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5.08 习题8：CRISPR阅读
I 控制基因组编辑 人们设计和使用了许多创造性的基因组编辑方法，每种方法都有各自的挑战。在所有情况下，内切酶都会靶向特定的 DNA 位点，而靶向会导致“高效”的双链 DNA 切割。（请参阅幻灯片中对与 DNA 结合的设计的锌指和使用 Tal 效应物与 DNA 结合的 TALENS 的描述。这两种结构都将其 DNA 结合物附加到 FokI 核酸酶上。）CRISPR 系统的发现以及过去 3 年对该系统的设计彻底改变了基因组编辑。该系统不断发生变化，导致有关该主题的论文激增。我们将重点介绍您本周要阅读的论文中使用的 CRISPR-cas9 系统的简要概述。
Accend Program手册，2024-2025
MBA在接受MBA的接受之前，将要求学生提交一项计划，详细说明他们计划如何完成MBA课程。 学生将期望遵循该计划，而不会造成重大偏差。 MBA指控可以在本科课程的最后一个学期之前参加商业基础课程和一些批准的选修课程。 但是，本科课程的本科课程的最后一个学期以及本科课程完成后的学期，课程工作的大部分（24个学分）将进行。 MBA指控无法在同一学期完成其BS和MBA学位。 JD JD指控学生在JD计划申请加州大学法学院之前才被正式录取并获得入学。 大多数寻求做JD预告的学生将在第五年秋季开始JD。 在本科学位上表现出色的学生可能适用于第四年秋季开始JD课程。 为了最大程度地提高学生的成功，首批JD课程需要在秋季学期而不是春季学期进行。 在APPEND中的关键联系人高度个性化，因为学生在该计划中有各种各样的先进学分以及许多可以选择的本科和研究生组合。 学术建议对学生的成功至关重要。 要获得入学，学生需要通过在线表格上获得适当的批准来获得这些批准。MBA在接受MBA的接受之前，将要求学生提交一项计划，详细说明他们计划如何完成MBA课程。学生将期望遵循该计划，而不会造成重大偏差。MBA指控可以在本科课程的最后一个学期之前参加商业基础课程和一些批准的选修课程。但是，本科课程的本科课程的最后一个学期以及本科课程完成后的学期，课程工作的大部分（24个学分）将进行。MBA指控无法在同一学期完成其BS和MBA学位。JD JD指控学生在JD计划申请加州大学法学院之前才被正式录取并获得入学。大多数寻求做JD预告的学生将在第五年秋季开始JD。在本科学位上表现出色的学生可能适用于第四年秋季开始JD课程。为了最大程度地提高学生的成功，首批JD课程需要在秋季学期而不是春季学期进行。在APPEND中的关键联系人高度个性化，因为学生在该计划中有各种各样的先进学分以及许多可以选择的本科和研究生组合。学术建议对学生的成功至关重要。要获得入学，学生需要通过在线表格上获得适当的批准来获得这些批准。
数据经纪人和安全
“数据经纪人 [...] 可能会收到有关 [应用程序] 用户的信息，包括其 Android 广告 ID 和 IP 地址。然后，用户在手机连接到家庭 Wi-Fi 网络时打开 [应用程序]。发生这种情况时，数据经纪人可以使用家庭网络的 IP 地址来识别用户的家庭，并将其附加到它正在编译的有关用户的唯一配置文件中。如果用户的计算机连接到同一网络，则该计算机将具有相同的 IP 地址。然后，数据经纪人可以使用 IP 地址将计算机连接到同一用户，并在该用户的 IP 地址在其广告网络内的其他发布商页面上发出请求时识别该用户。现在，数据经纪人知道同一个人正在使用手机和电脑，这使它能够跟踪跨设备的行为，并在不同的网络上向用户及其设备投放广告。”
MBIO 3030-微生物学III（生理学和代谢）
新证书/微观认证计划的提案请填写以下表格并及时添加支持文件。已完成的提案的电子副本应在适当的教职员工/学院/学校/部门委员会认可后，将其提交给大学秘书办公室和副教务长（学术计划和计划）。建议该部门在填写和提交提案表格之前，最初与副教务长（学术计划和计划）讨论拟议的新计划。请参阅UM证书和文凭框架，详细说明证书和微生证编程的要求。A节A：提议单位教职员工/学校/学院/部门：扩展教育部门（适用）：联系，姓名和标题：院长办公室：扩展教育办公室，扩展教育联系电子邮件：marion.dejong@umanitoba.ca B节B：计划概述1。程序类型：微认证☐证书☒2。程序名称（30个字符）：
FLS1000 光致发光光谱仪
数据操作、分析和显示 • 算术（+、-、×、/、附加） • 缩放、标准化和基线减法 • 裁剪 • 网格显示、对数/线性刻度 • 2D、3D、轮廓和颜色图 • 文本显示和编辑选项中的数据显示 • 使用非线性最小二乘拟合程序进行完全衰减数据拟合 • 指数重卷积或尾部拟合 • 1-4 个独立的指数衰减时间，固定或作为自由拟合参数 • 移位参数，固定或作为自由拟合参数 • 背景拟合，固定或作为自由拟合参数 • 卡方拟合优度检验 • 加权残差，Durbin-Watson 参数 • 自相关函数 • 各向异性计算 • 提取时间分辨光谱（TRES 数据切片） • 全面的测量和文件属性用于记录保存 • ASCII/CSV 数据输入和输出选项 • 复制和粘贴选项以方便演示和出版 • 可选的高级荧光寿命数据分析包
数据经纪人和安全
“数据经纪人 [...] 可能会收到有关 [应用程序] 用户的信息，包括其 Android 广告 ID 和 IP 地址。然后，用户在手机连接到家庭 Wi-Fi 网络时打开 [应用程序]。发生这种情况时，数据经纪人可以使用家庭网络的 IP 地址来识别用户的家庭，并将其附加到它正在编译的有关用户的唯一配置文件中。如果用户的计算机连接到同一网络，则该计算机将具有相同的 IP 地址。然后，数据经纪人可以使用 IP 地址将计算机连接到同一用户，并在该用户的 IP 地址在其广告网络内的其他发布商页面上发出请求时识别该用户。现在，数据经纪人知道同一个人正在使用手机和电脑，这使它能够跟踪跨设备的行为，并在不同的网络上向用户及其设备投放广告。”
数据经纪人和安全
“数据经纪人 [...] 可能会收到有关 [应用程序] 用户的信息，包括其 Android 广告 ID 和 IP 地址。然后，用户在手机连接到家庭 Wi-Fi 网络时打开 [应用程序]。发生这种情况时，数据经纪人可以使用家庭网络的 IP 地址来识别用户的家庭，并将其附加到它正在编译的有关用户的唯一配置文件中。如果用户的计算机连接到同一网络，则该计算机将具有相同的 IP 地址。然后，数据经纪人可以使用 IP 地址将计算机连接到同一用户，并在该用户的 IP 地址在其广告网络内的其他发布商页面上发出请求时识别该用户。现在，数据经纪人知道同一个人正在使用手机和电脑，这使它能够跟踪跨设备的行为，并在不同的网络上向用户及其设备投放广告。”
Python 数据科学速查表
转置数组 >>> i = np.transpose(b) 排列数组维度 >>> i.T 排列数组维度 更改数组形状 >>> b.ravel() 展平数组 >>> g.reshape(3,-2) 重塑，但不更改数据 添加/删除元素 >>> h.resize((2,6)) 返回形状为 (2,6) 的新数组 >>> np.append(h,g) 将项目附加到数组 >>> np.insert(a, 1, 5) 在数组中插入项目 >>> np.delete(a,[1]) 从数组中删除项目 合并数组 >>> np.concatenate((a,d),axis=0) 连接数组 array([ 1, 2, 3, 10, 15, 20]) >>> np.vstack((a,b)) 垂直堆叠数组（按行） array([[ 1. , 2. , 3.], [ 1.5, 2. , 3.], [ 4. , 5. , 6. ]])>>> np.r_[e,f] 垂直堆叠数组（按行） >>> np.hstack((e,f)) 水平堆叠数组（按列） array([[ 7., 7., 1., 0.], [ 7., 7., 0., 1.]])>>> np.column_stack((a,d)) 创建堆叠的按列数组 array([[ 1, 10], [ 2, 15], [ 3, 20]]) >>> np.c_[a,d] 创建堆叠的列式数组 拆分数组 >>> np.hsplit(a,3) 在第 3 个索引处水平拆分数组 [array([1]),array([2]),array([3])] >>> np.vsplit(c,2) 在第 2 个索引处垂直拆分数组 [array([[[ 1.5, 2. , 1.], [ 4. , 5. , 6.]]]), array([[[ 3., 2., 3.], [ 4., 5., 6.]]])]
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6 return np.trace(rho.dot(rho)) 7 8 # Partial trace of bipartite systems 9 def PartialTrace(rho,d1,d2,system=1): 10 axis1,axis2 = 1,3 11 if system == 2: 12 axis1 -= 1 13 axis2 -= 1 14 return np.trace(rho.reshape(d1,d2,d1,d2), axis1=axis1, axis2=axis2) 15 16 d1,d2 = 2,2 # dimension of each subsystem 17 B1,B2 = np.eye(d1),np.eye(d2) # basis for each subssystem 18 thetas = np.linspace(0,np.pi/2,100) # angle for superposition coefficient 19 purity = [] # purity set 20 for theta在thetas：＃超过theta 21 psi =（np.cos（theta）*np.kron（b1 [0]，b2 [0]），b2 [0]）+np.sin（theta）*np.kron（b1 [1]，b2 [1]，b2 [1]，b2 [1]）＃状态矢量22 rho = np.outer（psi，psi，psi，psi conjate（PSI）＃） parttrace（Rho，D1，D2，System = 1）＃系统的边际状态1 24 PURITY.APPEND（PURITY（RHO1））＃计算和附加纯度25 FIG，AX = PLT.Subplots（figsize =（6,2））26 AX.Plot（Thetas/Np.pi，np.pi，pureity，purity，purity，poletity，colority，colority，colory ='blue'）; 27 AX.SET_XLABEL（r'ub \ theta/\ pi $'，usetex = true，fontsize = 10）; 28 AX.SET_YLABEL（r'purity $ \ Mathcal {p} [\ rho_1（\ theta）] $'，usetex = true，fontsize = 10）;
6U 立方体卫星的地球观测任务，分辨率为 5 米，使用卷积神经网络方法进行野火图像分类
摘要：KITSUNE 卫星是一个由 6 个单元组成的立方体卫星平台，主要任务是在低地球轨道 (LEO) 上进行 5 米级地球观测，有效载荷采用 31.4 MP 商用现成传感器、定制光学器件和相机控制板开发。尽管有效载荷是为地球观测而设计的，并以捕捉地面上的人造图案为主要任务，但计划通过卷积神经网络 (CNN) 方法对野火图像进行分类作为次要任务。因此，KITSUNE 将成为第一颗使用 CNN 对 LEO 野火图像进行分类的立方体卫星。在本研究中，卫星上采用了深度学习方法，通过预处理而不是在地面站执行图像处理的传统方法，以减少下行链路数据。 Colab 中生成的预训练 CNN 模型保存在 RPi CM3+ 中，其中，上行链路命令将执行图像分类算法并将结果附加到捕获的图像数据上。地面测试表明，在使用 MiniVGGNet 网络对卫星系统上运行的野火事件进行分类时，它可以实现 98% 的总体准确率和 97% 的 F1 得分成功率。同时，还比较了 LeNet 和 ShallowNet 模型，并在 CubeSat 上实施，F1 得分分别为 95% 和 92%。总体而言，这项研究展示了小型卫星在轨道上执行 CNN 的能力。最后，KITSUNE 卫星将于 2022 年 3 月从国际空间站部署。