图。S1。 相对于(a)100 GPa和(b)200 GPA在内的元素和二进制化合物的三组分李x s y h z的稳定性包括ZPE。 (考虑到在200 GPA时有和没有ZPE的稳定三元结构没有变化,我们只选择了最接近凸壳的十个亚稳态化学计量比以在100 GPA时用ZPE计算稳定性。))。S1。相对于(a)100 GPa和(b)200 GPA在内的元素和二进制化合物的三组分李x s y h z的稳定性包括ZPE。(考虑到在200 GPA时有和没有ZPE的稳定三元结构没有变化,我们只选择了最接近凸壳的十个亚稳态化学计量比以在100 GPA时用ZPE计算稳定性。)
动作生成模块。我们使用以代理为中心或以对象为中心的方法生成每个动作。对于以对象为中心的动作生成,我们利用了NVIDIA的基础掌握预测模型M2T2 [1]进行选择和放置动作。对于6-DOF抓握,我们从单个RGB-D摄像头(在现实世界中)或多个摄像机(在模拟中)输入一个3D点云。该模型在任何可抓取的物体上输出一组掌握提案,提供6-DOF的抓取候选物(3-DOF旋转和3D-DOF翻译)和默认的抓地力关闭状态。对于放置操作,M2T2输出一组6-DOF放置姿势,指示在基于VLM计划执行Drop原始操作之前,最终效应器应在何处。网络确保对象在没有冲突的情况下稳定地定位。我们还设置了mask_threshold和object_threshold的默认值,以控制拟议的GRASP候选人的数量。提出了模板抓取姿势的列表后,我们使用QWEN-VL [2]通过使用机器翻译模型[3]提示当前图像框架来检测目标对象。此检测应用于来自不同相机的所有重新渲染观点或观点。然后,我们将这些帧连接到单个图像中,将每个子图像用右上角的数字注释。接下来,我们将带有几次演示的GPT-4V API调用,并且任务目标提示GPT-4V输出所选数量的视点,这些视点为采样抓取姿势提供了最无用的视图以实现子任务。使用选定的观点,我们通过将最终效果通过运动计划者移动到采样的抓握姿势来执行掌握。
eappendix 1。与先前发表的文章相关的本研究与先前发表的五篇论文有关:Støen等。1:这项研究(Støen等人1)未评估基于机器学习的CP预测,而是对GMA的研究及其对CP的预测准确性。本研究利用了来自挪威和美国的婴儿样本的视频记录,GMA分类和CP结果,由Støen等人收集。1 Adde等。2:这项研究(Adde等人2)评估了一种基于常规机器学习的CP预测的简单统计方法,而无需评估外部有效性。所使用的机器学习方法与本研究中介绍的方法完全不同。本研究利用了Adde等人收集的挪威样本的视频录制,GMA分类和CP结果。2 Pascal等。 3:这项研究(Pascal等人 3)未评估基于机器学习的CP预测,而是使用GMA评估了CP的预测。 本研究利用了帕斯卡(Pascal)等人收集的比利时婴儿样本的视频录制,GMA分类和CP结果。 3 Aker等。 4:这项研究(Aker等人 4)未评估基于机器学习的CP预测,而是使用GMA评估了CP预测。 本研究利用了Aker等人收集的印度婴儿样本的视频录制,GMA分类和CP结果。 4 Ihlen等。 5:Ihlen等人的本研究和研究。 1,但先前对Ihlen等人的研究。2 Pascal等。3:这项研究(Pascal等人3)未评估基于机器学习的CP预测,而是使用GMA评估了CP的预测。本研究利用了帕斯卡(Pascal)等人收集的比利时婴儿样本的视频录制,GMA分类和CP结果。3 Aker等。4:这项研究(Aker等人4)未评估基于机器学习的CP预测,而是使用GMA评估了CP预测。本研究利用了Aker等人收集的印度婴儿样本的视频录制,GMA分类和CP结果。4 Ihlen等。 5:Ihlen等人的本研究和研究。 1,但先前对Ihlen等人的研究。4 Ihlen等。5:Ihlen等人的本研究和研究。 1,但先前对Ihlen等人的研究。5:Ihlen等人的本研究和研究。1,但先前对Ihlen等人的研究。5两者都利用了来自挪威和美国的婴儿样本的视频录制,GMA分类和CP结果,由Støen等人收集。5与本研究的完全自动化的深度学习方法相比,评估了一种半小节的常规机器学习方法,用于CP预测。Ihlen等人的研究。5均未评估常规机器学习方法的外部有效性。
图 S1 显示了使用 Amam 和 Fmmm 空间群在 295 K 下测量的 La 3 Ni 2 O 7-δ 多晶样品的 NPD 图案的 Rietveld 细化结果比较。尽管对数据的细化似乎相似,但只有 Amam 对称性才允许反射。2 θ 区域从 40º 到 50º 的 NPD 数据也显示出不对称的 Warren 类峰形,这通常与短程有序有关。
只要疫苗接种率尚未达到确保获得免疫力的临界水平,并且新的 SARS-CoV-2 毒株正在发展,那么降低人群感染速度的唯一现实方法就是在感染者传播病毒之前对其进行追踪。通过抽样对人群进行测试已显示出减缓疫情传播的良好效果。抽样可以在疫情期间的不同时间进行,可以针对个人进行,也可以一次针对多个人群进行。我们在此介绍的工作有两个主要贡献。我们首先扩展和改进了可扩展的基于代理的 COVID-19 模拟器,以纳入考虑职业的改进的社会人口统计模型,以及基于每个国家接触矩阵的更现实的人口混合模型。这些扩展对于在包括西班牙 62 个最大城市的场景中开发和测试各种抽样策略是必要的;这是我们的第二项贡献。作为评估的一部分,我们还分析了不同参数(例如测试频率、隔离时间、隔离违规者百分比或群体测试)对抽样效率的影响。我们的结果表明,最有效的策略是集中隔离、快速抗原检测活动以及要求进入公共区域时进行阴性检测。通过减少感染者的接触次数,可以大大提高所有这些策略的有效性。
SI1 电力代码........................................................................................................................................................................................................................................................................................................................SI-3 SI2 运输代码....................................................................................................................................................................................................................................................................................................................SI-4 SI3 表 3 的长版本....................................................................................................................................................................................................................................................................................................SI-4 SI3 表 3 的长版本.................................................................................................................................................................................................................................................................................................................... SI-7 SI4 与表 3 类似,但对 AI 有更多规范 . . . . . . . . . . . . . . . SI-8 SI5 与表 3 类似,但对 ICT 有更多规范 . . . . . . . . . . . . . . SI-8 SI6 与表 3 类似,但仅适用于运输家庭 . . . . . . . . . . . . . . . SI-9 SI7 与表 3 类似,但仅适用于电力家庭 . . . . . . . . . . . . . . . SI-10 SI8 与表 3 类似,但使用对 AI 和 ICT 的引用计数 . . . . . . . . . . . . . . SI-11 SI9 表 4 的长版本 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . SI-12 SI10 与表 4 类似,使用 5 年内的引用作为结果 . . . . . . . . . . . . . SI-13 SI11 表 6 的长版本 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . SI-15 SI12 与表 6 类似,但对运输领域的 AI 有更多规范 . . . . . . . . . SI-16 SI13 与表 6 类似,但对电力领域的 AI 有更多规范 . . . . . . . . . SI-17 SI14 与表 6 类似,但对运输领域的 ICT 有更多规范 . . . . . . . . SI-18 SI15 与表 6 类似,但对电力领域的 ICT 有更多规范 . . . . . . . . . SI-19 SI16 与表 7 类似,但不包含能源存量,但对 AI 有更多规范 . . . . . SI-20 SI17 与表 7 类似,但不包含能源存量,但对 ICT 有更多规范 . . . . . SI-21 SI18 与表 7 类似,但包含更多 AI 规范 . . . . . . . . . . . . . . . . SI-22 SI19 与表 7 类似,但包含更多 ICT 规范 . . . . . . . . . . . . . . SI-23 SI20 与 SI18 类似,控制部门/清洁/灰色焦点(运输) . . . . . . . SI-24 SI21 与 SI18 类似,控制部门/清洁/灰色焦点(电力) . . . . . . . . SI-25 SI22 与 SI18 类似,控制部门/清洁/灰色焦点(运输) . . . . . . . SI-26 SI23 电力:与 SI18 类似,控制行业/清洁/灰色焦点(电力)SI-27
材料。Fmoc-β-amino acids, including Fmoc- L -β-homoalanine, Fmoc- L -β-homoisoleucine, Fmoc- L -β-homoleucine, Fmoc- L -β-homophenylalanine, Fmoc-(1S,2S)-2-aminocyclopentane carboxylic acid, Nβ-Fmoc-Nω-Boc- L -β-homolysine, Fmoc-O-tert-butyl- L -β-homoserine, and Fmoc-α-amino acids, including Fmoc-glycine, Fmoc- L -alanine, Fmoc- L -isoleucine, Fmoc- L - leucine, Fmoc- L -phenylalanine, Fmoc-O-tert-butyl- L -serine, FMOC-L-β-双晶,FMOC-L-主要酸β-TERT-丁基酯,FMOC-L-谷氨酸γ-tert-叔丁基酯,Nα-FMOC-Nε-boc-l-赖氨酸是从Chem-impex International,Inc.(Wood Dale,Inc.,IL,USA,USA,USA)购买的。fmoc-l-脱毛氨酸是从热科学化学品购买的。FMOC-L-Norvaline购自Santa Cruz Biotechnology。hatu是从奥克伍德化学品获得的。Tentagel S RAM FMOC购自Advanced Chemtech(肯塔基州路易斯维尔)。Menadione,N,N-二异丙甲胺,Mueller Hinton肉汤和磷酸二氮的磷酸钠,是从Sigma-Aldrich(密苏里州圣路易斯)获得的。3-(n-甲磷脂)丙烷磺酸(MOPS)获自Fisher Scientific(宾夕法尼亚州匹兹堡)。2,3-双(2-甲氧基-4-硝基-5-磺苯基)-2H-四唑-5-羧基(XTT)购自从Invitrogen购买。Gibco Brand RPMI 1640粉末(含有苯酚红和L-谷氨酰胺,没有碳酸氢钠或HEPES)和Dulbecco的磷酸盐缓冲盐水(DPB,无钙或镁)是从Thermo Fisher Scientific(MA)获得的。使用Millipore过滤系统纯化水(18.2MΩ)。细胞滴度GLO 2.0分析套件来自Promega(WI)。
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