XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemorce
动态PARB – DNA相互作用启动并保持...
在大多数细菌中摘要，染色体隔离是由parab的系统驱动的，其中ctpase蛋白PARB在PARS位点载荷以触发大隔板的形成。在这里，我们使用单分子荧光显微镜和AFM成像进行了对枯草芽孢杆菌PARB芽孢杆菌的分区复合物的体外研究，以表明瞬时P ARB – P ARB桥对于形成DNA冷凝物至关重要。分子动力学模拟证实，凝结在临界PARB的浓度突然发生，并表明多中间化是分区x的先决条件。在突变体PARB蛋白上的磁性光谱型光谱蛋白上表明，N末端域处的CTP H y Droly Sis对于DNA缩合至关重要。最后，我们表明转录RNA聚合酶可以稳定地构成PARB -DNA分区x。发现稳定的Y et动态分区的结果是X F或染色体分离，可诱导DNA凝结和分离，同时启用复制和转录。
护士按数字：预警系统对护士高阶思维的影响，一项定量研究
Augutis，W.，Flenady，T.，Le Lagadec，D。和Jefford，E。（2023）。 护士如何使用预警系统生命体征在农村，偏远和区域保健设施中的观察图：范围审查。 《澳大利亚农村健康杂志》，31（3），385–394。 https：//doi。org/10. 1111/AJR。12971澳大利亚卫生保健安全与质量委员会。 （2017）。 国家安全与质量卫生服务标准（第二版）。 澳大利亚卫生保健安全与质量委员会。 https：//www。SafetyandqUality。Gov。Au/澳大利亚卫生与福利研究所。 （2022）。 卫生劳动力。 澳大利亚政府。 2022年8月20日从https：//www。Aihw。Gov。Au/Report TS/Workf Orce/Healt H- Workf Orce＃农村Badr，M.N.，Khalil，N。S.和Mukhtar，A.M。（2021）。 国家预警评分教育计划对急诊医院护士知识的影响。 Medico-Legal更新，21（4），260–268。 https：//doi。org/10. 37506/mlu。v21i4。3140Benner，P。（2019）。 护理学方面的技能获取和临床判断：迈向专业知识和实践智慧。 Brill。 https：//doi。org/10. 1163/97890 04410 497_ 019 Benner，P.，Hughes，R。，＆Sutphen，M。（2008）。 临床推理，制定和行动：批判性和临床思考。 在R. Hughes（ed。）中 ），患者的安全和质量：一本针对护士的证据手册。 医疗保健研究和质量机构。 高级护理杂志，74（5），1150–1156。 （2024）。Augutis，W.，Flenady，T.，Le Lagadec，D。和Jefford，E。（2023）。护士如何使用预警系统生命体征在农村，偏远和区域保健设施中的观察图：范围审查。《澳大利亚农村健康杂志》，31（3），385–394。https：//doi。org/10. 1111/AJR。12971澳大利亚卫生保健安全与质量委员会。（2017）。国家安全与质量卫生服务标准（第二版）。澳大利亚卫生保健安全与质量委员会。https：//www。SafetyandqUality。Gov。Au/澳大利亚卫生与福利研究所。（2022）。卫生劳动力。澳大利亚政府。2022年8月20日从https：//www。Aihw。Gov。Au/Report TS/Workf Orce/Healt H- Workf Orce＃农村Badr，M.N.，Khalil，N。S.和Mukhtar，A.M。（2021）。国家预警评分教育计划对急诊医院护士知识的影响。Medico-Legal更新，21（4），260–268。https：//doi。org/10. 37506/mlu。v21i4。3140Benner，P。（2019）。护理学方面的技能获取和临床判断：迈向专业知识和实践智慧。Brill。 https：//doi。org/10. 1163/97890 04410 497_ 019 Benner，P.，Hughes，R。，＆Sutphen，M。（2008）。 临床推理，制定和行动：批判性和临床思考。 在R. Hughes（ed。）中 ），患者的安全和质量：一本针对护士的证据手册。 医疗保健研究和质量机构。 高级护理杂志，74（5），1150–1156。 （2024）。Brill。https：//doi。org/10. 1163/97890 04410 497_ 019 Benner，P.，Hughes，R。，＆Sutphen，M。（2008）。临床推理，制定和行动：批判性和临床思考。在R. Hughes（ed。），患者的安全和质量：一本针对护士的证据手册。医疗保健研究和质量机构。高级护理杂志，74（5），1150–1156。（2024）。https：//www。NCBI。NLM。NIH。Gov/books/nbk26 43/burns，K。A.，Reber，T.，Theodore，K.增强了预警系统对护理实践的影响：现象学研究。https：// doi。org/10. 1111/jan。13517calculator.net。样本量计算器。https：//www。calculator。
调整stinesso透明质酸 - 胆固醇纳米凝胶...
在不断发展的nanomedicine中，定制机械性能o纳米凝胶以纳米凝胶，以使他们的生物逻辑per-per mance是一项引人入胜的途径。这项工作调查了一种创新的方法或调节Sti ness O hyaluronan-胆固醇（HACH）纳米凝胶，该区域仍然具有挑战性。通过grating多巴胺（DOPA）登上HA主链，通过紫外线，1 H NMR和FT-IR分析进行了特征，我们合成了一种新型的聚合物，该聚合物自发地在水性环境中自发ORMS纳米凝胶。这些HACH-DOPA纳米凝胶的特征是它们的小尺寸（〜170 nm），负电荷（约32 mV），高稳定性，ECIENT药物封装和有效的抗氧化活性（通过ABTS测试测量）。利用贻贝启发的金属协调化学，DOPA部分通过Catechol-Fe 3 +相互作用使纳米凝胶启用了STI ness调制。这种修改会导致交联的增加，因此，通过原子ORCE显微镜（AFM）测量，具有显着增加的STI nano-gel，其含量增加，并具有Hach-dopa@Fe 3 + Complex pH依赖性且依赖性且依赖性且可转化。通过在HUVEC和HDF细胞系上的WST-1细胞促进测定法评估了细胞相容性，没有明显的细胞毒性。此外，修饰的纳米凝胶表现出增强的细胞摄取，这表明它们的巨大潜在或细胞内药物递送应用，这是由CONCONOCAL显微镜测定法支持的假设。这项工作不仅为调节纳米凝胶sti ness提供了宝贵的见解，而且还可以推进新的纳米系统或有前途的生物医学应用。
电力供应和分发
技术手册总部 N O 。 5-811-1 陆军航空部队联合手册和空军部门 N O 。 32-1080 华盛顿特区，1995 年 2 月 28 日 电力供应和配电 段落 页码 第 1 章 一般目的 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ... . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1-3 1-1 标准和规范. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1-4 1-1 电源设计标准. . . . . . . . . . . . . . .................. ... ................. ... ...
如何高效训练你的人工智能代理？在异构平台上表征和评估深度强化学习
摘要 — 深度强化学习 (Dee p RL) 是自动驾驶汽车、机器人、监控等多个领域的一项关键技术。在深度强化学习中，使用深度神经网络或 KMO 德尔、ANA温柔地学习如何与环境互动以实现特定目标。深度强化学习算法架构的运行效率取决于若干因素，包括：( 1) 硬件架构对深度强化学习的基础内核和计算模式的适应性；( 2) 硬件架构的内存分层在通信层面的最小化能力； (3)硬件架构能够通过深度嵌套的高度不规则计算特性来隐藏深度强化学习算法中的开销引入。GP Us 一直是加速强化学习算法的流行方法，然而它们并不能最好地满足上述要求。最近的一些工作已经为特定的深度强化学习算法开发了高可定制加速器。然而，它们不能推广到所有可用的深度强化学习算法和 DNN 模型选择。在本文中，我们探索了开发现场框架的可能性，该框架可以加速各种深度强化学习算法，包括训练方法或 DNN 模型结构的变量。我们通过定义一个领域内特定的高级抽象或一类广泛使用的深度强化学习算法——基于策略的深度强化学习 (on-policy Deep R L) 来实现这个目标。此外，我们还对 CP U-GPU 和 CP U-FPGA 平台上最先进的基于策略的深度强化学习 (on-policy Deep R L) 算法的性能进行了系统分析。我们针对机器人和游戏这两个应用领域选择了两个代表性算法——PPO 和 A 2 C。我们展示了基于 FPG 的定制加速器，它们分别实现了高达 2.4 倍（PPO）和 8 倍（A 2 C）的训练速度提升，以及 1.7 倍（PPO）和 2.1 倍（A 2 C）的整体吞吐量提升。索引术语——强化学习、FPGA