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“ Citygaussian
1。Kerbl，B.，Kopanas，G.，Leimkühler，T.，Drettakis，G。：3d高斯脱落，进行实时辐射场渲染。 图形上的ACM交易42（4）（2023）2。 Turki，H.，Ramanan，D.，Satyanarayanan，M。：Mega-nerf：可扩展的大规模nerfs nerfs，用于虚拟飞行。 in：IEEE/CVF会议论文集就计算机视觉和模式识别而言。 pp。 12922–12931（2022）3。 Xu，L.，Xiangli，Y.，Peng，S.，Pan，X.，Zhao，N.，Theobalt，C.，Dai，B.，Lin，D。：网格引导的大型城市场景的神经辐射场。 在：IEEE/CVF计算机视觉和模式识别会议论文集。 pp。 8296–8306（2023）4。 Zhenxing，M.，Xu，d。：Switch-nerf：与大规模神经辐射场的专家混合的学习场景分解。 in：第十一国际学习表征（2022）Kerbl，B.，Kopanas，G.，Leimkühler，T.，Drettakis，G。：3d高斯脱落，进行实时辐射场渲染。图形上的ACM交易42（4）（2023）2。Turki，H.，Ramanan，D.，Satyanarayanan，M。：Mega-nerf：可扩展的大规模nerfs nerfs，用于虚拟飞行。 in：IEEE/CVF会议论文集就计算机视觉和模式识别而言。 pp。 12922–12931（2022）3。 Xu，L.，Xiangli，Y.，Peng，S.，Pan，X.，Zhao，N.，Theobalt，C.，Dai，B.，Lin，D。：网格引导的大型城市场景的神经辐射场。 在：IEEE/CVF计算机视觉和模式识别会议论文集。 pp。 8296–8306（2023）4。 Zhenxing，M.，Xu，d。：Switch-nerf：与大规模神经辐射场的专家混合的学习场景分解。 in：第十一国际学习表征（2022）Turki，H.，Ramanan，D.，Satyanarayanan，M。：Mega-nerf：可扩展的大规模nerfs nerfs，用于虚拟飞行。in：IEEE/CVF会议论文集就计算机视觉和模式识别而言。pp。12922–12931（2022）3。Xu，L.，Xiangli，Y.，Peng，S.，Pan，X.，Zhao，N.，Theobalt，C.，Dai，B.，Lin，D。：网格引导的大型城市场景的神经辐射场。在：IEEE/CVF计算机视觉和模式识别会议论文集。pp。8296–8306（2023）4。Zhenxing，M.，Xu，d。：Switch-nerf：与大规模神经辐射场的专家混合的学习场景分解。in：第十一国际学习表征（2022）
x raygpt：使用大型医学视觉语言模型
大语言模型（LLM）和视觉语言模型（VLM）的最新突破已经展示了有希望的近视，以执行各种任务。此类模型通常在大型数据集上进行培训，其中包括数十个具有多种任务的图像文本对。但是，它们在特定于任务域（例如放射学）上的性能仍然不足。尽管最近很少有作品探讨了基于LLMS的对话医学模型，但它们主要集中于基于文本的分析。在本文中，我们介绍了Xraygpt，这是一种会话医学视觉语言（VLMS）模型，可以分析和回答有关胸部二世图的开放性问题。具体来说，我们将两个医学视觉编码器与微调的LLM保持一致，以实现视觉对话能力，以对X光片和医学知识的理解为基础。为了改善胸部X光片数据的对齐，我们从自由文本放射学报告中生成了217K互动和高质量的摘要。进行了广泛的实验，以验证XRaygpt的优点。为进行专家评估，经过认证的医生在测试子集上评估了我们的XRaygpt的产出，结果表明，超过70％的响应是科学准确的，平均得分为4/5。我们的代码和模型可在以下网址提供：https：//github.com/mbzuai-oryx/xraygpt
Berkeleygw Hackathon
运行MiniAPP时，将执行3次是相同的GPP计算内核，第一个被视为参考，在单个核心上串行运行，第二个执行旨在用于多项式实现（您需要在GPPKER OMP CPU子例子上工作），并且第三个执行将用于GPU kernel（您需要对GPU kernel compriine cormopt of Gpukkkkkkkkkeorp on prompt）。总运行时间（Runtime：）将在每个执行的末尾打印，它代表了在自我能量SX（Exchange）和CH（相关）计算中所花费的时间的组合。您将使用此值来跟踪实现的改进，即您实施最佳的时间越小。当然，您需要确保您的Miniapp重现上面给出的正确结果。
Nathalie van Orsouw - KeyGene
- 通常有 4,000 – 25,000 株诱变植物 - 同时筛选多达 20 个基因，数量仍在增长 - 可获得专利的诱发变异 - 结合 CropPedia ® 和 KeySeeQ ® 基因发现系统 - 许多突变体表型确定并引入育种计划
GAAS1-XPX/SI1-YGEY/GE ...
卵子研究杂志。20，编号1，1月至2024年2月，第1页。 75-84 GAAS 1-X P X /SI 1-Y GE Y /GE三重连接太阳能电池的模拟和优化A. < /div>B. Azzououm B，A。Aissat A，B，C *，J。P. Vilcot C A艾哈迈德·德拉亚（Ahmed Draya），阿德拉尔（Adrar），阿尔及利亚B技术学院，Blida.1。Poincare Avenue，60069，59652 ASCQ的Villeneuve，法国本文着重研究和模拟GAAS 1-X P X /SI 1-Y GE Y /GE Y /GE三连接太阳能电池结构。首先，已经研究了与SIGE层相关的应变和带隙能。最佳锗浓度为0.88，应变约0.45％。然后，对上层GAAS 1-X P X /Si 0.12 GE 0.88的应变和带隙能的磷光浓度效应进行了优化。在室温下，最佳输出参数达到J SC = 34.41ma/cm 2，V OC = 1.27V，FF = 88.42％，η= 38.45％，吸收厚度为4.5µm，x = 0.47，菌株的菌株不超过1.5％。这项研究使我们能够设计高效，低成本的3J太阳能电池。（2023年10月23日收到； 2024年1月13日接受）关键字：半导体，效率，三连接，太阳能电池，光伏1.引言提高太阳能电池的效率会导致瓦特峰成本的降低[1]。在提供提高效率的技术中，我们发现了多期太阳能电池。但是，这些配置的制造成本仍然昂贵。后者基于一组具有不同带隙能的半导体材料的堆叠，该布置旨在吸收太阳光谱的最大值[2]。实际上，基于III-V化合物材料的多期太阳能电池提高了效率，并且似乎是光伏应用的未来。越来越多，它们已成为最前瞻性的太阳能技术[3,4]。降低成本所采用的技术之一是使用硅底物。因此，单层生长的GAASP/SI细胞可能是为空间应用提供低成本和高效率太阳能的合适候选者。，尽管在实验中众所周知，由于晶格不匹配高和热膨胀系数的巨大差异，很难用硅生长III-V材料[5-8] [5-8]。一种有希望的方法来克服这些限制并提高IIII-V 3J 3J太阳能细胞的效率，而不是使用Dermanium元素，而不是使用底层硅元素。锗的特征是直接带隙能在300K时为0.66 eV，因此吸收边缘比Si陡峭，SI陡峭，太阳辐照度光谱和低成本材料的光谱重叠更大。此外，锗元素可以与晶格匹配与III-V材料一起生长。这种优势使其成为吸收低能光子的有前途的材料[9,10]。由于这些最后的原因，在目前的工作中，锗被用作底部细胞。Fadaly等。此外，如[12]中报道，详细阐述了实验结构GAA 0.79 p 0.21 /si 0.18 ge 0.82双连接太阳能电池。将SIGE作为IIII-V顶部太阳能电池和底部电池之间的缓冲层的整合可以减少III-V核的位错界面，并提供高质量的底部太阳能电池。[11]证明了Si 1-ge Y合金的计算寿命接近III – V组半导体的寿命，因为从理论上讲，它们可以结合直接的带隙，波长态度和强烈的光学转变[11-13]。为了增强其表演的目标，三连接是 *通讯作者：sakre23@yahoo.fr https://doi.org/10.15251/jor.2024.201.75
HyGNN：通过超图神经网络预测药物间相互作用
摘要 — 药物间相互作用 (DDI) 可能会妨碍药物的功能，在最坏的情况下，它们可能导致药物不良反应 (ADR)。预测所有 DDI 是一个具有挑战性且至关重要的问题。大多数现有的计算模型整合了来自不同来源的以药物为中心的信息，并将它们作为机器学习分类器中的特征来预测 DDI。然而，这些模型失败的可能性很高，尤其是对于所有信息都不可用的新药。本文提出了一种新的超图神经网络 (HyGNN) 模型，该模型仅基于适用于任何药物的简化分子输入线输入系统 (SMILES) 药物串来解决 DDI 预测问题。为了捕捉药物化学结构的相似性，我们从从 SMILES 字符串中提取的药物化学子结构创建了一个超图。然后，我们开发了 HyGNN，它由一个基于注意力机制的新型超图边缘编码器组成，以获得药物作为超边的表示，以及一个解码器来预测药物对之间的相互作用。此外，我们进行了大量实验来评估我们的模型，并将其与几种最先进的方法进行比较。实验结果表明，我们提出的 HyGNN 模型可以有效预测 DDI，并且令人印象深刻地超越基线，最大 F1 得分、ROC-AUC 和 PR-AUC 分别为 94.61%、98.69% 和 98.68%。最后，我们表明我们的模型也适用于新药。索引术语 — 药物-药物相互作用、图神经网络、超图、超图神经网络、超图边缘编码器
教练培训-Babygym
1。只有一旦满足所有要求就可以申请。2。参加Babygym 2：与您最近的Babygym教练的Babygym培训的坚定基础或朋友。在线课程也可以安排。4。有必要的证书和文档可以随时附加到您的申请中： - ID文档 - 最近的全长照片 - Babygym 2公司基础或Babygym证书的朋友。5。完成后，申请表将发送到BabyGym Institute，您将在审查后立即收到通知。6。将筛选申请，如果成功，将安排面试。7。通知申请人成功/失败的结果。8。如果申请成功，申请人会收到一封电子邮件，并在线查看登录详细信息并在线签署BabyGym许可协议。9。应该在这一点上，申请人不再希望作为Babygym教练进行培训，她告诉Advanced Babygym教练，不签署许可协议或支付培训金额。10。一旦签署了许可协议，在上述日期之前或在上述日期之前，应向Babygym Institute支付R25 600的不可退还培训金额。11。申请人在培训开始之前就完成了基本babygym概念的电子学习模块。
cyglass网络防御作为服务
对于大多数公司来说，防火墙和端点保护仍然是其网络安全防御的关键组成部分。但是，随着网络攻击者变得越来越复杂，这些工具已经失去了有效性。现代勒索软件攻击，例如，通常绕过防火墙和端点工具。同时，基于AI的网络监控和威胁检测仅在较大的组织中部署。昂贵且复杂的基于AI的NDR工具很少由中小型组织部署，使这些公司容易受到攻击。
