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通过零件式层次结构消息传递
生成的3D部分组装涉及了解零件关系，并预测其6-DOF姿势，用于组装逼真的3D形状。先前的工作通常集中在各个部分的几何形状上，忽略了整个物体的零件。利用两个关键的观察：1）超级部分姿势提供了有关零件姿势的强烈提示，而2）由于较少的超级部分，预测超级零件的姿势更容易，我们提出了一个零件 - 整个层次结构消息传递网络，以实现有效的3D零件组件。我们首先通过在没有任何语义标签的情况下对几何相似部分进行分组，从而引入超级零件。然后，我们采用零件整体的层次编码器，其中超级零件编码器预测基于输入部分的潜在超级零件姿势。随后，我们使用潜在姿势转换点云，将其馈送到零件编码器中，以汇总超级零件信息和有关零件关系的推理以预测所有部分姿势。在培训中，仅需要地面零件姿势。在推断期间，超级零件的预测潜在可增强可解释性。Partnet数据集上的实验结果表明，我们的方法可以部分地达到最新的功能和连接精度，并实现可解释的层次结构组件。代码可在https://github.com/pkudba/3dhpa上找到。
这项工作是在
*通讯作者，电子邮件：cyprian.mieszczynski@ncbj.gov.pl摘要摘要McChasy Code的主要目标是，通过模拟在Cryselline结构和crysefters cryselline cropters cryselline cropters和collesters的过程中，在通道（RBS/c）中记录了Rutherford反向散射光谱实验实验，该光谱实验是在频道/c/c中复制了。该代码的2.0版本提供了模拟大型频道的可能性（Ca.10 8原子）基于晶体学数据或分子动态（MD）计算而创建的任意结构。在这项工作中，我们介绍了代码的当前状态以及最近对镍（Ni）单晶形成的扩展结构缺陷（边缘位错和位错环）的研究结果。描述了两种建模扩展缺陷的方法：一种使用McChasy Code（PEIERLS-NABARRO方法）开发的，另一种是通过MD（LAMMPS代码）对Ni结构进行修改和热化获得的另一种。由局部弹丸 - 通量密度分布在缺陷周围进行了定性和定量研究。1。在过去的几十年中，许多组对不同材料的辐射缺陷进行了广泛的研究。许多作者[1-4]将卢瑟福的反向散射光谱（RBS/C）技术用作分析离子植入单晶的结构特性的标准方法[1-4]。不幸的是，缺乏适当的RBS/C光谱分析和过度简化方法的工具，通常会引起误导性结果。因此，开发一个适当的工具，可以分别针对在研究晶体中形成的各种缺陷进行详细的定量分析。McChasy V.1.0是在八十年代末在国家核研究中心开发的[5,6]。该代码的第一个版本的主要原理是通过模拟He-ions在内部旅行
6. 2023-24 年全校战略计划
受托人监测 RAG ● 每学期审查战略计划 ● 每学期校长报告 ● 匿名 TOT ● 匿名 Perf 管理计划 ● ISP 数据 ● 领导与管理链接访问 ● 顾问访问记录 ● 进行并分享员工调查 实施 - 我们将要做什么 谁 何时 资源 ARU CPD 发生以设置和支持流程 - 员工会议和培训日 EC 秋季 1 教师 CPD 计划与整个学校目标和评估相关 EC 助教的每学期 CPD 计划包括法定和整个学校目标重点会议 EC 每学期 助教得到支持以完成 HLTA 资格 EC/AHT 正在进行中 新的 ECT 导师有 CPD EC 秋季和夏季 新的入职领导有其角色的 CPD EC 每学期 ECT 完成入职和 ECT 框架，包括释放和指导 EC/AHT 正在进行 TOT 审查，助教评估和增长计划得到支持和时间表 EC/AHT 十月、二月 进行员工 CPD 调查 EC 春季学期
苯磺酰胺衍生物作为霍乱弧菌碳酸酐酶抑制剂：计算人工智能
摘要 由于抗生素耐药性的增加，霍乱弧菌在低收入国家造成了危及生命的感染。人们研究了创新的药理学靶点，霍乱弧菌编码的碳酸酐酶 (CAs，EC：4.2.1.1) (Vch CAs) 成为一个有价值的选择。最近，我们开发了一个大型对苯和间苯磺酰胺库，其特征是具有不同柔韧性程度的部分作为 CAs 抑制剂。基于停止流的酶促测定表明该库对 Vch a CA 有强烈的抑制作用，而对其他同工型的亲和力较低。特别是环脲 9c 对 Vch a CA 的抑制作用达到纳摩尔水平（KI ¼ 4.7 nM），并且对人类同工酶具有高选择性（SI 90）。计算研究揭示了部分柔韧性对抑制活性和同工型选择性的影响，并允许进行准确的 SAR。然而，尽管 Vch CA 与细菌的毒力有关而非其存活率，我们评估了此类化合物的抗菌活性，结果没有直接活性。
没有证据表明T1190中意外的转基因插入 - 用于快速周期育种的转基因苹果 - 遵循整个基因组测序
快速循环繁殖使用转基因早期流动植物，作为杂种父母，促进了多年生作物的繁殖繁殖计划的缩短。使用表达银桦树的BPMADS4基因的转基因基因型T1190建立了苹果的快速周期育种。在这项研究中，T1190及其非转基因的野生型引脚（F1-Offspring'pinova'和'iDared'的F1-OffSpring通过Illumina短阅读测序在两个单独的实验中进行了测序，导致T1190和167×PIS的平均测序深度为182×。测序显示8,450次读取，其中包含≥20bp的序列与植物转化载体相同。这些读数被组装成125个重叠群，检查了它们是否包含转基因插入或不使用五步程序。一个重叠群的序列表示T1190染色体4上已知的T-DNA插入。其余重叠群的序列在T1190和销钉中同样存在，它们具有与载体序列身份的部分同样存在于Apple参考基因组中，或者它们似乎是由内生污染而不是其他转基因插入的。因此，我们得出的结论是，转基因苹果植物T1190仅包含一个位于4号染色体上的转基因插入，并且没有进一步的部分插入转换载体。
黑洞信息之谜与量子德菲内蒂定理
摘要：黑洞信息之谜源于广义相对论与量子理论对黑洞辐射性质的结论存在差异。根据霍金最初的论证，辐射是热的，因此其熵会随着黑洞的蒸发而单调增加。相反，由于量子理论中时间演化的可逆性，辐射熵应该在一定时间后开始减小，正如佩奇曲线所预测的那样。基于复制技巧的新计算证实了这种减小，并揭示了其几何起源：复制品之间形成的时空虫洞。在这里，我们从量子信息论的角度分析了这些结论与霍金最初结论之间的差异，特别是使用了量子德菲内蒂定理。该定理意味着存在额外的信息 W，它既不是黑洞的一部分，也不是辐射的一部分，而是起着参考的作用。通过复制技巧获得的熵可以被识别为以参考 W 为条件的辐射的熵 S ( R | W )，而霍金的原始结果对应于非条件熵 S ( R )。熵 S ( R | W ) 在数学上是集合平均值，在对 N 个独立准备的黑洞进行实验时，它获得了操作意义：对于较大的 N ，它等于它们联合辐射的归一化熵 S ( R 1 · · · RN ) / N 。这个熵和 S ( R ) 之间的差异意味着黑洞是相关的。因此，复制虫洞可以被解释为这种相关性的几何表示。我们的结果还表明广泛使用的随机幺正模型可以扩展到多黑洞，我们通过非平凡检验支持了这一点。
三年展的批发电力市场有效性2022
4.1税收足够....................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................... ................................................................................................................................................................... 18 4.2.2能源和ESS市场收入的不确定性............................................................................................... ensuring revenue sufficiency .................................................. 21 4.3.1 Efficient pricing for services and investment ............................................................... 21
肿瘤微环境相互作用引导图形学习，从全切片病理图像进行人类癌症生存分析
深度学习技术的最新进展为协助病理学家从全切片病理图像（WSI）中预测患者的生存期带来了可能性。然而，大多数流行的方法仅适用于WSI中特定或随机选择的肿瘤区域中的采样斑块，这对于捕捉肿瘤与其周围微环境成分之间复杂相互作用的能力非常有限。事实上，肿瘤在异质性肿瘤微环境（TME）中得到支持和培育，详细分析TME及其与肿瘤的相关性对于深入分析癌症发展的机制具有重要意义。在本文中，我们考虑了肿瘤与其两个主要TME成分（即淋巴细胞和基质纤维化）之间的空间相互作用，并提出了一种用于人类癌症预后预测的肿瘤微环境相互作用引导图学习（TMEGL）算法。具体来说，我们首先选择不同类型的块作为节点来为每个 WSI 构建图。然后，提出了一种新颖的 TME 邻域组织引导图嵌入算法来学习可以保留其拓扑结构信息的节点表示。最后，应用门控图注意网络来捕获肿瘤与不同 TME 组件之间与生存相关的交集以进行临床结果预测。我们在来自癌症基因组图谱 (TCGA) 的三个癌症队列上测试了 TMEGL，实验结果表明 TMEGL 不仅优于现有的基于 WSI 的生存分析模型，而且对生存预测具有良好的可解释能力。
数字i的标准形式。表达完整...
老师的活动：要求学生大声分享一些答案，并解释他们如何到达解决方案。审查以标准形式编写数字的步骤：将小数点放在第一个重要数字之后。计算小数移动以确定10的功率的位置数。纠正任何常见错误（例如，编写“ 56×10^6”，而不是“ 5.6×10^6”）。