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用于评估和优化靶向嵌合体（Protacs）
摘要：靶向蛋白质降解的领域呈指数增长。然而，对提供机械见解的药代动力学/药效学模型的需求未满足，同时在药物发现环境中实际上也很有用。因此，我们已经开发了一个全面的建模框架，可以应用于常规项目的实验数据，到：（1）基于准确的降解指标评估Protac，（2）指导最关键参数的化合物优化，（3）将降解降解到下游药物效应。所提出的框架包含了许多第一个特征：（1）一种机械模型，可以在Protac浓度降解中效应钩子效应，（2）（2）量化靶占用作用在Protac动作机制中的作用和（3）靶向降解和靶标的proticat效应的效应的靶标在protak protica的作用机制中的作用和靶标的proticat效应的效应。为了说明适用性并建立信心，我们采用了这三种模型来分析来自不同项目和目标的各种化合物的示例性数据。提出的框架使研究人员可以量身定制其实验性工作，并更好地了解其结果，最终导致更成功的Protac发现。这里的重点在于体外药理学实验，但还讨论了体内研究的关键含义。
ASSR中的位置分配问题的量子优化
AS/RS（自动存储和检索系统）是一个具有质量的存储和运输系统，可以通过自动化产品的可容纳和存储产品来实现有效的仓库管理。自动化具有诸如降低人工成本和工作时间，改善工作质量以及准确管理库存差异的优点（Roodbergen＆Vis，2009年）。但是，从自动仓库中挑选效率会受到货架上放置的产品位置的影响，如果效率很差，它将成为整个运输过程中的瓶颈。为了提高采摘效率，应将具有较高频率的产品放置在检索端口附近。或，如果您使用的是两叉式起重机，则有必要将架子彼此靠近，以便可能同时检索的产品。这些问题被总体视为放置优化问题。设施布局问题在各种现实世界中起着至关重要的作用。它涉及在给定的资源和约束下优化多个元素或对象的布置。例外包括设施安置（De Vries，Van de Klundert和Wagelmans，2020年），交付路线优化（Aljohani，2023年）和工厂布局设计（Li，Wang，Fan，Yu，Yu，＆Chu，2021年）。解决设施的布局问题提供了几种好处
优化干激光诱导的石墨烯（LIG）电极
1部门电子和计算机技术，科学学院，格拉纳达大学，格拉纳达大学，18071年，西班牙。2部分析化学，科学学院，格拉纳达大学，格拉纳达大学，18071年，西班牙。3苏利亚州大学库利亚（Culiacan），80040，墨西哥的院士。4 cienciasfísico-Matemáticas，锡那罗亚大学，库里亚坦大学，80040，墨西哥。5 Inorangic化学和技术化学系，UNED，马德里28232，西班牙。 6部门 无机化学，科学学院，格拉纳达大学，格拉纳达大学，18071年，西班牙。 *通讯作者，alfonsos@ugr.es可用orcid列表：d.g. 0000-0002-7810-6345; Y.H. 0000-0002-1959-2187; F.J.R. 0000-0002-1582-9626; C.L.M. 0000-0002-6659-7781; I.B.P. 0000-0003-3997-9191; M.P.C. 0000-0001-8377-587X; D.P.M. 0000-0002-3294-8934，N.R。 0000-0002-6032-6921; A.S.C. 0000-0002-1360-6699。 摘要这项工作介绍了用于生物能力采集的激光诱导的石墨烯（LIG）电极的制造程序。 这项研究中提出的结果表明，与先前在文献中报道的其他基于LIG的电极获得的性能有关。 特别是，我们提出了使用电流测量激光器而不是CNC激光器来改善雕刻分辨率和LIG合成过程，从而增强了界面皮肤电极的表面积。 1。5 Inorangic化学和技术化学系，UNED，马德里28232，西班牙。6部门无机化学，科学学院，格拉纳达大学，格拉纳达大学，18071年，西班牙。*通讯作者，alfonsos@ugr.es可用orcid列表：d.g.0000-0002-7810-6345; Y.H.0000-0002-1959-2187; F.J.R.0000-0002-1582-9626; C.L.M.0000-0002-6659-7781; I.B.P.0000-0003-3997-9191; M.P.C.0000-0001-8377-587X; D.P.M.0000-0002-3294-8934，N.R。0000-0002-6032-6921; A.S.C.0000-0002-1360-6699。摘要这项工作介绍了用于生物能力采集的激光诱导的石墨烯（LIG）电极的制造程序。这项研究中提出的结果表明，与先前在文献中报道的其他基于LIG的电极获得的性能有关。特别是，我们提出了使用电流测量激光器而不是CNC激光器来改善雕刻分辨率和LIG合成过程，从而增强了界面皮肤电极的表面积。1。为此，我们研究了所得的LIG模式的电阻，这是寻求优化的激光参数（雕刻功率和扫描速度）的函数。调整激光制造过程后，我们使用商用的基于银基电极作为参考，使用不同表面积进行了制造和表征与不同表面积的电极。因此，使用直径为15毫米，10毫米和6.5毫米的圆形电极用于使用商业设备在不同志愿者上获取ECG。随后使用尖端处理技术处理所采集的信号，以对检测QRS复合物检测的灵敏度，特异性，积极预测和准确性进行统计分析。结果表明，在噪声方面，提出的电极相对于先前报道的基于LIG的电极改善了信号的采集，并且确实比商业电极（即使是较小的表面积）提出了可比较甚至更好的结果，并且不需要使用电解质凝胶，具有附加优势。关键字：激光诱导的石墨烯，心电图，柔性电子，生物信号，电极，激光制造。引言心血管疾病（CVD）是全球死亡的主要原因[1]。根据世界卫生组织（WHO）的报告，2019年与CVD有关的死亡人数为1790万，占全球死亡人数的32％。此外，据估计，到2030年，CVD死亡人数每年将增加到2360万[2]。这些设备有望在因此，已经致力于早期诊断，预防和治疗这些疾病。心电图（ECG）在这种情况下起着至关重要的作用，因为它可以通过非侵入性监测心脏的电活动来早期检测CVD。传统上，获得ECG需要医院就诊并使用复杂的监测系统。但是，可穿戴健康监测系统（WHM）的出现彻底改变了这一领域[3]。
使用模拟优化植物育种中定量性状的选择
本综述总结了对植物育种中定量性状的仿真研究的发现，并将这些见解转化为实际方案。作为农业生产力面临着越来越多的挑战，植物育种对于解决这些问题至关重要。模拟使用数学模型来复制生物条件，桥接理论和实践，通过验证假设早期并优化遗传增益和资源使用。虽然策略可以提高特质价值，但它们会降低遗传多样性，从而结合方法。研究强调了将策略与性状遗传力和选择时间保持一致的重要性，并保持遗传多样性，同时考虑基因型 - 环境相互作用，以避免早期选择中的偏见。在精确的标记放置时，使用标记会加速繁殖周期，前景和背景选择是平衡的，并且有效地管理了QTL。基因组选择通过缩短育种周期和改善父级的选择来增加遗传增长，尤其是对于低遗传力性状和复杂的遗传结构而言。定期更新培训集至关重要，无论遗传结构如何。贝叶斯方法在较少的基因和早期的繁殖周期中表现良好，而BLUP对于具有许多QTL的性状更为强大，而RR-Blup在不同条件下证明了灵活性。有明确的目标和足够的种质可用时，较大的人群会带来更大的收益。准确性在几代人中下降，受到遗传结构和人口规模的影响。对于低遗传力性状，多特征分析提高了准确性，尤其是与高遗传力性状相关时。更新包括表现最佳的候选人，但保存可变性可提高提高和准确性。低密度基因分型和插补为高密度基因分型提供具有成本效益的替代方法，从而获得了可比的结果。靶向种群优化遗传关系，进一步提高准确性和繁殖结果。评估基因组选择揭示了短期收益与长期潜力和快速循环基因组计划之间的平衡。多样化的方法保留了稀有等位基因，实现了显着的收益并保持多样性，并突出了在优化繁殖成功方面的权衡。
太阳能和风能优化案例研究
摘要 本文探讨了人工智能 (AI) 在提高可再生能源系统效率和功能方面的变革性作用，重点关注太阳能和风能优化。太阳能和风能作为全球能源转型的关键参与者，不仅对环境有益，而且具有社会变革性，为服务不足的社区提供负担得起的能源解决方案。例如，巴基斯坦的低收入家庭越来越多地采用太阳能，因为与传统能源相比，太阳能价格更便宜（亚洲开发银行 [ADB]，2022 年）。本文重点介绍了预测性维护、能源产出优化和与能源存储集成等人工智能应用，强调了它们提高可再生能源系统可靠性和可持续性的潜力。具体的例子包括人工智能驱动的太阳能电池板跟踪系统将效率提高 20%（麻省理工学院 [MIT]，2021 年），谷歌的 DeepMind 提前 36 小时预测风力发电量，将价值提高 20%（谷歌，2019 年），丹麦风电场利用人工智能优化布局，实现能源产量增加 12%（丹麦技术大学，2020 年）。这项研究强调了人工智能不仅在推动技术创新方面发挥的作用，而且在解决全球能源不平等方面也发挥着作用。
通过逐层优化脑外科医生学习修剪深度神经网络
如何开发精简而准确的深度神经网络对于实际应用至关重要，尤其是对于嵌入式系统中的应用。尽管之前沿着该研究方向的工作已经显示出一些有希望的结果，但是大多数现有方法要么无法显著压缩训练有素的深度网络，要么需要对修剪后的深度网络进行大量再训练才能重新提高其预测性能。在本文中，我们提出了一种新的深度神经网络分层修剪方法。在我们提出的方法中，每个单独层的参数都基于相应参数的分层误差函数的二阶导数独立地进行修剪。我们证明，修剪后最终的预测性能下降受每层造成的重构误差的线性组合限制。通过适当控制分层误差，只需对修剪后的网络进行轻度再训练即可恢复其原始的预测性能。我们在基准数据集上进行了大量实验，以证明我们的修剪方法与几种最先进的基线方法相比的有效性。我们的工作代码发布在：https://github.com/csyhhu/L-OBS 。
人工智能在停车位优化中的作用
将人工智能融入停车管理具有巨大的潜力，可以优化停车位的分配，缓解交通拥堵，提高城市交通系统的整体效率。通过利用机器学习、计算机视觉和预测分析等人工智能技术，城市可以创建动态停车解决方案，以适应实时需求并为驾驶员提供个性化服务。这些人工智能驱动的方法不仅可以优化停车位，还可以通过最大限度地减少不必要的车辆移动和排放来减少城市交通对环境的影响。随着城市寻求应对出行挑战的可持续解决方案，人工智能在改变停车管理方面的作用变得越来越重要[3]。
Julia 中的交流最优功率流
具有 13 个条目的 Dict{String,Any}：“source_type”=>“matpower” “name”=>“pglib_opf_case5_pjm” “source_version”=> v“2.0.0” “baseMVA”=> 100.0 “per_unit”=> true “bus”=> Dict{String,Any}(...) “branch”=> Dict{String,Any}(...) “dcline”=> Dict{String,Any}(...) “gen”=> Dict{String,Any}(...) “load”=> Dict{String,Any}(...) “shunt”=> Dict{String,Any}(...) “storage”=> Dict{String,Any}(...)
确定电动汽车的空气动力学优化
Results ......................................................................................................................................... 6