XiaoMi-AI文件搜索系统
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强大的富集技术揭示了高度活跃的CRIS PR适应蛋白
通过CRISPR – CAS系统进行的自然原核防御需要在称为适应的过程中将间隔者整合到CRISPR are中。为了搜索具有增强能力的适应蛋白，我们建立了一个永久性的DNA PAC Kaging和Transing（P EDP AT）系统，该系统使用T7 pha ge的菌株将pha ge to packa ge质粒构成，然后将其转移并杀死宿主，然后使用T7噬菌体的不同应变来重复该周期。我们使用PED-PAT来识别更好的适应蛋白 - – Cas1和cas2 - 通过富集具有更高适应性效率的突变体。我们识别出在体内增强的10倍增强的cas1蛋白。在体外，一个突变体具有较高的积分和DNA结合活性，与野生型CAS1相比，另一个突变体具有较高的分解活性。最后，我们结婚说，他们选择的特定座位可降低原始图案。在技术上使用的P EDP或型号屏幕，需要有效，轻松的DNA转导。
INTL品牌调整策略以追赶-Ain China Daily
这不仅仅是NE ZHA 2 - 这是如何刺激消费的更广泛的教训。在当今的市场中，消费者不仅在寻找更便宜或更可怕的选择，而且需要在质量，经验和情感连接方面提供更多的产品。通过将重点从公正的价格转移到产品的总价值（它如何使Sumers的感觉，适合其生活方式以及其与价值一致）的方式 - 企业可以开始促进更强大的需求并最终推动经济增长。
通过结合机器学习和超高通量筛选，工程高度活跃和多样化的核酸酶酶
优化酶在新型化学环境中起作用是合成生物学具有广泛应用的核心目标。在这项工作中，我们通过使用机器学习（ML）从超高通知功能屏幕中融合进化信息和实验数据来开发一种技术，用于设计蛋白质变体的活跃和多样化的蛋白质变体库。我们在多轮运动中验证了我们的方法，以优化NUCB的活性，nucB的活性，核酸酶酶在慢性伤口的治疗中应用。我们将我们的ML引导运动与维特罗定向进化（DE）和尼里科（Silico In-Silico）命中重组（HR）的平行运动进行了比较。ML引导的运动发现了数百种高度活跃的变体，最多有19倍的核酸酶活性改善，表现优于DE发现的12倍改进，并且在命中率和多样性方面表现出色。我们还表明，仅在进化数据上训练的模型而无需访问任何实验数据，就可以比传统的初始图书馆生成方法以明显高的速率设计功能变体。为了推动ML引导酶设计的未来进展，我们策划了一个55K多种变体的数据集，这是迄今为止最广泛的基因型 - 表型酶活性景观之一。数据和代码可在以下网址提供：https：//github.com/google-deepmind/nuclease_design。
使用主动学习和超参数优化的图像切解分解
图像切解分析检测数字图像中隐藏的数据，对于增强数字安全性至关重要。传统的切解方法通常依赖于大型预先标记的图像数据集，这些数据集很困难且昂贵。为了解决这个问题，本文介绍了一种创新的方法，该方法结合了积极的学习和非政策深度强化学习（DRL），以使用最小标记的数据来改善图像ste缩。主动学习允许模型智能选择应注释哪些未标记的图像，从而减少有效培训所需的标记数据量。传统的主动学习策略通常使用限制灵活性且不能很好地适应动态环境的静态选择方法。为了克服这一点，我们的方法结合了用于战略数据选择的非政策DRL。DRL中的非政策可以提高样本效率，并显着提高学习成果。我们还使用差分进化（DE）算法来微调模型的超参数，从而降低了其对不同设置的敏感性并确保更稳定的结果。我们对广泛的BossBase 1.01和BOWS-2数据集进行了测试，证明了该方法区分未更改和隐形图像的强大能力，在BossBase 1.01和BOSS-2数据集对BossBase 1.01和91.834％的平均F量表达到93.152％。总而言之，这项研究通过采用先进的图像切解分析来检测隐藏数据，从而增强了数字安全性，从而通过最小的标记数据显着提高了检测准确性。
Micado高级被动和主动中子测量系统的设计用于放射性废物鼓
1 CEA，DES，IRESNE，核测量实验室，F-13108法国圣保罗 - 莱兹 - 杜兰斯2 ENEA，Lungotevere Grande Ammiraglio Thaon di Revel 76，Roma 000196，Roma 000196，意大利3 Caen S.P.A. Bagnols-Sur-Cèze30200，法国5 Orano集团，巴黎大街125号，Châtillon92320法国6 Orano La Hague，La Hague 50444，在Micado H2020项目的框架中，被动和主动的中子测量系统正在开发出核材料的核材料量不足的频率，并估算出了核材料的范围。已经进行了蒙特卡洛模拟，以设计一个新的模块化和可运输的中子系统，其主要目标是在被动模式下进行良好的表现，即中子重合计数，并在主动询问模式下与差分隔离技术。不同的设计，这些设计主要不同，它们的适量材料（石墨和聚乙烯）。这项参数研究使我们能够考虑到其在广泛的原地和核设施中的最终实施，从而定义了一个原型。原型的总中子检测效率为6.75％，如空鼓计算，即没有废物矩阵。基于核材料等效质量的检测极限，也基于对鼓内核材料的均匀分布的假设进行了估算，其中包含四种类型的矩阵，这些矩阵涵盖了项目框架中定义的核废料桶范围。最有利的矩阵是在被动模式下由不锈钢制成的，在活动模式下的聚乙烯，明显的密度分别为0.7 g.cm -3和0.1 g.cm -3。计算出的质量检测极限分别为240 PU的68毫克，62 mg的235 U和39 mg的239 PU。最严格的矩阵由聚乙烯制成，表观密度为0.7 g.cm -3，在被动模式下导致519 mg的质量检测极限为240 PU，564 mg的235 U或349 mg或349 mg的239 PU在活动模式下为239 PU。被动和主动模式的测量时间为30分钟。下一步将是基于密集的蒙特卡洛计算和实验设计的矩阵效应的完整研究，以找出适当的校正。还将在CADARACHE核测量实验室进行实验，并通过中子系统原型的构造和组装，以及装有不同矩阵的模拟鼓的测量。
弹性站点模型的电子复杂性用于Fenc催化剂
由于单原子催化剂的高度潜在的小分子激活反应，因此在实验和计算上进行了广泛的研究，但其活性位点的结构和电子细节仍然难以捉摸。通过核特异性光谱法取得了很多进展，例如Mössbauer光谱法以探测Fenc催化剂的氧气还原反应。这些研究通常与主动站点模型的计算研究相辅相成。我们在这里报告使用两个突出的Fenc活性位点模型，即FEN 4 C 10（吡啶氮氮协调）和FEN 4 C 12（吡咯氮协调），使用分子和周期性方法的元素催化剂的计算模型大小。我们进一步推出了这些模型的电子复杂性，不仅包括预期的低自旋，中间自旋和高自旋构型，而且还包括内部氧化还原事件，以及类似石墨烯的环境中的未配对电子，这些环境是富特磁性或抗fiferromagnet上的抗铁磁性或抗fiffiferromagnet的，与无型电子搭配的电子。一个关键的结论是，方平面结构无法解释实验观察到的高自旋物种。相反，需要铁的轴向位移或轴向配体的结合来稳定高自旋构型，这对解释实验数据具有影响，从而对氧还原反应的机制产生影响。
交互式潜在扩散模型
（1）问题1：复杂组合中缺少特征（例如，左侧的字符x，使用工具y，右侧的字符z盯着x），尤其是当这些功能在训练集中从未出现在同一图像中时。部分解决方案，例如使用图像来调节新图像生成。但是，LDM不能轻易地“理解”图像足以将其用作起点。例如，一些用户提到：“我注意到肖像画，很多时候，人们出现了看起来不像图片的东西”。（2）第2期：由于培训集中的异常统计数据而引起的偏见：当一个人仅从听众面前公开知道一个人（例如，在培训数据集中，经常受到新闻工作者采访的人）时，很难获得自己做其他事情的图像。或，对于经常在圣经生物旁边描绘的著名歌手，用户报告说，牛和魔鬼之间的混合物。其他用户还报告未能复制一些模因，例如“为什么我不能握住所有这些柠檬”。但是，这种偏见的最著名的例子涉及在河里游泳的萨尔蒙人的要求，因为训练套装中有太多的鲑鱼食品图像，导致鲑鱼片在河里“游泳”，包括间歇泉，就像是鲸鱼一样，或者是熊试图抓住它们。（3）第3期：需要许多重新运行，要么是因为本地诉讼（例如，四臂的人，三眼的人，或者手指过多的人），要么是因为大规模错误（例如，不同角色的不良位置）。
用交互式培训工业最终用户程序员...
新发布的机器人编程工具使最终用户可以通过将基于块的语言和直通式编程组合来编程工业机器人。要有效地使用这些系统，最终用户通常需要有限或没有程序经验的经验，就需要培训。要培训用户，辅导系统通常用于基于块的编程（即使是通过编程进行铅编程），但没有教程系统将这两种类型的编程结合在一起。我们提出了Coblox Interactive教程（CITS），这是一种新颖的辅导方法，它教授如何同时使用构成典型的最终用户机器人编程环境的硬件和软件组件。在用户切换两种编程样式之间，CIT为它们提供了宽敞的SCA旧，从而为用户提供了有关失误的立即反馈，并为下一步提供指导。为了评估CIT，我们使用ABB机器人技术发布的编程环境对79个工业最终用户进行了一项研究，将我们的培训方法与培训视频进行了比较，培训视频是行业中最常用的培训。这项研究是迄今为止最大的培训最终用户的研究之一，发现由CIT培训的用户比视频培训的用户更少的时间在更少的时间内撰写了更正确的程序。这表明硬件和软件概念的紧密整合是为培训最终用户编程工业机器人的范围。
反应性电化系统用于水处理和选择性资源回收的最新进展
图3。示意图显示了氧化还原介导的反应性分离机制：a）氧化还原反应驱动的不对称电吸附（左）和释放（右）。b）氧化还原物种（左）的不对称电吸收和解吸后反应性转化（右）。c）氧化还原电极的耦合反应和反应。
精神分裂症中功能活性5-HT1A受体的体内成像：概念和挑战
摘要5-羟色胺5-HT 1A受体引起了广泛的关注，作为治疗精神疾病的靶标。尽管该受体在新一代抗精神病药的作用的药理机制中很重要，但其表征仍然不完整。基于自显影术对脑组织的体外分子成像的研究，以及最近的体内PET成像，尚未产生明确的结果，特别是由于当前5-HT 1A放射性培训的局限性，由于缺乏特定的特异性和/或与所有5-HT 1A受体结合，无论其功能能力。功能活性G蛋白偶联受体的PET神经影像学的新概念使得通过启用新的研究范式来重新访问PET脑探索。对于5-HT 1A受体，现在可以使用具有高效能性激动剂特性的5-HT 1A受体放射性物体[18 f] -f13640，以特定可视化和量化功能活性受体，并将这些信息与受试者的病理学或药理学或药理学或药理学状态相关联。因此，我们提出成像协议，以遵循与情绪降低或认知过程有关的功能性5-HT 1A受体模式的变化。这可以改善对不同精神分裂症表型的歧视，并对对抗精神病药的治疗反应基础有更深入的了解。最后，除了靶向功能活跃的受体以洞悉5-HT 1A受体的作用外，该概念也可以扩展到对参与精神疾病的病理生理学或治疗的其他受体的研究。