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兰开夏郡-ebsa-指导策略工具包- ...
• 使用目标监测评估 (TME) 表格来设定与 EBSA 问题相关的 SMART 目标（见附录 C）。此表格应由学校工作人员填写，最好与父母/监护人和/或学生合作填写。应在 2 周内商定审查日期。最多可商定 3 个目标。这些目标应直接与预期结果和干预计划相关。这些目标应由学校与相关学生和家庭合作完成。因此，这些目标应与家庭和年轻人认为重要的目标相关，而不是由专业人士确定的目标。学校采用合作方式来处理这个问题并问“需要改变什么？”会很有帮助。初始目标设定活动和审查应作为行动计划过程的一部分由熟悉家庭和年轻人的人（例如年级主任或学校的牧师领导）完成。它应与 ATTEND 框架和兰开夏郡 EBSA 指南（战略和工具包）提供的资源结合使用。
一个用于基因组数据组合分析的灵活工具包
在这里，我们介绍了TrackPlot，这是一个Python软件包，用于通过可编程和基于互动的Web方法生成出版物质量可视化。与生成实地的程序的现有范围相比，TrackPlot提供了一个多功能平台，可在各种来源中视觉解释基因组数据，包括具有功能域映射，同种型，同种型的基因注释，而没有通过SCRNA-SECRED和长期访问的范围以及杂色的范围，以及任何杂色的访问范围，并提供了透明度的范围，以及杂色的范围。符合主要期刊要求的输出文件。TrackPlot软件包是一种开源软件，可以在Bioconda（https://anaconda.org/bioconda/trackplot）上免费获得，Docker（https://hub.docker.com/r/r/r/r/ygidtu/trackplot） （https://github.com/ygidtu/trackplot），还提供了用于本地部署的内置Web服务器。
离散优化量子算法中的编码权衡和设计工具包：着色、路由、调度和其他问题
具有挑战性的组合优化问题在科学和工程领域无处不在。最近，人们在不同的环境中开发了几种量子优化方法，包括精确和近似求解器。针对这一研究领域，本文有三个不同的目的。首先，我们提出了一种直观的方法来合成和分析离散（即基于整数）优化问题，其中问题和相应的算法原语使用与编码无关的离散量子中间表示 (DQIR) 来表示。与以前的方法相比，这种紧凑的表示通常可以实现更高效的问题编译、不同编码选择的自动分析、更容易的可解释性、更复杂的运行时过程和更丰富的可编程性，我们通过一些示例对此进行了演示。其次，我们对几种量子比特编码进行了数值研究；结果显示了许多初步趋势，有助于指导为特定硬件集和特定问题和算法选择编码。我们的研究包括与图着色、旅行商问题、工厂/机器调度、金融投资组合再平衡和整数线性规划相关的问题。第三，我们设计了低深度图派生部分混合器 (GDPM)，最多 16 级量子变量，证明了紧凑（双
手册v1.0 2023.07 www.toolkitrc.com ...
Safety .................................................................... 3
使用基于 CRISPR 核糖核蛋白的方法扩展念珠菌物种的基因操作和发现工具包
。CC-BY-NC-ND 4.0 国际许可证（未经同行评审认证）是作者/资助者，他已授予 bioRxiv 永久展示预印本的许可。它是此预印本的版权持有者此版本于 2023 年 6 月 17 日发布。；https://doi.org/10.1101/2023.06.16.545382 doi：bioRxiv 预印本
DNA 组装工具包可解锁 CRISPR/Cas9 在代谢工程中的潜力
展示了一种在现有盒式磁带上进行一锅式 HA 交换的系统（Int 模块）。这使得在短短两天内将复杂供体重定向到任何可用的整合位点，包括删除目标（补充手册第 1.5 节）。此外，尽管现在有许多技术可用于在 Cas9 辅助质粒上进行指导重新编码，但它们在分子操作的数量和复杂性方面差异很大。我们决定完全绕过复杂的体外步骤，通过在转化的细菌组装宿主（Cas 模块）内的空辅助质粒上直接重组单个寡核苷酸。这将组装所需的时间缩短到细菌组装所需的时间长度
绿色免疫书 - 第28A章木瓦'tick Aware'工具包
英国（英国）大约有20种tick虫。，绵羊，蓖麻豆或鹿tick虫（ixodes ricinus）最常见于人类，该工具包专注于这种物种。tick可以携带一系列微生物，其中一些可能导致人类疾病。这些最常见的原因是细菌感染莱姆病（LD）。tick性脑炎（TBE）是一种病毒感染，也可以通过被感染的壁虱咬伤。在英国只有少数已确认的TBE案件。还有许多其他tick传播的感染，例如裂变病，肿瘤病和巴布西病，但这些感染也很少见。ld仍然是英格兰和威尔士最重要的壁虱感染，在过去的十年中，LD发病率增加。
CRISPR工具包在病毒操作、诊断和病毒-宿主相互作用中的原理和应用
1 伊朗扎黑丹医科大学细胞与分子研究中心，扎黑丹 989155432609；salehjamehdor@alumni.ut.ac.ir 2 美国华盛顿大学医学院儿科系，密苏里州圣路易斯 63110；pajouhanfar.s@wustl.edu 3 韦恩州立大学医学院分子医学与遗传学中心，密歇根州底特律 48201，美国；ssaba@med.wayne.edu 4 法国维尔瑞夫 94800 Paul Brousse 医院 INSERM UMR-S-MD 1197； georges.uzan@inserm.fr 5 巴黎萨克雷大学，94800 Villejuif，法国 6 哈马丹医科大学医学院病毒学系，哈马丹 6517838738，伊朗 7 CellMedEx，94100 Saint Maur Des Fossés，法国 * 通讯作者：teimooriali1982@gmail.com （在）; sina.naserian@inserm.fr 或 sina.naserian@cellmedex.com (SN) † INSERM U1197, Hôpital Paul Brousse—B â timent Lavoisier 12-14 Avenue Paul Vaillant Couturier, 94800 Villejuif, France。
审查人工智能的使用——工具包
人工智能在全世界的应用已经非常广泛，并且还在持续增长。人工智能在教育领域用于评估和评分学生，并监控他们的行为。它在工作场所用于评估求职者并为员工绩效评估提供信息，在警务和安全领域用于通过面部识别识别通缉犯并评估再次犯罪的风险。人工智能还被用于公共部门，用于确定资源的最佳分配方式和改善公共服务等任务。
tbmalt，一种用于结合紧密结合和机器学习的灵活工具包
紧密结合方法，尤其是密度的功能紧密结合（DFTB）和扩展的紧密结合方案，可以进行大型系统和长时间尺度的有效量子机械模拟。它们是使用务实近似和一些经验术语源自从头算密度的功能理论的，从而确保了速度和准确性之间的良好平衡。可以通过使用机器学习技术调整经验参数来提高其准确性，尤其是在合并有关原子本地环境的信息时。由于紧密结合模型仍然提供了显着的量子机械贡献，并且仅拟合了短量的校正，因此学习过程通常更短，更可转移，因为它可以直接通过机器学习直接在没有基础动机的模型的情况下直接通过机器学习来预测量子机械性能。作为进一步的优势，可以根据紧密结合模型来计算衍生的量子机械量，而无需进行额外的学习。我们已经开发了开源框架 - 结合机器学习工具包，它允许轻松实现此类组合方法。该工具包当前包含DFTB方法的层和GFN1-XTB Hamiltonian的接口，但是由于其模块化结构及其定义明确的接口，因此可以轻松实现其他基于原子的方案。我们正在讨论框架的一般结构，一些基本的实现细节以及几个概念验证应用程序，以证明合并方法的观点和工具包的功能。