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编程液晶弹性体用于多步动性变形
Ambidectionality是结构元素以两个相反方向超越参考状态的能力，在本质上很普遍。但是，除非使用复杂的混合构建体，否则常规软材料通常仅限于单个单向变形。我们利用了中间体自组装，聚合物链弹性和聚合诱导的应力的组合，以设计表现出两个中间酶的液晶弹性体：雪佛龙晶状体C（CSMC）和薄膜A（SMA）。诱导CSMC-SMA - 各向同性相跃迁导致微观结构中应变场的异常反转，从而导致相反的变形模式（例如，连续收缩或膨胀或右手或左手或左手的扭曲或相反的方向和高频率频率）和高频率的频率。这种式运动运动是可扩展的，可用于在宏观上产生高斯变换。s
朝着AI驱动的数字生物体：一种多尺度基础模型的系统，用于预测，模拟和编程生物学
我们提出了使用AI来建模和模拟生物学和生命的愿景。为什么重要？由于医学，药房，公共卫生，寿命，农业和粮食安全，环境保护和清洁能源的核心，因此在起作用。物理世界中的生物学太复杂了，无法操纵，总是昂贵且风险篡改。从这个角度来看，我们通过构建AI-Drigen Digital有机体（AIDO）（一种集成的多尺度基础模型系统，以模块化，可连接和整体的方式来反映生物学量表，连接性和复杂性）来为解决这一挑战做出可行的方法来应对这一挑战。AIDO为从分子到细胞再到个体的各个级别上的所有级别上预测，相似和编程生物学开设了一个安全，负担得起和高通量的替代平台。我们设想，AIDO有望触发一系列更好的湿角实验和知情的第一原则推理，这最终可以帮助我们更好地解码和改善生活。
sr.no.作者标题1 Donovan，John J System编程2 Hutchison，R.C编程Intel 80386 3 Grover，P.S计算机编程基本4 NEI
sr.no.Author Title 1 Donovan, John J System programming 2 Hutchison,R.C Programming the intel 80386 3 Grover, P.S Computer programming in BASIC 4 Neibauer, Alan R Word perfact tips and tricks 5 Oliver, P.C Data processing and information technology 6 Kelly-Bootle, Stan Mastering quick C 7 Jorgensen,C Mastering 1 2 3 8 Lunsford, E. Michael Advanced techniques in Lotus 1-2-3- 9 Krumm, Rob Word perfect 4.2 power tools 10 Sanders, Donald H. Computers today 11 Shapiro , Staurt C LISP an interactive approach 12 Meijer , anton Computer network architectures 13 Gehani, R. R. C : an advanced introduction 14 Murray, William H 80386/80286 assembly language programming 15 Hergert , Douglas Microsoft quick BASIC 16 Muster , John UNIX power utilities for power users 17 Rosen, Arnold Word处理18 GEHANI，NARAIN C用于个人计算机19 Radeliffe，Robert A百科全书C 20 Mecdormott，Mecdormott，Vern高级基本基本步骤21，步骤21 philphakis，通过COBOL 22 DETMER，RICHARD C. RICHARD C. RICHARD C.集会语言编程的基础23 McDermott，Vern Mcdermott，Vern Mcder by Step 22 26 Gehani，Narain Advanced C 27 Maynard，J计算机编程简单28 AHO，Alfred.V数据结构和算法29 Rich，Elaine Pascal，机器编程介绍30 Rich 30 Rich，Elaine人工智能31 Nillson，N J.Principles of Artificial Intelligence 32 Rajaraman, V. Analog computation &stimulation 33 Beheshti, H.M Data processing a user's approach 34 Khan ,E.H Computer and data processing with Basic 35 Walker, R.S Understanding computer science applications 36 Steven, Alastair Turbo C memory resident utilities 37 Gottfried, B S Programming with advanced structured Cobol 38 Jain, V K Computer for beginners 39亨特（Hunt），罗杰（Roger T）计算机和常识40法语，C.S计算机研究41 Hall，Patrick J如何在LISP 42 Lipschuk中求解它，由Fortran 77 43 Newcomer，L.R编程，PL/ SQL/ FONIGNER为初学者提供44个Scheid，F Computers and f Computer and f Computer and for 45 Lipschutz，n.m n.m n.m n.m n.m bitt bits bits bits bits bit bit bits bit bits bit 47 g。 D.A.
评估用于生成和判断编程反馈
大型语言模型（LLM）的出现已经改变了各种领域的研究和实践。在计算教育研究（CER）领域，LLM引起了极大的关注，尤其是在学习过程中。在CER中，LLM的大部分工作都在应用和评估专有模型方面进行了努力。在本文中，我们评估了开源LLMS在为编程作业生成高质量反馈和判断编程反馈质量的高质量反馈方面的效率，并将结果与专有模型进行了对比。我们对学生的介绍性python编程练习的数据集进行评估表明，最先进的开源LLM与生成和评估编程反馈的过程中与亲密模型几乎相当。此外，我们证明了较小的LLM在这些任务中的效率，并向教育者和从业者突出了可访问的广泛的LLM，即使是免费的。
评估用于生成和判断编程反馈
大型语言模型（LLM）的出现已经改变了各种领域的研究和实践。在计算教育研究（CER）领域，LLM引起了极大的关注，尤其是在学习过程中。在CER中，LLM的大部分工作都在应用和评估专有模型方面进行了努力。在本文中，我们评估了开源LLMS在为编程作业生成高质量反馈和判断编程反馈质量的高质量反馈方面的效率，并将结果与专有模型进行了对比。我们对学生的介绍性python编程练习的数据集进行评估表明，最先进的开源LLM与生成和评估编程反馈的过程中与亲密模型几乎相当。此外，我们证明了较小的LLM在这些任务中的效率，并向教育者和从业者突出了可访问的广泛的LLM，即使是免费的。
对网络安全应用的遗传编程概述
▶优化算法基于进化原理▶遗传算法（GA）：J. Holland（1975）引入的遗传算法（GA）▶GA GA基因型：固定长度的Bitsrings▶表型：与基因型相对应的候选溶液
使用 Protege WX 编程参考手册
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Vive 软件编程用户指南 (041571)
固件更新................................................................................................................................................................58 以太网设置....................................................................................................................................................59 Wi-Fi 设置....................................................................................................................................................60 时间和日期/位置................................................................................................................................................61 访问有线网络上的其他集线器.......................................................................................................................................61 集线器支持文件....................................................................................................................................................62 重置密码和设置....................................................................................................................................................63
编程手册-2024秋季科学会议
摘要：聚合物在现代世界中无处不在，对塑料产品的需求和生产不断上升。替代方法在从对石油原料的依赖到利用生物量构建块的过渡至关重要，以开发具有特殊机械功能和热特性的强大聚合物材料。我将分享旨在为聚合物设计建立生命周期管理框架的创新，重点关注可从木质素来源衍生的生物质构建块。性能优先聚合物材料（包括热塑性塑料和热固性）的示例，并有可能解决石油衍生的类似物的健康影响，以促进可持续的制造，并充当复合设计的功能矩阵。为了解决塑料污染的全球问题，我还将概述解构和升级策略，以解决塑料浪费的复杂性，包括建筑变化和添加剂/污染物。
生物标志物释放：从混乱到基因组数据清晰度的编程管道
生物标志物分析在诊断和临床试验中越来越重要，不仅在肿瘤学，而且在其他领域，随着洞察力获得的见解为个性化疗法铺平了道路。通用术语“生物标志物”包括多种生物分子，这种多样性也适用于其分析方法的类型。一种有希望的情况是使用遗传数据，可以通过下一代测序（NGS）获得。在基因组学领域工作，统计程序员面临着处理大量主要非结构化原始数据的挑战。在这里，我们显示了一个模范管道，该管道详细介绍了NGS数据的处理以创建最终分析集。因此，我们通过使用公共数据库来解决数据标准化，协调和注释基因组数据的问题。分享有关此类工作流程的见解有望提高对生物标志物分析及其解决方案挑战的认识。引言近年来，通过在临床试验中引入大数据应用的彻底改变了患者护理。基因组测序为个体之间的高个体间变异提供了见解，得出的结论是，有可能将疾病定制为个体特征。1因此，个性化医学（也称为精密医学）已进入临床试验领域。通常认为这两个术语是类似的，但“个性化”一词引起了人们的关注，因为可能会误解为每个人的独特开发。精密医学的目标是什么？精确医学旨在使用生物标志物（个体特征）将个体分类为不同的亚群，以量身定制其医疗。分类可能基于对特定疾病的敏感性，疾病的潜在生物学或对特定治疗的反应。因此，个性化医学与常规疗法有所不同，因为它的重点是最有可能受益于这种治疗方法，支付费用和副作用的个人，这些人可能会通过常规疗法而产生。2基于这些分类，可以开发有针对性的方法，这些方法主要具有高度选择性与低级毒性相结合。3一个突出的例子是小分子抑制剂克罗唑替尼，该抑制剂用于NSCLC患者ALK或ROS1基因融合的靶向治疗方法。4–6在这种情况下，两种融合会导致肿瘤发育，因此可以充当基因组生物标志物。通过在诊断中使用它们，可以缩小多达7％4-6个NSCLC患者的小亚种群，这些类型的融合因子对克里佐替尼敏感。然而，这种目标方法也可能有一些陷阱，因为可能有一定数量的子人群中对该疗法没有反应，或者在一段时间后停止反应，这会导致疾病的进一步发展或复发。这是基于耐药性的共同现象，耐药性是精密医学中的另一个热门话题。虽然先前存在的抗性被称为“主要抗性” 7，但仅在治疗期间或由于治疗而形成的机制被称为“获得的抗药性”。8种耐药性的原因可以是多种原因，但是主要的机制是靶基因3中的突变，也称为靶标突变9，其中癌细胞试图逃避给定的疗法。除了其他机制（例如表观遗传变化）外，耐药性的另一个常见原因是肿瘤细胞用于提供持续信号传导的下游信号传导基因突变。这些类型的遗传改变通常称为脱靶突变9，并且可以发生在不同的基因亚型中，这些基因类型通常分为三类：癌基因，肿瘤抑制基因（TSG）和具有模棱两可作用的基因。致癌基因通常介导信号传导以用于细胞的生长和细胞分裂，而TSG速度减慢甚至抑制了这种信号并介导凋亡。这些亚型的突变变化会导致癌基因的激活增加或TSG抑制，这可能导致大规模和不受控制的细胞生长，例如肿瘤细胞。模棱两可的基因可以用作癌基因或TSG，具体取决于各自的细胞信号传导。可以使用遗传数据来分析提到的各种遗传异常，在该数据中，这种抗性突变（无论是靶向）被视为生物标志物。