XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemStructure
AEMO的NEM参与者费用结构审查
AEMO当前还在咨询AEMO的网络安全角色和责任是否应确定为宣布为NEM项目，以及是否确定为宣布为NEM项目，确定收费结构以追回这些角色和责任的费用。这些咨询过程的结果将反映在2026年7月1日生效的新的NEM参与者费用结构咨询中。
RNase 4（NEB＃M1284）MRNA 5´CAP结构的DNA探针指导分析| neb nebnext UltraExpress FS DNA库准备套件E3340手册 化学品安全技术说明书 使用Nebridge®金门组件进行蛋白质工程的DNA洗牌 君主质粒小型套件T1010手册 新英格兰Biolabs分析证书 胜任的细胞 基因组编辑 Authenticase M0689手册 R＆D和对... 的制造支持 新英格兰Biolabs分析证书 Authenticase M0689手册 裂解靠近DNA片段的末端（线性化矢量） Nebnext Ultra DNA库Prep套件，用于Illumina E7370手册 腺病毒2 Nebnext Ultra II DNA库Prep套件，用于Illumina，用于Illumina（独特的双索引UMI适配器DNA）E7645 E7645 E7103手动 NEBNEXT微生物组DNA富集试剂盒E2612手册 DNA组装与合成生物学 DNA组装与合成生物学 通过双链DNA片段的单链DNA寡桥构建SGRNA-CAS9表达载体 nebnext®快速DNA库预备组件454 Monarch MAG病毒DNA/RNA提取套件T4010手册 新英格兰Biolabs分析证书 T4 DNA连接酶（M0202）CHN 的安全数据表 翠鸟柔性自动隔离病毒DNA/RNA的方案| neb 基因编辑 φx174
已测试至少20 nt。探针可以用3´或5´生物素/Desthiobiotin亲和力组设计，用于链霉亲和素富集（NEB＃S1421）。为了获得最佳结果，受保护的DNA：RNA杂交区应为4或5个核苷酸
Banpu Primes 4提高能源交响曲策略的方法：提高现金流，重新平衡资本结构，优化投资组合和ustholdin
In 2024 , the Company reported total sales revenue of USD 5,148 million (**approximately THB 181,549 million), the earnings before interest, taxes, depreciation and amortization (EBITDA) of USD 1,330 million (**approximately THB 46,970 million), operating profits of USD 83.3 million (**approximately THB 2,964 million) and a net loss of USD 2367万（**约68242万泰铢）。这是由于日本Nakoso发电厂撤资的影响以及由于泰国泰晤士报对美元的欣赏而导致的未实现的外汇翻译损失的影响。无论如何，该公司在上一年还取得了重大业务进展，包括美国纽约证券交易所BANPU的子公司BKV Corporation（BKV）IPO；撤资日本的中田电厂的股份；日本经济，贸易和工业部（METI）授予的补贴旨在在日本开发两个新的电池储能系统（BESS）项目 - AIZU和TSUNO项目，总生产能力为208 MWH，预计将在Q2/2028中开始商业运营； BKV的CCUS项目的开发名为“ Eagle Ford”，预计每年将隔离90,000吨二氧化碳等效含量，并预测到第一季度/2026年将完全运行。有关更多信息，请访问：www.banpu.com和https://www.facebook.com/banpuofficialth *ebitda是指利息，税收，折旧和摊销之前的收入。**根据2024年的平均汇率计算出1：THB 35.2936
伊朗人口中线粒体基因组SNP的单倍群结构和遗传变异分析
引言人线粒体DNA（mtDNA）是圆形双链体，由16 569个碱基对（BPS）组成。1 mtDNA变体是在没有进行重组的情况下进行母体传播的，从而使它们在连续的世代上积累。mtDNA的这种特征使其成为研究人群遗传学，系统发育进化，人类迁移以及医学和法医研究的流行工具。许多关于mtDNA分析的研究已经发表。2-11线粒体单倍群包括具有相同累积mtDNA变体的个体，通常在特定地理区域中发现，并且可以通过母体谱系进行追踪。这些单倍体在线粒体系统发育树中构成不同的分支。某些单倍体主要与特定地理区域相关。单倍群L0 – L6通常在撒哈拉以南非洲人中发现，而R5 – R8，M2 – M6和M4 –
水分对结构依赖性影响ZnO薄膜电阻切换行为
依赖于金属绝绝构成结构设备中电阻开关现象的两末端回忆设备最近引起了人们对实现下一代记忆和神经形态架构的极大关注。[1-4]的身体机制取决于电化学效应和纳米离子工艺涉及金属原子溶解在电芯片中溶解的金属溶解的金属活性电极，并导致金属群体在互联网中的转变，以使得Metal the Is condrative the Is the Is the Is the Is the Metallix the Mentals Ondallic the Mentals the Mentals contallic contallix contallix contallix contallix contallix contallix contallix的迁移。[5,6]先前的报道表明，电阻开关机制受外在影响的强烈影响，例如存在可以扩散并吸附在绝缘基质中的水分。[7,8,17,18,9-16]在术语中，水分对电阻切换细胞功能的影响被观察到取决于所涉及材料的特定化学/结构特性。[7]在金属氧化物中，半导体ZnO被广泛利用为用于实现电子设备的活性材料。由于其特殊的光子，机械和电子特性以及生物相容性和环保性特征，ZnO也被认为是广泛应用的有前途的候选人，包括现场效应晶体管，压电电透射器，光伏，传感器，传感器和照片检测器。[19-24]也，对ZnO的兴趣与具有多种形态的可能性有关，包括纳米线，纳米棒，纳米生物和纳米片。[25,26]在此框架中，在包括纳米线/纳米棒在内的ZnO纳米结构中观察到了电阻性开关现象，[27-29]纳米岛[30]，以及在具有不同沉积技术的广泛薄膜中。[31,32,41,33-40]，在电阻开关设备领域，由于其高透明度可见光，[37-39]也充分利用了其辐射硬度，因此非常感兴趣地致力于ZnO。[42]
敏感性：在结构化的OMICS数据上利用生成的大语言模型来优化药物敏感性预测
摘要目的：癌细胞系的大量药物基因组学数据的快速积累为药物敏感性预测（DSP）提供了前所未有的机会，这是促进精度肿瘤学的关键先决条件。最近，生成的大语言模型（LLM）表明了自然语言处理领域（NLP）领域的各种任务的性能和概括。然而，药物基因组学数据的结构化格式对DSP中LLM的实用性提出了挑战。因此，这项研究的目的是多重的：适应结构化药物基因组学数据的及时工程，以优化LLM的DSP性能，评估LLM在现实世界DSP方案中的概括，并比较LLM的DSP性能与目前的Science-Science Baselines。方法：我们系统地研究了生成性预训练的变压器（GPT）作为四个公开基准药物基因组学数据集的DSP模型，这些模型由五种癌症组织类型的细胞系和肿瘤学和非综合药物进行分层。本质上，通过四个学习范式评估了GPT的预测格局在DSP任务中的有效性：零射击学习，几乎没有学习，微调和聚类预处理的嵌入。通过实施三个及时的模板（即指令，指导，预定，披肩）并将与药剂基因组相关的特征集成到提示中，为了促进GPT无缝处理结构化的药物基因组学数据，采用了域特异性新颖的及时工程。与最先进的DSP基准相比，GPT主张了卓越的F1性能我们验证了GPT在不同的现实世界DSP方案中的表现：跨组织概括，盲试和药物校园关联的分析以及顶级灵敏/抗性细胞系。此外，我们对GPT进行了比较评估，该评估是针对多个基于变压器的预验证模型和现有的DSP基准的。结果：在五个组织组的药物基因组学数据集上进行的广泛实验表明，微调GPT会产生最佳的DSP性能（28％F1增加，P值= 0.0003），然后群集预处理的GPT嵌入了GPT嵌入（26％F1增加，P-value = 0.0005），很少有gpt（I.但是，在零射击设置中的GPT具有很大的F1间隙，导致表现最差。在迅速工程的范围内，通过直接指导GPT有关DSP任务并诉诸简洁上下文格式（即指令 - 预备）来实现性能提高，从而导致F1性能增长22％；同时，从基因组学和/或分子特征衍生出的药物细胞线及时及格环境将F1得分进一步提高了2％。
NeuroMorse：用于神经形态计算的时间结构化数据集
神经形态工程旨在通过模仿大脑的有效处理来推动计算，其中数据被编码为异步时间事件。这消除了对同步时钟的需求，并在不存在数据时最小化功耗。但是，神经形态算法的许多基准主要集中在空间特征上，忽略了大多数基于序列任务的时间动力学。此差距可能导致评估无法完全捕获神经形态系统的独特优势和特征。在本文中，我们提出了一种旨在基准神经形态学习系统的时间结构化数据集。Neuromorse将英语的前50个单词转换为暂时的摩尔斯密码峰序列。尽管仅使用两个输入尖峰通道来用于摩尔斯点和破折号，但通过数据中的时间模式对复杂的信息进行了编码。所提出的基准在多个时间尺度上包含特征层次结构，这些时间尺度测试了神经形态算法将输入模式分解为空间和时间层次结构的能力。我们证明，使用线性分类器对我们的训练集进行挑战，并且使用常规方法很难识别测试集中的关键字。NeuroMorse数据集可在10.5281/Zenodo.12702379上获得，我们的随附代码在https://github.com/jc427648/neuromorse上获得。
开发计算图像处理方法，用于定量分析从HS-AFM（AFMNANOQ）获得的纳米孔结构
摘要。高速原子力显微镜（HS-AFM）可实现具有特殊空间（X-Y平面中1 nm的生物结构的纳米级成像； z方向〜0.1 nm）和时间分辨率（每帧〜20 ms）。hs-afm在二维（2d）的前进中编码三维（3D）信息，其中结构的横向尺寸（x，y）与图像中的空间姿势相对应，而高度（z）信息则嵌入到像素强度中。这种独特的数据结构在分割和形态分析中提出了重大挑战，需要专门的计算方法。为了克服这些局限性，我们开发了“ AFMNANOQ”，这是一个由特征驱动的组合框架，用于分割HS-AFM数据的分割和形态测量。我们的方法独立于标记的培训数据，使数据稀缺性可靠，同时又是为未来深入学习应用程序提供高质量标记的数据集的强大工具。我们使用合成和实验性AFM/HS-AFM DATASET来验证AFMNANOQ，包括对α-蛋白素（αHl）的构象和动力学的半自动分析，一种β-桶孔形成孔（PFT），由葡萄球菌分泌的expaph-ylococcus a ylococcus a a paph-ylococcus a nurus。我们的方法通过深度学习模型实现竞争性能，同时保持各种HS-AFM数据集的卓越适应性。作为未来的观点，我们计划将其进一步开发或将其与深度学习模型相结合，以增强分割性能并从实验性AFM图像中重建3D结构。这将利用本研究中产生的构象文库，从而实现两种甲基化合物之间的交叉验证，并最终在AFM图像分析中弥合特征驱动和数据驱动的AP之间的差距。
