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定向能源部门
阿尔伯克基（Albuquerque）是新墨西哥州的城市中心，在该国最多样化，最具创造力的人群之一中提供了完整的经济发展计划。Albuquerque是一个现代的中型城市，可以在全年愉快的气候下融合当代城市设施和崎and的户外活动，从而使生活平衡的生活变得容易。寻求扩大或转移到负担得起的，有弹性和业务友好的公司的公司将在阿尔伯克基找到自然的合身。一个城市每年有310天的阳光，进入户外活动，最少的交通流量，负担得起的住房以及一个协作的商业社区，Albuquerque提供了很高的投资回报率和支持工作服平衡的环境。平均23分钟的单向通勤，交通量更少，这意味着人们可以按时工作，与家人花更多的时间，而不是在路上。提供质量，较高且负担得起的住房，房价中位数为230,000美元，每月的生活费用平均每月为1,500美元。Albuquerque International Sunport距离城市的任何地方都有20分钟车程，可直飞20个主要地铁。没有飓风，龙卷风，地震或其他自然灾害破坏生命或业务，并且湿度低可为任何产品提供最佳的气候控制。
主动学习辅助定向进化
摘要：定向进化 (DE) 是一种强大的工具，可用于优化蛋白质适应特定应用。然而，当突变表现出非加性或上位性行为时，DE 可能效率低下。在这里，我们介绍了主动学习辅助定向进化 (ALDE)，这是一种迭代机器学习辅助 DE 工作流程，它利用不确定性量化来比当前的 DE 方法更有效地探索蛋白质的搜索空间。我们将 ALDE 应用于对 DE 具有挑战性的工程领域：优化酶活性位点中的五个上位性残基。在三轮湿实验室实验中，我们将非天然环丙烷化反应所需产物的产量从 12% 提高到 93%。我们还对现有的蛋白质序列适应度数据集进行了计算模拟，以支持我们的论点，即 ALDE 比 DE 更有效。总体而言，ALDE 是一种实用且广泛适用的策略，可以解锁改进的蛋白质工程成果。关键词：蛋白质工程、定向进化、酶工程、原珠蛋白、卡宾、立体选择性、机器学习、贝叶斯优化、主动学习、不确定性量化
2023 财年国会指示支出
帕图克特市镇码头河滨步道绿色基础设施 4,500,000.00 美元 青年行动社区中心翻修 225,000.00 美元 索菲亚学院社区绿地 243,000.00 美元 托马夸格印第安纪念博物馆
当 Transformer 遇见有向图
Transformer 最初是作为文本的序列到序列模型提出的，但如今已成为图像、音频、视频和无向图等多种模态的重要工具。然而，尽管 Transformer 可应用于源代码和逻辑电路等无处不在的领域，但用于有向图的 Transformer 却是一个令人惊讶的未被充分探索的课题。在这项工作中，我们提出了两种用于有向图的方向感知和结构感知的位置编码：（1）磁拉普拉斯算子的特征向量——组合拉普拉斯算子的方向感知泛化；（2）方向随机游走编码。从经验上讲，我们表明额外的方向性信息在各种下游任务中都很有用，包括排序网络的正确性测试和源代码理解。结合以数据流为中心的图构造，我们的模型在 Open Graph Benchmark Code2 上的表现比之前的最佳模型高出 14.7%。3
教师指导的课程计划
1. 教师可以使用幻灯片和脚本来解释完成“发明意图”陈述的目的和过程，或引导学生自己进行指导和讨论。教师将根据需要与全班分享幻灯片：发明意图。教师将向学生解释如何计划执行他们的发明项目，将他们的想法变成模型/原型。注意：幻灯片包括提供建设性反馈的有效模型，以帮助学生在同伴分享会期间提供有用的积极评论。教师可以现在讨论这些内容，也可以在课程的稍后领导伙伴分享活动时讨论这些内容。 2. 教师可以选择将“发明意图”工作表的副本分发给学生练习。教师将通过一个示例引导学生完成它。该工作表将帮助学生组织他们的想法和完成发明项目的计划。教师可以使用铅笔作为发明想法的示例（如幻灯片中所示）。在幻灯片中的每个提示之后，询问学生他们如何在课堂讨论中回答提示。教师可以选择进行学生证明行为活动作为一种练习，以帮助学生更好地理解如何填写发明意图表格作为他们的模型或作为第二次练习机会。学生证明行为：课堂学习活动建议：1. 大纸练习 - 让学生练习做出发明意图陈述。为全班分配另一个简单而熟悉的物体，例如纸吸管、文件夹或冰淇淋蛋筒，作为示例。将小组分成 4 组。要求每个小组专注于发明意图工作表上的一个提示：a. 我打算发明 b. 它将解决的问题是 c. 我已尽我所能通过采取以下步骤确保我的发明是原创的 d. 我将在我的发明中使用以下材料让学生有时间进行小组讨论，并将他们的回答写在大便签上。完成后，按顺序将答案贴在墙上供学生查看。然后，主持分享会，让每个小组都有机会解释他们的回答，班上其他同学可以添加更多内容或提供反馈。虚拟教学的想法：