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使用 T4 DNA 连接酶 (M0202) 进行连接
3. 对于粘性末端，在 16°C 下孵育过夜或室温下孵育 10 分钟。 4. 对于平末端或单碱基突出端，在 16°C 下孵育过夜或室温下孵育 2 小时（或者，高温孵育）
e 2 CB2Former：CB2受体配体活性预测的效率和可解释的变压器
摘要 - CB2受体配体活性的准确预测是针对该受体的药物发现的关键，这与炎症，疼痛管理和神经退行性疾病有关。尽管传统的机器学习和深度学习技术已经显示出希望，但其有限的解释性仍然是理性药物设计的重要障碍。在这项工作中，我们介绍了CB2Former，该框架将图形卷积网络（GCN）与变压器体系结构相结合以预测CB2受体配体活动。通过利用变压器的自我发项机制以及GCN的结构学习能力，CB2Former不仅增强了预测性能，而且还提供了对受体活性基础分子特征的见解。我们针对各种基线模型进行基准测试，包括随机森林，支持矢量机，最近的邻居，梯度增强，极端梯度增强，多层感知器，卷积神经网络和重复的神经网络，并以0.685的0.685和0.685和0.67的0.67和0.67 and and and and and and and and and and and and and and and and 0.675，并表现出优势。此外，注意力重量分析揭示了影响CB2受体活动的关键分子子结构，强调了该模型作为可解释的AI的潜力。这种指出关键分子基序的能力可以简化虚拟筛选，指导铅优化和加快治疗性发育。总的来说，我们的结果展示了先进的AI方法（例如CB2Former）在提供准确的预测和可操作的分子见解方面的变革潜力，从而促进了药物发现中的跨学科合作和创新。
模式跟踪：使用内置LIDAR的红外线，结构化投影进行多设备跟踪
作为市场中增强现实设备（例如智能手机和耳机）在市场上的生命力，多用户AR场景将变得更加普遍。共同关联的用户将希望共享连贯和同步的AR体验，但这与当前方法令人惊讶。为了响应，我们开发了模式TractTrack，这是一种新颖的跟踪方法，可重新利用VCSEL驱动的深度传感器发出的结构化红外光图案，例如Apple Vision Pro，iPhone，iPad和Meta Quest 3.我们的方法不含基础架构，不需要预先注册，在无功能方面工作，并提供了其他用户设备的实时3D位置和方向。在我们的评估中 - 在六个不同的表面上进行了测试，并且设备间距离为260厘米 - 我们发现平均3D位置跟踪误差为11.02 cm，平均角度误差为6.81°。
束缚反离子导向催化：手性离子对和双功能配体策略在对映选择性金（I）催化中的结合
对映选择性金 (I) 催化的挑战显然与活性配合物的线性几何形状有关，并且在许多情况下与对映决定步骤的外层机制有关。尽管如此，近年来可以通过空间拥挤的配体（其形成嵌入远端活性位点的深手性口袋）、双功能膦或可能通过亲金相互作用形成的双核配合物实现高对映选择性。1 另外，Toste 2 引入了手性反离子策略，其中值得注意的是 BINOL 衍生的磷酸盐在涉及阳离子金中间体的反应中充当手性诱导剂。尽管对于磷酸盐阴离子的确切机制和作用存在一些不确定性，但该策略已显示出突出的潜力，并引发了金 3,4 和其他过渡金属催化的重大进展。 5,6 在金 (I) 催化中，首次公开的分子内氢烷氧基化、氢羧化和氢胺化反应迄今为止仍然是反离子策略的主要应用领域，尽管该方法在理论上应该适用于更广泛的反应。值得注意的是，所有涉及对映体决定步骤中紧密离子对的反应都可能适用，包括那些通过碳阳离子中间体与远程中性金 (I) 单元进行的反应。这种情况可以用图 1.1 中的串联杂环化-亲核加成反应来适当地代表。7 在这种情况下以及其他情况下，手性反离子的立体化学控制受到磷酸盐-碳阳离子对的空间排列不明确和灵活的影响。我们认为可以通过以某种方式将磷酸盐反离子束缚在阳离子金复合物上来克服这个缺点（图 1.2b）。将磷酸单元连接到金配体的共价系链可能为关键中间体提供足够的几何约束和分子组织，从而实现有效的立体化学控制。如果正确实施，这种方法可能会突破对映选择性金催化以及更广泛地说对映选择性过渡金属催化中“离子配对策略”的极限。之前已经报道过在分子内嵌入阴离子的过渡金属配合物。然而在这些
极端光基础设施ERIC -ERP项目经理
极端光基础设施ERIC ERP项目经理极端光基础设施（ELI）极端光基础设施（ELI ERIC）是世界上最大，最先进的高功率激光研究基础设施。作为致力于多学科科学的国际用户设施，Eli提供了对世界一流的高功率，高级重复速率激光系统的访问权限，并启用了切削障碍研究以及突破性的技术创新。Eli Eric是一个单一的多站点组织，具有两个互补的设施，专门研究不同的研究领域：DolníB坡的Eli Bebinine（捷克共和国）（捷克共和国）和Szeged（匈牙利）的Eli Alps。Eli Eric DG的办公室正在寻找ERP项目经理，以监督组织的ERP系统的开发和实施。此角色对于推动多个阶段的成功实施，确保与战略业务目标保持一致至关重要。该职位是全职的，总部位于捷克共和国的多尔尼·巴伊（DolníB场）。您将做什么：作为ERP项目经理，您将负责监督ERP系统实施的完整生命周期。您将从头到尾领导该项目，与内部团队和外部供应商密切合作。您的角色将包括管理项目的目标，时间表，资源和可交付成果，以确保成功执行并与业务目标保持一致。您将确保项目的适当治理，并向指导委员会和高级管理层报告。该角色的主要活动是：
金硅结构非线性白光发光编码，用于物理不可克隆的安全标签
发光安全标签是保护消费品免遭假冒的有效平台。尽管如此，由于标签元件的窄带光致发光特性，这种安全技术的寿命有限。在本文中，我们提出了一个新概念，用于应用通过直接飞秒激光写入制造的混合金属半导体结构中实现的非线性白光发光来创建物理上不可克隆的安全标签。我们证明了在制造阶段控制的制造混合结构的内部组成与其非线性光信号之间的密切联系。我们表明，应用基于离散余弦变换的去相关程序以及标签编码的极性码可以克服白光光致发光光谱相关性的问题。应用的制造方法和编码策略用于创建物理上不可克隆的标签，具有高度的设备唯一性（高达 99%）和位均匀性（接近 0.5）。证明的结果消除了利用白光发光纳米物体创建物理不可克隆标签的障碍。
3D生成模型的基于物理的照明
最近的工作表明，可以通过合成神经辐射场渲染的特征来训练生成的对抗网络（GAN）从2D图像集合中生成3D内容。但是，大多数这样的解决方案都会产生光彩，并与材料纠缠在一起。这会导致不切实际的外观，因为照明无法更改，并且依赖视图（例如反射）的效果无法正确移动。此外，许多方法对于完整的360°旋转都很难，因为它们通常是专为面孔诸如面孔的主要场景而设计的。我们引入了一个新的3D GAN框架，该框架解决了这些缺点，允许多视图相干360◦查看，同时重新查看具有闪亮反射的对象，我们使用CAR数据集进行了体现。我们解决方案的成功源于三个主要贡献。首先，我们估算了最初的摄像头为汽车图像数据集，然后在训练GAN时学会完善相机参数的分布。第二，我们提出了一个有效的基于图像的照明模型，我们在3D GAN中使用该模型来产生分离的反射率，而不是在以前的大多数工作中合成的辐射。该材料用于使用环境图的数据集进行基于物理的渲染。第三，我们与以前的工作相比，我们改善了3D GAN体系结构，并设计了允许有效分解的仔细培训策略。我们的模型是第一个生成各种3D汽车一致的3D车，并且可以与任何环境图进行交互式保存。
使用 T4 DNA 连接酶 (M0202) 进行连接
3. 对于粘性末端，在 16°C 下孵育过夜或室温下孵育 10 分钟。 4. 对于平末端或单碱基突出端，在 16°C 下孵育过夜或室温下孵育 2 小时（或者，高温孵育）