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DARPA-SN-25-46基于物理对从头的控制...
国防高级研究项目局（DARPA）生物技术办公室（BTO）试图更好地了解生物技术的进步和差距，这可能有助于在体内合成从头DNA和RNA序列的能力。该RFI的目的是收集有关开发体内平台（即在活细胞中）合成DNA/RNA的可能性和挑战的信息，其中核酸序列由身体刺激的模式（即光学，机械，声音，电气，热，热等等）精确定义。而不是使用DNA/RNA模板链。最终目的是对于这种不含模板的从头合成（即能够产生可能不是基于自然序列的任意序列）的机制，以产生可以将DNA/RNA转化为功能蛋白的DNA/RNA（图1）。DARPA可能会选择在2025年5月1日在弗吉尼亚州阿灵顿举行的该RFI主题举办的研讨会，并可能邀请该RFI的一部分受访者参加该研讨会，在这种情况下，他们的旅行费用将被偿还。
CPS (PHY)-物理学
PHY 2200。物理学 2。（3 小时）提供为期两学期的代数物理学入门课程的第二学期。强调电和热力学的基本概念和原理。介绍温度、物质的动力学理论、热、热力学定律、电和库仑定律。涵盖的主题包括电荷和场、电势、电流电路、电容、磁力和场以及电磁感应。涵盖的其他主题包括交流电路、磁性、电磁波、光的性质和几何光学。
字符串和M理论中的全息复杂性物理字母B
编辑器：F。Bo我们已经在非符号全息模型中研究了纯化𝐸的纠缠，该模型是一个五维的爱因斯坦重力，并与标量场c耦合，具有非平凡势势𝑉（𝜙）。双重4维仪表理论不是共形的，并且在两个不同的固定点之间表现出RG流。有三个参数，包括能量量表λ，模型参数𝜙和温度𝑇控制理论的行为。有趣的是，我们发现𝐸可以用作探测该理论在零温度和有限温度下的非统一行为的度量。此外，我们发现，如果有人考虑以λ
机器人引发的久坐行为的社会控制
数字阴影（DS），它利用机器学习驱动的数据同化技术，例如非线性贝叶斯过滤和生成AI（Spantini，Baptista和Marzouk 2022; Gahlot，Orozco等人2024），为监视CO 2存储提供了更详细，更可靠的方法（Herrmann 2023; Gahlot等人。2023; Gahlot，Li等。2024; Gahlot，Orozco等。2024）。通过将不确定性（如渗透率）纳入储层特性，该框架提高了CO 2迁移预测的准确性，包括羽状压力和饱和度，从而降低了GCS项目的风险。但是，数据同化取决于有关储层特性的假设，将储层状态与地震特性联系起来的岩石物理模型以及初始条件。如果这些假设不准确，则预测可能会变得不可靠，进而将危害GCS操作的安全性。减轻这种风险的一种方法是增加用于训练负责数据同化过程的神经网络的预测合奏 - 将先前的预测样本映射到后部。在本演讲中，我们证明，通过合并各种岩石物理模型来增加预测集合，从而减轻了使用不准确模型的负面影响（例如，均匀与斑块饱和模型）。此外，我们发现在某些情况下，集成增强可以提高预测精度。