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目标活动预测可以改进 CRISPR-...
利用 Cas9 的催化失活突变体（称为 dCas9）阻断细菌基因表达的能力正迅速成为一种标准方法，用于探测基因功能、进行高通量筛选和设计细胞以达到预期目的。然而，我们仍然缺乏对决定 dCas9 靶向活性的设计规则的良好理解。利用高通量筛选数据，我们建立了一个模型，根据靶序列预测 dCas9 阻断 RNA 聚合酶的能力，并在独立生成的数据集上验证其性能。我们进一步为大肠杆菌 MG1655 EcoWG1 设计了一个新型的全基因组向导 RNA 文库，使用我们的模型选择具有高活性的向导，同时避免可能有毒或具有脱靶效应的向导。在富集培养基中生长期间使用 EcoWG1 库进行的筛选比之前发布的筛选有所改进，表明仅使用少量精心设计的指南即可获得非常好的性能。能够设计有效的小型库将有助于使 CRISPRi 筛选更容易执行且更具成本效益。我们的模型和材料可通过 crispr.pasteur.fr 和 Addgene 向社区提供。
国家政策和规则，使有益的电气化
为了实现减少温室气体 (GHG) 排放的雄心勃勃的州目标，多个州的政策制定者和项目管理者正在推动空间和水加热电气化，将其作为重要的建筑脱碳工具。电气化有可能通过用电力取代直接使用化石燃料来减少建筑部门的排放，特别是当电力由比现场使用的碳排放更低的能源产生时。技术进步继续提高空气源和地源热泵的性能和可负担性，这增加了使用这些技术降低参与者成本和满足舒适度期望的可行性。部署的一个障碍是担心确保电气化工作是有益的；即它们减少排放和能源成本并与旨在减少需求的现有能源效率政策相协调。1
目标活动预测可以改进 CRISPR–...
利用 Cas9 的催化失活突变体（称为 dCas9）阻断细菌基因表达的能力正迅速成为一种标准方法，用于探测基因功能、进行高通量筛选和设计细胞以达到预期目的。然而，我们仍然缺乏对决定 dCas9 靶向活性的设计规则的良好理解。利用高通量筛选数据，我们建立了一个模型，根据靶序列预测 dCas9 阻断 RNA 聚合酶的能力，并在独立生成的数据集上验证其性能。我们进一步为大肠杆菌 MG1655 EcoWG1 设计了一个新型的全基因组向导 RNA 文库，使用我们的模型选择具有高活性的向导，同时避免可能有毒或具有脱靶效应的向导。在富集培养基中生长期间使用 EcoWG1 库进行的筛选比之前发布的筛选有所改进，表明仅使用少量精心设计的指南即可获得非常好的性能。能够设计有效的小型库将有助于使 CRISPRi 筛选更容易执行且更具成本效益。我们的模型和材料可通过 crispr.pasteur.fr 和 Addgene 向社区提供。
税率套利实现长期收益以实现……
1 Constantinides 1983 使用期权理论框架量化税收管理投资中时机损失和收益实现的价值。Wilcox、Horvitz 和 diBartolomeo 2006 对税收管理投资进行了更近期、更全面的阐述。Geddes、Goldberg 和 Bianchi (2015) 说明了指数化损失收获投资组合作为定期产生资本收益的资产配置的一部分的价值。2 Jeffrey 和 Arnott 1993；Arnott、Berkin 和 Ye 2000；以及 Arnott、Berkin 和 Bouchey 2011 证明了税收管理对应税投资者股票投资组合的重要性。Berkin 和 Ye 2003 使用蒙特卡罗模拟量化最高进先出 (HIFO) 会计的收益，以及在股票特定风险相对较高、平均回报率较低和股息收益率较高的市场中损失收获的增量收益。 Berkin 和 Luck 2010 使用蒙特卡罗模拟来展示税收管理在扩展股票策略中的好处。Bergstresser 和 Pontiff 2013 使用实证数据记录了税收对投资组合价值、增长和规模的影响，并表明税收加剧了股票溢价之谜。Israel 和 Moskowitz 2012 探讨了税收管理对规模、价值、增长和动量的影响。Geddes 2011 和 Geddes 和 Tymoczko 2019 使用蒙特卡罗模拟来展示单独管理账户中的损失收割相对于持有交易所交易基金 (ETF) 的税后收益。Sialm 和 Sosner 2018 量化了税收管理的 130-30 和多空市场中性策略的税后回报。 Santodomingo、Nemtchinov 和 Li (2016) 和 Goldberg、Hand 和 Cai (2019a) 使用历史回溯测试研究了流行因子倾向的税后回报和风险状况。Goldberg、Hand 和 Cai (2019b) 描述了指数跟踪和无碳策略的类似概况。3 Constantinides (1984)；Dammon、Dunn 和 Spatt (1989)；以及 Stein、Vadlamudi 和 Bouchey (2008) 使用蒙特卡洛模拟来评估税率套利策略。
在 cocotb/ 中启用 SystemVerilog 验证 IP 的重用...
摘要 — 本文介绍了一种利用 cocotb 和 pyuvm 框架集成已建立的 SystemVerilog 验证 IP (SV-VIP) 来增强 Python 验证生态系统的新策略。基于 Python 的环境在验证社区中逐渐获得认可，人们正在探索其成为未来验证流程主流的潜力。这种方法利用了已建立的 SystemVerilog 生态系统，可以在 Python 设置中有效重用 SV-VIP。通过利用直接编程接口 (DPI-C) 和 ctypes 库，我们的方法可确保 Python 测试台和 SV-VIP 之间的无缝集成。这种集成不仅利用了 Python 的简单性和可读性，还增强了其处理复杂硬件验证任务的能力。本文通过两个实际实现说明了这种方法。它展示了 Python 作为一种强大且适应性强的验证语言不断发展的意义，并弥合了软件灵活性和硬件验证需求之间的当前鸿沟。
安全云采用以实现业务增长1
今天，通过利用云服务和云本地开发过程，开发人员有权使用连续集成和连续的部署管道来提供自己的基础架构，构建应用程序，并将应用程序部署到云中，以快速软件版本发布和更新。尽管CSP负责确保平台，但安全团队面临挑战，以遵守云原生的速度。大多数组织每天都将新代码部署到生产中。因此，云本地应用程序面临的主要挑战是安全性和保持合规性。
最小信息设置以启用可验证的理论...
4您是否讨论了建模结果中潜在不确定性，可变性和错误的所有来源及其对定量结果和定性趋势的影响？您是否讨论了建模（和数值）输入的敏感性，例如材料属性，时间步长，域大小，神经网络体系结构等。它们是可变还是不确定的地方？
人工智能创新：实现自主人工智能的五大关键支柱
这正成为一个日益分散的领域，其中选择合适的硬件和软件的复杂性因需要不断更新、提升技能和重新评估您的 AI 产品组合而加剧。与超大规模提供商合作，作为战略顾问和云供应商，可以帮助您明确选择基础设施和 AI 模型。优秀的超大规模提供商将根据需要提供最新的 GPU，从而降低成本，同时还有助于减少不断重新培训团队以适应不断发展的基础设施和 AI 模型的需要。此外，利用云中的 AI 基础设施和服务，企业可以尝试尖端的 AI 技术，推动创新，而无需在内部构建基础设施。这让组织可以专注于开发 AI 解决方案，而不是管理底层硬件。