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博士后研究人员 - RNA合成输送系统
·领导药物化学努力旨在优化一类新的RNA疗法的合成输送系统·识别和开发合适的分析方法，用于特征和验证·监督CRO/CDMO合作伙伴的化学合成活动·准备数字和作者手稿以提交给高影响力期刊
NEBNEXT微生物组DNA富集试剂盒E2612手册
用户友好的DNA工程方法可以实现多个PCR片段组件，核苷酸序列改变和定向克隆。靶DNA分子和克隆载体由PCR产生，而相邻片段之间具有6-10个同源性碱基。pCR引物包含一个二氧化神经菌残基（DU），该残基（DU）在同源性区域的3´末端，可以容纳核苷酸取代，插入和/或缺失。然后使用引物用离散的重叠片段扩增向量和靶DNA，这些片段在两端都包含DU。随后使用用户酶对PCR片段进行处理会在每个DU上产生一个单个核苷酸间隙，从而导致PCR片段侧翼，侧面有SS延伸，使定制DNA分子的无缝和方向组装成线性化的载体。多碎片组件和/或各种诱变变化。
DNA组装与合成生物学
用户友好的DNA工程方法可以实现多个PCR片段组件，核苷酸序列改变和定向克隆。靶DNA分子和克隆载体由PCR产生，而相邻片段之间具有6-10个同源性碱基。pCR引物包含一个二氧化神经菌残基（DU），该残基（DU）在同源性区域的3´末端，可以容纳核苷酸取代，插入和/或缺失。然后使用引物用离散的重叠片段扩增向量和靶DNA，这些片段在两端都包含DU。随后使用用户酶对PCR片段进行处理会在每个DU上产生一个单个核苷酸间隙，从而导致PCR片段侧翼，侧面有SS延伸，使定制DNA分子的无缝和方向组装成线性化的载体。多碎片组件和/或各种诱变变化。
Deep Tech 无线合成心灵感应技术，......
Pradeep Hariom Arora 古鲁纳纳克科学初级学院校友，贝宗巴格，纳格浦尔 摘要：电子酷刑、电磁酷刑或心理电子酷刑是这种无线合成心灵感应技术针对的个人使用的术语。卫星监视犯罪分子，通常是演员或政府雇员、特工或犯罪集团，使用发射的电磁辐射（如微波监听效果）、卫星技术和监视技术。并将声音和思想带入人们的脑海中，影响人们的身体，使人们生病并打扰人们。经历过这种情况的个人称自己为“目标个人”（TI）。他们分享了被骚扰和成为跟踪团伙受害者的经历。人类大脑通常被认为是最复杂和最神秘的器官，几个世纪以来一直让科学家、研究人员、神经科学家和思想家着迷。它由数十亿个神经元和数万亿个连接组成的复杂网络构成了我们思想、情感和行为的基础。揭开大脑的奥秘是一个充满技术飞跃和范式转变的旅程，无线远程神经监控的出现证明了人类在这一领域取得了显著的进步和工程革命。无线远程神经监控或神经技术代表了多学科的融合，融合了神经科学、无线通信、工程和数据分析等领域。无线远程神经监控的一个决定性特征是能够在几公里的距离内无线传输和传达这些捕获的神经信号。这就是无线通信技术的用武之地。BMI，也称为脑机接口，可以实现大脑和计算机之间的直接通信。它是一台装载了脑机接口 [BCI] 和脑机接口 [BMI] 的超级人工智能计算机。它是一种无线人工心灵感应技术和无线直接能量武器。这种深科技无线神经技术是全世界面临的最大危机和挑战。网络犯罪分子已经开始利用深科技、卫星无线远程神经监控或人工心灵感应技术和无线神经技术 [生物电磁武器] 等技术。这是非法的深科技卫星神经技术或思维控制技术和合成心灵感应技术，后者是一种精神武器和催眠技术。这些是深科技卫星技术，用于远距离伤害和控制公民。这种卫星超级人工智能 [AI] 计算机或超级计算机是一项大型工程。这也是一种卫星监视直接能量武器 [非接触式武器] 和辐射武器，这些卫星监视犯罪分子利用它对人们进行物理和网络攻击。卫星监视犯罪分子和网络犯罪分子通过这种非法卫星深度技术开展价值数万亿美元的业务。
VersAPRM：通过合成推理数据
过程奖励模型（PRM）已被证明有效地通过杠杆化增加推理时间计算来增强大语模型（LLMS）的数学推理。曾经对他们进行数学数据的主要训练，并且尚未严格研究其对非数学领域的普遍性。回应，这项工作首先表明当前的PRM在其他域中的性能较差。为了解决这一限制，我们引入了VESTAPRM，这是一种使用我们的新数据生成和注释方法生成的合成推理数据的多域PRM。ver-saprm实现了各种领域的一致性增长。例如，在MMLU-PRO类别中，通过加权多数投票的VersAPRM，比大多数投票基线获得了7.9％的表现增长，超过了QWEN2.5-MATH-PRM的增长1.3％。我们通过开放VersaPRM的所有数据，代码和模型来进一步为社区做出贡献。
通过合成介质和农业工业废物和副产品在酵母上发酵的2-苯基乙醇生物生产：审查
摘要：由于其宜人的玫瑰色气味，芳香醇2-苯基乙醇（2-PE）的市场需求巨大。由于这种有价值的化合物用于食品，化妆品和药品，因此消费者和安全法规往往更喜欢其生产的自然方法，而不是合成的方法。天然2-PE可以通过从各种流量中提取精油（包括玫瑰，风信子和茉莉花）或通过生物技术途径而产生。实际上，自然2-PE的稀有性能使无法满足庞大的市场需求并达到高销售价格。因此，有必要开发一种更有效，经济和环保的生物技术方法，以替代传统工业。最有前途的方法是通过微生物发酵，尤其是使用酵母。许多酵母具有使用L -PHE作为前体产生2 -PE的能力。某些农业工业废物和副产品具有高营养价值的特殊性，使其成为微生物生长的合适培养基，包括通过酵母发酵生产2-PE。本综述总结了通过在合成介质以及各种农业废物和副产品上发酵不同酵母菌的生物技术生产。
促进合成访问硼酸修饰的核苷三磷酸盐，并兼容与酶促DNA合成
1。Zho，J.H。; Rossi，J。Nat。 修订版 Discov。 2017，16，（3），181-202。 2。 我们，s。; Z. Pan，Y。;是的，y。 li，f。; Liu，J。； Wang，L。; Wu，X。;仪式。; Wan，Y。;张，L。； Yang，Z。；张，B.-T。; lu，a。;张，G。Acs苹果。 mater。 接口2021，13，（8），9500-9519。 3。 Hollen，M。Curr。 opine。 化学。 大。 2019，52，93-101; Freed，n。; Fürst，M。J. J.;希望，P。Current。 opine。 生物技术。 2022，74，129-136; Huang，P.J。； Liu，J。W. 2020，9，（10），1046-1 4。 Ellington，A。D。;自然1990，346，818-822;罗伯茨，D。L。；乔伊斯（Joyce），自然1990，344，467-468;伍德，c。 Gold，L.Science 1990，249，505-5 5。 ren，q。; Ga，L。; lu，Z。; AI，J。; Wang，T。Mater。 化学。 正面。 2020，4，（6），1569-1585;对，c。; Kakoti，A。； Mayer，G。Angew。 化学。 他们。 ed。 2020，59，（50），22414-22418; Liu，C.-G。；王，Y。； Liu，P。; Yao，Q.-L。;周，Y.-Y. ; Li，C.-F。； Zhao，q。; Liu，G.-H。；张，X.-L。 ACS化学。 大。 2020，15，（6），1554-1565;张，L。；李，l。; Wang，X。; Liu，H。；张，Y。； Xie，T。;张，h。 li，x。; Peng，T。;太阳，x。 Dai，J。; Liu，J。； Wu，W。;是的火，W。Mol。 ther。 尼西亚采集Zho，J.H。; Rossi，J。Nat。修订版Discov。2017，16，（3），181-202。2。我们，s。; Z. Pan，Y。;是的，y。 li，f。; Liu，J。； Wang，L。; Wu，X。;仪式。; Wan，Y。;张，L。； Yang，Z。；张，B.-T。; lu，a。;张，G。Acs苹果。mater。接口2021，13，（8），9500-9519。3。Hollen，M。Curr。opine。化学。大。2019，52，93-101; Freed，n。; Fürst，M。J. J.;希望，P。Current。opine。生物技术。2022，74，129-136; Huang，P.J。； Liu，J。W. 2020，9，（10），1046-14。Ellington，A。D。;自然1990，346，818-822;罗伯茨，D。L。；乔伊斯（Joyce），自然1990，344，467-468;伍德，c。 Gold，L.Science 1990，249，505-5 5。 ren，q。; Ga，L。; lu，Z。; AI，J。; Wang，T。Mater。 化学。 正面。 2020，4，（6），1569-1585;对，c。; Kakoti，A。； Mayer，G。Angew。 化学。 他们。 ed。 2020，59，（50），22414-22418; Liu，C.-G。；王，Y。； Liu，P。; Yao，Q.-L。;周，Y.-Y. ; Li，C.-F。； Zhao，q。; Liu，G.-H。；张，X.-L。 ACS化学。 大。 2020，15，（6），1554-1565;张，L。；李，l。; Wang，X。; Liu，H。；张，Y。； Xie，T。;张，h。 li，x。; Peng，T。;太阳，x。 Dai，J。; Liu，J。； Wu，W。;是的火，W。Mol。 ther。 尼西亚采集Ellington，A。D。;自然1990，346，818-822;罗伯茨，D。L。；乔伊斯（Joyce），自然1990，344，467-468;伍德，c。 Gold，L.Science 1990，249，505-55。ren，q。; Ga，L。; lu，Z。; AI，J。; Wang，T。Mater。化学。正面。2020，4，（6），1569-1585;对，c。; Kakoti，A。； Mayer，G。Angew。化学。他们。ed。2020，59，（50），22414-22418; Liu，C.-G。；王，Y。； Liu，P。; Yao，Q.-L。;周，Y.-Y.; Li，C.-F。； Zhao，q。; Liu，G.-H。；张，X.-L。 ACS化学。大。2020，15，（6），1554-1565;张，L。；李，l。; Wang，X。; Liu，H。；张，Y。； Xie，T。;张，h。 li，x。; Peng，T。;太阳，x。 Dai，J。; Liu，J。； Wu，W。;是的火，W。Mol。ther。尼西亚采集
非地面网络的高级星座仿真和合成数据集生成
摘要 — 巨型卫星星座现已成为现实，包含数千个节点。然而，在非地面网络 (NTN) 中有效协调多跳路径和分布式处理任务仍然是一个巨大的挑战。将 NTN 系统集成到 5G 蜂窝网络中需要创新地调整软件定义网络 (SDN) 和多接入边缘计算 (MEC)，以适应 NTN 的动态环境。在此背景下，我们提出了 MeteorNet，一种专为卫星星座设计的最先进的仿真工具。MeteorNet 通过在不同网络层上实施空间轨道、地球自转计算和 Linux 网络接口，准确地复制 NTN 的行为。结合基于 sFlow 的连续测量系统，MeteorNet 在集中式数据库中编译关键开关变量，从而为创建逼真的合成数据集提供了一种独特的方法。由于操作系统稀缺，且由于专有限制而无法从少数现有系统获取准确数据，因此合成数据集的相关性在 NTN 中至关重要。这些数据集对于制定和训练智能控制算法和机器学习 (ML) 模型以促进 NTN 中的 SDN 和 MEC 进步至关重要。为了说明这种方法的有效性，我们探索了一个具有环形拓扑的现实网络案例研究，展示了数据模型如何描述 NTN 的复杂路由和边缘计算协议。索引术语 — 卫星星座、软件定义网络、多接入边缘计算、合成数据集、机器学习。
L 波段合成孔径雷达：当前和未来在地球科学中的应用
© 作者 2021。本文根据知识共享署名 4.0 国际许可协议授权，允许以任何媒体或格式使用、共享、改编、分发和复制，只要您给予原作者和来源适当的信任，提供知识共享许可的链接，并指明是否进行了更改。本文中的图像或其他第三方材料包含在文章的知识共享许可中，除非在材料的致谢中另有说明。如果材料未包含在文章的知识共享许可中，并且您的预期用途不被法定法规允许或超出允许用途，则您需要直接从版权所有者处获得许可。要查看此许可证的副本，请访问 http://creativeco mmons.org/licenses/by/4.0/ 。