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石竹叶抑制剂对 HCl 溶液中低碳钢腐蚀速率的实验分析 Chukwudubem Chimauzo Emekwisia 1* , Akinoola Ol
腐蚀是材料与环境相互作用而产生的降解，对大多数金属而言，腐蚀是不可避免的 (Barbara et al., 2006)。腐蚀可以定义为金属与周围环境发生化学或电化学反应而产生的破坏性侵蚀。腐蚀是一种代价高昂的自然破坏过程，与地震等自然灾害非常相似 (Winston et al., 2008)。然而，与这些自然灾害不同，腐蚀可以通过适当的措施来控制或预防。金属腐蚀通常通过电化学机制发生，金属原子由于金属与环境之间形成的电路而被去除。此外，腐蚀也可能由于与气体发生反应或暴露于高温、细菌、辐射而发生，
kinova®Gen3-在机器人技术中一起
深度传感器（Intel®RealsenseTM）分辨率，帧速率（FPS），视场（FOV）：最多480 x 270（16：9） @ @ @最高30 fps; FOV 72 +/- 3°（对角线）
Hibikino-Musashi@Home 2024 团队描述文件
Hibikino-Musashi@Home (HMA) 是一个由日本九州工业大学和北九州大学的学生组成的机器人开发团队。该团队成立于 2010 年，曾参加过开放平台联盟 (OPL)、国内标准平台联盟 (DSPL) 和 Simulation-DSPL 的 RoboCup@Home JapanOpen。自 2017 年以来，它一直定期参加 RoboCup@Home 联赛，并将参加 RoboCup 2024，展示其最新开发和研究成果。除了 RoboCup，该团队还参加了 2018 年和 2020 年世界机器人挑战赛 (WRC) 以及伙伴机器人挑战赛 (真实空间) 的服务机器人类别。HMA 专注于机器人视觉系统的开发，特别是用于训练对象识别系统的数据集生成系统。它还开发了用于原始任务的库，包括对象识别、抓取点估计和导航。任务规划是他们最新感兴趣的主题，它使用大型语言模型 (LLM) 通过在动态环境中选择原始任务来规划任务。
使用对抗性条件变异自动编码器 /作者= kojima，keisuke的二维自由形式的逆设计； Toshiaki的Koike-Akino；王，你们； Jung Minwoo;品牌，Matthew /CreationDate = 2023年1月31日 /受试者=人工智能，电子和光子设备，机器学习< /div>
使用对抗性的条件变量自动编码器Keisuke Kojimaa，Toshiaki Koike-Akinob，Ye Wangb，Minwoo Jungb，C，C和Matthew BrandB BrandB Aboston Quantum Photonics Llc，588 Bost Post rd＃315， Bmitsubishi电力研究实验室，201号百老汇，马萨诸塞州剑桥市02139，美国cdepartment of Adryics，康奈尔大学，纽约州伊萨卡，纽约州14853，美国。abract用于元设计和元城的逆设计，已经广泛探索了生成的深度学习。大多数作品都是基于条件生成的对抗网络（CGAN）及其变体，但是，选择适当的超级参数以进行有效的训练很具有挑战性。另一种方法是一种对抗性的条件变化Au-Toencoder（A-CVAE），尚未探索Metagrats和MetaSurfaces的逆设计，尽管最近它对Planar Nananophotonic vaveguide wavelguide Power/波长偏开剂的平面设计表现出了很大的希望。在本文中，我们讨论了如何将A-CVAE应用于二维自由形式的Metagratings，包括培训数据集准备，网络的构建，培训技术以及反向设计的元群的性能。
EEG-GAT：用于脑电图 (EEG) 信号分类的图形注意力网络 /作者=Demir, Andac；Koike-Akino, Toshiaki；Wang, Ye；Erdogmus, Deniz /创建日期=2022 年 9 月 17 日 /主题=人工智能、机器学习、机器人技术、信号处理
摘要 图神经网络 (GNN) 是深度学习社区中一个新兴的框架。在大多数 GNN 应用中，数据样本的图拓扑结构在数据集中提供。具体而言，图移位算子 (GSO) 是先验已知的，它可以是邻接、图拉普拉斯或它们的规范化。然而，我们通常不了解现实世界数据集背后的真实图拓扑结构。其中一个例子是从生理脑电图 (EEG) 中提取主体不变特征来预测认知任务。以前的方法使用电极位点来表示图中的节点并以各种方式连接它们来手工设计 GSO，例如，i) 每对电极位点连接以形成完整图，ii) 特定数量的电极位点连接以形成 k 最近邻图，iii) 仅当欧几里得距离在启发式阈值内时，每对电极位点才连接。在本文中，我们通过使用多头注意机制对 GSO 进行参数化来克服这一限制，以探索不同电极位置之间在认知任务下的功能性神经连接，同时结合图卷积核的参数学习无监督图拓扑结构
疟原虫激酶组的更新和阐明
疟疾是一种由疟原虫引起的热带疾病，通过受感染的按蚊叮咬传播。蛋白激酶 (PK) 在疟疾病原体的生命周期中起着关键作用，使这些蛋白质成为抗疟药物研发活动的有吸引力的靶标。作为了解寄生虫信号传导功能的努力的一部分，我们报告了对八种疟原虫 PK 的生物信息学流程分析的结果。到目前为止，还没有进行过 P. malariae 和 P. ovale 激酶组组装。我们对预测的激酶进行了分类、整理和注释，以更新迄今为止发表的 P. falciparum、P. vivax、P. yoelii、P. berghei、P. chabaudi 和 P. knowlesi 激酶组，并首次报告了 P. malariae 和 P. ovale 的激酶组。总体而言，在所有疟原虫属激酶组中鉴定出 76 至 97 种 PK。大多数激酶被分配到九个主要激酶组中的七个：AGC、CAMK、CMGC、CK1、STE、TKL、OTHER；以及疟原虫特异性组 FIKK。约 30% 的激酶已深入分类为组、科和亚科级别，只有约 10% 仍未分类。此外，更新和比较间日疟原虫和恶性疟原虫的激酶组可以优先选择激酶作为潜在的药物靶标，可用于探索发现抗疟新药。通过这种综合方法，我们选出了 37 种蛋白激酶作为潜在靶点，并鉴定出对无性疟原虫 (3D7 和 Dd2 菌株) 阶段具有中等体外活性的试验化合物，这些化合物可作为未来寻找有效抗疟药物的起点。2022 年由 Elsevier BV 代表计算和结构生物技术研究网络出版。这是一篇根据 CC BY-NC-ND 许可协议开放获取的文章 ( http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ )。
活性激酶组：关于活性蛋白激酶网络如何应用于生物学研究的现代观点
摘要 生物调控网络是动态、相互交织且复杂的系统，因此很难对其进行研究。虽然转录本和蛋白质的定量测量是研究生物系统状态的关键，但它们并不能告知调控网络的“活跃”状态。考虑到这一事实，需要进行“功能性”蛋白质组学评估来解读活跃的调控过程。磷酸化是一种关键的翻译后修饰，是一种控制蛋白质功能状态的可逆调控机制。高通量蛋白激酶活性分析平台的最新进展使我们能够对复杂生物系统中的蛋白激酶网络进行广泛评估。结合复杂的计算建模技术，这些分析平台提供了告知疾病模型中调控系统活跃状态的数据集，并突出了潜在的药物靶点。总之，系统范围的蛋白激酶活性分析已成为现代分子生物学研究的重要组成部分，并为药物发现提供了一条有希望的途径。
通过全激酶组 CRISPR-Cas9 文库系统筛选骨肉瘤的潜在治疗靶点
摘要 目的：骨肉瘤是最常见的原发性恶性骨肿瘤，但由于缺乏有效的治疗靶点，骨肉瘤患者的生存期在过去 30 年中一直保持不变。方法：构建了包含 507 个激酶和 100 个非靶向对照的激酶组靶向 CRISPR-Cas9 文库，并筛选了骨肉瘤中潜在的激酶靶点。使用基于模型的全基因组 CRISPR/Cas9 敲除分析 (MAGeCK) Python 包分析 CRISPR 筛选测序数据。通过 lenti-CRISPR 介导的基因敲除将功能数据应用于 143B 细胞系。在 R2：基因组学分析和可视化平台中分析激酶在骨肉瘤患者生存中的临床意义。结果：我们确定了骨肉瘤中的 53 个潜在激酶靶点。在这些靶标中，我们分析了 3 种激酶，TRRAP、PKMYT1 和 TP53RK，以验证它们在骨肉瘤中的致癌功能。PKMYT1 和 TP53RK 在骨肉瘤中的表达高于正常骨组织，而 TRRAP 无明显差异。所有 3 种激酶的高表达与骨肉瘤患者的预后相对较差有关。结论：我们的研究结果不仅提供了骨肉瘤中潜在的治疗激酶靶标，而且还为使用 CRISPR-Cas9 文库进行功能性遗传筛选提供了范例，包括靶标设计、文库构建、筛选工作流程、数据分析和功能验证。该方法还可能有助于加速其他类型癌症的药物发现。关键词骨肉瘤；激酶；CRISPR-Cas9 文库；TRRAP；PKMYT1；TP53RK