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太阳能，上下文 - 自适应和...
摘要本研究提出了一个概念和工作流程，用于太阳能，上下文自适应和可重复使用的立面。使用参数立面设计的整数太阳能控制，工作流程使用太阳辐射来告知具有可变开放度或属性的立面模块（例如封面），使信封在促进循环的同时适应城市环境的变化。该方法通过模拟测试，评估不断变化的城市场景中的日光，眩光，能量和循环。引入了太阳圆形指示器（SCI），以跟踪立面的改变和重复使用。在100m新的阻塞Sce-Nario中，维持了79％的立面模块，而29％的改变模块被重复使用，得出的SCI为85％。阳光自治指标与SCI很好地对齐。随着能量最小的增加（<1％），重新设计的空间日光自治提高了4％。我们的解决方案提供的日光有用2％（100–3000lux）比玻璃外墙多，而眩光少11％。工作流程提供了一个基于循环，基于性能的设计的框架，以保留美学和适应性。
采用 Orbitrap Astral 质谱仪进行高通量 PROTAC 化合物筛选工作流程，针对目标蛋白质降解进行精确的非标记定量
通用实验室设备。不用于诊断程序。© 2024 Thermo Fisher Scientific Inc. 保留所有权利。除非另有说明，所有商标均为 Thermo Fisher Scientific 及其子公司的财产。Waters 和 MassPREP 是 Waters Corp 的商标。Promega 是 Promega Corp 的商标。IonOpticks 和 Aurora Frontier 是 IonOpticks Pty Ltd 的商标。Spectronaut 和 directDIA 是 Biognosys AG 的商标。MSAID 和 CHIMERYS 是 MSAID GmbH 的商标。Python 是 Python 软件基金会的商标。AN003390-EN 1124
人工智能驱动的端到端工作流程优化和自动化
摘要 AI 驱动的端到端工作流优化和自动化系统可以解决阻碍生产力和增长的低效率和资源限制问题，从而彻底改变中小企业 (SME)。这些企业通常依赖手动流程和分散的数据系统，限制了它们扩大规模和有效竞争的能力。通过 AI 集成，中小企业可以提高生产力、减少错误并推动增长，从而在竞争环境中更具弹性。AI 驱动的工作流优化结合了几种核心技术：数据集成、流程映射、预测分析和通过机器人流程自动化 (RPA) 等工具实现的自动化。数据集成将不同的数据源整合到一个集中式存储库中，从而可以全面了解运营情况。AI 算法分析这些数据以映射当前的工作流、识别瓶颈并建议完成任务的最佳途径。预测分析使中小企业能够做出明智的决策、预测需求并优化供应链流程，而 RPA 可以自动执行重复性任务，减少人为错误并让员工专注于更具战略性的活动。人工智能驱动的系统为中小企业提供了关键优势，包括提高效率、节省成本和增强决策能力。通过自动化日常
数字化风险工作流
穆迪信用评级会分支机构发布的信用评级是他们对实体，信用承诺，债务或类似债务的证券以及穆迪（Moody's）（统称为“材料”）提供或以其他方式提供的材料，产品，服务和其他信息的相对信用风险的目前意见。穆迪将信用风险定义为实体在付费时可能无法履行其合同财务义务的风险，并且在违约或损害的情况下，任何估计的财务损失。请参阅适用的穆迪的评级符号和定义出版物，以获取有关穆迪信用评级涉及的合同财务义务类型的信息。信用评级不解决任何其他风险，包括但不限于：流动性风险，市场价值风险或价格波动。信用评级，非学分评估（“评估”）和穆迪材料中包含的其他观点不是当前或历史事实的陈述。穆迪的材料还可能包括基于定量模型的信用风险和相关意见的估计或穆迪Analytics，Inc。和/或其分支机构。穆迪的信用评级，评估，其他意见和材料不构成或提供投资或财务建议，而穆迪的信用评级，评估，其他意见和材料不是，也不提供购买，出售或持有特定证券的建议。穆迪的信用评级，评估，其他意见和材料不会对任何特定投资者的投资适用性发表评论。穆迪（Moody）的信用评级，评估和其他意见，并发表以其他方式发布其材料，并以期望和理解，每个投资者都会在适当的谨慎谨慎地进行自己的研究和评估，并评估正在考虑购买，持有或销售的每个安全性。
多摩变工作流程高级体外系统...
Artishotter Emma CambierSébastienChary Aline aline Servane Houin。韦伯·帕敏（Weber Pamine）
高通量 PROTAC 化合物筛选工作流程，用于在 Orbitrap Astral 质谱仪上进行靶向蛋白质降解，并进行准确的无标记定量
靶向蛋白质降解 (TPD) 是药物发现中一种新兴的变革性策略，它利用细胞蛋白质降解过程来选择性消除有害蛋白质。通过实现与泛素化蛋白酶体系统的诱导接近，小分子促进致病蛋白质的降解，为以前所未有的精度和功效针对多种疾病靶向以前无法用药的蛋白质打开了大门 (图 1)。直接设计能够选择性促进诱导接近的化合物在实践中具有挑战性，因此具有可靠定量准确性的化合物筛选是 TPD 领域药物发现的关键阶段。需要对大量化合物进行准确定量筛选，这使得基于高通量质谱的工作流程成为确保准确鉴定先导化合物的不二选择。
SQuADDS：用于超导量子比特设计的经过验证的设计数据库和模拟工作流程
我们提供了一个超导量子设备设计的开源数据库，可用作定制设备的起点。每个设计都可以使用开源 Qiskit Metal 包以编程方式生成，并使用有限元电磁求解器进行模拟。我们提出了一种强大的工作流程，可在设计模拟中实现高精度。数据库中的许多设计都经过实验验证，显示出模拟参数和测量参数之间的高度一致性。我们的数据库包括一个前端界面，允许用户根据所需的电路参数生成“最佳猜测”设计。该项目为寻求制造新一类设备的研究小组提供了一个特性明确的起点，以便他们改进设计，从而降低了他们的进入门槛。超导量子比特是一个领先的量子信息技术平台。可扩展量子比特制造需要精确控制最常用于预测设备行为的哈密顿参数，例如量子比特非谐性和量子比特谐振器耦合。这反过来又需要精确定位经典电路参数（电感和电容）。这些很难解决，因为通常没有好的分析公式（甚至是近似公式）来根据设计几何预测电路参数。相反，研究人员必须根据其设计的独特边界条件对麦克斯韦方程进行数值求解。电磁场的有限元模拟可以提供相当准确的预测
使用牛津纳米孔长阅读测序
。cc-by 4.0国际许可（未经Peer Review尚未获得认证）是作者/资助者，他已授予Biorxiv的许可证，以永久显示预印本。这是该版本的版权持有人，该版本发布于2024年9月4日。 https://doi.org/10.1101/2024.09.09.03.610948 doi：Biorxiv Preprint