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对治疗患者治疗疾病的紧凑和精确CAS分子的设计和表征Silvis MR 1，Yang X 1，Swan Rt 1，Tcheau T 1，A
在这里，我们提出了一种用于全面PAM表征的新型细胞分析，该测定忠实地报告了人类细胞中不同DCAS蛋白的PAM要求。These assays enable accurate detection of greatly expanded PAM profiles for our lead dCas effectors (dCasONYX, dCasRUBY, dCas- TOPAZ), enabling the efficient targeting of disease-causing genes.These assays enable ongoing engineering and character- ization of our novel dCas in relevant genomic contexts to facili- tate their translation to therapeutics.总的来说，我们介绍了在我们的宝石表观遗传编辑平台的核心优化紧凑和精确的CAS分子的工作，并证明了它们广泛的效用，这是治疗患者中棘手疾病的主要进步。
NSWC 起重机、NAWC 培训系统部门签署 MOA 以...
■ 我们的传统 ■ 领导层 ■ 部门站点 ■ 技术部门 ■ 支持部门 ■ 海军少将 David W. Taylor ■ 指挥官 ■ 技术总监 ■ 平台完整性部门 ■ 签名 ■ 船舶建筑与工程 ■ 爱达荷州贝维尤 ■ 佛罗里达州劳德代尔堡 ■ 阿拉斯加州凯奇坎 ■ 田纳西州孟菲斯 ■ 弗吉尼亚州诺福克 ■ 佛罗里达州泰特斯维尔 ■ 华盛顿州西尔弗代尔 ■ 马里兰州西贝塞斯达
可靠性设计：- NASA 技术报告服务器
中心自 1963 年起聘用他为航空技术专家。目前，作为任务安全与保障办公室设计、分析和故障指标工作的兼职，他负责产品保证管理，并教授课程以协助 NASA 的培训需求。Lalli 先生毕业于凯斯西储大学，获得理学学士学位和理学硕士学位电气工程。1959 年，作为 Case 的研究助理，后来在 PicatinnyArsenal，他帮助开发了电子引信和特殊设备。1956 年至 1963 年，他在 TRW 担任设计、领导和集团工程师。Lalli 先生是俄亥俄州的注册工程师，也是 Eta Kappa Nu、IEEE、IPC、ANSI 和 ASME 的成员。
我们是签名的，与纳莫尔的S. Kula妇女学院的内部质量保证单元（1QAC）合作，正在写信寻求您的gra
组织委员会成员KH先生。Nepoleon Singh，IQAC，S。Kula妇女学院协调员，N。SardaChanu博士，协助。教授，植物学系，S。Kula妇女学院，NAMBOL SUNITA MONGJAM博士，协助。 Ng先生的S. Kula妇女学院动物学系教授。 詹姆斯·辛格（James Singh），协助。 ，NambolMiss。S。Kula妇女学院计算机科学系 N. Sonia Devi，协助。 教授。 教授，库拉妇女学院食品技术系，纳莫尔·唐纳姆·chanu Anel博士。 协助。 教授。 ，环境科学系教授，5。 Kula妇女学院，Nambol，K。ShantibalaDevi夫人，植物学系实验室助理，S。Kula妇女学院，NAMBOL S. HERIOJIT SINGH先生，S。Kula妇女学院实验室服务员。教授，植物学系，S。Kula妇女学院，NAMBOL SUNITA MONGJAM博士，协助。Ng先生的S. Kula妇女学院动物学系教授。 詹姆斯·辛格（James Singh），协助。 ，NambolMiss。S。Kula妇女学院计算机科学系 N. Sonia Devi，协助。 教授。 教授，库拉妇女学院食品技术系，纳莫尔·唐纳姆·chanu Anel博士。 协助。 教授。 ，环境科学系教授，5。 Kula妇女学院，Nambol，K。ShantibalaDevi夫人，植物学系实验室助理，S。Kula妇女学院，NAMBOL S. HERIOJIT SINGH先生，S。Kula妇女学院实验室服务员。Ng先生的S. Kula妇女学院动物学系教授。詹姆斯·辛格（James Singh），协助。，NambolMiss。S。Kula妇女学院计算机科学系 N. Sonia Devi，协助。 教授。 教授，库拉妇女学院食品技术系，纳莫尔·唐纳姆·chanu Anel博士。 协助。 教授。 ，环境科学系教授，5。 Kula妇女学院，Nambol，K。ShantibalaDevi夫人，植物学系实验室助理，S。Kula妇女学院，NAMBOL S. HERIOJIT SINGH先生，S。Kula妇女学院实验室服务员。，NambolMiss。S。Kula妇女学院计算机科学系N. Sonia Devi，协助。 教授。 教授，库拉妇女学院食品技术系，纳莫尔·唐纳姆·chanu Anel博士。 协助。 教授。 ，环境科学系教授，5。 Kula妇女学院，Nambol，K。ShantibalaDevi夫人，植物学系实验室助理，S。Kula妇女学院，NAMBOL S. HERIOJIT SINGH先生，S。Kula妇女学院实验室服务员。N. Sonia Devi，协助。教授。 教授，库拉妇女学院食品技术系，纳莫尔·唐纳姆·chanu Anel博士。 协助。 教授。 ，环境科学系教授，5。 Kula妇女学院，Nambol，K。ShantibalaDevi夫人，植物学系实验室助理，S。Kula妇女学院，NAMBOL S. HERIOJIT SINGH先生，S。Kula妇女学院实验室服务员。教授。教授，库拉妇女学院食品技术系，纳莫尔·唐纳姆·chanu Anel博士。 协助。 教授。 ，环境科学系教授，5。 Kula妇女学院，Nambol，K。ShantibalaDevi夫人，植物学系实验室助理，S。Kula妇女学院，NAMBOL S. HERIOJIT SINGH先生，S。Kula妇女学院实验室服务员。教授，库拉妇女学院食品技术系，纳莫尔·唐纳姆·chanu Anel博士。协助。教授。 ，环境科学系教授，5。 Kula妇女学院，Nambol，K。ShantibalaDevi夫人，植物学系实验室助理，S。Kula妇女学院，NAMBOL S. HERIOJIT SINGH先生，S。Kula妇女学院实验室服务员。教授。，环境科学系教授，5。 Kula妇女学院，Nambol，K。ShantibalaDevi夫人，植物学系实验室助理，S。Kula妇女学院，NAMBOL S. HERIOJIT SINGH先生，S。Kula妇女学院实验室服务员。，环境科学系教授，5。Kula妇女学院，Nambol，K。ShantibalaDevi夫人，植物学系实验室助理，S。Kula妇女学院，NAMBOL S. HERIOJIT SINGH先生，S。Kula妇女学院实验室服务员。Kula妇女学院，Nambol，K。ShantibalaDevi夫人，植物学系实验室助理，S。Kula妇女学院，NAMBOL S. HERIOJIT SINGH先生，S。Kula妇女学院实验室服务员。
系统分析与设计
Apple 和 Macintosh 是 Apple Computer 的注册商标。1Password 是 Agile Web Solutions 的注册商标。Bento 是 FileMaker 的注册商标。Dragon NaturallySpeaking 是 Nuance 的注册商标。Dreamweaver、Adobe Flash 和 FormFlow 是 Adobe Systems Incorporated 的注册商标。DEVONagent 和 DEVONthink Professional Office 是 DEVONtechnologies 的注册商标。Firefox 是 Mozilla Foundation 的商标。Freeway Pro 是 Softpress Systems 的注册商标。HyperCase 是 Raymond J. Barnes、Richard L. Baskerville、Julie E. Kendall 和 Kenneth E. Kendall 的注册商标。Microsoft Windows、Microsoft Access、Microsoft Word、Microsoft PowerPoint、Microsoft Project、Microsoft Excel 和 Microsoft Visio 是 Microsoft Corporation 的注册商标。OmniFocus 是 The Omni Group 的注册商标。OmniGraffle 和 OmniPlan 是 The Omni Group 的注册商标。 OmniPage 是 Nuance 的商标。Palm 是 Palm, Inc. 的注册商标。ProModel 和 Service Model 是 ProModel Corporation 的注册商标。Things 是 Cultured Code 的注册商标。VMware Fusion 是 VMware 的注册商标。Visible Analyst 是 Visible Systems Corporation 的注册商标。WinFax Pro 和 Norton Internet Security 是 Symantec 的注册商标。Yojimbo 是 Bare Bones Software 的注册商标。本文提及的其他产品和公司名称可能是
AI驱动的无人驾驶汽车的多学科概念设计
本文基于人工智能驱动的分析模型，为无人机的多学科概念设计框架提供了一个多学科的概念设计框架。这种方法利用了驱动的分析模型，其中包括空气动力学，结构质量和雷达横截面预测，以将定量数据带到初始设计阶段，从而从各种优化的概念设计中选择了最合适的配置。由于设计优化周期，为以后的设计活动提供了更准确的翼，尾部和机身等关键组件的初始尺寸。同时，生成的结构可以通过设计迭代中的反馈循环实现更合适的设计点选择。因此，除了降低设计成本外，这种方法在整个设计过程中还具有很大的时间优势。
AP-1转录因子FOSL-2在免疫纤维化条件下驱动心脏纤维化和心律不齐
实施可再生能源产生的广泛方法，[1]和大规模采用电动汽车。[2]这种绿色过渡只有在开发高效且环保的储能系统时才有可能。[1-3]作为最突出和通用的能源存储系统，电池被认为是以环境和社会经济上可疑的方式存储/传递按需功率的至关重要的齿轮。[4]理想情况下，可持续的能源存储设备应提供较大的能力，具有良好的利率能力，具有较长的运行寿命，最重要的是，依赖于无毒和非关键材料。[5–7]这些严格的要求位移锂离子蝙蝠（LIB）是真正绿色电池的首选选择。[5]当前的LIB在电解质（六氟磷酸锂，碳酸盐酯）中使用有毒和易燃化学物质，以及欧盟列出的元素为关键原料（CRMS），包括钴，锂或石墨。[8,9]除了在玻利维亚，阿根廷，智利，澳大利亚和刚果民主共和国的高供应风险外，CRM的处置和随后的海洋/垃圾填埋场都严重威胁动物和 div>
钙信号传导：针对害虫和病原体的早期植物防御反应
植物暴露于与其他生物体相互作用引起的生物胁迫。这会导致对其增长，发展和生产力的不利影响。植物已经发展出了复杂的防御机制来保护自己，包括感测生物提示，信号转导，转录物重编程，蛋白质以及代谢物水平以增强其防御状态。植物的一种重要大量营养素是钙，它在控制植物性相互作用的早期信号通路中起着重要作用。植物会响应害虫或病原体攻击而产生钙特征，该钙具有信号。为了激活防御机制，这些信号由钙传感器检测到，然后发送到下游信号传导组件。Our comprehension of the biochemical and molecular elements of calcium signaling, such as Calmodulin (CaM), CaM-like proteins (CML), Calcineurin B-like proteins (CBL), Calcium dependent protein kinases (CDPKs) and their transporters viz Cyclic nucleotide gated channels (CNGCs), two pore channels (TPCs), Annexins,谷氨酸样受体通道，Ca 2+ /阳离子交换器（CCXS），Ca 2+ -ATPases，Ca 2+ /H+交换器（CAXS）最近已进展。即使已经进行了许多尖端研究，但对于钙信号通路的完整组件的解码及其与其他相关相关的途径（例如活化蛋白激活的蛋白质激酶（MAPK）途径，病原体和pest相互作用时）的解码知之甚少。在本研究主题中，Neelam等。防御信号系统是通过基因组编辑和基因工程，科学家将能够修改钙信号系统及其成分，这些钙在植物防御中至关重要，以产生对虫害和疾病更具耐药性的植物。强调了钙信号通路在植物对有害和有用的微生物的反应中的关键参与，从而阐明了这些相互作用的复杂动力学。
shvit：带有内存有效宏设计的单头视觉变压器
最近，有效的视觉变压器表现出出色的性能，并且在资源受限的范围内延迟较低。通常，他们在宏观水平上使用4×4贴片嵌入式和4阶段结构，同时在微观级别利用多头配置的同时注意力。本文旨在解决记忆效率高的人中所有设计级别的计算重复。我们发现，使用较大的修补茎不仅降低了内存访问成本，而且还通过利用令牌表示，从早期阶段降低了空间冗余，从而实现了态度性能。fur-hoverore，我们的初步分析表明，在早期阶段的注意力层可以用会议代替，并且后期阶段的几个注意力头在计算上是多余的。为了处理这一点，我们介绍了一个单头注意模块，该模块固有地预先预先冗余，并同时通过相结合的全局和本地信息来提高准确性。在解决方案的基础上，我们引入了Shvit，这是一种单头视觉变压器，获得了最先进的速度准确性权衡。例如，在ImagEnet-1k上，我们的SHVIT-S4在GPU，CPU和iPhone12移动设备上比MobileVitV2×1.0快3.3×，8.1×和2.4倍，而同时更准确。用于使用Mask-RCNN头对MS Coco进行的对象检测和实例分割，我们的模型分别在GPU和移动设备上表现出3.8×和2.0×下骨架潜伏期时，可以与FastVit-SA12进行比较。
生成AI在时尚中针对针织纺织品设计的应用
摘要近年来，人工智能（AI）的形式是深度学习模型的形式，已作为促进或在各个设计领域展现创造力的工具。在时装设计方面，AI的现有应用程序更加严重地解决了一般的时装设计元素，例如样式，轮廓，色彩，色彩和图案，并且更少注意对基本纺织品属性的关注。为了解决这一差距，本研究探讨了将生成深度学习模型专门用于时装设计过程的纺织品组成部分的效果，它是利用生成性的对抗网络（GAN）模型来为编织纺织品设计的新图像，然后基于与200名受访者的审美调查中的审美质量进行评估。结果表明，基于生成深度学习（GAN）的方法具有具有创造性和实用性的新纺织品设计的能力，从而促进了时装设计过程。