XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemmines
科学手稿模板
监督的机器学习模型依赖于具有正面（目标类）和负面示例的培训数据集。因此，培训数据集的组成对模型性能有直接影响。具体来说，关于不代表目标类别的样品的负样本选择偏见，在诸如文本分类和蛋白质 - 蛋白质相互作用预测等范围内提出了挑战。基于机器学习的免疫治疗设计是一个越来越重要的研究领域，重点是设计抗体或T细胞受体（TCR），可以与其具有高特异性和亲和力的靶标分子结合。鉴于免疫治疗药物的生物医学重要性，有必要解决负面训练集成分如何影响模型概括和生物学规则发现以实现合理和安全的药物设计的尚未解决的问题。我们着手在抗体 - 抗原结合预测问题的背景下通过改变负面类别，包括结合亲和力梯度来研究这个问题。我们的研究基于提供基于地面真理结构抗体 - 抗原结合数据的大型合成数据集，从而使结合界面上的残基结合能访问了残基的结合能。我们发现，分布式概括和绑定规则发现都取决于所使用的负数据集的类型。重要的是，我们发现模型学习正数据集的绑定规则的能力并不是其分类精度的微不足道相关性。我们通过现实世界中相关的实验数据确认了我们的发现。我们的工作强调了考虑培训数据集组成在基于机器学习的研究中实现最佳分布性能和规则学习的重要性。
发光太阳能集中器的集成设备和自动智能窗口的电染色器超级电容器和显示
发光的太阳能集中器是可能用于建筑窗口的透明光伏模块。要存储由它们产生的能量，需要一个单独的储能模块和电压调节器模块，但是很明显，该配对对于应用来说是笨拙的。为了解决这个问题，我们提出了“面对面”发光太阳能集中器和电染色器超级电容器的“面对面”串联整合。在这种情况下，不需要分离的储能模块和电压调节器模块，因为阳光下的浓缩器产生的电能可以由具有匹配的电压窗的超级电容器直接存储。带电的储能模块可用于提供低功耗设备。此外，在不同的储能状态下，电致色素超级电容器在不同的储能状态下显示出可调节的平均可见传输，这使集成设备有趣的是自动化的电致智能智能窗口或展示设备。作为一个例子，准备了一个自动的信息指令显示，并且可以以可控的方式清楚，迅速地显示文本消息。能够进行光伏转换，能量存储和电化色的集成设备是智能窗口的有前途的替代方案。
金属构造剂...
图1。A）在PT/INGA/N -SI/SIO/SIO X/PT下，AO-ECL发射（AO-ECL）的方案是由EXC光子吸收触发的。b）电荷传输机制的方案，导致可见的440-nm光子在固体界面处产生。c）在PT/INGA/INGA/N -SI/SIO X/PT（CYAN曲线）和电解质吸收（灰色曲线）时，在PT/INGA/N -SI/N-SIO/SIO X/PT（灰色曲线）时，在PT/INGA/N -SI/N-SI/N-SIO/SIO X/PT（灰色曲线）处的IR 850 nm LED（棕色曲线）的归一化光谱。si bandGap由虚线的黑线表示，由AO-ECL诱导的波长的移位由红色箭头表示。d）N -Si/Sio X的XPS调查光谱，在涂层之前（橙色曲线）和N -SI/SIO X/PT的N -Si/Sio X/PT，在溅射2 nm厚的PT膜（粉红色曲线）后。
发光眼镜，光纤和光子应用和光子应用的复合材料
这项工作探讨了用于光学传感和光子技术的发光玻璃材料和复合材料的设计，合成和应用。该研究的重点是使用适合纤维图的氧化物玻璃基质（例如校尿石和磷酸盐玻璃）来开发新型的光学活性材料，这些玻璃是经过修改以改善其光学和热性能的。引入网络修饰符，尤其是氟化物，导致具有透明度和适当化学稳定性的玻璃系统。这些矩阵用稀土离子（RE 3+）和纳米颗粒掺杂，它们还用作发光配位聚合物（LN-CP）生长的底物，从而使新玻璃@LN-CP复合材料产生具有化学传感潜力的重要潜力。采用系统方法来使用诸如X射线衍射（XRD），拉曼光谱，固态核磁共振（NMR）和吸收光谱的技术来表征这些玻璃基质，从而提供了对其结构，光学，光学和热特性的见解。与RE 3+共掺杂的光学活性磷酸盐玻璃的合成证明了促进上转换（UC）发光的能力，突出了它们的光子应用潜力。这项研究还强调了玻璃@LN-CP复合材料的发展，该复合材料通过玻璃基板和光纤上的原位生长合成。这些复合材料对丙酮和2-戊酮等羰基化合物表现出强烈的发光响应，证明了它们的化学传感潜力。此外，涂层的光纤可以在长距离内传输发光信号，从而促进了分析物的实时和远程检测。因此，本文有助于开发新的发光材料和基于光纤的传感器，为创新的光学传感器和光子设备提供了多功能平台。
新的转录组组装数据的海洋发光鞭毛鞭毛颗粒
lunula是一种单细胞生物化的恐龙。尽管在许多双重化的进化枝中都可以理解生物新蛋白质和荧光素酶合成的机理和基因，但在恐龙粉中，它仍然未知。我们利用了长时间和简短的读数，在这里介绍了P. Lunula转录组的从头大会。总共获得了9.75亿个过滤的配对读数，并将其组装成155,716个重叠群，该重叠群与功能上有功能上注释的普通成绩单相对应。该数据集对于提高我们对原生物学的理解并可以通过NCBI Bioproject（PRJNA727555）获得有价值。©2021作者。由Elsevier Inc.出版这是CC BY-NC-ND许可证（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）下的开放访问文章
使用机械发光材料可视化颗粒介质中的颗粒间接触强度
hal是一个多学科的开放访问档案，用于存款和传播科学研究文件，无论它们是否已发表。这些文件可能来自法国或国外的教学和研究机构，也可能来自公共或私人研究中心。
DNA诱导的旋转旋转性圆形发光
左手和右圆形发光（CPL）1,2的材料对于丰富的应用程序，例如3D光学显示，3,4个信息存储和处理，5,6个光电设备，7-9和光学安全标签非常有用。10到目前为止，生产具有高度对称因子（G LUM）的CPL仍然是一个重大挑战，这主要是由于在排放过程中具有较大的磁性偶极矩和相对较小的电动偶极矩的系统罕见。只有少数类小的手性有机痣，8,11,12个，例如paracyclophanes，13,14架直升机15-25和Binol衍生物，26-30可以产生相对较高的CPL的明显CPL | g lum |在10 -3〜10 -2的范围内。几种类型的手性灯笼 - 丛 - 丛具有更大的| g lum | （0.05至1.38）由于独特的内部形象f- f跃迁而导致laporte-forbdide并显示出较大的旋转强度。31–33然而，由于其低发光强度以及分子设计和合成的困难，这些灯笼材料的应用通常受到限制。
NIR FRET发光中的rhenium络合物和染料共载聚合物纳米颗粒
光活性过渡金属复合物是结合高光稳定性和长发光寿命的发光体。但是，水溶液中的光学性能降低限制了它们在生物系统中的使用。在这里，研究了在聚合物纳米颗粒（NPS）中串联的二胺复合物和近红外复合物（NIR）发射Cy5染料的物理化学和光学物理特性以及生物成像的兼容性。通过改变聚合物，尺寸为20至70 nm，并封装为≤40wt的RE复合物，即每NP的≈11000re络合物。封装后，RE络合物的光致发光（PL）量子产率增加了8倍至≈50％（乙腈的6-7％），导致PL亮度高达10 8 m -1 cm -1，PL寿命为3-4μs。复杂激发后，CY5的串联可产生非常明亮的NIR发射。非常紧密的转到Cy5供体 - 受体距离降低至≤2nm，而货物官方超过90％则由PL寿命测量结果确定。Re-Cy5 NPS进入可见和NIR中的高对比度PL成像，进入哺乳动物细胞。这种详细的表征可以更好地理解过渡金属型FRET NP的光物理特性，并为迈出了新的一类新型明亮发光NP探针的效果设计的重要步骤。
全面发光日期数据分析
作者塞巴斯蒂安·克雷泽（Sebastian Kreutzer）[AUT，TRL，CRE，DTC]（），克里斯托夫·布罗[ https://orcid.org/0000-0001-6063-1726>），Margret C. Fuchs [aut]（），Christoph Schmidt [AUT] TRL]，Johannes Friedrich [aut]（），Norbert Mercier [aut]（） https://orcid.org/0000-0001-7773-5193>），Claire Christophe [CTB]，Antoine Zink [CTB]（）， https://orcid.org/0000-0001-8724-8022>），Georgina E. King [CTB，DTC]（） Guillaume Guerin [CTB]（），Svenja Riedesel [aut]（） https://orcid.org/0000-0001-6249-426x>），Pierre Guibert [CTB]（）哈里森J.灰色[aut]（），Jean-Michel Galharret [aut]（） https://orcid.org/0000-0001-6672-0623>），Luc Steinbuch [aut]（），Anna-maartje de boer [aut] Markus Fuchs [Ths]（）
培训数据组成确定机器学习概括和生物规则发现
监督的机器学习模型依赖于具有正面（目标类）和负面示例的培训数据集。因此，培训数据集的组成对模型性能有直接影响。具体来说，关于不代表目标类别的样品的负样本选择偏见，在诸如文本分类和蛋白质 - 蛋白质相互作用预测等范围内提出了挑战。基于机器学习的免疫治疗设计是一个越来越重要的研究领域，重点是设计抗体或T细胞受体（TCR），可以与其具有高特异性和亲和力的靶标分子结合。鉴于免疫治疗药物的生物医学重要性，有必要解决负面训练集成分如何影响模型概括和生物学规则发现以实现合理和安全的药物设计的尚未解决的问题。我们着手在抗体 - 抗原结合预测问题的背景下通过改变负面类别，包括结合亲和力梯度来研究这个问题。我们的研究基于提供基于地面真理结构抗体 - 抗原结合数据的大型合成数据集，从而使结合界面上的残基结合能访问了残基的结合能。我们发现，分布式概括和绑定规则发现都取决于所使用的负数据集的类型。重要的是，我们发现模型学习正数据集的绑定规则的能力并不是其分类精度的微不足道相关性。我们通过现实世界中相关的实验数据确认了我们的发现。我们的工作强调了考虑培训数据集组成在基于机器学习的研究中实现最佳分布性能和规则学习的重要性。