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基于机器学习的随机数字孪生 - arXiv
数字孪生技术潜力巨大，特别是在基础设施、航空航天和汽车领域。然而，这项技术的实际实施速度并不如预期，特别是因为缺乏特定于应用的细节。在本文中，我们提出了一种用于随机非线性多自由度 (MDOF) 动力系统的新型数字孪生框架。本文提出的方法将问题策略性地分解为两个时间尺度 - (a) 控制系统动态的快速时间尺度和 (b) 控制系统退化的慢速时间尺度。所提出的数字孪生有四个组成部分 - (a) 基于物理的名义模型（低保真度）、(b) 贝叶斯过滤算法、(c) 监督机器学习算法和 (d) 用于预测未来响应的高保真模型。基于物理的名义模型与贝叶斯滤波相结合用于组合参数状态估计，监督机器学习算法用于学习参数的时间演变。虽然所提出的框架可以与任何贝叶斯滤波和机器学习算法一起使用，但我们建议使用无迹卡尔曼滤波器和高斯过程。使用两个示例说明了所提出方法的性能。获得的结果表明所提出的数字孪生框架的适用性和优异的性能。
海关公报周刊第 58 卷，2024 年 11 月 6 日，第 44 期
根据 19 USC § 1625(c)(1)，本通知告知相关方，美国海关及边境保卫局 (CBP) 拟撤销五份与锂离子电池关税分类有关的裁定函。尽管在本通知中，CBP 特别提到了 2023 年 10 月 12 日的纽约裁定函 (NY) N335569（附件 A）、2023 年 9 月 28 日的 NY N335325（附件 B）、2023 年 9 月 28 日的 NY N335323（附件 C）、2021 年 6 月 22 日的 NY N319771（附件 D）和 2021 年 6 月 22 日的总部裁定函 (HQ) H155376（附件 E），但本通知还涵盖了可能存在但尚未明确确定的针对此商品的任何裁定。除了已确定的五项裁定之外，CBP 已尽合理努力在现有数据库中搜索裁定。未发现进一步的裁定。任何一方如果收到了针对本通知所涉商品的解释性裁定或决定（即裁定函、内部建议备忘录或决定、或抗议审查决定），都应在评论期内通知美国海关及边境保卫局。
CRISPR技术结合了放大策略：核酸，蛋白质和小分子的分子测定
（crRNA）或单个诱导RNA（SGRNA）将CAS ector蛋白引导至用于加工的特定核酸序列，例如，结合和/或裂解。在CRISPR - CAS技术之前，其他核酸结合蛋白，例如锌nger核酸酶（ZFN），6个转录激活剂核酸蛋白酶（tal-ens），7和8个转录激活蛋白，8个，8个，8次，工程为与特定c c and c cy c c c c c c c demomic cynomic cytemic cytemic contimic contimic cypeci c necy。9,10麦尿素，例如laglidadg归核核酸内切酶，特定识别14至40个碱基对的双链DNA序列，并启用DNA序列的修改和缺失。8个ZFN要求将多个锌nger基序连接起来，每个基序都针对一个核苷酸三重态。10 Talens需要一个DNA结合结构域，其中每个氨基酸与四种类型的核苷酸之一的特异性结合。10这些系统需要针对不同目标位点的工程不同的融合蛋白，因此并不广泛适用。CRISPR - CAS技术克服了这个问题。可以通过使用设计用于识别基因序列的cRRNA来实现不同的基因序列。CRRNA介导的CRISPR指导的可编程特征尤其有利。因此，CRISPR - CAS
Encore Max 如何解决关键行业问题
先驱 Cluen 是首批专门为高管搜索提供 OpenAI 支持的功能的开发商之一。Encore Max 是一款搜索软件，它利用基于 AI 规则的数据收集功能为您完成繁重的工作。通过与您的其他关键工具（电子邮件、日历、文档存储、网络研究等）进行数据集成，创建技术链接的投资很快就会得到回报。
抵抗运动的心血管益处
级别。密集的重新介绍会增加LV壁厚和质量，而LV尺寸几乎没有变化。与有氧运动中发现的体积负荷相比，这种运动引起的肥大典型地对称，这是响应压力超负荷而发生的。这种肥大减轻了每个肌纤维的收缩负担，从而保留了正常的LV壁应力。大多数运动学科结合了耐力和力量运动，生理
约瑟夫森效应在电工计量中的应用
摘要。在过去的 30 年里，计量实验室利用约瑟夫森效应的量子行为大大改进了电压计量。以下文章回顾了约瑟夫森电压标准研究和开发的历史和现状。具体来说，将详细解释具有量子精度的电压标准的技术和性能，以及它们对各种电气计量应用的影响，主要是直流和交流电压测量。将介绍约瑟夫森效应的物理原理，并讨论基于量子的电气标准的重要性。将详细解释传统约瑟夫森电压标准的运行及其在直流应用中的使用，包括对最重要的结果的描述。本文的后面部分描述了最近将约瑟夫森效应应用于交流电压和其他电气计量应用的努力。已经开发出先进的电压标准系统，可提供新功能，例如稳定、可编程的直流电压和量子精确的交流波形合成。本文将介绍这些系统的超导技术和集成电路设计。两种不同的系统大大提高了音频电压和电力计量的测量精度。
使用深度学习
摘要：有关左心的解剖结构的知识，特定于中庭（LA）和心室（即心内膜外 - 伏托（Vendo）和表心外 - lvepi）对于评估心脏功能是必不可少的。超声心动图的心脏结构的手动分割是基线参考，但结果是用户依赖性且耗时的。为了支持临床实践，本文提出了一种新的深入学习（DL）工具，用于从超声心动图图像中分割左心的解剖结构。特别是设计为两个卷积神经网络，Yolov7算法和一个U-NET的组合，其目的是将超声心动图像自动分为Lvendo，Lvepi和La。基于DL的工具接受了对心脏习得的培训和测试。对于每位患者，临床医生收购并注释了末端和末端末端的顶部两次和四室视图。在全球范围内，我们的基于DL的工具能够分割Lvendo，Lvepi和La，提供了等于92.63％，85.59％和87.57％的骰子相似性系数。总而言之，所提出的基于DL的工具被证明是可靠的，可以自动分割左心的解剖结构并支持心脏病临床实践。
rnagen：一种基于生成对抗网络的模型，可生成靶蛋白的合成RNA序列
摘要。RNA-蛋白结合在通过影响定位和稳定性来调节蛋白活性中起重要作用。虽然蛋白质通常是通过小分子或其他蛋白质靶向的，但易于设计和合成小RNA是一个相当未开发和有希望的场所。问题是缺乏产生与某些蛋白质可能结合的RNA分子的方法。在此，我们提出了一种基于生成对抗网络（GAN）的方法，该方法学会生成具有天然RNA样性能（例如二级结构和自由能）的短RNA序列。使用优化技术，我们对这些序列进行调整以使它们与靶蛋白结合。我们使用文献中的RNA-蛋白结合预测模型来指导模型。我们表明，即使没有针对靶蛋白进行特定训练的可用指南模型，我们也可以使用针对类似蛋白质的训练的模型，例如来自同一家族的蛋白质，可以成功地生成与靶蛋白的结合RNA分子。使用这种方法，我们使用了针对其相对的模型（SOX15，SOX14和SOX7）训练以结合SOX2蛋白的PIRNA，并在体外进行了实验验证，以至于我们生成的Top-2分子我们特异性地生成了与Sox2结合。
朝着脑电图数据早期诊断癫痫
癫痫是最常见的神经系统疾病之一，在所有年龄段都影响了约1％的弹出症。检测癫痫的发展，即癫痫发生（EPG），在发生任何癫痫发作之前，都可以进行早期干预措施，并可能更有效地治疗。在这里，我们研究了现代机器学习（ML）技术是否可以在发生在几天甚至几周的时间范围内发生任何癫痫发作之前从颅内脑电图（EEG）记录中检测EPG。我们研究一种称为中颞叶癫痫（MTLE）的常见癫痫的形式。特别是，我们使用啮齿动物MTLE模型，其中EPG是通过对大脑的电刺激触发的，这会诱导与人类患者相似的海马损害。我们提出了一个用于EPG识别的ML框架，该框架结合了深层卷积神经网络（CNN）与一种预测聚集方法，以获得最终的分类决策。特别是，对神经网络进行了训练，以区分从刺激前或刺激后期获得的脑电图记录的五个部分。由于癫痫的逐渐发展，刺激前后的脑电图模式存在巨大的重叠。