XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System例证
使用新的CRISPR工具的创新抗病毒防御
细菌DNA中的酥脆/CAS系统有助于这些细菌产生对穿透噬菌体的抗性。RNA目标仪式（例如CRISPR/CAS13）在细胞核中具有强大的功能，以中断这些抗性。，但它们在细胞的胞质中效率低下，在这些细胞的细胞中，许多RNA病毒被复制。在RER博士的指导下，Helmholtz Munich的发展遗传学研究所的科学团队和TUM的发展遗传学主席。nat。Wolfgang Wurst与Helmholtz Munich的Virogie研究所以及TUM和TUM的Tum和Virogie研究所进行了密切合作，已开发了一种解决方案：CAS13D NCS。这种新的分子工具使位于细胞核中的CRISPR-RNA分子可以远足进入Cyto血浆，并在高效的高效中中和RNA病毒（自然2024; doi：10.1038/s41421–00672–1）。研究小组的例证表明，感染SARS-COV-2的细胞的CAS13D NC治疗可防止SARS-COV-2（绿色）在细胞质中的传播。这一进展为开发针对病毒感染的主动防御策略打开了大门。suk
无损单分子计数以绝对量化蛋白质成型
引入了一种新型免疫测定，称为蛋白质相互作用偶联（PICO），以提供清晰的，无参考的蛋白质成型定量 - 精确定量。pico采用隔室化的，均质的单分子测定法，无损和敏感的信号产生，能够检测到每个反应的几个分子。此外，它使用了一个无背景的数字枚举原则，称为decouplexing。pico被视为数学理论，提供了对其化学的理论理解。因此，PICO证明了精确的定量，例如重组和非重组ERBB2和多标记肽RTRX靶标的例证，从而验证了分析和细胞矩阵中内部和外部参考的定量。此外，PICO启用了组合多路复用（CPLEX），这两种抗体之间的读数，通过8个PLEX抗体，12-CPLEX PICO证明，测量模拟和Dactolisib处理后ERBB途径的功能变化，可提供定量的细胞固定图。pico具有对多功能，标准化和准确的蛋白质测量值的重要潜力，从而提供了对生理和干扰细胞过程的见解。
具有协同的大云模型和小边缘模型的生成AI服务提供的边缘云协作框架
摘要 - 生成人工智能（Genai）通过内容创建为用户提供各种服务，这被认为是将来网络中最重要的组成部分之一。但是，培训和部署大型人工智能模型（BAIMS）引入了大量的计算和通信开销。由于需要高性能计算基础架构以及长距离访问云服务的可靠性，保密性和及时性问题，因此对集中式方法构成了关键挑战。因此，敦促将服务分散，部分将它们从云移至边缘，并建立本地Genai服务以实现私人，及时和个性化的经验。在本文中，我们提出了一种带有协同的大云模型和小边缘模型的全新自下而上的Baim体系结构，并设计了一个分布式培训框架和一个以任务为导向的部署计划，以有效地提供本机Genai服务。拟议的框架可以促进协作智能，增强适应性，收集边缘知识并减轻边缘云负担。通过图像生成用例证明了所提出的框架的有效性。最后，我们概述了基本研究指示，以充分利用Edge和Cloud对于本地Genai和Baim应用程序的协作潜力。
组织蛋白酶D抑制剂筛选试剂盒
图1：测定原理的例证。底物是内部淬火的荧光底物。蛋白水解从淬灭剂中释放高荧光MCA。荧光强度与蛋白酶的活性成比例地增加。背景组织蛋白酶D是肽酶A1家族的溶酶体天冬氨酸蛋白酶。它参与溶酶体蛋白质降解和蛋白质的激活，这些蛋白质被合成为前体，例如激素和生长因子。其活性会影响细胞死亡和炎症。组织蛋白酶D功能障碍与乳腺癌和胃癌，阿尔茨海默氏病（AD）和神经胶质脂肪促脂肪肌动症（NCL）有关。过表达会导致VEGF-C（血管内皮生长因子-C）和VEGF-D以及转移和血管生成的激活。组织蛋白酶D是一个有希望的新治疗靶标。已经表明，针对组织蛋白酶D的抗体能够抑制三阴性乳腺癌细胞的生长。组织蛋白酶D抑制也是组合处理的一种有希望的方法。应用在高吞吐量筛选（HTS）应用中筛选小分子抑制剂。
探测分子旋转Qubits中的振动对称效应和核自旋经济原理
摘要：较长连贯性时间T M的分子自旋量值的选择是实现基于分子的量子技术的核心任务。即使可以通过有效的合成策略和临时的实验测量程序来实现足够的长时间，但仍需要彻底研究和理解导致连贯性丧失的许多因素。振动特性和氢的核自旋是其中两个。前者起着至关重要的作用，但是旨在研究其对分子络合物的自旋动力学的影响（例如基准苯甲烷氨酸（PC））的详细理论研究仍然缺失，而后者的效果则应详细检查，以详细研究这种化合物的类别。在这项工作中，我们采用了一种合并的理论和实验方法来研究经典[Cu（PC）]的松弛特性和基于配体Tetrakis（thiadiaszole）卟啉（H 2 TTDPZ）的Cu II复合物，由无氢分子结构表征。分子振动的系统计算例证了正常模式对自旋 - 晶格弛豫过程的影响，取决于正常模式的对称性，对T 1提出了不同的贡献。此外，我们观察到可以通过从配体中去除氢来实现可观的T m增强。■简介
生成模型提出的分子的可合成性
摘要：功能性分子的发现是一个昂贵且耗时的过程，小分子治疗药物发现成本的上升就是一个例证。在早期药物发现中，一类越来越受关注的技术是从头分子生成和优化，而这种技术的发展得益于新的深度学习方法的发展。这些技术可以提出新的分子结构，旨在最大化多目标函数，例如，作为针对特定靶点的治疗的适用性，而无需依赖于对化学空间的强力探索。然而，由于对可合成性的无知，这些方法的效用受到阻碍。为了强调这一问题的严重性，我们使用数据驱动的计算机辅助合成规划程序来量化最先进的生成模型提出的分子无法轻易合成的频率。我们的分析表明，尽管这些模型在流行的定量基准上表现良好，但在某些任务中它们会生成不切实际的分子结构。综合复杂性启发法可以成功地将生成偏向于综合可处理的化学空间，尽管这样做必然会偏离主要目标。该分析表明，为了提高这些模型在实际发现工作流程中的实用性，有必要开发新的算法。■ 简介
自动移动机器人的信息模型
摘要自动移动机器人（AMR）之间的合作，包括无人驾驶汽车（UAV），无人接地车辆（UGV）和/或无人的地表车辆（USV），可以显着增强其功能，使它们能够解决超出个人机器人的更复杂的任务。但是，为了充分利用这种合作，对所交换信息的综合理解（以语义互操作性为止）至关重要。实现这些机器人之间的语义互操作性需要深入了解相关信息及其基本结构。为了应对这一挑战，本文介绍了专门为AMR开发的平台和与技术无关的信息模型。该模型旨在通过确保语义互操作能力的方式构建信息来促进协作。本文概述了模型的开发过程，从相关科学文献的信息结构化结构化开始，从而产生了代表AMR域内知识和语义的基础框架。通过涉及多个AMR的用例证明了信息模型的实际应用。此外，本文还提供了有关所采用方法论的见解，强调了系统文献评论的重要性，并与从业人员合作以完善和验证模型。它还讨论了理论和实际含义，解决了研究过程中遇到的潜在局限性。
在...
矿物油的电气和环境缺点，传统上用作电力系统中的绝缘液，导致寻找替代品。由蔬菜种子产生的天然酯是最重要的替代品之一。具有较高介电强度的天然酯可以满足超高的电压变压器设计要求。此外，它们可以应对由变压器油具有生物降解性引起的环境问题。这项研究首先将天然酯与其他透射式油进行比较，并解释了天然酯为何脱颖而出。自然酯的基本特性是根据优势和缺点定义的，并且电源系统应用被例证。在文献中广泛使用的纳米颗粒添加的纳米流体的酯和合成，用于改善天然酯的电和热性能，并通过实验应用呈现。天然酯可以在酯化过程中具有更好的氧化稳定性。基于天然酯的纳米流体的AC，DC和Lightning Impulse（LI）断裂电压也平均增强了10％。使用天然酯的这种变电站和实验应用表明，这些环保油可以在许多电力系统设备（尤其是变压器）中提供绝缘要求。关键字：变压器油，动力变压器，液体介电
使用多项式混乱扩展和深层生成网络
马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法的实现需要面对两个有趣的挑战：准确表示先验信息和可能性功能的效果。通常可以通过标准减少维度降低技术（例如主成分分析（PCA））来促进先前分布的定义和采样。此外，基于PCA的分解可以基于多项式混沌扩展（PCE）实现准确的替代模型。wever，具有鲜明对比的内在地质先验可能需要先进的维度减少技术，例如深生成模型（DGM）。尽管适用于先前的抽样，但这些DGM对替代建模构成了挑战。在此贡献中，我们提出了一种MCMC策略，该策略将DGM的高重建性能以变量自动编码器的形式与PCA – PCE替代建模的准确性相结合。此外，我们还引入了一个具有物理信息的PCA分解，以提高准确性并减少与替代建模相关的综合负担。在使用通道的子表面结构的贝叶斯地面雷达旅行时间断层扫描的背景下，我们的方法是例证的，提供了准确的重建和显着的加速速度，尤其是当全相正向模型的计算计算时。
topcycle：一种新颖的高性能和燃料柔性燃气轮机循环
摘要：高压加湿的循环可以结合高运行动力和高效率。当前的工作引入了这样一个循环，即甲板周期，它提供了必要的燃烧基础设施，可以在蒸汽丰富的氛围中在较宽的燃料品种上运行。详细介绍了循环配置，并在模拟结果的基础上进行了例证。在设计条件下的操作导致高于50％（较低的加热值（LHV））和高于2100 kW/kg空气的电力效率高于50％（较低的加热价值（LHV））（称为进气气）。灵敏度分析将周期性能确定为代表性参数的函数，这为将来的操作和设计改进提供了基础。至于任何燃气轮机循环，可以通过升高涡轮机入口温度，优化节能器的热量恢复并提高工作压力来有效提高托管电力效率。最后，将Topcycle的性能与等效操作参数下的最新组合周期（CC）进行了比较。上周期的电力效率高，功率密度较高，可以将其转移到较小的植物足迹和尺寸中，因此与CC相比，在同等功率输出下的投资成本较低。