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tagada：使用RNA-Seq数据改善基因组注释的可扩展管道
显着性阈值。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。4 S3标记转录本，基因编码和新颖性分类。。。。。。。。。。。。。。。5 S4研究中考虑的各种转录组分析的概述。 输入和输出注释均为每个注释，管道名称以及所处理的转录组数据。 ISOSEQ注释是在基因开关项目的上下文中生成的，并从ENA检索（配件ERZ15610616和ERZ15610622）。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。5 S4研究中考虑的各种转录组分析的概述。输入和输出注释均为每个注释，管道名称以及所处理的转录组数据。ISOSEQ注释是在基因开关项目的上下文中生成的，并从ENA检索（配件ERZ15610616和ERZ15610622）。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。6 S5雷尼斯鸡肉图集基因的来源每个基因生物型。。。。。。。。。。。。。。。。。。7 s6 tau值的eNembl注释基因的分布。。。。。。。。。。。。。。8
对建筑行业的市售自主绘画机器人的审查
在建筑业中的绘画是一种危险活动，为工人带来了许多建筑风险，例如从高处掉下来，笨拙的位置肌肉骨骼疾病以及暴露于有毒物质，尤其是在狭窄的空间中。大多数建筑项目都包括绘画活动和绘画活动的重复性质，导致了几个绘画机器人的提议，目前很少有商业上可用。这些机器人在目前的状态下有一定的局限性，影响了机器人的最终生产力及其在建筑工作地点的实施。本文解决的问题是缺乏对自主绘画机器人（APR）必要要素的研究，以有效，安全地执行施工绘画活动。这表明需要评估可用绘画机器人的当前局限性，以生成可以作为提高APR效率的方法进一步研究的基础的信息。因此，这项研究的目的是确定有效的APR的特性，并将其与市售APR的特性进行比较。对Scopus数据库和Google Scholar库的相关文献进行了全面研究，介绍了定义APR性能的主要参数。该研究强调了评估APR性能以及可用机器人的当前局限性的主要特性。这项研究的结果有望为对提高APR生产率提高的研究人员提供进一步的研究领域。关键词：绘画机器人，自动移动机器人，建筑自动化，建筑安全
与区块链和AI的可扩展，安全和有效组合合并的下一代平台，该平台合并了工资访问（EWA）。
Volante在其服务司法管辖区的当前法律框架内运作。本文档仅出于信息目的，不应将其解释为法律，财务或投资建议。Volante对本文档中的任何错误或错误不承担任何责任，并且可以在未经事先通知的情况下更新内容。所有争议将根据适用司法管辖区的相关法律管辖。由于监管不确定性，我们的白皮书中详细介绍的计划的发展和部署可能会面临局限性，或者在某些领域无法获得限制。这些举措可能需要进行重组，或者可能部分或完全不可用，具体取决于监管环境。Volante可能取决于在某些发展阶段与有执照的第三方实体的关系。这些实体的许可状态的变化可能会影响Volante利用其服务的能力。
Eschernet：可扩展视图合成的生成模型
人类的视野。这种能力不仅对于诸如对象操纵和导航之类的实践日常任务至关重要，而且在培养人类创造力方面起着关键作用，使我们能够以深度，幽默感和沉浸感进行设想和制作对象。在本文中，我们重新审视了视图综合问题并提出：我们如何学习一般的3D表示以促进可扩展的视图综合？我们试图从以下两个观察结果中调查这个问题：i）到目前为止，目前的最新进展主要集中在训练速度和/或提高效率上[12，18，18，31，48]。值得注意的是，这些进步都共同依赖于体积渲染以进行场景优化。因此，所有这些视图合成方法固有地是场景特定的，再加上全局3D空间坐标。相比之下，我们主张一个范式移动，其中3D表示仅依赖场景颜色和几何形状，学习隐式表示无需地面真相3D几何形状，同时也从任何特定坐标系统中具有重要的独立性。这种区别对于实现可扩展性至关重要，以超越场景指编码所施加的约束。ii）本质上，视图合成更适合作为有条件的生成建模问题，类似于生成图像中的图像[25，60]。随着可用信息的增加，生成的场景变得更加限制，逐渐收敛于地面真相表示。仅给出一组稀疏的参考视图时，所需的模型应提供多个合理的预测，并利用生成表述中的固有随机性，并从自然图像统计信息和从其他图像和对象中学到的语义先验中获取见解。值得注意的是，现有的3D生成模型通常仅支持单个参考视图[20 - 23，44]。我们认为，更理想的生成配方应具有不同级别的输入信息。在这些见解的基础上，我们引入了Eschernet，这是一种图像到图像的条件扩散模型，用于视图合成。Eschernet利用了使用Dot-Product自我注意力的变压器体系结构[51]，以捕获参考对目标和目标对目标视图一致性之间的复杂关系。Eschernet中的一个关键创新是相机位置编码（CAPE）的设计，专门代表4个DOF（以对象）和6个DOF相机姿势。这种编码的速率空间结构进入令牌，使模型能够仅基于其相对摄像机的转换来计算查询和密钥之间的自我注意事项。总而言之，Eschernet表现出以下非凡的特征：•一致性：埃舍内特固有地整合了视图的固定性，这要归功于相机位置编码的设计，从而鼓励了对目标对目标和目标视图视图的一致性。
耶鲁大学/GRA ACC模型：可用于自然的新独特工具；解释器
科学家用来解释生态系统中捕获和存储的碳量的数学工具很少考虑动物的影响。这源于这样的假设：由于动物比生态系统中的植物和微生物要稀有得多，因此它们的潜在影响应该是最小的。然而，现场研究已经开始表明，这种假设可能不是准确的，如2023年3月下旬的《自然气候变化》杂志发表的《自然气候变化可以扩大自然气候解决方案》中所示。这导致了一个新的询问领域，称为碳循环（ACC）。
申请人将使用 FTSMCS 网站（CAC Enabled）...
申请说明：以下列出的文件将“至少”提交。如果您没有合理地提供任何必需的文件，则将在文件中提交一封简短的信，其中以缺少的文件为简短的简短说明，并以证明该数据包为合格的简短说明。FTSMCS系统将不允许您在不将文档上传到每个类别中的情况下进一步发展。如果您的ERB反映出反射的ASVAB得分，则必须在您的应用程序中提交最新的ASVAB得分表。任何不包括新分数并且不符合最低分数要求的申请人将被取消资格。！！！！所有申请人都将利用FTSMCS网站（启用CAC）申请并提交申请。链接和说明位于密西西比州的职业生涯页面底部，标题为FTSMCS申请人说明。除非系统不起作用，否则将没有其他提交申请的途径（即向下维护）。您的应用程序的任何问题都可以通过601-313-6363 Christopher.b.gurley.burley.mil@army.mil或SSG Melanie Sampson致电MSG Christopher Gurley，请致电601-313-6345 Melanie.l.sampson@army.mil..mil..mil..mil..mil..mil..mil..mil..mil..l.sampson.l..l.sampson.lar..l.sampson.larnie.l.sampson.larsy.mil。
用于量子计算和模拟的可扩展微潘宁阱阵列
我们建议使用二维 Penning 阱阵列作为量子模拟和量子计算的可扩展平台，以捕获原子离子。这种方法涉及将定义静态电四极子位置的微结构电极阵列放置在磁场中，每个位置捕获单个离子并通过库仑相互作用与相邻离子耦合。我们求解此类阵列中离子运动的正常模式，并推导出即使在存在陷阱缺陷的情况下也能实现稳定运动的广义多离子不变定理。我们使用这些技术来研究在固定离子晶格中进行量子模拟和量子计算的可行性。在均匀阵列中，我们表明可以实现足够密集的阵列，轴向、磁控管和回旋加速器运动表现出离子间偶极耦合，其速率明显高于预期的退相干。通过添加激光场，这些可以实现可调范围的相互作用自旋汉密尔顿量。我们还展示了局部电位控制如何隔离固定阵列中的少量离子，并可用于实现高保真门。使用静态捕获场意味着我们的方法不受系统尺寸增加时的功率要求限制，从而消除了标准射频陷阱中存在的重大缩放挑战。因此，这里提供的架构和方法似乎为捕获离子量子计算开辟了一条道路，以实现容错规模的设备。
• DTEK Oil & Gas Production、DTEK Energy BV 和 DTEK Renewables BV 的 2024 年上半年财务报表现已发布 • 欧盟更新的财务
• DTEK 石油和天然气生产、DTEK Energy BV 和 DTEK Renewables BV 的 H1-2024 财务报表现已发布 • 欧盟对乌克兰及其能源部门重新提供财政支持 • DTEK 寻求在联合国加强对乌克兰能源部门的国际支持 • IEA 报告：乌克兰的能源安全和即将到来的冬天 • DTEK 在基辅的安装揭示了俄罗斯袭击对乌克兰能源设备的巨大影响 • 能源市场更新 DTEK 石油和天然气生产、DTEK Energy BV 和 DTEK Renewables BV 的 H1-2024 财务报表现已发布 DTEK 石油和天然气生产、DTEK Energy BV 和 DTEK Renewables BV 的 H1-2024 财务报表已经发布，请找到相应的链接访问它们：
显微镜的掩盖自动编码器是细胞生物学的可扩展学习者
为生物搜索中使用的显微镜图像仍然是一个重要的挑战，尤其是对于跨越数百万图像的大规模实验。这项工作探讨了经过越来越较大的模型骨架和显微镜数据集训练时，弱监督的clasifirers和自我监管的蒙版自动编码器（MAE）的缩放属性。我们的结果表明，基于VIT的MAE在一系列任务上的表现优于弱监督的分类器，在召回从公共数据库中策划的已知生物学关系时，相对实现的相对效果高达11.5％。此外，我们开发了一种新的通道敏捷的MAE架构（CA-MAE），该体系结构允许在推理时输入不同数字和通道的图像。我们证明，在不同的实验条件下，在不同的实验条件下，CA-MAE通过推断和评估在显微镜图像数据集（Jump-CP）上有效地概括了，与我们的训练数据（RPI-93M）相比，通道结构不同。我们的发现促使人们继续研究对显微镜数据进行自我监督学习，以创建强大的细胞生物学基础模型，这些模型有可能促进药物发现及其他方面的进步。与此工作发布的相关代码和选择模型可以在以下网址找到：https：//github.com/ recursionpharma/maes_microscopy。