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ngia：一种新型的基于基因序列聚类的基于贪婪的增量对准算法✩
基因序列聚类在计算生物学和生物信息学中非常重要且重要，用于研究系统发育关系和基因功能预测等。随着生物学数据量的快速生长（基因/蛋白质序列），基因序列聚类算法在低精度和效率方面面临着更多挑战。 基因序列数据库中增长的冗余序列通常有助于大多数聚类方法的记忆和计算需求的增加。 例如，原始的基于贪婪的增量比对（GIA）聚类算法获得了很高的精度聚类结果，但效率非常低。 已经开发了有效的贪婪增量聚类算法，其精确成本降低了，通常可以关闭速度的贸易聚类精确度以提高速度。 需要在精度和速度之间取得更好平衡的算法。 本文提出了一种新型的基于贪婪的增量比对算法，称为NGIA，用于具有高效率和精度的基因聚类。 ngia由一个预滤波器，修改后的短词过滤器，一种新的数据包装策略，一种修改的贪婪增量方法组成，并通过GPU并行化。 四个独立数据集上的实验评估表明，所提出的工具可以以99.99％的高精度聚类。 与CD-HIT，VSEARCH和UCLUST的结果相比，NGIA平均快13.6倍，6.2倍和1.7倍。 此外，我们开发了一个多节点版本来处理大型数据集。 该软件可从https://github.com/siat-hpcc/gene-sequence-clustering获得。随着生物学数据量的快速生长（基因/蛋白质序列），基因序列聚类算法在低精度和效率方面面临着更多挑战。基因序列数据库中增长的冗余序列通常有助于大多数聚类方法的记忆和计算需求的增加。例如，原始的基于贪婪的增量比对（GIA）聚类算法获得了很高的精度聚类结果，但效率非常低。已经开发了有效的贪婪增量聚类算法，其精确成本降低了，通常可以关闭速度的贸易聚类精确度以提高速度。需要在精度和速度之间取得更好平衡的算法。 本文提出了一种新型的基于贪婪的增量比对算法，称为NGIA，用于具有高效率和精度的基因聚类。 ngia由一个预滤波器，修改后的短词过滤器，一种新的数据包装策略，一种修改的贪婪增量方法组成，并通过GPU并行化。 四个独立数据集上的实验评估表明，所提出的工具可以以99.99％的高精度聚类。 与CD-HIT，VSEARCH和UCLUST的结果相比，NGIA平均快13.6倍，6.2倍和1.7倍。 此外，我们开发了一个多节点版本来处理大型数据集。 该软件可从https://github.com/siat-hpcc/gene-sequence-clustering获得。算法。本文提出了一种新型的基于贪婪的增量比对算法，称为NGIA，用于具有高效率和精度的基因聚类。ngia由一个预滤波器，修改后的短词过滤器，一种新的数据包装策略，一种修改的贪婪增量方法组成，并通过GPU并行化。四个独立数据集上的实验评估表明，所提出的工具可以以99.99％的高精度聚类。与CD-HIT，VSEARCH和UCLUST的结果相比，NGIA平均快13.6倍，6.2倍和1.7倍。此外，我们开发了一个多节点版本来处理大型数据集。该软件可从https://github.com/siat-hpcc/gene-sequence-clustering获得。强可伸缩性测试表明，NGIA的多节点版本可以以31％的并行效率扩展32个线程。©2022 Elsevier B.V.保留所有权利。
新一代学术计划 (nGAP) 学者
nGAP 旨在应对上述挑战，旨在为下一代学者顺利过渡到该职业做好准备。通过有针对性的干预措施，讲师们将完成博士学位，成为经验丰富的教师和研究人员，在关键课程中建立进入学术界的渠道。该项目由 DHET 和大学共同资助。作为其转型任务的一部分，至少 80% 的 nGAP 职位必须由黑人、有色人和印度裔南非人担任，其中至少 55% 的职位由女性担任。讲师将永久被任命为该机构的全职员工，但会通过高等教育和培训部和大学的资金获得为期六年的支持。
BrainGAN：使用 GAN 架构和 CNN 模型的脑 MRI 图像生成和分类框架
摘要：深度学习模型已在多个领域得到应用，但在医学成像等敏感领域仍需要进行调整。由于时间限制，医学领域需要使用该技术，因此准确度水平可确保可信度。出于隐私方面的考虑，医学领域的机器学习应用无法使用医疗数据。例如，由于缺乏脑部 MRI 图像，使用基于图像的分类很难对脑肿瘤进行分类。通过应用基于生成对抗网络 (GAN) 的增强技术，解决了这一挑战。深度卷积 GAN (DCGAN) 和 Vanilla GAN 是用于图像生成的 GAN 架构的两个示例。本文提出了一个使用 GAN 架构和深度学习模型生成和分类脑部 MRI 图像的框架，称为 BrainGAN。因此，本研究提出了一种自动检查生成的图像是否令人满意的方法。它使用三个模型：CNN、MobileNetV2 和 ResNet152V2。使用 Vanilla GAN 和 DCGAN 生成的图像训练深度迁移模型，然后在由真实脑部 MRI 图像组成的测试集上评估其性能。从实验结果来看，ResNet152V2 模型的表现优于其他两个模型。ResNet152V2 基于 DCGAN 架构生成的脑部 MRI 图像实现了 99.09% 的准确率、99.12% 的精确率、99.08% 的召回率、99.51% 的曲线下面积 (AUC) 和 0.196 的损失。
屏障厚度对INGAN/GAN非对称多量子孔结构的光电特性的影响
gan/gainn非对称多量子发光二极管具有不同潜在的屏障厚度（5和15 nm），通过使用金属有机化学蒸气沉积来生长。狭窄的屏障结构改善了设备的性能，包括电致发光积分强度的超线性增加，高电流密度下效率下降的降低，波长漂移的降低，向前电压的降低以及壁插头效率的提高。这是由于量子屏障的厚度变窄，这会导致量子井之间的电场较小，量子限制性鲜明效应的弱化，跨设备活动区域的载体分布更均匀，以及电子泄漏的抑制。
rçİian直接抗议抗itelite te所以
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双 InGaAs/InAs 通道对直流和射频性能的影响
图 2 (a) 显示了 V GS =0 V 下三种不同通道结构的能带图。图 2 (b) 显示了通道区域中的导带。垂直切割是在栅极电极中心进行的。如图 2 所示，能带可以通过不同的通道结构进行调制。研究发现，CC 通道和 DC 通道可以有效增加导带。与 SC 结构相比，CC 和 DC 结构的势阱深度分别增加了 0.37 eV 和 0.39 eV。这意味着 CC 和 DC 结构增强了通道区域中电子的限制。此外，DC 通道形成了双电子势阱。第二个势阱将减少扩散到 InAlAs 缓冲层中的电子数量。因此，DC 通道结构在电子限制方面比 SC 和 CC 通道结构更有效。
MC281487_VanGarden-Cannabis-LLC.pdf
计划继续遵守当地分区 CannAssist, LLC（“CannAssist”）将始终遵守莱斯特镇分区条例中规定的当地分区要求。根据莱斯特分区条例第 5.15 条，CannAssist 拟建的种植和产品制造商机构位于公路商业-工业 2 分区区，该区域允许非零售大麻机构使用。CannAssist 的大麻种植和产品制造商机构将在完全封闭的建筑物内的固定位置进行运营，从企业外部看不到。该设施不允许在外部储存大麻、相关用品或教育材料。根据莱斯特的分区条例，该物业不在住宅分区（SA、R1 和 R2）和现有公立或私立学校（学前班至 12 年级）200 英尺范围内。根据莱斯特的分区条例，CannAssist 将向莱斯特规划委员会申请特别许可和场地规划批准（如适用）。CannAssist 将遵守在 CannAssist 拟定地点经营大麻种植和加工厂所需的任何当地许可证中规定的所有条件和标准。CannAssist 已经与各市政官员和委员会参加了数次会议，讨论 CannAssist 拟定的大麻种植和产品制造工厂计划，并与莱斯特签订了东道社区协议。 CannAssist 将继续与各市政部门、委员会和官员合作，确保 CannAssist 的大麻种植和产品制造设施在设计、施工、运营和安全方面符合所有当地法律、法规、规则和规范。CannAssist 还聘请了律师事务所 Vicente Sederberg LLC 协助持续遵守当地分区要求。
ZnGa2O4(100)单晶表面电子结构的实验和理论研究
因此，对于应用而言，非常需要一种带隙与 β -Ga 2 O 3 一样宽但对称性更高的材料。最近，Galazka 等人报道了块体熔融生长的高结构质量 ZnGa 2 O 4 (ZGO) 单晶，可由其制备不同取向的绝缘和半导体晶片。[11,12] ZGO 结晶为立方尖晶石结构（Fd3m 空间群），如图 1 中的球棒模型所示。尖晶石是指一类化学式为 AB 2 X 4 的化合物，其中 A 是二价阳离子，如 Zn，B 是三价阳离子，如 Ga，X 是二价阴离子，如 O。在 ZGO 的正常尖晶石结构中，Zn 占据四面体位置，而 Ga 占据八面体位置。在高温熔体生长过程中，八面体和四面体位置的占据是随机的。[11] 长时间冷却可稳定正常尖晶石结构，而较短的冷却时间会引入反位缺陷。反位缺陷导致 n 型导电性，自由电子浓度在 10 18 – 10 19 cm 3 的数量级上。在氧化气氛中以 800 – 1400 C 的温度进行 10 小时的生长后退火或在 700 C 的温度进行 40 小时的生长后退火后，ZGO 晶体可转变为绝缘状态。[11 – 13] 由于其立方尖晶石结构，ZGO 具有各向同性的热性能和光学性能。发现 ZGO 的光学带隙为 4.6 eV，接近 β -Ga 2 O 3 的光学带隙，并且没有观察到优选的解理面。[11,12]
