悲伤方式的个体差异 尽管悲伤有一些可定义的轮廓,但您如何悲伤却取决于您的个性、您过去的丧失历史以及您与死者的关系。您家中的每个人都会以自己的方式和时间表来悲伤。为了应对悲伤,有些人会公开表达他们所经历的情绪,而其他人会控制自己的思想和情绪。这两种方式没有对错之分;每一种都可以成为度过悲伤的有效方法。
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摘要。交通摄像头的视频供稿对于许多目的都是有用的,其中最关键的是与监视道路安全有关。车辆轨迹是危险行为和交通事故的关键要素。在这方面,至关重要的是要脱离那些异常的车辆轨迹,即偏离通常的路径的轨迹。在这项工作中,提出了一个模型,以使用流量摄像机的视频序列自动解决该模型。该提案通过框架检测车辆,跨帧跟踪其轨迹,估计速度向量,并将其与其他空间相邻轨迹的速度向量进行比较。可以从速度向量的比较中,可以检测到与相邻的trajectories非常不同(异常)的轨迹。实际上,该策略可以检测错误的轨迹中的车辆。模型的某些组成部分是现成的,例如最近深度学习方法提供的检测;但是,考虑了几种不同的选择和分析车辆跟踪。该系统的性能已通过各种真实和合成的交通视频进行了测试。
半胱氨酸靶向具有许多优势,因为半胱氨酸具有高度亲核性,有许多兼容的亲电试剂,并且 Cys → Ser 突变研究可以确认结合反应特异性。此外,它们可以具有较长的药效学持续时间、增强的选择性并能够实现特定的占用生物标志物方法 (1, 2)。然而,不利的一面是,高亲核性会阻碍微环境敏感探针的开发,大多数蛋白质结合位点不含有 Cys,而 Cys → Ser 突变会导致耐药性(例如 BTK、EGFR)。因此,需要开发与半胱氨酸以外的残基反应的替代亲电弹头。磺酰氟 (SuFEx) 被偶然发现与蛋白质结合位点中的多种氨基酸残基发生反应(图 1)(3-5)。
当提出安全保障要求时,责任人应清楚透明地证实这些要求。任何系统或技术所需的透明度和可解释性水平与针对其提出的安全保障要求的重要性成正比。例如,当人工智能系统与可以有效控制风险的传统措施同时使用时,所需的可解释性水平将仅限于这样的期望:责任人必须证明,即使人工智能未能按预期发挥作用,也不会导致负面的安全保障结果。如果人工智能系统执行了安全保障关键功能,则预期的可解释性水平将相应更高。
尽管使用传统方法 5 或手性催化剂 6,7 或双催化 8 来实现非对映体不对称催化(DAC)的新策略仍备受关注。相反,虽然含氢键供体的双功能催化剂已经得到广泛应用,9 但是仅通过改变这种催化剂的氢键供体来控制非对映体选择性的方法还很少见。10 对于双功能叔胺催化,理论研究提出了三种工作模型,它们在催化剂的氢键供体与亲核试剂和亲电试剂的相互作用方式上有所不同(方案 1A)。11 – 15 离子对氢键模型(A 型)最初由 Wynberg 11 a 提出,并得到 Cucinotta 和 Gervasio 的理论研究支持。11 b 布朗斯台德酸-氢键模型(B 型)由 Houk 等人揭示。通过量子力学计算。12 A 型模型与 B 型模型的不同之处在于,催化剂的氢键供体分别用于激活亲电试剂和稳定亲核中间体,同时形成的烷基铵离子作为布朗斯台德酸分别与其余亲核试剂或亲电试剂相互作用。当涉及(硫)脲等双氢键供体时,反应可能通过 A 型模型的过渡态进行,其中两个 N – H 键都与亲电试剂相互作用,正如 Takemoto 通过实验研究 13 a 所建议并得到理论研究的支持,13 b – d 或通过模型 B,其中两个
用等电子 BN 单元替换 CC 会产生极其相似的分子,但 BN 同类物通常具有不同的性质。1 由于这种现象,将 BN 掺入有机材料中已受到广泛关注,2 目前已成为一种修改物理和光电性质的成熟方法。3 该方法已应用于螺旋烯,发现将 BN 掺入[4]螺旋烯(例如 A 和 B,图 1)的螺旋骨架内可提高其相对于全碳[4]螺旋烯的荧光效率。 4 然而,将 BN 单元纳入更高阶[ n ]螺旋烯( n = [5],对构型稳定性必不可少)的螺旋骨架的研究还不够深入,据我们所知,迄今为止尚未报道过更高阶螺旋烯、[5] 和 [6] 螺旋烯( C 和 D )的简单 BN 类似物(迄今为止发表的所有例子都是 p 扩展 BN – 螺旋烯,例如 E )。5
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