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通过相干动力学的大规模并行经典逻辑......
B. 激发导致零级激子态，每个点由两个空穴态（h1 和 h2，蓝色条）和一个电子态（e，红色条）组成。可以构建 8 个激子态，4 个局部激子，即 h1eA（顶行），其中空穴-电子对位于同一点上（激发用直线表示）和 4 个电荷转移，即 h1A-eB，（CT 态，底行），其中空穴和电子位于不同的点上（激发用曲线表示）。C. 异质结的本征激子态
使用碱基编辑器筛选对人类变异进行大规模并行评估
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multicrispr：用于主要编辑和数千个目标的并行定位的 gRNA 设计
近年来，通过 Crispr/Cas9 技术靶向编码基因组引入单核苷酸缺失/插入已成为一种标准程序。它迅速催生了多种方法，例如 Prime Editing、Crispr/Cas9 辅助 APEX 邻近标记蛋白质或同源定向修复 (HDR)，但支持这些方法的生物信息学工具却落后了。新应用通常需要特定的向导 RNA (gRNA) 设计功能，而通用的 gRNA 设计工具却严重缺失。在这里，我们回顾了 gRNA 设计软件并介绍了 multicrispr，这是一种基于 R 的工具，旨在设计单个 gRNA 以及并行靶向许多基因组位点的 gRNA 库。该软件包易于使用，可检测、评分和过滤 gRNA 的效率和特异性，可视化和汇总每个目标或 Crispr/Cas9 序列的结果，最后返回基因组范围以及首选的、无脱靶 gRNA 序列。为了通用，multicrispr 定义并实施了一个基因组算法框架，作为轻松适应尚未出现的技术的基础。其性能和新的 gRNA 设计概念（例如针对 gRNA 库的目标集特定过滤）使 multicrispr 成为处理类似筛选方法时的首选工具。
在图形处理单元上检测大型生物网络中有影响力节点的高效并行算法
在生物网络中，某些节点比其他节点更有影响力。最具影响力的节点是那些其消除会导致网络崩溃的节点，而检测这些节点在许多情况下至关重要。然而，当生物网络规模很大时，这是一项艰巨的任务。在本文中，我们设计并实现了一种高效的并行算法，利用图形处理单元 (GPU) 检测大型生物网络中的有影响力节点。所提出的并行算法背后的基本概念是重新设计几个计算量巨大的检测有影响力节点的程序，并将其转化为相当高效的 GPU 加速原语，如并行排序、扫描和缩减。四个局部指标，包括度中心性 (DC)、伴随行为 (CB)、聚类系数 (CC) 和 H 指数，用于衡量节点影响力。为了评估所提出的并行算法的效率，在实验中采用了五个大型真实生物网络。实验结果表明：(1) 与相应的串行算法相比，所提出的并行算法可以实现大约 48 ∼ 94 的加速比； (2) 与在多核 CPU 上开发的基线并行算法相比，所提出的并行算法对于 DC 和 H-Index 的加速比为 5 ∼ 9，而对于 CB 和 CC 的加速比由于度分布不均匀而略慢；(3) 当使用 DC 和 H-Index 时，所提出的并行算法能够在不到 3 秒的时间内检测出由 1.5 亿条边组成的大型生物网络中的影响节点。© 2019 Elsevier BV 保留所有权利。
![卷柏属植物中 RNA 编辑的空前变异1[开放]](/simg/7/7c3d5578fc1bd4a203743dea379e0d472e6c8090.webp)
卷柏属植物中 RNA 编辑的空前变异1[开放]
亲爱的编辑，有记录的最极端的叶绿体 RNA 编辑例子之一来自无籽维管植物卷柏（石松门），其中发现了惊人的 3494 个胞嘧啶到尿嘧啶的编辑事件（Oldenkott 等人，2014 年）。转录后叶绿体编辑在其他卷柏属物种中是否同样普遍？在这里，我研究了 Selaginella kraussiana 和 Selaginella lepidophylla 的整个质体基因组 RNA 编辑谱，并报告了编辑位点的数量和位置在卷柏质体基因组中可能存在极大差异，其程度目前在任何其他光合作用属中都是无与伦比的。通过将 S. kraussiana（GenBank 登录号 SRR2045379 – 82）和 S. lepidophylla（SRR6345606 – 15）的公开 Illumina RNA 测序 (RNA-seq) 读段映射到这两种石松的各自叶绿体基因组序列上，确定了 RNA 编辑位点（补充材料和方法；Mower 等人，2019 年）。对于每个物种，RNA 和质体基因组测序数据来自同一栽培品种（和实验室；Ge 等人，2016 年；VanBuren 等人，2018 年），大大降低了将样本之间的多态性误认为编辑事件的可能性。RNA-seq 读段的映射几乎完全覆盖（98%）参考叶绿体基因组，包括所有基因。质体基因组的平均覆盖率超过 500 3 ，为识别编辑位点提供了可靠的比对，这些位点仅在覆盖率 5 3 和读取支持率 25% 的区域中被表征（补充材料和方法）；因此，请记住，本研究未记录编辑效率低（ ，25%）的位点。在 S. kraussiana 和 S. lepidophylla 叶绿体转录组中分别鉴定出 1353 个和 720 个 C 到 U 的变化（表 1；补充材料和方法）
使用并行视觉处理器实现无人机的跟踪控制
摘要 — 本文介绍了一种基于视觉的控制策略，使用一种新型视觉传感器跟踪地面目标，该传感器为每个像素元素配备一个处理器。这使得计算机视觉任务能够以高效的方式直接在焦平面上执行，而无需使用单独的通用计算机。该策略使小型、灵活的四旋翼无人机 (UAV) 能够以最少的计算工作量和低功耗从近距离跟踪目标。为了评估该系统，我们瞄准了一辆由混沌双摆轨迹驱动的车辆。目标接近度和车辆的巨大、不可预测的加速度给无人机带来了挑战，使其难以保持在向下摄像头的视野 (FoV) 内。状态观察器用于平滑对目标位置的预测，并且重要的是估计速度。实验结果还表明，在目标能见度短时间内丢失期间，可以继续重新获取和跟踪目标。跟踪算法利用视觉传感器的并行特性，在与无人机控制器出现任何通信瓶颈之前实现高速图像处理。由于视觉芯片执行最密集的视觉信息处理，因此计算机上跟踪的所有控制在计算上是微不足道的。这项工作旨在开发出节能且只在信息周围传送有用数据的视觉敏捷机器人
标准参考材料：校准 NIST 标准参考材料 3202，用于 18 轨、平行和 36 轨、平行蛇形、12.65 毫米 (0.5 英寸)、1491 cpmm (37871 cpi)、盒式磁带
美国商务部，芭芭拉·哈克曼·富兰克林，部长 技术管理局，罗伯特·M·怀特，技术部副部长 美国国家标准与技术研究所，约翰·W·莱昂斯，主任
r-parallel-programming-in-c-with-mpi-and-openmp.pdf
由麦格劳·希尔出版。麦格劳·希尔公司是麦格劳·希尔集团的一个业务部门，地址为纽约州纽约市美洲大道 1221 号，邮编 10020。版权所有 © 2004 麦格劳·希尔集团版权所有。未经麦格劳·希尔集团事先书面同意，不得以任何形式或任何方式复制或分发本出版物的任何部分或内容，或将其存储在数据库或检索系统中，包括但不限于在任何网络或其他电子存储或传输中，或为远程学习而广播。某些辅助设备（包括电子和主要组件）可能不提供给美国以外的客户。
使用平行跑道着陆相关的碰撞风险
由于大多数机场空间有限，通常只有更有效地利用现有平行跑道或修建额外的平行跑道才能增加机场容量。本研究重点关注与独立平行进近相关的碰撞风险以及可判断碰撞风险可接受的最小平行跑道间距。研究了几种风险措施和方法对目标安全水平 (TLS) 评估的适用性。两种方法的应用提供了一个 TLS 区域，定义了决策者可以从中选择 TLS 的范围。开发了一种风险模型，用于确定在仪表气象条件 (IMC) 下进行独立平行进近的飞机之间的碰撞风险，从而使用仪表着陆系统 (ILS) 程序。数值评估表明，在各种运行条件下，尤其是在接近航向道转弯处和双机复飞期间，两架飞机之间的碰撞概率可能很大。为了尽量将碰撞风险保持在较低且可接受的水平，确定了三种降低风险的措施。假设应用了这些措施，并假设使用来自指定 TLS 区域的 TLS，如果跑道间距大于 1270 米，则独立平行进近可能被判断为足够安全，如果间距小于 930 米，则不安全。
DEMMIN – 使用建模和遥感数据演示生物量潜力评估的试验场 Erik Borg 博士 *) 、Holger Maass *) 、Edgar Zabel **) *) 德国航空航天中心 (DLR)、德国遥感数据中心 (DFD) **) 兴趣小组 Demmin Kalkhorstweg 53 D- 17235 Neustrelitz 与会议 2 相关 摘要：通过“全球环境和安全监测 (GMES)”倡议，欧盟 (EU) 和欧洲航天局 (ESA) 制定了一项雄心勃勃的计划，利用空间遥感技术以及其他数据源和监测系统为欧洲市场提供各种环境、经济和安全方面的创新服务。为了实现这一目标，必须实施自动化的实时和近实时基础设施，以便自动处理遥感数据。空间段和地面段的必要开发和实施已经在推进中。将开发用于获取增值产品的自动化处理链和处理器，特别是开发用于校准和验证遥感任务的测试站点。海报介绍了 DLR 测试站点 DEMMIN（持久环境多学科监测信息网络），它是校准和验证生物质和生物能源增值数据产品、区域规模生物质模型（如 BETHY/DLR）的先决条件，并展示了在实践中使用遥感数据和产品获取生物质潜力的可能性。考虑到这一背景，该演示文稿介绍了 DLR 的测试站点 DEMMIN，包括其特定的区域特征、现场测量仪器和现有数据库。测试站点 DEMMIN 是一个密集使用的农业区，位于德国东北部梅克伦堡-前波美拉尼亚州德明镇附近（距柏林以北约 180 公里）。自 1999 年以来，DLR 与 Demmin 利益集团 (IG Demmin) 一直保持着密切的合作。DEMMIN 的范围从北纬 54°2 ′ 54.29 ″、东经 12°52 ′ 17.98 ″ 到北纬 53°45 ′ 40.42 ″、东经 13°27 ′ 49.45 ″。IG Demmin 由 5 家农业有限责任公司组成，占地约 25,000 公顷农田。该地貌属于上一次更新世 (Pommersches stadium) 形成的北德低地。其特点是冰川河流沉积物和冰川湖沼沉积物以及反映在略微起伏的地貌中的冰碛。土壤基质以壤土和沙壤土为主，与纯沙斑或粘土区域交替出现。试验场的海拔高度约为 50 米，试验场东南部托伦塞河沿岸有一些坡度较大的山坡（12°）。年平均气温为 7.6 至 8.2°C。降水量约为 500 至 650 毫米。由于微地形，气候条件在局部范围内可能存在很大差异。该地区的田地面积很大，平均为 80 - 100 公顷。主要种植的作物是冬季作物，覆盖该地区近 60% 的田地。玉米、甜菜和土豆约占 13%。由于 DLR 与 IG Demmin 的合作，科学家们得到了农民的支持，并为他们的调查提供了重要信息。例如，数字准静态数据（如土壤图、地块图）或数字动态数据（如产量图和应用图）。除了数据库之外，DEMMIN 还实现了农业气象网络，它可以自动测量影响成像过程的所有农业气象参数，同时进行空间或机载遥感。
DEMMIN – 使用建模和遥感数据演示生物量潜力评估的试验场 Erik Borg 博士 *) 、Holger Maass *) 、Edgar Zabel **) *) 德国航空航天中心 (DLR)、德国遥感数据中心 (DFD) **) 兴趣小组 Demmin Kalkhorstweg 53 D- 17235 Neustrelitz 与会议 2 相关 摘要：通过“全球环境和安全监测 (GMES)”倡议，欧盟 (EU) 和欧洲航天局 (ESA) 制定了一项雄心勃勃的计划，利用空间遥感技术以及其他数据源和监测系统为欧洲市场提供各种环境、经济和安全方面的创新服务。为了实现这一目标，必须实施自动化的实时和近实时基础设施，以便自动处理遥感数据。空间段和地面段的必要开发和实施已经在推进中。将开发用于获取增值产品的自动化处理链和处理器，特别是开发用于校准和验证遥感任务的测试站点。海报介绍了 DLR 测试站点 DEMMIN（持久环境多学科监测信息网络），它是校准和验证生物质和生物能源增值数据产品、区域规模生物质模型（如 BETHY/DLR）的先决条件，并展示了在实践中使用遥感数据和产品获取生物质潜力的可能性。考虑到这一背景，该演示文稿介绍了 DLR 的测试站点 DEMMIN，包括其特定的区域特征、现场测量仪器和现有数据库。测试站点 DEMMIN 是一个密集使用的农业区，位于德国东北部梅克伦堡-前波美拉尼亚州德明镇附近（距柏林以北约 180 公里）。自 1999 年以来，DLR 与 Demmin 利益集团 (IG Demmin) 一直保持着密切的合作。DEMMIN 的范围从北纬 54°2 ′ 54.29 ″、东经 12°52 ′ 17.98 ″ 到北纬 53°45 ′ 40.42 ″、东经 13°27 ′ 49.45 ″。IG Demmin 由 5 家农业有限责任公司组成，占地约 25,000 公顷农田。该地貌属于上一次更新世 (Pommersches stadium) 形成的北德低地。其特点是冰川河流沉积物和冰川湖沼沉积物以及反映在略微起伏的地貌中的冰碛。土壤基质以壤土和沙壤土为主，与纯沙斑或粘土区域交替出现。试验场的海拔高度约为 50 米，试验场东南部托伦塞河沿岸有一些坡度较大的山坡（12°）。年平均气温为 7.6 至 8.2°C。降水量约为 500 至 650 毫米。由于微地形，气候条件在局部范围内可能存在很大差异。该地区的田地面积很大，平均为 80 - 100 公顷。主要种植的作物是冬季作物，覆盖该地区近 60% 的田地。玉米、甜菜和土豆约占 13%。由于 DLR 与 IG Demmin 的合作，科学家们得到了农民的支持，并为他们的调查提供了重要信息。例如，数字准静态数据（如土壤图、地块图）或数字动态数据（如产量图和应用图）。除了数据库之外，DEMMIN 还实现了农业气象网络，它可以自动测量影响成像过程的所有农业气象参数，同时进行空间或机载遥感。