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可转座元件在正常和白血病造血中的茎状Giacomo Grillo 1，＆，Bettina Nadorp 1，＆，Aditi Qamra 1，Amanda Mitchell 1
1。玛格丽特癌症中心，大学健康网络，多伦多，加拿大安大略省，M5G 1L7 2。 多伦多大学多伦多大学医学生物物理学系，加拿大安大略省，M5G 1L7 3。 医学肿瘤学和血液学系，医学系，大学卫生网络，多伦多，加拿大安大略省多伦多，M5G 2M9 4。 多伦多大学多伦多大学医学系，加拿大安大略省，M5G 1A1 5。 BARTS癌症研究所，伦敦皇后大学的Barts癌症研究所，英国伦敦伦敦伦敦广场，EC1M 6BQ 6。 伦敦玛丽玛丽大学表观遗传学中心，英国伦敦，E1 4NS 7。 多伦多大学多伦多分子遗传学系，加拿大安大略省，M5S 1A8 8。 安大略省癌症研究所，多伦多，安大略省，加拿大，M5G 0A3＆。 同等贡献玛格丽特癌症中心，大学健康网络，多伦多，加拿大安大略省，M5G 1L7 2。多伦多大学多伦多大学医学生物物理学系，加拿大安大略省，M5G 1L7 3。医学肿瘤学和血液学系，医学系，大学卫生网络，多伦多，加拿大安大略省多伦多，M5G 2M9 4。多伦多大学多伦多大学医学系，加拿大安大略省，M5G 1A1 5。 BARTS癌症研究所，伦敦皇后大学的Barts癌症研究所，英国伦敦伦敦伦敦广场，EC1M 6BQ 6。 伦敦玛丽玛丽大学表观遗传学中心，英国伦敦，E1 4NS 7。 多伦多大学多伦多分子遗传学系，加拿大安大略省，M5S 1A8 8。 安大略省癌症研究所，多伦多，安大略省，加拿大，M5G 0A3＆。 同等贡献多伦多大学多伦多大学医学系，加拿大安大略省，M5G 1A1 5。BARTS癌症研究所，伦敦皇后大学的Barts癌症研究所，英国伦敦伦敦伦敦广场，EC1M 6BQ 6。 伦敦玛丽玛丽大学表观遗传学中心，英国伦敦，E1 4NS 7。 多伦多大学多伦多分子遗传学系，加拿大安大略省，M5S 1A8 8。 安大略省癌症研究所，多伦多，安大略省，加拿大，M5G 0A3＆。 同等贡献BARTS癌症研究所，伦敦皇后大学的Barts癌症研究所，英国伦敦伦敦伦敦广场，EC1M 6BQ 6。伦敦玛丽玛丽大学表观遗传学中心，英国伦敦，E1 4NS 7。多伦多大学多伦多分子遗传学系，加拿大安大略省，M5S 1A8 8。安大略省癌症研究所，多伦多，安大略省，加拿大，M5G 0A3＆。 同等贡献安大略省癌症研究所，多伦多，安大略省，加拿大，M5G 0A3＆。同等贡献
最终用途节约形状测量文档：需求灵活性措施的调度计划生成
完美预测方法通过模拟获得年度负荷曲线作为预测负荷，代表完美负荷预测的情景。区间抽样方法 (1) 根据温度特性将日期分为具有代表性的区间，(2) 对每个区间的样本日进行模拟以创建具有代表性（或预测）的负荷，以及 (3) 根据区间分类为一年中的所有日期分配具有代表性的负荷。固定时间表方法为一个季节或一年中的所有日期定义统一的峰值窗口开始和结束时间，假设每日峰值时间固定。基于 OAT 的预测方法使用 OAT 的统计数据（最小值和最大值）作为峰值负荷的指标，并指定建筑负荷对温度的延迟响应时间。固定时间表和基于 OAT 的预测方法
Charging of Irregularly-Shaped Dust Grains near Surfaces in Space
II. Introduction P lasmas that contain solid particulates (grains) much more massive than the ions present are usually referred to as “dusty plasmas” and are encountered in many fusion/laboratory and industrial plasmas and combustion processes, as well as in the space environment [ 1 , 2 ]. The electrodynamical interactions among dust grains and plasmas can strongly influence the behavior of plasma devices such as tokamak and industrial combustion reactors. Previous efforts have been put into both microscopic dust charging and macroscopic dust transport scales. For instance, at the microscopic (grain) scale, particle-particle, particle-mesh (P3M) approach has been used to study charging process of micro-meter sized grains in low temperature plasmas [ 3 ]. The Particle-in-Cell (PIC) - Monte Carlo Collision (MCC) approach was used for plasma particles while the PIC - Molecular Dynamics (MD) approach was used for Coulomb interactions among the dust grains. Results show that the amount of charge on the dust grain Q d could be on the order of Q d / e ∼ 3000-7000 negative ( e is the elementary charge) within the sheath. Other grain-scale charging models include a “patched charge model” using the capacitance of an isolated spherical dust grain and empirical constants based on experiment data, predicting the Q d on the order of Q d / e ∼ 10 4 [ 4 ], and a test-particle approach supercharging model using a boundary-element-based surface charging method with a multipole electric field solver, predicting the Q d on the order of Q d / e ∼ 10 2 [ 5 ] under similar plasma conditions to the patched charge model. The stochastic charging nature at the grain scale also leads to charge fluctuations [ 6 ], heating [ 7 ], and oscillations [ 8 – 10 ]. At the macroscopic (device/system) scale, electrodynamical
塑造新的欧洲可持续发展报告标准...
为了限制这些请求的数量，根据 CSRD，ESRS 不应指定披露要求大型企业从其价值链中的中小企业获取超出根据 LSME ESRS ED 披露的信息的信息。EFRAG 的工作将此法律要求确定为“价值链上限”。
3D形状合成的生成内侧抽象
各种方法开发了3D综合的深度神经网络架构[Chaudhuri等。2020; Patil等。2020; Shi等。2023; Xu等。2023]。尽管这些方法可以捕获各种宏观的外观，但它们很少明确地模型形状的结构或拓扑结构，而是依靠网络的代表力来生成可见的看起来可见的体素电网[Liu等。2017]，点云[Achlioptas等。2018a]，网格[Dai和Nießner2019]或隐式领域[Chen and Zhang 2019]。与2D图像生成网络相比，由于3D网络被额外维度所带来的其他资源开销所阻碍，因此它们通常很难建模精细的细节和连接性。某些方法模型零件布局[Li等。2017]，但在它们可以产生的结构的复杂性上受到限制。同时，这些先前的3D合成方法很少使艺术家灵活，精确地控制。它们更充当非有条件生成的黑匣子，或者通过图像或3D扫描重建。最新方法基于文本提示引入合成[Lin等。2023; Poole等。2023]，取得了显着的结果，但仅通过及时工程进行全球控制。3D角色艺术家长期以来一直习惯于摆姿势钻机以进行准确的角色配置。然而，这种直接的局部控制和通过直观的抽象的可解释性在一般3D形状合成中的成功限制。背面有特定板条配置的椅子。没有明确结构建模的方法缺乏指定特定所需拓扑的能力，例如另一方面，进行模型零件级结构的方法仅限于由一些粗制的拓扑定义的简单拓扑结构，并且无法对复杂的FRETWORK或装饰进行建模。我们对现实的3D形状生成感兴趣，该生成能够准确地模拟复杂的拓扑和几何细节，并支持对形状结构和几何形状的更可解释的控制。为实现这一目标，我们基于三个关键见解：（1）拓扑细节通常可以在“骨骼抽象”中捕获，就像内侧轴变换获得的那样[Tagliasacacchi等。2016]，即使没有有意义的部分分解，它也可以作为形状的简化结构代理。 （2）这些抽象可以通过生成方法合成[Karras等。2022]，由稀疏点云预测[Nie等。2020; Yin等。2018]，或由艺术家手动创建，而不必是完美的，因为它们是模仿中间表示； （3）每个抽象可以通过另一个训练有素的模型将每个抽象解码为逼真的表面。我们的方法通过推出并组装了以骨骼抽象为条件的局部支持的神经隐式功能来实现表面生成步骤。我们从该领域的最新工作中汲取了证明，该研究将潜在代码与稀疏集中的每个3D点相关联，并从潜在网格中生成局部隐含[Zhang等。2022]。但是，先前工作中稀疏的点支持集往往是任意的，而不是很容易解释。与单个大隐含物相比，这些不合格的混合物定义了整体合成形状，并可以更好地生成细微的几何细节。基于3D神经场和跨注意的后续工作[Zhang等。2023]完全在潜在网格上滴显式空间接地。相比之下，我们的基于骨架的潜在网格更具结构感知，为3D空间中的潜在代码提供了可解释的支持，同时仍然能够代表复杂的，细粒度的拓扑结构。我们总结了我们的贡献如下：
gpld3d：通过执行几何学和物理先验
扩散概率模型（DDPM）[39，40]，通过开发合适的3D表示，例如，体积网格[50]，点云[3，53]，三角形网格[24，32]，隐式含量[24，32]，隐式代表[12，28，36，36，36，36，56，36，56，36，36，36，56）。但是，这些生成模型的一个共同主题是匹配由训练数据定义的经验分布以及从潜在空间的先前分布中得出的诱导分布。这些方法在3D域中对下游应用程序至关重要的3D域中没有明确模型。考虑使用隐式形状代表的许多状态形状发生器。合成形状通常具有断开的作品，并具有其他物理稳定性和几何可行性的问题。现有技术的一个主要问题是，他们只看到培训实例，这是一组非常稀疏的样本。但是，它们没有对合成实例的几何和物理特性进行建模。这种问题不容易通过开发合适的神经代表来解决。随着人造形状具有多种拓扑结构，在可以对不同拓扑结构建模的代表下执行这些属性，例如隐式表面和点云仍然非常具有挑战性。在本文中，我们介绍了一种名为GPLD3D的新颖方法，该方法极大地增强了合成形状的几何学性和物理稳定性。考虑一个预先训练的生成模型，该模型将潜在空间映射到形状空间。我们将潜在扩散范式[12，34，36，56]证明是一种最先进的形状基因产生模型。与训练一个扩散模型不同，该模型将潜在空间的高斯分布映射到由训练形状的潜在代码定义的经验分布，我们介绍了一个潜在代码的优质检查器，以定义潜在空间的连续正规化分布。此质量检查器集成了一个学到的功能，该功能量化了合成形状的几何可行性评分以及量化其物理稳定性评分的刚度ma-Trix的光谱特性。我们展示了如何扩展最新的扩散框架EDM [20]，以整合数据分布和学习质量的denoising网络的质量检查器。关键贡献是一种原则性的方法，它决定了数据分散的损失条款与不同噪声水平的质量检查器之间的权衡参数。我们已经评估了shapenet-v2上GPLD3D的性能[6]。实验结果表明，在多个指标上，GPLD3D显着优于最先进的形状发生器。我们还提出了一项消融研究，以证明合并质量检查器并优化训练损失的超参数的重要性。
AI 2.0 将如何塑造内存格局
• 多路复用两个数据流使内存总线能够以大约 2 倍于原生 DRAM 的速度运行 • 克服了 DRAM 设备扩展的限制 • 建立并扩展了更高模块智能的趋势，以提供更大的带宽和容量 • MRDIMM 采用多路复用来扩展 DDR5 性能路线图
Majewski，Tomasz，WaldemarA.Trzciński和Leszekezemańczyk。 2024。“研究含石墨烯
摘要。本文介绍了以下研究项目框架内进行的研究结果：“在形状电荷衬里的材料中使用石墨烯和新的多层爆炸技术”（波兰国家研发中心：项目编号：DOB-BI08/03/03/01/2016）。这项研究是由由以下实体组成的一个财团进行的：军事技术学院和Mototechnika Company（波兰）。进行的实验的主要目标是测试使用含铜粉和石墨烯涂层铜粉的混合物，使用粉末冶金方法生产的形状电荷衬里的有效性。后者的含量分别等于0％，1％，5％和10％。用X射线技术的帮助记录了使用由测试的粉末混合物制成的衬里产生的形状的电荷喷头。 对钢壁屏障进行了发射测试，并确定了穿透深度。 获得的结果表明，与使用没有这种添加剂的烧结的衬里相比，与纯铜粉的添加实际上不会增加形状电荷射流的渗透深度。 关键字：粉末冶金，形状衬里，石墨烯形状的电荷喷头。发射测试，并确定了穿透深度。获得的结果表明，与使用没有这种添加剂的烧结的衬里相比，与纯铜粉的添加实际上不会增加形状电荷射流的渗透深度。关键字：粉末冶金，形状衬里，石墨烯
人工选择：人类如何塑造进化
有时，这种塑造过程是经过深思熟虑的，这在我们赖以生存的物种中尤为明显。人类成为农民的 10,000 年左右时间里，我们驯化了农作物，这在农作物中体现得最为明显。在农业革命之前，人类可能已经收集并食用了各种植物的种子。但随着我们过渡到久坐不动的生活方式，我们无意中选择了我们驯化作物的特定特性。例如，如果我们观察小麦的祖先亲属，我们可以看到在农业起源后的时期内，谷物大小迅速增加。这样的过程很容易解释。人类很可能尽可能地从野外收集更大的种子，因此，当这些种子被有意或无意地散播到村庄时，在这些定居点周围生长的小麦更有可能携带导致谷粒变大的遗传变异，从而推动这些早期驯化谱系中谷粒越来越大的进化。
信任界面：不同的用户接口如何塑造大语模型对健康信息的人类信任
大型语言模型（LLMS）与对话用户界面（CUI）的集成已大大改变了健康信息，从而提供了互动式访问卫生资源。尽管信任在采用健康建议方面非常重要，但在LLM提供的信息中，用户界面的信任感知仍然不清楚。我们的混合方法研究调查了使用相同的LLM源时不同的CUI（基于文本，基于语音和体现的）感染信任。关键发现包括（a）与其他人相比，通过基于文本的界面传递的信息的较高信任水平； （b）对接口的信任与所提供的信息之间的显着相关性； （c）参与者的先前经验，具有不同方式和演示方式的信息的处理方法以及可用性水平是与健康相关信息信任的关键决定因素。我们的研究阐明了LLM的健康信息及其传播的信任感，强调了用户界面在可信赖和有效的健康信息中与LLM驱动的CUI一起寻求的重要性。