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使用人工...
本文介绍了关于第四种边界条件下热传递COET重建的研究结果，这对于铸造过程至关重要。了解和优化此COECIENT对冶金生产过程的效率和质量有直接影响，这在重建铸造条件时可以有助于显着的物质节省。使用蜂群算法（例如蜜蜂和蚂蚁算法）来估计COE CIENT是解决问题的一种创新方法。这些艺术智能方法以解决复杂的优化问题的效率而闻名，这表明了在传统行业中实施现代技术的潜力。研究包括对噪声水平（0％，1％，3％，6％）和算法参数的详细分析，即个人数量（20、40、60）或迭代次数（10、14、20），结果的准确性。此分析提高了我们对上述变量对结果的影响的理解，并使我们能够优化它们以提高准确性和效率。对每次迭代进行六次仿真会提高结果的可靠性，因为它允许估计结果中的方差和调解。这是科学研究的重要方面，可确保获得结果的鲁棒性和可重复性。该研究的NDING为参与建模热过程的工程师和科学家提供了具体的指导，这可以改善铸造过程的设计和管理。在这一ELD中，人工智能的应用为创新和改进开辟了新的机会。本文的作者提出了有关增加人口中迭代次数或个人的风险的重要问题。这对于在实际工业环境中的实际应用很重要，在实际工业环境中，计算和时间资源通常受到限制。本文中提出的结果为参与建模铸造运营中的热过程的工程师和科学家提供了重要的见解，对使用先进的人工智力技术的使用有了新的观点。现代技术和研究方法论可以在技术和经济上帮助冶金行业。
低CTE（热膨胀系数低）合金广泛需要，其中Hig
低CTE（热膨胀系数低）合金被广泛需要，其中高维稳定性针对温度变化至关重要。我们提供一系列量身定制的低CTE合金，以满足客户的特定温度范围要求。
mumemto：跨pangenomes
将基因组对准共同坐标是pangenome分析和构建的核心，但在计算上也很昂贵。多序列最大唯一匹配（多-MUMS）是用于核心基因组比对的指南，有助于构架和解决多重比对问题。我们介绍了Mumemto，该工具可在大型pangenomes中使用多个粉刺和其他匹配类型。mumemto al-lows用于可视化同义，揭示了异常的组件和脚手架，以及高光pangenome保守和结构变化。Mumemto在25.7小时内使用320个人类基因组组件（960GB）计算多个Mums，并在几分钟内使用800 GB的记忆和数百多个真菌基因组组件计算。mumemto在C ++和Python中实现，并在https：// github上可用。com/vikshiv/mumemto。
树突状细胞1型控制癌症中三级淋巴样结构的形成，维持和功能
酪氨酸磷酸化是一种重要的翻译后修饰，可调节多细胞生物中许多生化信号网络的作品。迄今为止，在人类蛋白质中观察到了46,000种酪氨酸，但对大多数这些位点的功能和调节知之甚少。为了测试磷酸化的作用，主要挑战是产生重组磷酸蛋白。 mu-对酸性氨基酸的标记通常无法复制磷酸化的酪氨酸残基的大小和电荷，而合成氨基酸掺入的成本很高，产量相对较低。 在这里，我们展示了一种方法，灵感来自于如何通过二次焦油互动来发现细胞中的天然玫瑰氨酸激酶，从而增强了酪氨酸激酶的先天催化特异性，而无需过多。 我们设计了用于多种方法的多种方法，用于在大肠杆菌中产生高产量的磷酸蛋白产物。 在这里，我们测试磷酸化作为靶向相互作用（SH3-聚丙烯序列）的函数的函数，该磷酸化是跨不同特异性山脉激酶的不同反应方法。 该系统提出了一种廉价且可拖动的系统，用于产生磷蛋白和磷酸肽，我们演示了如何用于测试EGFR和PD-1靶标的抗体特异性。 这种方法是通过体外反应和共表达方法的灵活性来增强重组蛋白上的重组蛋白的共同作用的一种概括方法。 我们将其称为SISA-KIT，用于信号启发的合成增强激酶工具包。主要挑战是产生重组磷酸蛋白。mu-对酸性氨基酸的标记通常无法复制磷酸化的酪氨酸残基的大小和电荷，而合成氨基酸掺入的成本很高，产量相对较低。在这里，我们展示了一种方法，灵感来自于如何通过二次焦油互动来发现细胞中的天然玫瑰氨酸激酶，从而增强了酪氨酸激酶的先天催化特异性，而无需过多。我们设计了用于多种方法的多种方法，用于在大肠杆菌中产生高产量的磷酸蛋白产物。在这里，我们测试磷酸化作为靶向相互作用（SH3-聚丙烯序列）的函数的函数，该磷酸化是跨不同特异性山脉激酶的不同反应方法。该系统提出了一种廉价且可拖动的系统，用于产生磷蛋白和磷酸肽，我们演示了如何用于测试EGFR和PD-1靶标的抗体特异性。这种方法是通过体外反应和共表达方法的灵活性来增强重组蛋白上的重组蛋白的共同作用的一种概括方法。我们将其称为SISA-KIT，用于信号启发的合成增强激酶工具包。
kun-peng：一种超级效率，快速和准确的锅...
数据库。对于序列处理，使用滑动窗口将k = 35 bp k-mer分析为116提取物aℓ= 31 bp最小化器（红色框）。与Kraken2不同，Kun-Peng仅保留独特的BP 117最小化器，以防止过度计数并减少误报。间隔的种子蒙版（s = 7）是将118应用于最小化器序列，然后进行哈希函数计算以生成119个紧凑型哈希码。此哈希代码确定存储的块位置，也确定了数据库中有序块中的120个搜索启动位置。数据库分为121个多个有序块（1至n），从而通过块加载122和搜索实现有效的内存使用。123
创新太阳能集成，实现高效电网电力管理和先进电子应用
智能电子设备与太阳能电网系统的集成提高了效率、可靠性和可扩展性，彻底改变了可再生能源。随着全球对可持续能源解决方案的需求不断增长，在太阳能电网系统中部署智能设备（包括逆变器、控制器和传感器）已成为解决能源间歇性和系统优化等挑战的关键。智能电子设备可实现实时监控、预测性维护和智能能源管理，确保高效的能源分配并降低运营成本。通过利用机器学习和物联网 (IoT) 等先进技术，这些系统可以动态适应波动的能源需求和环境条件，从而提高整体电网稳定性。本研究探讨了智能电子设备在将太阳能电网系统转变为弹性和自适应能源网络方面的关键作用。该研究深入研究了关键技术，包括用于优化太阳能捕获的最大功率点跟踪 (MPPT) 和用于负载平衡和故障检测的智能控制器。此外，该研究强调了将锂离子电池等能源存储解决方案与智能电网系统相结合以减轻能源间歇性影响的重要性。尽管取得了重大进展，但智能电子设备在太阳能电网中的应用仍面临着诸如高初始成本、网络安全风险以及需要标准化框架以确保互操作性等挑战。本研究提出了克服这些障碍的策略，强调政府、行业和研究人员之间的合作努力以推动创新。通过使用智能电子设备优化可再生能源系统，向可持续、可靠和高效的能源网络过渡成为满足全球能源需求的切实可行目标。
y y染色体连接的基因组编辑器，用于疟疾载体巨人的有效种群抑制gambiae
遗传控制 - 故意引入遗传特征来控制害虫或媒介种群 - 提供了一种强大的工具来增强传统的质量控制工具，这些工具已成功减轻了疟疾负担，但由于一系列操作挑战而损害了疟疾负担。自我维持的遗传控制策略在实验室环境中显示出很大的潜力，但是由于其侵入性和持久性而导致的犹豫可能会延迟其实施。在这里，我们描述了一种自限制策略，该策略旨在基于Y染色体链接的基因组编辑器（YLE）具有地理和时间限制的效果。YLE包括一个CRISPR-Cas9构建体，该构建体始终由男性遗传，但产生了常染色体显性突变，该突变被传播到后代的90％以上，并导致女性特异性无菌。据我们所知，我们的系统代表了Y染色体工程中的一种培养方法，以生成蚊子的遗传控制菌株。数学建模表明，这种YLE技术对人口抑制的有效效果高于其他自限制策略的最佳版本，例如广泛使用的无菌昆虫技术或携带主要致命基因的昆虫的释放。
通过积聚和解吸的天体物理环境中的碳质粉尘生长的准确粘性系数计算
上下文。宇宙灰尘在天体物理环境中无处不在，在那里它显着影响化学和光谱。粉尘晶粒可能通过从气相上的原子和分子的积聚到它们上生长。尽管它们的重要性，但只有少数研究计算了相关温度和物种的粘性系数，以及它们对谷物生长的直接影响。总体而言，粉尘及其生长的形成尚不清楚。目标。这项研究旨在计算与碳质粉尘晶粒相互作用的各种气体物种，以计算广泛的温度范围内的粘性系数，结合能和晶粒生长速率。方法。我们用反应力场算法进行了分子动力学模拟，以计算准确的粘附系数并获得结合能。这些结果用于建立成核区域的天体物理模型，以研究尘埃生长。结果。我们首次介绍了H，H 2，C，O和CO的粘性系数，其温度为50 K至2250 K的温度。此外，我们估计了碳质灰尘中H，C和O的结合能，以计算热值速率。结合积聚和解吸使我们能够确定碳尘的有效积聚率和升华温度。结论。我们发现，粘性系数可能与天体物理模型中常用的系数有很大不同。这为我们提供了新见解，可以通过粉尘形成区域的积聚来对碳质粉尘颗粒的生长。
靶向降解 KRASG12V 可在体内引发有效且持久的肺腺癌消退
1 癌症分子机制项目，癌症研究中心 (CIC)，CSIC-萨拉曼卡大学，萨拉曼卡，西班牙 2 生物医学研究所 (IRB 巴塞罗那)，巴塞罗那科学技术研究所 (BIST)，西班牙巴塞罗那 3 癌症转化和临床研究项目，CSIC-大学癌症研究中心 (CIC)萨拉曼卡，萨拉曼卡，西班牙 4 纳瓦拉大学，应用医学研究中心，实体瘤项目，潘普洛纳，西班牙 5 肿瘤与发育生物学实验室 (LBTD)，GIGA-Cancer，列日大学，列日，比利时 6 动物实验服务，萨拉曼卡大学，萨拉曼卡，西班牙 7 分子生物技术和健康科学系，大学分子生物技术中心都灵，都灵，意大利 8 采购计划，加泰罗尼亚肿瘤研究所 (ICO)，L'Hospitalet de Llobregat，巴塞罗那，西班牙 9 Departament de Química Inorgànica i Orgànica，Universitat de Barcelona，巴塞罗那，西班牙 # 共同第一作者 * 共同通讯作者：d.santamaria@usal.es & cristina.mayor-ruiz@irbbarcelona.org
人工智能能否有效支持可持续发展？
摘要 本文描述了人工智能在可持续发展中可能发挥的作用。可持续发展是目前面临的最大挑战之一。可持续性和发展显然是对立的。目前通过单独行动应对地球危机的努力产生的影响小于预期。现有技术，尤其是人工智能的能力尚未得到充分开发。生态创新行动主要侧重于智能交通、能源和水的智能使用以及废物回收，但没有考虑行为和重点的必要演变。为促进现有技术而发明的智能、智能、创新、绿色或智慧城市等概念改变了 IT 市场。大多数提议都涉及使用统计/优化方法进行数据处理。本文解释了人工智能方法和技术如何与充分的思考相结合来创新应对地球危机的方式。1.简介