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对于抗体序列生成建模，混合模型可能是您需要的
通信：Wei Wang，电子邮件地址：wei-wang@ucsd.edu抽象抗体治疗候选者不仅必须与其目标表现出紧密的结合，还必须表现出良好的发展性能，尤其是免疫原性的风险。在这项工作中，我们将一种简单的生成型Sam拟合到600万人重和七千万人类轻型连锁店。我们表明，由模型计算出的序列的概率与其他物种在各种基准数据集上与其他模型中的任何其他模型相同或更高的精度区分了具有相同或更高准确性的序列，比文献中的任何其他模型都超过了大型语言模型（LLMS）。SAM可以人性化序列，生成新序列和人类的得分序列。它既快速又完全可解释。我们的结果强调了使用简单模型作为蛋白质工程任务的基准的重要性。我们还引入了一种用于编号抗体序列的新工具，该工具比文献中现有工具更快。这两个工具均可在https://github.com/wang-lab-ucsd/antpack上获得。引言良好的开发性能（例如免疫原性的低风险）对于抗体治疗候选者至关重要1-3。从接种动物中检索的抗体构成人类免疫原性的高风险，因此必须被人性化，例如通过将CDR区域“嫁接”到人类框架4。这种方法经常需要进一步的试用和错误修改才能恢复失去的亲和力4。理想情况下，这些方法应至少具有四个特征。人性化抗体序列的计算方法有可能加速这一过程5。1）分配区分人类和非人类变量区域序列的得分。2）提出可能使序列人性化的突变。3）生成新的高度人类可变区域序列，这对于机器学习辅助抗体发现的方法很有用。4）该方法应充分解释，即可以确定序列的不同区域对得分的贡献。已经提出了用于生成人类序列，分析曲目数据以及评分或人性化序列的各种计算机方法，但通常缺乏这些特征中的一种或多种。Prihoda等人报告了OASIS模型，该模型将输入序列分为9-mers，并通过人口中的患病率分为9-mers 7。他们分别训练大型语言模型（LLM）提出人性化突变。OASIS模型假定序列中所有9人之间的统计独立性，这可能是不现实的。另外，虽然绿洲模型是完全可解释的，但LLM无法完全解释为什么建议给定突变。诸如Immunesim 11和Igor 12的工具来分析曲目数据。其他各种作者已经训练了LLMS，可以按顺序预测下一个氨基酸，或者是掩盖的氨基酸的身份9,10,13。虽然一些LLM（例如尽管这些工具对于数据分析非常有用，但并非旨在模拟人类曲目中序列的分布，因此并非旨在评估序列的人性。llms可以生成新的序列并将得分分配给现有序列（可能性或假性时期），该序列可能与某些感兴趣的特性相关。progen2-oas）9接受了来自多种物种的数据的培训，因此无法评估人类（例如iglm）10在物种标签上进行调节，因此原则上应该能够将人类的重链与其他物种的重链区分开。这些模型的黑框性质使得很难确定该模型“学到了”或评估预测的可靠性。其他作者已经训练了分类器，可以预测序列是否是人类，包括ABLSTM 8，抗纤维13（可以作为物种分类器运行的LLM）和Hu-Mab 5,8。分类器可以实现训练集中存在的物种的高精度，但是如果被要求得分更多的序列，则可能会失去准确性。例如，Marks等人。请注意，Hu-mab最佳用于人性化鼠起源序列，仅是因为它主要在人类和小鼠序列上进行了训练5。分类器不是生成模型，也不直接生成
融合专家与检索增强生成，增强信息检索和推理
摘要 — 本研究探讨了将检索增强生成 (RAG) 集成到已使用混合专家 (MoE) 的 Mistral 8x7B 大型语言模型 (LLM) 中，以解决其在复杂信息检索和推理任务中现有的局限性。通过利用 Google BIG-Bench 数据集，我们进行了广泛的定量和定性分析，以评估增强模型的性能。结果显示准确率、精确率、召回率和 F1 分数均有显著提高，凸显了增强模型在生成语境丰富、准确且细致入微的响应方面的卓越能力。这种集成展示了一种克服传统 LLM 固有局限性的有希望的方法，标志着人工智能研究的关键进展。我们的研究结果有助于持续开发更具适应性、更高效、更智能的人工智能系统，为人工智能在各个领域的应用开辟新的途径。该研究承认与数据集范围和计算需求相关的限制，并为未来的研究提出了进一步完善和扩展模型适用性的方向。
壳聚糖和纳米 - 硅二氧化二氧化二氧化构混合物的抗微生物活性，导致从
番石榴的后衰减后，主要是由储存时间中的微生物物种引起的。因此，分离出可能导致番石榴后腐烂的真菌和细菌物种分离并评估低分子量（LMW）壳聚糖与纳米二氧化物（Nano Sio 2）的抗菌和抗真菌能力（LMW）壳聚糖结合使用。这项研究成功地隔离了四种真菌物种，即热孢子虫，cladosporium sphaerospermum，Aspergillus wentii，colletototrichum acutatum和三个细菌种类，不，无论是azotobacter sp。发现，有0.04％纳米SIO 2和1％低分子壳聚糖44.5 kDa的混合物能够以最高的抗菌区直径和生长真菌的最低直径进行测试。这项工作为延长番石榴的延长货架寿命的潜在化合物。
使用山丘密码和修饰DNA的混合物进行加密技术，以进行安全数据传输
摘要：由于技术的快速进步，21世纪经历了信息激增，这使知识变得更加重要的战略资产。由于缺乏通过通信网络传输和收到的信息安全性，黑客可以用他们的所有力量和智能窃取信息。因此，信息字段安全的任务变得越来越重要。不幸的是，当前的经典加密方法已经以各种方式容易受到攻击。因此，我们必须在介绍者黑客技术的存在下改善沟通的现有过程和学习功能以保护数据。密码学是电信和计算机安全基础架构的最重要部分。使用隐肌和加密技术来进行数据安全性，正在获得普及并广泛采用。已经对基于DNA的数据加密技术进行了大量研究。基于DNA的加密方法是密码学领域的一种创新范式，通过将原始文本转换为不可理解的格式来保护传输过程中的数据。这项工作提出了一种新型的加密方法，将修饰的DNA序列与山丘密码整合在一起。建议的方法包括四个阶段：在第一阶段，山丘密码算法将纯文本编码为n位二进制值。随后，在结果上执行XOR操作，然后在XOR输出中添加32位键值。第三，修饰的DNA密码学用于产生不确定性并促进隐肌。使用最终阶段的解密过程用于检索接收者方面的原始消息。建议的方法满足了安全要求，并显示了应对几个安全威胁的能力。此外，与当前系统相比，建议的卓越数据安全性的建议方法。建议的技术可以隐藏数字数据并确保关键信息的安全传输。
基于高斯混合模型和K值选择算法的机器人臂的新型轨迹学习方法
在机器人臂轨迹模仿学习领域，高斯混合模型被广泛用于捕获复杂轨迹特征的能力。但是，利用这些模型的一个主要挑战在于初始化过程，尤其是在确定高斯核的数量或K值时。K-Value的选择显着影响模型的性能，而传统方法（例如基于经验知识的随机选择或选择）通常会导致次优结果。为了应对这一挑战，本文提出了一种用于机器人臂的新型轨迹学习方法，该方法将高斯混合模型与K值选择算法相结合。所提出的方法利用肘法的原理以及指数函数，校正项和权重调整的特性，以确定最佳的K值。接下来，使用最佳的K值应用K-均值聚类来初始化高斯混合模型的参数，然后通过预期最大化算法进行完善和训练。然后将所得的模型参数eTers用于高斯混合物回归中，以生成机器人的臂轨迹。通过使用二维理论非线性动态系统和使用实际机器人臂数据的物理实验的模拟实验来验证所提出方法的有效性。这些结果表明，所提出的方法显着提高了机器人臂轨迹产生的准确性和效率，从而为改善机器人操纵任务提供了有希望的解决方案。实验结果表明，COM占据传统的高斯混合模型方法，所提出的方法将轨迹精度提高了15％以上，如降低平均绝对误差和根平方误差所示。
在Lutetium中，近室温度抗性过渡的起源是高压下H2/N2气体混合物的起源
1材料物理学的主要实验室，固态物理研究所，Hefei物理科学研究院（HFIP），中国科学院，中国赫菲230031，中国； 2科学岛分支，中国科学技术大学研究生院，中国Hefei 230026； 3高压科学和技术高级研究中心，20120年上海，中国； 4上海材料边界研究的主要环境研究（MFREE），上海物理科学先进研究（Sharps），20120年上海，中国上海； 5吉林大学物理学研究所的超级材料国家主要实验室，中国长春130012和6材料科学与工程学院，北京科技大学，北京100124，中国
涂层类型和干燥温度对柠檬草和苹果混合粉末饮料理化性质的影响
含有抗氧化剂的水果和草本植物制成的新鲜饮料能够增强人体的免疫力。然而，这种新鲜饮料产品的保质期通常很短。作为替代方案，必须将产品转化为粉末饮料。因此需要涂层材料来避免在干燥过程中抗氧化剂化合物的损失。本研究旨在仔细研究涂层类型和干燥温度对柠檬草和玛朗苹果粉末饮料质量的影响。该研究采用完全随机设计 (CRD)，具有两个因素和两个重复。第一个因素是涂层类型，有 3 个水平（麦芽糊精、糊精、阿拉伯胶），第二个因素是干燥温度，有 3 个水平（40℃、45℃、50℃）。使用方差分析单因素 (ANOVA) 检验和 Duncan 进一步检验（如果处理有显著差异）对数据进行分析。结果表明，涂层类型显著影响稳定性、溶解时间、灰分含量、维生素 C 和抗氧化剂的参数。同时，干燥时间显著影响稳定性、溶解时间、水分含量、灰分、维生素C和抗氧化剂等参数；包衣类型和干燥时间之间存在交互作用，影响松密度、稳定性、溶解时间、灰分、维生素C和抗氧化剂，在干燥温度为45℃时，基于高抗氧化剂含量的糊精包衣类型可获得最佳效果。产品特性包括溶解度为0.96秒，松密度为0.58 g/mL，稳定性为89.19％，水分含量为2.38％，灰分含量为1.21％，维生素C含量为70.22％，抗氧化抑制率为50.97％，IC 50含量为1.29，水分活度为0.50。
使用可持续的氧化石墨烯纳米流体混合物的散热器热分析乙二醇和水的混合物
摘要。该研究的目的是确定添加与EG（乙二醇）结合的墨氧化物（GO）流体或水可能会增加汽车辐射器中热的转移。散热器是汽车冷却系统的重要部分；他们消散发动机产生的额外热量。常规冷却剂转运温度的容量受到限制，包括乙二醇和水。使用纳米颗粒流体可以提高传导热量的能力，纳米颗粒流体基本上是碱基中颗粒的溶液。该技术使用乙二醇和水来通过分散GO颗粒来形成纳米颗粒流体。使用实验，描述了纳米颗粒流体的弹性或热特征。接下来，使用早期版本的辐射器布置，进行了许多传热测试。与传统冷却剂相比，在利用GO纳米颗粒流体的同时，已经评估了散热器在各种功能情况下散发热量的能力。将散热器的传热效率与普通的乙二醇进行比较（或最初的结果表明与GO纳米颗粒液的添加可改善它。增加了纳米颗粒流体组合中的热导率，从而导致更有效的热量耗散。为了确保在汽车冷却机制上有效利用纳米颗粒流体，在长期暴露于升高温度时，可以进一步评估它的耐用性。本研究的持续尝试为汽车应用提供了最先进的冷却系统。结果表明，与常规冷却剂结合使用GO纳米颗粒流体有机会提高汽车散热器的热传递或一般效率。
通过增加潜热来增强二元硝酸盐混合物的热能储存
致谢 ................................................................................................................ iii 摘要 ................................................................................................................................ iv 插图列表 ................................................................................................................ vii 第 1 章。介绍 ............................................................................................................. 1 1.1 热能存储 (TES) ...................................................................................... 2 1.2 相变材料 ...................................................................................................... 3 1.2.1 聚光太阳能发电厂 ............................................................................. 4 2.文献综述 ............................................................................................. 6 3.方法论 ............................................................................................................. 8 4.讨论 ............................................................................................................. 10 4.1 特性 ............................................................................................................. 10 4.2 结果和分析 ............................................................................................................. 10 5.结论................................................................................................................ 14 参考文献................................................................................................................ 15 个人简介.............................................................................................................. 18
产前痕量元素混合物与幼儿的行为习得任务的学习缺陷有关
抽象的孩子在整个发展过程中都暴露于许多痕量元素。鉴于他们的ubiquity和对儿童的神经发展产生影响的潜力，这些暴露是公共卫生的关注点。这项研究试图确定使用前瞻性队列中操作测试的学习行为中与痕量混合物相关的定义。我们包括322名在墨西哥城招募的6-7岁的参与者，其中包含有关产前微量元素测量值（第三个孕乳铅和锰水平和锰水平，以及＆尿液镉和砷水平），人口统计学协变量，以及逐步的重复获得（IRA），一项可观的学习任务。加权分位数总和（WQS）回归模型用于估计所有四个痕量元素和IRA性能的混合物的联合关联。表现受到不同元素