XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemgenera
用脱氨酶替换 SpCas9 HNH 结构域可生成具有替代靶向范围的紧凑型碱基编辑器
碱基编辑器是 RNA 引导的脱氨酶，可实现位点特异性核苷酸转换。这些 Cas 脱氨酶融合蛋白的靶向范围主要取决于靶基因座处原间隔区相邻基序 (PAM) 的可用性，并且仅限于 CRISPR-Cas R 环内的窗口，其中单链 DNA (ssDNA) 可供脱氨酶接触。在这里，我们推断 Cas9-HNH 核酸酶结构域在空间上限制了 ssDNA 的可及性，并证明省略该结构域会扩大编辑窗口。通过将 HNH 核酸酶结构域与单体或异二聚体腺苷脱氨酶交换，我们还设计了具有 PAM 近端移位编辑窗口的腺嘌呤碱基编辑器变体 (HNHx-ABE)。这项工作扩展了碱基编辑器的靶向范围，并提供了明显更小的碱基编辑器变体。此外，它还提供了 Cas9 蛋白质工程的未来潜在方向，其中 HNH 结构域可以被作用于 ssDNA 的其他酶取代。
通过广义量子 Stein 引理实现相互作用量子自旋系统热操作的渐近可逆性
对于具有局部平移不变哈密顿量的任意空间维度的量子自旋系统，我们证明，如果状态是平移不变和空间遍历的，则通过热力学可行的一类量子动力学（称为热操作）从一个量子态到另一个量子态的渐近状态转换完全可以用 Kullback-Leibler (KL) 发散率来表征。我们的证明由两部分组成，用量子信息论的一个分支资源理论来表述。首先，我们证明，任何状态，对于这些状态，最小和最大 Rényi 发散度近似地坍缩为一个值，都可以在小的量子相干源的帮助下通过热操作近似可逆地相互转换。其次，我们证明，对于任何平移不变的遍历状态，这些发散度渐近地坍缩为 KL 发散率。我们通过对量子 Stein 引理的推广来证明这一点，该引理适用于独立同分布 (iid) 情况以外的量子假设检验。我们的结果表明，KL 发散率可作为热力学势，在热力学极限下，包括非平衡和完全量子情况，提供量子多体系统遍历态热力学可转换性的完整表征。
扩展数据图1. 使用RFdiffusion设计β链配对支架。为了充分利用RFdiffusion的多样化生成潜力，同时
扩展数据图 1. 使用 RFdiffusion 设计 β 链配对支架。为了充分利用 RFdiffusion 的多样化生成潜力，同时鼓励在设计输出中使用 β 链界面，我们实现了一种界面调节算法，该算法可根据简单的用户输入生成 SS/ADJ 调节张量。该模型以张量的形式理解折叠调节，这些张量标记每个残基（a，顶部和左侧）的二级结构（蓝色）以及这些二级结构块的邻接关系（a，黄色中心）。用户指定的参数指定了以下信息：结合剂界面二级结构块（在本例中为 β 链）、该块的长度（b，结合剂张量 L 中的青色块）以及结合剂块相邻的靶位残基（b，靶位张量 T 中的青色块）。根据这些预定义参数，该算法随机采样结合剂界面二级结构块在残基索引空间中的位置，同时保持与指定靶位残基的确定邻接关系（绿色）。该用户定义的调节张量将扩散输出导向β链配对的结合物-靶标界面 (c)。此前，RFdiffusion 界面设计计算可以针对指定为靶标“热点”的特定残基，以指定要结合的靶标残基。而这种新的链间 SS/ADJ 调节功能，使用户能够在结合物支架生成过程中指定“β链热点”或“ɑ-螺旋热点”。基于扩展的结合物-靶标 SS/ADJ 张量调节的结合物支架输出，支持用户指定 β 链界面类型的设计。
基于拓扑的深层生成模型在城市形式生成中的应用：评论
摘要将深层生成模型纳入城市形式的生成是支持城市设计过程的一种创新且有前途的方法。但是，大多数深层生成的城市形式模型基于图像表示，这些图像表示并未明确考虑城市形式元素之间的拓扑关系。旨在开发深层生成模型并考虑拓扑信息的帮助下，本文回顾了城市形式的生成，深层生成的模型/深度图生成以及建筑和城市形式的深层生成模型的最新艺术状态。基于文献综述，提出了一个基于深层生成模型的基于拓扑的城市形式生成框架。深层生成模型的街道网络生成的假设forgraphgergrotandplot/building configurationGenerationByDeepgenerativeModels/Space语法以及所提出的框架的可行性需要在未来的研究中进行验证。
通过脑机接口生成
我们提出了一种实时生成音乐的方法，该方法由从脑电图 (EEG) 估计的用户情感状态驱动。这项工作旨在探索使用传感器数据的实时音乐生成应用策略。应用范围从用于 x-reality 的响应音乐到艺术装置，以及在教学环境中作为反馈的音乐生成。我们在开源平台 OpenViBE 中开发了一个脑机接口。它管理与 EEG 设备的通信并计算相关特征。基准数据集用于评估监督学习方法在价态和唤醒的二元分类任务上的表现。我们还使用减少数量的电极和频带评估了性能，以解决预算较低和环境嘈杂的问题。然后，我们解决了实时音乐生成模型的要求，并提出了对 Magenta 的 MusicVAE 的修改，引入了一个用于控制批次间内存的参数。最后，我们讨论了将所需音乐特征映射到模型的原生输入特征的可能策略。我们提出了一个概率图形模型来模拟从效价/唤醒到 MusicVAE 潜在变量的映射。我们还解决了数据集维度问题，提出了三个概率解决方案。
通过li- ...
摘要：热电发电机（TEG）和热电冷却器（TEC）电池冷却系统是一种剪切技术，旨在优化各种应用中电池的性能和寿命，例如电动汽车和可再生能源存储系统。该系统利用热电效应，其中要利用温度差来产生或散热。在电池冷却的背景下，TEGS有效去除充电和放电过程中产生的多余热量，从而防止过热和热降解。相反，TEC可以根据需要加热或冷却电池。这种创新的方法不仅提高了电池效率，还可以延长其运营寿命，从而使其在储能和电动迁移率领域成为至关重要的发展。I.随着世界变成“绿色”的变化，信息可再生能源的应用程序（例如消费电子，车辆甚至建筑物）正在出现。例如，放电率将确定电动和混合电动汽车的加速过程。电池的寿命也很大程度上取决于工作温度。在正常工作条件下，例如-30°C至60℃，电池健康与最佳电池温度范围有很大差异。有效的温度管理系统对电池健康产生了重大贡献，并延长了整体寿命。此外，随着容量和充电率的增加，电池安全问题需要更多关注。然而，研究表明，在50℃以上工作可能对电池的寿命有害''进一步的研究表明，从25℃至40℃的温度范围（与此温度范围最大5℃差5℃）为电池提供了最佳的工作环境，例如铅 - 酸，NIMH和Li-ion''''。随后，已经开发了各种BTMS，以满足对更高功率，更快的充电率和提高Drivin性能的需求。现代BTMS'分为两组：主动系统和被动系统。被动BTM通常采用相变材料，热管和水凝胶。零额外的功耗是这些系统最突出的功能。但是，冷却过程很难管理。主要问题是在某些情况下的冷却效果可能非常有限。已开发了多年的车辆热电发电设备。相比之下，电池热管理使用的热电冷却器（TEC）是电动汽车相对较新的候选者。这些受益于强大的冷却能力和可靠的工作潜力，并越来越关注整合到BTMS中。热电冷却器（TEC）基于电压转换为温度差。这种毛皮 - 隔离效果以及汤普森效应属于热电效应。热电效应是指从热到电的所有转化过程，反之亦然。热电冷却器的主要优点是相对安静，稳定且可靠的。此外，可以通过改变电压供应而轻松控制温度。1.1目标：1为电动汽车开发基于TEG和TEC的空调原型。2优化系统的冷却效率，同时最大程度地减少功耗。 3实施可靠的温度控制机制，以实现机舱舒适度。 4确保安全功能以防止过热和电气问题。 5通过测试和数据分析评估系统的性能。 6评估将毛皮尔系统整合到商业电动汽车中以进行实际使用的可行性。 1.2预期结果：TEG（热电发生器）和TEC（热电冷却器）电池冷却系统有望提供2优化系统的冷却效率，同时最大程度地减少功耗。3实施可靠的温度控制机制，以实现机舱舒适度。4确保安全功能以防止过热和电气问题。5通过测试和数据分析评估系统的性能。6评估将毛皮尔系统整合到商业电动汽车中以进行实际使用的可行性。1.2预期结果：TEG（热电发生器）和TEC（热电冷却器）电池冷却系统有望提供
太阳能公民向众议院核能特别委员会提交关于澳大利亚核能发电的调查报告
● 联邦反对党已提议建设七个核电站，以取代燃煤发电站，总发电量约为 11 千兆瓦 (GW)。 ● 到 2040 年，11 千兆瓦核电站接入电网的影响将是至少 6.6 千兆瓦的电力，当电网满负荷时，将迫使更便宜的可再生能源退出市场。 ● 白天（07:00 至 18:00）的发电效率为 60%，全天将产生 72.6 千兆瓦时的电力。 ● 一年中，日照时间内的发电量总计为 26,499 千兆瓦时。 ● 白天太阳能发电时额外产生的 26,499 千兆瓦时将超过电网所需的发电量，导致屋顶太阳能发电量下降。 ● 到 2040 年，白天电网将几乎完全由太阳能和风能供电，这就是 AEMO 的阶跃变化，如下图 1 所示。 ● 增加这种不灵活的核电基载会导致白天电力过剩。 ● 为避免过载，需要从电网中移除同等容量的能源。 ● 这很可能是屋顶太阳能，因为这种负载更容易从电网中移除。 ● 目前 6.6 千瓦的标准家用太阳能系统每天可产生 25 千瓦时的电力，全年可产生 915 千瓦时的电力。 ● 在这些日照时间内强行进入电网的 26,499 吉瓦时的核电相当于 2,896,066 个家用太阳能系统，需要关闭这些系统以避免电网过载。 ● 如果考虑到未来预计的更大系统规模，每年可产生 1460 千瓦时的电力，这个数字将变为 1,815,000 个家用太阳能系统。
探索基于深度学习的大脑MRI-TO-CT合成中的对比度概括
背景：已提出合成计算机断层扫描（SCT），并越来越多地采用以实现基于磁共振成像（MRI）的放射疗法。深度学习（DL）最近证明了从固定MRI采集中生成准确的SCT的能力。但是，由于模型概括不良，MRI方案可能会随着时间的推移而随着时间的流逝而变化或不同。目的：研究域随机化（DR）以增加脑SCT生成DL模型的概括。方法：收集了95例接受RT患者的CT和相应的T 1加权MRI，带有 /无对比度，T 2加权和FLAIR MRI，考虑到可以研究概括的未见序列的能力。“基线”生成对抗网络进行了 /没有天赋序列的训练，以测试模型在没有DR的情况下的性能。基于SCT的剂量计划的图像相似性和准确性对CT进行了评估，以选择针对基线的表现最佳的DR方法。结果：基线模型在FLAIR上的性能最差，平均绝对误差（MAE）= 106±20.7 HU（平均值±σ）。在MAE = 99.0±14.9 HU的DR模型中，Flair上的性能显着提高，但仍然不如基线 + Flair模型的性能（MAE = 72.6±10.1 HU）。同样，对于DR VS基线，获得了γ速率的提高。结论：DR提高了仅在获得的MRI上训练的未见序列上的图像相似性和剂量准确性。DR使模型更加稳健，从而减少了在未见序列上应用模型时重新训练的需求，并且无法进行重新训练。
再生，经济与计划（代表）
该地点资本计划的某些要素是需要持续管理和维护的资产。虽然这些被视为投资评估的一部分，但收入要素尚未内置在理事会的预算中。这包括Maida Hill市场，皇后公园的Canalside和Green Spine第2阶段的可交付成果。资产的管理很可能位于理事会的其他地方（将得到确认），但此处以MTFP的目的反映了所需的投资。