XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemfidelity
DNA 序列和染色质结构背景下的基因组编辑保真度
基因组编辑对于医学和研究目的都具有重要价值。未来的医学应用包括纠正与疾病相关的突变、破坏致病基因，甚至引入新基因（例如，使免疫系统对肿瘤细胞敏感）。研究应用范围从在细胞系或生物体中创建敲除/敲除，和/或引入突变，以研究特定蛋白质、通路或过程的作用，到创建人源化疾病模型。鉴于实际应用的诱人范围，人们在开发基因组编辑方法方面付出了相当大的努力也就不足为奇了。引入基因组变化的传统方式是使用自发重组，要么引入 DNA 突变，要么插入允许进一步使用重组酶（如 Cre）切除基因的序列 [参见 Sauer (2002) 的评论]。随后，锌指核酸酶 (ZFN) 和转录激活因子样效应物核酸酶 (TALEN) 的发现，使得该领域取得了长足的进步，因为它们可以在所需的基因组位置而不是随机的位置引入 DNA 断裂 [参见 Gaj 等人 (2013) 的综述]。尽管如此，基因组编辑领域最大的进步是最近发现的成簇的规律间隔回文重复 (CRISPR) 相关 (Cas) 系统 (Ishino 等人，1987 年；Jansen 等人，2002 年；Jinek 等人，2012 年；Cong 等人，2013 年；Mali 等人，2013 年)。
基于量子态保真度的量子-经典协同训练架构
摘要 最近的进展凸显了当前量子系统的局限性，特别是近期量子设备上可用的量子比特数量有限。这一限制极大地限制了可以利用量子计算机的应用范围。此外，随着可用量子比特的增加，计算复杂性呈指数增长，带来了额外的挑战。因此，迫切需要有效使用量子比特并减轻当前的限制和未来的复杂性。为了解决这个问题，现有的量子应用试图将经典系统和量子系统集成在一个混合框架中。在本文中，我们专注于量子深度学习，并介绍一种名为 co-TenQu 的协作经典量子架构。经典组件采用张量网络进行压缩和特征提取，使高维数据能够编码到具有有限量子比特的逻辑量子电路上。在量子方面，我们提出了一种基于量子态保真度的评估函数，通过双方之间的反馈回路迭代训练网络。co-TenQu 已在模拟器和 IBM-Q 平台上实现和评估。与最先进的方法相比，co-TenQu 在公平环境下将经典深度神经网络的性能提升了 41.72%。此外，它的性能比其他基于量子的方法高出 1.9 倍，在实现相似准确度的同时，使用的量子比特数却减少了 70.59%。
一种用于评估基于Web的行为干预措施中设计保真度的新方法。
目标：交付是评估行为干预措施忠诚度的最常见方法之一。但是，缺乏有关干预协议如何反映其提出的理论原理（设计保真）的研究报告。本研究提出了一种用于评估设计保真度的系统方法，并将其应用于针对体育锻炼和抑郁症的基于情感的干预措施。方法：情绪干预包括13个基于网络的模块，该模块是根据基础干预图设计的。具有行为变化专业知识的独立评估者编码了情感内容中的存在或不存在行为变化技术（BCT）。编码结果与干预设计师的先验可靠性规范进行了比较。结果：在讨论之后，独立评估者和干预设计师在与行为激活有关的BCT（AC1 0.91）的存在上具有很高的一致性，并具有“行为的证明”和“监测情绪后果”，具有最低的一致性（AC1 0.4）。与具有最低一致性（AC1 0.4）的“行为演示”和“对情绪后果的监测”（AC1 0.4）的“行为演示”和“监测情绪后果”的存在也有很高的一致性（AC1 0.88）。然后对情绪描述进行了修改，以使互判协议保持一致。结论：本研究提出了一种评估设计保真度的新方法。鼓励行为（和其他多组分）干预措施的开发人员开发和完善这种方法，并评估未来干预措施中的设计保真度，以确保BCT按预期运行。
飞行模拟器保真度、训练转移以及教练在优化学习中的作用
第一台 Link Trainer。该设备有一套基本的仪器、一个原始的运动平台，没有视觉显示器 (Lee, 2009)。第二次世界大战爆发后，Link Trainer 被整合到飞行训练中并得到广泛使用。当时，训练事故率相当高，使用模拟器降低飞机事故率被认为是合乎逻辑的结果 (Valverde, 1973)。模拟器替代飞机的训练价值是直观的，基于常识 (Lee, 2009)。战后，由于战争期间的许多技术进步，模拟器取得了快速发展。模拟计算机的发展对这一发展至关重要。然而，飞行模拟器的学术研究直到 1949 年左右才开始 (Valverde, 1973)。这些研究今天仍在认真进行。
问答：富达推出三只主动管理型流动性另类 ETF
• FBUF 将看涨期权和看跌期权叠加组合起来，形成动态“领圈”叠加组合。由此产生的策略是防御性的；它旨在提供良好的下行保护，但可能会放弃一些上行参与。 • FHEQ 旨在通过购买不同到期日和执行价的看跌期权，在参与市场大幅反弹的同时，防止市场突然大幅下跌。由于该策略严格购买保护，因此如果波动性较低或市场横向波动，它可能会落后于市场。 • FYEE 寻求通过从动态备兑看涨期权中获取期权溢价来提供有吸引力的分配收益。作为更高分配收益的交换，如果市场反弹至看涨期权执行价以上，股票投资组合的表现将受到上行上限。
从文本数据>的高保真3D重建的生成方法
Ian Goodfellow等。 （2014）开创性的GAN论文介绍了一个框架，在该框架中，生成器和歧视器竞争生成逼真的合成数据，革命跨领域的生成建模。 lvmin Zhang等。 （2023）本文通过合并条件控制，从而增强了文本对图像扩散模型，从而实现了细粒的视觉生成。 它通过引入其他调节方法（例如对姿势，颜色和样式的控制）来改善输出。 Christian Ledig等。 （2017）Srgan引入了一种基于GAN的方法，将高档低分辨率图像用于高分辨率图像，从而产生了逼真的细节。 它使用感知损失来捕获常规方法无法实现的更细纹理。 Xuebin Qin等。 （2020）U2-NET提出的方法引入了嵌套的U形网络体系结构，旨在有效且轻巧的显着对象检测。 该模型以更少的计算资源来实现最先进的性能。Ian Goodfellow等。（2014）开创性的GAN论文介绍了一个框架，在该框架中，生成器和歧视器竞争生成逼真的合成数据，革命跨领域的生成建模。lvmin Zhang等。（2023）本文通过合并条件控制，从而增强了文本对图像扩散模型，从而实现了细粒的视觉生成。它通过引入其他调节方法（例如对姿势，颜色和样式的控制）来改善输出。Christian Ledig等。（2017）Srgan引入了一种基于GAN的方法，将高档低分辨率图像用于高分辨率图像，从而产生了逼真的细节。它使用感知损失来捕获常规方法无法实现的更细纹理。Xuebin Qin等。 （2020）U2-NET提出的方法引入了嵌套的U形网络体系结构，旨在有效且轻巧的显着对象检测。 该模型以更少的计算资源来实现最先进的性能。Xuebin Qin等。（2020）U2-NET提出的方法引入了嵌套的U形网络体系结构，旨在有效且轻巧的显着对象检测。该模型以更少的计算资源来实现最先进的性能。
SuperFi-Cas9表现出极高的保真度，但哺乳动物细胞的活性降低
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证未通过同行评审获得证明）是作者/资助者，他已授予Biorxiv授予Biorxiv的许可，以永久显示预印本。它是制作
初级保健中触发工具的开发和验证
氨基酰基-TRNA和GTP结合的翻译伸长因子EF-TU识别核糖体的A位点密码子取决于多肽（P）和出口（E）密码子位点中存在的密码子和TRNA物种。为了了解密码子环境如何影响tRNA结合的EF-TU识别密码子识别的效率，开发了一个遗传系统，可以通过慢速翻译密码子组合选择快速翻译。选择通过慢速翻译的UCA-UAC对，两侧是Histi Dine密码子，从而在必需的TRNA Leuz的D-STEM中分离了A25G碱基取代突变体，该突变体识别UUA和UUG亮氨酸密码子。Leuz（A25G）替换允许通过包括UCA密码子在内的所有密码子对进行更快的翻译。插入。这项工作是根据trpt tRNA中的Hirsh UGA非理性抑制剂G24a突变所做的，它提供了遗传证据，即通过伸长因子TU进行的GTP后水解校对校验拟合步骤可以通过TRNA物种铰链区域中的结构相互作用来控制。我们的结果支持一个模型，在该模型中，mRNA翻译中的tRNA弯曲成分允许EF TU时间增强其区分cognate和接近同名mRNA密码子之间的tRNA相互作用的能力。
