与这些细胞集匹配的微球（流式细胞仪尺寸校准套件，CAT＃F13838，Thermofisher Scientific）。这些微球不会荧光，而是根据FSC特性易于识别（图1C）。
印度河：...
对General域Corpora培训的大型语言模型（LLM S）在自然语言处理（NLP）任务上表现出了显着的要求。然而，以前的研究通过以域为中心的Corpora训练LLM S在专业任务上表现更好。是由这种见解的刺激，我们开发了一套全面的LLM S套件，该套件是针对地球科学，生物学，物理学，地球物理学，行星科学和天体物理学的紧密相关领域量身定制的，并使用从多元化数据来源中汲取的科学公司进行了培训。模型套件包括：（1）使用域特异性词汇和语料库培训的编码模型来解决NLP任务，（2）基于对比的学习文本嵌入了使用多种数据集培训的模型，以解决信息检索和（3）使用知识蒸馏的较小型号的较小版本，这些型号的较小版本，这些模型的较小版本是对延期或资源约束的较小型号。我们还创建了三个新的科学基准数据集，气候 - 变化NER（实体识别），