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simonmed的副本 - 牛津新闻稿
“多种形式痴呆的基础是神经变性，这通常表示大脑灰质的破坏。使用常规序列的当前大脑MRI具有有限的表征灰质的能力。这更具挑战性，因为灰质是一条厚的组织丝带，厚度只有2-5毫米。“要成功，成像方法必须具有足够的空间分辨率和对伴随神经变性的灰质变化的敏感性。牛津大脑诊断技术已经开发了一种新的软件分析工具（FDA 510K待处理），该工具对大脑灰质中的神经元变性更敏感，从而支持早期诊断出多种形式的神经退行性疾病，例如阿尔茨海默氏病，如阿尔茨海氏病，后层层状贫血和额外的额叶dementia，包括supporemalal dementia。
degronmd：利用靶向蛋白质的降解，突变和药物反应的进化和结构特征
靶向蛋白质的降解是一种新兴而有希望的治疗方法。降解的特异性和细胞稳态的维持是由E3泛素连接酶和脱脂信号（称为Degrons）之间的相互作用确定的。人类基因组编码超过600个E3连接酶；但是，到目前为止，仅确定了少数目标的DEGRON实例。在这项研究中，我们引入了DeGronmd，这是一个开放知识库，旨在研究DEGRON，它们相关的功能障碍事件和药物反应。我们驱逐出来，degrons在进化上是保守的，并且倾向于在蛋白质翻译修饰部位附近发生，尤其是在无序结构和较高溶剂可访问性的区域。通过模式识别和机器学习技术，我们构建了跨人类蛋白质组的降解景观，产生了超过18,000个新的脱脂剂，用于靶向蛋白质降解。此外，DEGRON的功能障碍会破坏降解过程，并导致蛋白质的异常积累。此过程与各种类型的人类癌症有关。基于由体细胞突变引起的估计表型变化，我们从系统地进行了量化并评估突变对pan-Canters degron功能的影响；这些结果有助于建立有关人类降解的全球突变图，其中包括89,318个可起作用的突变，这些突变可能引起降解和破坏蛋白质降解途径的功能障碍。多组合综合分析揭示了与功能性脱粒突变相关的400多个耐药性事件。degronmd，可在https://bioinfo.uth.edu/degronmd上访问，是探索生物学机制，推断蛋白质降解以及在Degron上的药物发现和设计的有用资源。
散装转录组分析，inmoose，python中的综合多摩管开源环境
我们引入了Inmoose，这是一种旨在OMIC数据分析的开源Python环境。我们说明了其批量转录组数据分析的功能。由于其广泛的采用，Python在对生物信息学管道（例如数据科学，机器学习或人工智能（AI））中越来越重要的领域中已成为一种事实上的标准。作为一种通用语言，Python的多功能性和可扩展性也被认可。Inmoose旨在将历史上用R的最先进的工具带入Python生态系统。我们的目的是为R工具提供替换，因此我们的方法专注于对原始工具成果的忠诚。第一个开发阶段集中于批量转录组数据，当前功能包括数据模拟，批处理效应校正以及差分分析和荟萃分析。
OpenModelica用户指南
3 OMEDIT -OpenModelica连接编辑器33 3.1启动Omedit。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。33 3.2 MainWindow＆Browsers。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。34 3.3观点。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>39 3.4文件菜单。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>42 3.5编辑菜单。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>43 3.6查看菜单。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。44 3.7 SSP菜单。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。44 3.8仿真菜单。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。44 3.9数据核对。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。45 3.10灵敏度优化菜单。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。45 3.11调试菜单。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。45 3.12工具菜单。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。45 3.13帮助菜单。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。45 3.14建模模型。。。。。。。。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>45 3.15模拟和模型。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>46 3.16 2d盆栽。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。52 3.17重新构图模型。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。54 3.18 3D可视化。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。54 3.19实时FMU的动画。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。57 3.20交互式模拟。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。59 3.21如何创建用户定义的形状 - 图标。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。59 3.22文档中的全球头部部分。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。60 3.23选项。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。61 3.24 __openmodelica_commandlineOptions注释。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。69 3.25 __openmodelica_simulationFlags注释。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。69 3.26全球和本地标志。。。。。。。。。。。。。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>70 3.27调试器。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>70 3.28编辑Modelica标准库。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>70 3.29安装库。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。71 3.30使用转换脚本转换库。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。71 3.31个州机器。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。73 3.32使用OMEDIT作为文本编辑器。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。74
Znmgo光学微孔谐振器的耦合特性
基于Znmgo薄膜的光学微孔谐振器（MRR）在从紫外线到近红外的波长范围内的激光频率转换和电气调制的新型光子设备展开了独特的潜力。在这项工作中，我们探讨了通过光子damascene工艺制备的Znmgo光学MRR的耦合系数（κ）对环的间隙（g）和radius（r）的依赖性。通过调整G和R值，可以实现从0.29到0.78的κ范围。模拟和实验结果都表明，κ随着g或/和增加R.的增加而增加。此外，κ对MRR的结合态和共振峰深度具有显着影响。这些发现将Znmgo光学MRR铺平了在Si上的各种紧凑的非线性光子设备上。
VADOC 5年战略能源管理计划（EnMP...
美国惩教协会 (ACA) 制定了一项可持续性标准，其中规定：“设施/机构应证明他们已在审计周期内进行了检查，并在适当且可行的情况下实施了促进回收、节约能源和水资源、减少污染和利用可再生能源替代品的战略。”惩教设施和计划有责任实施战略，使惩教设施能够以最具成本效益的方式进行管理并提供卓越的绩效，同时提高环境责任和可持续性。这包括回收（包括纸张、金属和塑料产品）、节能（包括建筑隔热、供暖和通风、温度控制、车辆燃油效率、节水、物理工厂工程和能源措施）、减少污染（包括堆肥、污水处理、垃圾减排和碳排放）以及利用可再生能源替代品（生物燃料、太阳能收集、涡轮机能量生产和甲烷收集）。为了遵守此政策，ACA 的内部审计和标准合规局制定了一份可持续性标准清单，以添加到定期的内部审计中。”
值得信赖的自主性：机器人、人工智能和区块链 - OpenMind
Soona Amhaz (Volt Capital)、James Ball (Nethermind)、Anna Bertha (DCG)、Casey Caruso (Topology)、Cheryl Chan (Dragonfly)、Grace Deng (SevenX)、Lucas Chu (C-Haus 和创始人，隐身)、Shumo Chu (Nebra)、Chang Gao (Waymo)、Tian Gao (斯坦福机器人实验室)、Yarco Hayduk (Pragma Ventures)、Richard He (Openmart)、Yu Hu (Kaito AI)、Nathan Jay (Nethermind)、Yuchen Jin (Hyperbolic)、Sami Kassab (Crucible Labs)、Anna Kazlauskas (Vana)、Anika Lakhani (哈佛区块链)、Tony Lau (Primitive Ventures)、Kevin Leffew (Coinbase 开发者平台)、Shujia Liang (PrismaX)、Kent Lin (Optimum)、Huihan Liu (UT Austin Robotics)、Niels Ma (耶鲁区块链和 BuidlerDAO)、Devishree Mohan (OpenLedger)、 Lincoln Murr（Coinbase 开发者平台）、Akilesh Potti（Ritual）、Gengmo Qi（Dragonfly/IC3）、Gil Rosen（Blockchain Builders Fund）、Bill Shi（Pond）、Joshua Simenhoff（Ritual）、Ben Siraphob（耶鲁大学，邵钟实验室）、Jiahao Sun（Flock.io）、Xyn Sun（Flashbots Teleport）、Trace（Standard Crypto）、Nima Vaziri（EigenLayer）、Alex Tong（哈佛大学，杨衡实验室）、Matthew W（OpenGradient）、Dovey Wan（Primitive Ventures）、Dave Wang（Love.ai）、Steven Willinger（Blockchain Builders Fund）、Kathryn Wu（Openmart）、Kenzi W（Symbolic）、Michael Wu（Amber）、Joshua Yang（Hyperion Ventures）、Jay Yu（斯坦福区块链俱乐部）、Dylan Z（Pond）、George Zhang（Flashbots）、Jasper Zhang（Hyperbolic）、 SH Zhong（牛津机器人研究所）以及不愿透露姓名的业界朋友，我们深深感谢你们的大力支持。
ExxonMobil的创新解决方案投资组合有助于实现高过滤效率
©2024 ExxonMobil。exxonmobil，ExxonMobil徽标，互锁的“ X”设备以及此处使用的其他产品或服务名称是ExxonMobil的商标，除非另有说明。如果没有ExxonMobil先前的书面授权，则可能不会分发，显示，复制或更改。在范围内，ExxonMobil授权分发，显示和/或复制本文档，只有在文档未更改和完成时，该用户才能这样做，包括其所有标题，页脚，下注者，免责声明和其他信息。您不得将此文档复制或在网站上全部或部分复制。exxonmobil不能保证典型（或其他）值。本文包含的任何数据都是基于对代表性样本的分析而不是实际产品的分析。本文档中的信息仅与任何其他产品或材料合并时，仅与命名产品或材料有关。我们将信息基于被认为是可靠日期可靠的数据，但我们没有代表，保证或以其他方式表示明确或隐含的保证，具有特定目的的适销性，适用性，免受专利侵权，适合性，准确性，准确性，可靠性或此信息或产品，材料，材料，材料，材料或过程或所描述的所描述的过程。用户对所有使用材料或产品的使用以及其感兴趣领土上的任何过程都负责。我们对直接或间接遭受或与使用或依赖本文档中任何信息有关的任何损失，损害或伤害的责任明确承担责任。本文档不是对任何非前代莫比尔产品或过程的认可，我们明确否认任何相反的含义。术语“我们”，“我们的”，“埃克森美孚产品解决方案”和“埃克森美孚”都用于方便，并且可能包括任何一个或多个埃克森美孚产品解决方案公司，埃克森美孚公司，或任何直接或间接的分支机构。
机器学习的基础（FUNML）秋季2024
𝒂（𝑡）=𝒃+𝑾𝒉（𝑡−1）+𝑼𝒙（𝑡）（计算神经元激活）𝒉（𝑡）= tanh（𝒂（𝑡（𝑡））（非线性激活）𝒐（应用）𝒐（𝑡（𝑡）=+++𝑽𝒉（𝑡（𝑡）（计算soft of toctectectecte） （应用SoftMax获得伪探针）