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![arxiv：2111.01994v1 [hep-ph] 2021年11月3日](/simg/g:\will\search\icon\source\9\9096ef6a73b29d1530de7acea2a182b6c6f9ce76.webp)
arxiv：2111.01994v1 [hep-ph] 2021年11月3日
遵循Boz˙ek-Wyskiel参数化倾斜初始条件，这是一种基于Glauber碰撞几何形状结构纵向倾斜的螺栓固定的替代方法。这种纵向倾斜的初始条件与理想clvisc（3 + 1）d流体动力模型相结合，观察到在广泛的速度范围内的不变的定向流相关V 1。将模型的结果与实验性观察到的来自√snn = 200 Gev Cu + Cu的导向流量V 1（η）的数据进行了比较，rhIC Energy在RhIC Energy上的cu + Au + Au碰撞与√snn = 2.76 TEV和√snn = 5.02 tev pb + pb collisions at lhc lhc lhc lhc lhc colusions。我们发现，重离子碰撞中的定向流量测量可以对向前和向后传入核的不平衡以及沿X方向的压力梯度的幅度不对称设定强大的限制。
MVP基础：大型视力语言模型能否像人类一样进行多层次的视觉感知？
为了研究LVLMS和人类之间的感知差距，我们引入了MVP-Bench，这是第一个视觉语言基准系统地评估LVLMS的低水平和高级视觉感知。我们在自然图像和合成图像上结构MVP基础，以研究操纵的结合如何影响模型感知。使用MVP-Bench，我们诊断了10个开源的视觉感知和2个封闭源LVLM，表明高级感知任务显着挑战了现有的LVLM。“ gpt-4O”状态仅在“是/否”问题上仅能达到56％的准确性，而低水平场景中的准确性为74％。此外，自然图像和操纵图像之间的性能差距表明，当前的LVLM并不像人类那样理解合成图像的视觉语义。我们的数据和代码可在https://github.com/guanzhenli/mvp-bench上公开获取。
u2usim-具有多代理传感和动态环境的无人机远程仿真平台
多旋翼无人机（UAV）已转变为能够通过未知环境导航的智能代理。这种演变强调了它们自主操作并适应多样化和挑战的场景的能力。无与伦比的研究经常面临一个重大问题：缺乏真实和多样化的培训数据。为了解决这个问题，我们介绍了U2USIM，这是一个远程仿真平台，旨在在UAV-TO-TO-UAV（U2U）合作学习和体现AI研究中进行现实的合成数据生成，性能评估和可视化。模拟提供了一种有效的解决方案，可以实现实时可容纳能力，高可操作性，高分辨率图像和成本效益[8]。以前的仿真平台，例如Airsimw [2]，Xtdrone [7]，Smrtswarm [1]，在镜像现实世界环境中受到限制。受Ros-Gazebo-Px4工具链的启发，以视觉大满贯和导航而闻名，我们提出了U2USIM平台。此工具利用UE [5]，Airsim [6]和ROS [4]来结构具有动态和现实的虚拟环境的实时交互式平台。
pentoxifyline是成人患者重度抑郁症的新型附加疗法：一项随机，双盲，安慰剂对照试验
获得足够的体积自体乳房重建可能是很难的，并转移多个自由型aps来构造单个乳房可以为该问题提供解决方案。如何将自由型台椎科连接到接受者位点一直是文献中的讨论点，并且已经描述了两种主要方法。第一个涉及使用内部乳腺（IM）血管的尾部树桩，通常称为“颅骨 - 尾部”方法。第二个意味着一个板椎弓根与另一个植物的分支之间的吻合。1这种技术在文献中以不同的方式命名：浮游，流通，雏菊链，链链链接等。在本信中，我们想列出我们认为与颅内 - 尾部 - 尾部相比，我们认为的所有优点。据我们所知，其中一些在现有文献中尚未提及。据我们所知，其中一些在现有文献中尚未提及。
了解目标蛋白质降解
1. 什么是蛋白质？它们有什么作用？：MedlinePlus Genetics。访问日期：2021 年 5 月 3 日。https://medlineplus.gov/genetics/understanding/howgeneswork/protein/ 2. Klaips CL、Jayaraj GG、Hartl FU。衰老和疾病中的细胞蛋白质稳态途径。J Cell Biol。2017；217(1):51-63。doi:10.1083/jcb.201709072 3. Ciechanover A。蛋白水解：从溶酶体到泛素和蛋白酶体。Nat Rev Mol Cell Biol。2005；6(1):79-87。doi:10.1038/nrm1552 4. Oprea TI、Bologa CG、Brunak S 等人。人类基因组中未探索的治疗机会。天然药物发现评论。2018；17(5):317-332。doi:10.1038/nrd.2018.14 5. Hopkins AL、Groom CR。可用药基因组。天然药物发现评论。2002；1(9):727-730。doi:10.1038/nrd892 6. Collins I、Wang H、Caldwell JJ、Chopra R。通过调节泛素-蛋白酶体途径进行靶向蛋白质降解的化学方法。Biochem J。2017；474(7):1127-1147。doi:10.1042/BCJ20160762 7. Ito T、Ando H、Suzuki T 等人。确定沙利度胺致畸性的主要靶点。Science。 2010;327(5971):1345-1350。doi:10.1126/science.1177319 8. Krönke J、Udeshi ND、Narla A 等。来那度胺可导致多发性骨髓瘤细胞中 IKZF1 和 IKZF3 选择性降解。Science。2014;343(6168):301-305。doi:10.1126/science.1244851 9. Lu G、Middleton RE、Sun H 等。骨髓瘤药物来那度胺可促进 cereblon 依赖性 Ikaros 蛋白破坏。Science。2014;343(6168):305-309。 doi:10.1126/science.1244917 10. Gandhi AK、Kang J、Havens CG 等。免疫调节剂来那度胺和泊马度胺通过调节 E3 泛素连接酶复合物 CRL4(CRBN.) 诱导 T 细胞阻遏物 Ikaros 和 Aiolos 降解，从而共刺激 T 细胞。Br J Haematol。2014；164(6):811-821。doi:10.1111/bjh.12708 11. Chamberlain PP、Lopez-Girona A、Miller K 等。人类 Cereblon–DDB1–来那度胺复合物的结构揭示了对沙利度胺类似物反应的基础。Nat Struct Mol Biol。2014；21(9):803-809。 doi:10.1038/nsmb.2874 12. Ito T, Handa H. Cereblon 及其下游底物作为免疫调节药物的分子靶点。Int J Hematol。2016；104(3):293-299。doi:10.1007/s12185-016-2073-4 13. Matyskiela ME, Lu G, Ito T 等人。一种新型 cereblon 调节剂将 GSPT1 募集到 CRL4 CRBN 泛素连接酶中。Nature。2016；535(7611):252-257。doi:10.1038/nature18611 14. Chamberlain PP, Cathers BE。Cereblon 调节剂：低分子量蛋白质降解诱导剂。Drug Discov Today Technol。 2019；31：29-34。doi：10.1016/j.ddtec.2019.02.004 15. Baek K、Schulman BA。分子胶概念固化。Nat Chem Biol。2020；16(1)：2-3。doi：10.1038/s41589-019-0414-3 16. Scheepstra M、Hekking KFW、van Hijfte L、Folmer RHA。药物发现中用于蛋白质降解的双价配体。Comput Struct Biotechnol J。2019；17：160-176。doi：10.1016/j.csbj.2019.01.006
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MAE 511 高级动力学及其在航空航天系统中的应用 MAE 534 机电一体化设计 MA501 高级工程与科学数学 I MAE 521 MIMO 系统的线性控制与设计 MAE 535 机电系统设计 MA501 高级工程与科学数学 I MAE 551 翼型理论 MAE 521 MIMO 系统的线性控制与设计 MAE 525 高级飞行器稳定性与控制 MAE 535 机电系统设计 MAE 561 机翼理论 MA 405 或 501* MA 405 线性代数简介 MAE 541 高级固体力学 I MAE 538 智能结构与材料 MAE 539 先进材料 MAE 535 机电系统设计 MAE 546 光子传感器在结构中的应用 MAE 589 特殊主题 - 结构健康监测 MAE 537 力学复合结构 MA 501 工程与科学高级数学 I
真实srgd：使用无分类器引导扩散
摘要。现实世界图像超分辨率（RISR）旨在从退化的低分辨率（LR）输入中重新结构高分辨率（HR）图像，以应对诸如模糊，噪声和压缩工件之类的挑战。与传统的超分辨率（SR）不同，该方法通过合成的下采样来典型地生成LR图像，而RISR则是现实世界中降级的复杂性。为了有效地应对RISR的复杂挑战，我们适应了无分类器指导（CFG），这是一种最初用于多级图像生成的技术。我们提出的方法，真实的SRGD（带有无分类器引导扩散的现实世界图像超分辨率），将RISR挑战分解为三个不同的子任务：盲图恢复（BIR），常规SR和RISR本身。然后，我们训练针对这些子任务量身定制的类别条件SR扩散模型，并使用CFG来增强现实世界中的超分辨率效果。我们的经验结果表明，实际SRGD超过了定量指标和定性评估中的现有最新方法，如用户研究所证明的那样。此外，我们的方法在
与基因工程T细胞的免疫疗法有望治疗狗的非恶性疾病
T细胞激活所需的。使用慢病毒或复古病毒载体将所得的汽车结构永久整合到患者T细胞的基因组中，从而导致汽车在转导的T细胞上永久表达。然后将细胞送回患者（自体疗法） - 降低淋巴结障碍的预处理方案（图2）。CAR -T细胞具有其抗原特异性 - 有效地重定向，现在通过SCFV以主要的兼容性非依赖性方式通过SCFV实现了抗原识别。在与靶细胞表面表达的Cognate抗原接合后，CAR -T细胞会经历抗Gen特异性激活，增殖，细胞因子促进和细胞毒性。现在已经证明了使用慢病毒和逆转录病毒技术生成犬T细胞的可行性，并证实了它们在体外经历抗原特异性T细胞激活和效应子功能的能力。2–6个优化的制造方案现已发布针对犬T细胞，在几个重要方面与人类CAR-T细胞的制造有所不同，包括
盾：LLM驱动的架构诱导EV电池供应链中的预测分析
电动汽车（EV）电池供应链易受破坏的脆弱性，需要进行高级预测分析。我们提出了屏蔽（基于模式的层次结构诱导电动汽车供应链破坏），这是一种将大型语言模型（LLMS）与域专业知识集成的系统，用于电动电动电动电动电动电池电池支持链风险评估。屏蔽台：（1）LLM驱动的模式学习以结构全面的知识库，（2）使用微调语言模型进行事件提取，多维相似性，用于架构匹配的多维相似性，以及与图形卷积网络（GCN）的多维相似性（GCN），以及用于逻辑结构的访问 - 访问和（3） - 访问 - 3） - 3）增强决策。在365个来源（2022-2023）的12,070段中进行了评估，Shield优于基线GCN和LLM+提示方法（例如gpt-4O）在中断预测中。这些结果将盾牌在将LLM功能与领域专业知识相结合的有效性中，以进行供应链风险评估。1简介