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方面能源管理系统中的硬编码凭证
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下一代条形码推动 Żabka 的零售创新
Żabka 和 Nowalijka 致力于确保他们销售的新鲜食品安全且令人满意。Nowalijka 产品上的 GS1 DataMatrix 条形码带有编码的 GTIN、批次/批号、有效期和序列号，通过全面提供这些数据，提供了优势。它们可以精确识别单个商品及其特定的商店位置，从而快速准确地召回任何质量不佳的产品。包含大量产品数据的 GS1 DataMatrix 还改善了有效期管理，使 Żabka 能够知道何时对特定产品打折，并确保不会售出过期商品 - 这是客户安全的另一个重要方面，也有助于减少食物浪费。
宏基因组和病毒编码的CRISPR系统组件中的Bathyarchaeia病毒多样性
Bathyarchaeia代表了一类古细菌常见，并且在沉积生态系统中丰富。在这里，我们报告了56个在不同环境的宏基因组中鉴定出的谷胱甘肽病毒的元基因组组装基因组。基因共享网络和系统基因组学分析导致了四个病毒家族的提议，包括Realms Duplodnaviria和Adnaviria的病毒，以及古细菌特异性的纺锤形病毒。基因组分析这些病毒中发现了各种CRISPR元素。拟建家族“ Fuxiviridae”的病毒带有非典型类型IV-B CRISPR-CAS系统和Cas4蛋白，可能会干扰宿主免疫。Viruses of the family “ Chiyouviridae ”encode a Cas2-like endonuclease and two mini-CRISPR arrays, one with a repeat identical to that in the host CRISPR array, potentially allowing the virus to recruit the host CRISPR adaptation machinery to acquire spacers that could contribute to competition with other mobile genetic elements or to inhibit host defenses.这些发现提出了Bathyarchaeia Virome的轮廓，并瞥见了其反防卫机制。
在28nm n-mosfets中，氧化物分解事件的位置专用于RF应用程序
三维染色体 - 某些组织和基因组过程（例如复制和转录）之间的相互作用需要在体内研究染色体动力学。荧光或元素染料通常用于体内染色体标记。这些染料与DNA的结合方式导致其失真，伸长和部分放松。结构变化会诱导DNA损伤并干扰染色质相关蛋白的结合动力学，从而扰动基因表达，基因组复制和细胞周期过程。我们开发了一种微型扰动的，遗传编码的荧光DNA标记，该标记由（可拍摄的）荧光蛋白融合到H-NS的DNA结合结构域 - 一种细菌核苷相关蛋白。我们表明，该DNA标记缩写为Hi-度（基于H-NS的核酸染色指标），在培养中的Eu-Karyotion细胞中的染色体是最小的，在培养物中的染色体和标记ZebrafifeS胚胎中，在Zebrafif的胚胎中，在Zebrafif的胚胎中具有优先结合到富含富富酸性的熟食中。
激酶抑制剂结合亲和力用验证的图形编码器和语言模型
动机：抑制剂 - 激酶结合亲和力的准确预测对于药物发现和医疗应用至关重要，尤其是在治疗诸如癌症之类的疾病中。现有的预测抑制剂 - 激酶亲和力的方法仍然面临挑战，包括数据表达不足，功能提取有限和性能低。尽管通过人工智能（AI）方法（尤其是深度学习技术）取得了进展，但许多当前的方法未能捕获激酶与抑制剂之间的复杂相互作用。因此，有必要开发更先进的方法来解决抑制剂 - 激酶结合预测中的现有问题。结果：这项研究提出了Kinhibhib，这是抑制剂 - 激酶结合亲和力预测指标的新型框架。kinhibit会整合自我监督的预训练的预训练的分子编码器和蛋白质语言模型（ESM-S），以有效提取特征。kinhibit还采用特征融合方法来优化抑制剂和激酶特征的融合。实验结果证明了这种方法的优越性，在三种MAPK信号途径激酶的抑制剂预测任务中，精度达到了92.6％的精度：RAF蛋白激酶（RAF），有丝分裂原激活的蛋白激活蛋白激酶激酶激酶（MEK）和细胞外信号调节激酶（ERK）。此外，该框架在包含200多个激酶的数据集上达到了令人印象深刻的精度。这项研究为药物筛查和生物科学提供了有希望的有效的工具。
激酶抑制剂结合亲和力用验证的图形编码器和语言模型
动机：抑制剂 - 激酶结合亲和力的准确预测对于药物发现和医疗应用至关重要，尤其是在治疗诸如癌症之类的疾病中。现有的预测抑制剂 - 激酶亲和力的方法仍然面临挑战，包括数据表达不足，功能提取有限和性能低。尽管通过人工智能（AI）方法（尤其是深度学习技术）取得了进展，但许多当前的方法未能捕获激酶与抑制剂之间的复杂相互作用。因此，有必要开发更先进的方法来解决抑制剂 - 激酶结合预测中的现有问题。结果：这项研究提出了Kinhibhib，这是抑制剂 - 激酶结合亲和力预测指标的新型框架。kinhibit会整合自我监督的预训练的预训练的分子编码器和蛋白质语言模型（ESM-S），以有效提取特征。kinhibit还采用特征融合方法来优化抑制剂和激酶特征的融合。实验结果证明了这种方法的优越性，在三种MAPK信号途径激酶的抑制剂预测任务中，精度达到了92.6％的精度：RAF蛋白激酶（RAF），有丝分裂原激活的蛋白激活蛋白激酶激酶激酶（MEK）和细胞外信号调节激酶（ERK）。此外，该框架在包含200多个激酶的数据集上达到了令人印象深刻的精度。这项研究为药物筛查和生物科学提供了有希望的有效的工具。
提供者必须请求事先授权的程序代码
33238 移除永久起搏器静脉电极 HMO|PPO* Carelon 33240 插入带有现有单导线的除颤器 BCNA|MAPPO|HMO|PPO* Carelon 33241 移除除颤器 BCNA|MAPPO|HMO|PPO* Carelon 33243 通过切口移除除颤器电极 BCNA|MAPPO|HMO|PPO* Carelon 33244 通过静脉移除除颤器电极 BCNA|MAPPO|HMO|PPO* Carelon 33249 插入植入式除颤系统 BCNA|MAPPO|HMO|PPO* Carelon 33262 移除和更换单导线除颤器 BCNA|MAPPO|HMO|PPO* Carelon 33263 移除和更换双导线除颤器 BCNA|MAPPO|HMO|PPO* Carelon 33264 移除和更换多导线除颤器 BCNA|MAPPO|HMO|PPO* Carelon 33270 插入或更换带电极的除颤器 BCNA|MAPPO|HMO|PPO* Carelon 33271 插入除颤器电极 BCNA|MAPPO|HMO|PPO* Carelon 33272 移除除颤器电极 BCNA|MAPPO|HMO|PPO* Carelon 33273 重新定位除颤器电极 BCNA|MAPPO|HMO|PPO* Carelon
![循环和偏斜循环代码的DNA代码在f 4 [v]/⟨...](/simg/9/939b96ec0ffc4057820eabfc7608642f5e682330.webp)
循环和偏斜循环代码的DNA代码在f 4 [v]/⟨...
DNA是一种用于在生物体中携带遗传信息的核酸。这是一个9双链分子，该分子是由两个可能的氮基碱（denine＆10 g uanine）和嘧啶（C ytosine＆t hymine）和两个化学上极末端形成的，即11 5'和3'。watson-crick互补（WCC）的关系，其特征在于12 a c = t，g c = c，反之亦然，用于结合DNA的碱基。在1994年，Adleman [2] 13讨论了使用DNA分子的汉密尔顿路径问题。通过在DNA分子中编码一个小图，在所有操作中使用标准方案（例如WCC关系）进行了15个问题，可以解决此（NP完整）14问题。由于大规模的并行性，16个DNA计算成为研究人员中有强大的工具，可以解决计算17个困难问题。此外，对合成的DNA和RNA 18分子进行了实验，以控制其组合约束，例如恒定的GC-含量 - 含量和19次锤距。在有限领域的20个线性代码已经探索了将近三十年，但是在Hammons 22等人的出色工作之后，这个21个研究领域经历了惊人的速度。[21]当他们在z 4上建立线性代码与其他非23个线性二进制代码之间的关系时。之后，许多作者考虑了具有环24结构的字母，并通过特定的灰色图在有限的字段上找到了许多良好的线性代码。在25个线性代码类别中，由于其26个理论丰富性和实际实现，循环代码是关键和研究最多的代码。Liu等。 锤子37Liu等。锤子37最近，许多作者[4，5，14，20] 27使用环上的环状代码构建了DNA代码。，例如，Yildiz和Siap [20]和28 Bayram等。 [4]分别探索了环F 2 [V] /⟨v 4 - 1⟩和F 4 + V F 4，V 2 = V，29的DNA代码。 在2019年，Mostafanasab和Darani [14]讨论了链环F 2 + U F 2 + U 2 F 2上的环状DNA 30代码的结构。 [13]在f 4 [u] /⟨u 3⟩上的31奇数长度的循环DNA代码上工作。 同时，Gursoy等人。 [10]使用偏斜的环状代码研究了可逆的DNA代码32。 Recently, Cengellenmis et al [ 7 ] and Yildilz [ 20 ] studied DNA 33 codes from skew cyclic codes over the rings F 2 [ u , v , w ] , where u 2 = v 2 + v = w 2 + w = 34 uv + vu = uw + wu = vw + wv = 0 and F 2 [ u ] / ( u 4 − 1 ) , respectively. 35由上述作品激励，我们考虑了36个有限链环r = f 4 [v] /⟨v 3⟩构造任意长度的DNA代码的循环和偏斜循环代码。，例如，Yildiz和Siap [20]和28 Bayram等。[4]分别探索了环F 2 [V] /⟨v 4 - 1⟩和F 4 + V F 4，V 2 = V，29的DNA代码。在2019年，Mostafanasab和Darani [14]讨论了链环F 2 + U F 2 + U 2 F 2上的环状DNA 30代码的结构。[13]在f 4 [u] /⟨u 3⟩上的31奇数长度的循环DNA代码上工作。同时，Gursoy等人。[10]使用偏斜的环状代码研究了可逆的DNA代码32。Recently, Cengellenmis et al [ 7 ] and Yildilz [ 20 ] studied DNA 33 codes from skew cyclic codes over the rings F 2 [ u , v , w ] , where u 2 = v 2 + v = w 2 + w = 34 uv + vu = uw + wu = vw + wv = 0 and F 2 [ u ] / ( u 4 − 1 ) , respectively.35由上述作品激励，我们考虑了36个有限链环r = f 4 [v] /⟨v 3⟩构造任意长度的DNA代码的循环和偏斜循环代码。
基于自动编码器-CNN-GAN算法制定加密货币交易策略
摘要 - 该纸张利用机器学习算法来预测和分析财务时间序列。该过程始于一个deno的自动编码器，以从主合同价格数据中滤除随机噪声波动。然后，一维卷积会降低过滤数据的维度并提取关键信息。被过滤和降低的价格数据被馈送到GAN网络中，其输出作为完全连接的网络的输入。通过交叉验证，训练了模型以捕获价格波动之前的功能。该模型预测了实时价格序列的重大价格变化的可能性和方向，将交易置于高预测准确性的时刻。经验结果表明，使用自动编码器和卷积来过滤和DENOSIS财务数据，结合gan，实现一定程度的预测性能，验证了机器学习算法的能力，以发现财务序列中的基本模式。
使用基于 dMRI 的自动编码器神经网络表征脑组织微结构
摘要近年来，多室模型被广泛用于尝试从扩散磁共振成像 (dMRI) 数据中表征脑组织微观结构。这种方法的主要缺点之一是需要先验决定微观结构特征的数量，并将其嵌入模型定义中。然而，在给定采集方案的情况下可以从 dMRI 数据中获得的微观结构特征数量仍然不清楚。在这项工作中，我们旨在使用自动编码器神经网络结合旋转不变特征来表征脑组织。通过改变自动编码器潜在空间中的神经元数量，我们可以有效地控制从数据中获得的微观结构特征的数量。通过将自动编码器重建误差绘制到特征数量，我们能够找到数据保真度和微观结构特征数量之间的最佳权衡。我们的结果显示了该数字如何受到壳层数量和用于采样 dMRI 信号的 b 值的影响。我们还展示了我们的技术如何为更丰富地表征体内脑组织微观结构铺平道路。