XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemmetric
气候变化及其在肾单位质量中的影响
哺乳动物肠道是最快的自我更新组织之一，由位于地下室底部的干细胞驱动。paneth细胞构成了利基微环境的主要元素，提供了各种生长因子来编排肠道干细胞稳态，例如Wnt3。不同的wnt配体可以选择性地促成β-catenin - 依赖（规范）或 - 独立（非规范）信号。在这里，我们报告说，形态发生1（DAAM1）及其副狗DAAM2不对称调节规范和非范围WNT（WNT/PCP）信号传导的Di-Shevell相关激活剂。daam1/2与Wnt抑制剂RNF43相互作用，而DAAM1/2双基因敲除刺激刺激可以防止Wnt受体的RNF43依赖性降解（FZD）。单细胞RNA测序分析表明，由于WNT/PCP信号有缺陷，DAAM1/2耗尽会损害Paneth细胞分化。一起，我们将DAAM1/2确定为一个意外的集线器分子，可以协调规范和非规范WNT，这对于指定足够数量的Paneth细胞是基本的。
液相色谱 - 潮流质谱测定法，用于在药物相互作用的临床背景下，人血浆中CDK4/6抑制剂定量
Fanny Leenhardt，Matthieu Gracia，Catherine Perrin，Claudia Muracciole-Bich，BénédicteMarion等。液相色谱 - 潮流质谱测定法，用于在药物相互作用的临床背景下人类血浆中CDK4/6抑制剂定量。药物和生物医学分析杂志，2020，188，pp.113438。10.1016/j.jpba.2020.113438。HAL-03003807V2
使用泵送 - 氢和二氧化碳跨临界循环的长期储能的参数研究
摘要：紧急能源转换需要在世界能量组合中更好地渗透可再生能源。可再生能源的间歇性需要使用长期存储。目前的系统在衬里的岩石洞穴或空中加压容器中使用水位，作为压缩机的虚拟活塞和扩张器在二氧化碳热泵周期（HPC）中的功能以及有机跨威奇周期（OTC）。在不可渗透的膜中，二氧化碳被压缩和扩展，通过填充和排空泵送的氢水。二氧化碳用两个大气热存储坑交换热量。当需要电力时，当可再生能源可用并被OTC释放时，HPC充电热流体和冰坑。建立了一个数值模型，以复制系统的损失并计算其往返效率（RTE）。随后的参数研究突出了用于大小和优化的关键参数。预期的RTE约为70％，该CO 2 PHE（泵送式电动电力存储）以及PTE（抽水热量储能）可以通过允许间歇性可再生能源的效率存储以及与地区供暖和冷却网络的整合（以及CIES CIES CIES和CITY coity corcient and Cermuty of Future of Fureture of Future of Future of Future of Future of future future。
引用：Omotayo，T和Moghayedi，A和Awuzie，B和Ajayi，S（2021）Smart Campuses的基础设施元素：书目分析。 Sustainab
摘要：可持续发展可以在微观层次上实现，并且在世界各地拥有智能校园为实现全市范围的智慧提供了机会。在在校园中获得智慧的过程中，必须研究需要注意的要素。Smart Campuses上有许多出版物，这项调查使用了文献计量分析方法来识别过去十年来生产的此类出版物。由578个节点和3217个边缘组成的矩阵是由285个Smart Campus建筑和采购的出版物开发的。通过文献计量分析产生了15个集群主题。发现中国在Smart Campus上贡献了所有发表文章的48.4％。这些发现提出了群集主题的框架，该框架是建筑或重新利用，技术和IT网络，持续改进以及智能学习和教学管理的四个广泛基础架构领域。确定的发现的含义是，IT项目管理，传统采购策略以及新工程合同（NEC）和联合合同法庭（JCT）等合同的标准形式适用于智能城市的采购。
行业4.0循环供应链的驱动定量方法：书目分析
摘要。行业4.0（I4.0）概念包括高级数字技术，这些技术促进了导致数字化的可持续性方法，导致经济（CE）。i4.0驱动的CE计划导致供应链管理（SCM）的范式转移，其中定量方法为采用循环实践时出现的问题提供了实用的解决方案。因此，I4.0，CE，SCM和定量方法的间隔已被确定为值得调查的上升区域。因此，我们对现有文献进行了文献计量分析，以可视化和揭示当前的学术讨论，同时为追求与上述交叉点有关的当前染色体，趋势，前景的学者和从业人员提供见解。
什么是参数设计
作为建筑师中最有争议的主题之一，参数设计通过基于算法的方法将意图与结果结合了结果，从而产生了吸引全球观众的复杂几何形状。本视频探讨了使参数设计如此独特的原因，从其起源到当前的软件应用程序。它首先检查了安东尼奥·高迪（Antonio Gaudi）颠倒教堂模型的工作中参数设计的早期起点，在那里使用悬挂的加权串创建了复杂的链条拱门。该视频还深入研究了其他开创性建筑师的贡献，例如Luigi Moretti，后者创造了“参数体系结构”一词和弗雷·奥托（Frei Otto），他的实验方法使用肥皂膜铺平了与参数建模的方式。近年来，软件包使设计人员更容易通过合并图表而不是文本的视觉脚本接口进行参数建模。诸如Grasshopper，生成组件和Dynamo之类的程序使建筑师可以快速有效地创建复杂的设计，从而在其创造性方法中为它们提供了前所未有的灵活性。随着架构和设计数字工具的兴起，参数架构已成为一个革命性的概念，正在改变建筑物的设计和构建方式。它不仅定义了一组参数和规则，而且还会生成复杂的可自定义设计，这些设计难以手动实现。它的应用不仅可以在建筑中看到，还可以在产品设计，家具设计，时装设计甚至动画中看到。这就像一部科幻电影中的东西！在计算机模型中使用各种设计选项播放的过程使建筑师和设计师可以突破可能的边界，从而使参数架构成为一个令人兴奋的领域，超越了传统的建筑实践。参数模型与手动建模相比提供了一种更有效，更具成本效益的方法来彻底改变建筑设计。这些设计依赖于决定其形式的预定的计算机算法或参数，从而可以提高精确性和独创性。使用参数和变量的使用使设计人员能够操纵结构的各个方面，例如尺寸，角度和材料特征，从而促进锻造性和灵活性。算法设计是参数体系结构的一个基本方面，利用数学算法来改变参数并产生符合特定标准的设计。这种方法既鼓励了创造力又可以精确，从而使建筑师轻松地生成复杂的形状和形式。生成建模使设计师能够快速测试众多概念，并通过迭代调整来完善他们的想法。参数设计在建筑设计中有许多应用，包括可持续设计，建筑师可以优化建筑物的功能以提高能源效率并减少浪费。通过微调参数，例如绝缘，方向和材料，绿色设计变得更加实用。此外，参数设计在生成复杂的有机形式方面擅长展示独创性和创造力。但是，技术使建筑师能够快速解决设计问题。参数体系结构还可以在立面设计中亮起，从而允许创建对环境条件做出反应的视觉令人惊叹和动态的外墙。建筑师可以操纵参数以创建功能和艺术元素，从而突破建筑物设计的界限。为了有效地实施参数体系结构，建筑师依赖于专业的软件和工具，包括蚱hopper，犀牛3D和发电机。这些工具使设计师能够轻松创建复杂的模型，从而促进建筑设计中的创新和创造力。参数设计：探索参数设计基本原理的革命性方法可以创建参数模型，从而允许设计探索和空间创建。与建筑师和工程师等专业人士的合作，可以增强知识共享和进步。数字制造技术可以精确地转化为物理世界，从而通过能源效率和可持续性提供长期节省。存在挑战，包括对复杂性，施工困难以及工艺的潜在丧失的关注。参数设计代表了体系结构的重大转变，从而创建了触觉上令人震惊但功能高效且可持续的结构。随着技术的不断发展，AI准备领导塑造明天的城市和建筑物。Zaha Hadid的陈述“有360度，那为什么要坚持一个呢？”强调了现代参数设计的创新性质，它违反了惯例并突破了建筑的界限。谁知道？参数设计是一种建筑方法，已经存在了几个世纪，但其名称是由Patrik Schumacher在2008年创造的。此方法使用计算机算法来创建复杂的结构和形状，从而通过参数和规则在设计响应与意图之间建立联系。与传统的体系结构相反，参数设计依赖于算法程序来雕刻建筑和工程组件之类的功能。其对输入参数的使用，称为“参数”，允许建筑师在设计的各种迭代中实验，同时确保所得的结构保持在纯压缩中。参数设计不是一个新概念；众所周知，安东尼·高德（Antoni Gaud）使用机械模型来创建自己的建筑物，并在19世纪结束时使用参数方法。他在教堂颠倒模型上的工作展示了这种方法的潜力，使他能够改变每个拱门的形状，并观察其如何影响连接的拱门。参数架构的开发涉及多个建筑师，包括Luigi Moretti和Frei Otto，他们使用了非数字技术，例如肥皂膜和路线来确定紧张紧张结构的最佳设计。参数建模的探索性方面已经引起了两类：基于传播的系统，这些系统从原始输入和约束系统中产生未知的形状，这些系统使用算法定义了必需品。根据某些限制进行了调整设计目标，例如一个永不停止发展的难题。在设计和架构中，“旧的是新的”，通常是正确的。参数设计已经摆脱了年龄的传统规则，将脚本翻转为我们认为的可能性。是直接线和角度的日子；参数主义是关于使每个结构一种一种结构的一种大胆，清晰的曲线。通过结合复杂性和变化，参数设计就是要拥抱个性，拒绝曲奇切口的架构方法。设计师现在使用计算机技术来分析和模仿自然的复杂模式，将其应用于建筑形状和城市规划。不仅仅是在结构上扔一些曲线；这是关于创建适应周围环境并优先考虑形式和功能的系统。说实话，谁不喜欢他们的设计有些惊喜和喜悦？参数形式可以是数学上的或手动定义的，但是使用算法就像拥有超级大国一样 - 它使设计人员可以专注于更大的图景，而计算机则处理零用的细节。这些创新的设计不仅仅是美学；他们是要创建功能性且鼓舞人心的空间。通过利用计算机的力量，建筑师和设计师的力量可以突破可能的界限并创造真正独特的体验。也许有一天我们将拥有类似于珊瑚礁或森林的建筑物，而不仅仅是弯曲的盒子！设计的未来就是拥抱复杂性，个性和魔力。参数设计彻底改变了建筑行业，使建筑师能够创建复杂而创新的结构，从而突破传统设计的界限。使用数字工具和软件的使用为建筑师提供了前所未有的灵活性和表达方式，从而使他们能够探索广泛的创意可能性而无需限制。Zaha Hadid Architects是一个很好的例子，其建筑物具有光滑，流动的曲线，没有可见的角或边缘。同样，让·诺维尔（Jean Nouvel）的卢浮宫阿布·达比（Abu Dabi）展示了参数设计在创建复杂和令人印象深刻的结构中的潜力。其他值得注意的例子包括北京的Galaxy Soho购物中心和世界贸易中心运输中心的Santiago Calatrava的Oculus。参数设计不仅涉及技术规格，而且还为建筑师提供了一种新的语言来传达他们的想法和愿景。虽然掌握基本概念可能具有挑战性，但数字解决方案使其更容易访问和用户友好。软件包现在提供视觉脚本界面，使设计人员可以将参数映射到功能，从而导致精确而准确的几何形状。参数设计的好处很明显：它在建筑设计中提供了无与伦比的灵活性和创造力，使建筑师可以探索新的可能性而无需限制。
参数生长过程的随机辅助多孔材料
辅助结构是具有负poisson比率的材料：拉伸时，它们垂直于施加力[26，29]，这是看似违反直觉的特性。辅助材料由于其出色的休克吸收，断裂韧性或振动吸收而发现了多个领域的应用[61，51，25，30，49，45]。大量研究致力于设计辅助机械材料[25,12,58]，这些材料从其小规模几何形状的特定布置中得出了其物理特性。最近的制造技术可以制造复杂的小规模结构，因此可以制造辅助材料。随机材料具有一些显着的优势。In particular, they are more resilient to fabrication-related symmetry-breaking imperfections [ 44 ], can smoothly and seamlessly grade material properties [ 28 ], are well suited to manufacture isotropic structures [ 40 , 21 ], are excellent candidates for energy-absorbing applications [ 10 , 39 , 23 ], and allow to compute the material geometry efficiently [ 34 ].虽然重复的周期性结构定义了大多数辅助材料，但独特的研究线对随机辅助材料感兴趣[36]，因为它们比周期性结构具有某些优势[46，62，27]。辅助聚合物泡沫[29，8]在80年代报道，并广泛用于工业应用中。细胞泡沫的几何形状通常是理想化的，并用Voronoi图[17]进行建模，一些研究辅助泡沫的作品是从建模获得辅助泡沫的最常见过程是压缩一个偶然的透明细胞泡沫，以迫使细胞肋骨扣紧，从而产生一个加热到其软化温度的恢复结构[9，1]。
eSg-disclosures-metric-methodology and Calculation guide ...
ESG指标页面上的指标每天都进行刷新（除了欧盟气候基准测量指标以外，这些指标反映了最新重新平衡的数字），因此它们可能不会反映在指数方法中应用的目标，而索引方法仅针对索引重新平衡。此外，根据例如监管要求，ESG索引方法可能不会考虑以下（或所有这些指标）或考虑到以下指标所使用的所有ESG数据集。
通过几何深度学习提高MHC-I结合肽预测的概括性
肽与主要组织相容性复合物（MHC）分子之间的相互作用在自身免疫，病原体识别和肿瘤免疫方面是关键的。癌症免疫疗法的最新进展需求需要更准确的MHC结合肽计算预测。我们解决了与MHC结合的肽预测的普遍性挑战，从而揭示了当前基于序列的方法的局限性。我们利用几何深度学习（GDL）的基于结构的方法表明，在看不见的MHC等位基因的普遍性方面有望提高。此外，我们通过在结构（3D-SSL）上引入一种自我监督的学习方法来解决数据效率。在不暴露于任何绑定亲和力数据的情况下，我们的3D-SSL优于基于序列的方法，该方法在〜90倍的数据点上训练。最后，我们证明了基于结构的GDL方法对乙型肝炎病毒疫苗免疫肽疗法案例研究的结合数据的偏见。这项概念验证研究强调了基于结构的方法增强通用性和数据效率的潜力，对数据密集型领域（如T细胞受体特异性预测预测）具有重要意义，为增强对免疫反应的理解和操纵铺平了道路。
毫米人类表面捕获以分钟为单位
从多个图像中详细的人体表面捕获是许多3D生产，分析和传输任务的重要组成部分。但在实际时间内产生毫米的精度3D模型，并实际上在现实世界中捕获环境中验证其3D准确性，由于缺乏这些目标的特定方法和数据，因此仍然是主要的挑战。我们为此提出了两项互补贡献。第一个是一种高度可扩展的神经表面辐射场方法，能够通过构造实现毫米的精度，同时证明了高计算和记忆效率。第二个是一个新颖的数据集，MVMannequin，它是用高分辨率手持3D扫描仪捕获的衣服人体模型几何形状，并配对校准的多视图图像，可以验证毫米的准确性要求。尽管我们的方法可以产生如此高的密度和精确的几何形状，但我们显示了神经表面管道的侵略性稀疏和优化，只需使用几个GB的GPU存储器在计算时间内进行估算，同时允许实时毫秒的神经渲染。根据我们的框架和数据集，我们表明我们的方法在不到3分钟的训练时间内就可以达到77％的积分准确性和完整性，并具有68个观点。