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Alphafold3镜头中的非标准蛋白
动机最近发布的Alphafold3提出了有关其权力和局限性的问题。在这里，我们分析了Alphafold3在正确再现淀粉样结构中的潜力，淀粉样结构是多聚蛋白的一个例子，其特征在于蛋白质结构数据库中多态性和低表示。结果我们表明，Alphafold3能够产生与实验结构相似性高的淀粉样蛋白样组件，尽管其结果受到预测的原纤维中的单体数量的影响。它产生了一些淀粉样蛋白的结构多种模型，这可以反映其在自然界中观察到的多态性。我们假设对AlphaFold3中多个序列分析（MSA）的下强调提高了结果质量，因为对于此类蛋白质序列同源性对于它们的结构相似性不是必需的。值得注意的是，从建模获得的结构景观并不能反映由热力学控制的实际景观，该景观不会阻碍建模淀粉样蛋白。最后，Alphafold3为纤维样结构（包括其多态性的）结构建模打开了大门。
MOSFET电流镜的拓扑分析
摘要 - 电流镜是在Mi-Croelectronics中广泛使用的电路，尤其是在模拟IC设计中。它们作为原理是输出节点处参考电流的复制品的生成。本文旨在对NMOS电流镜的不同拓扑，特别是简单的电流镜，cascode电流镜和Wilson Current Mirror进行比较研究。我们分析了它们有关晶体管的通道宽度（W）和工作温度的电气特征。Cadence Virtuoso被用作模拟工具，目标过程技术为130 nm。结果，我们发现，通过增加晶体管的W，最小输出电压会降低。此外，我们注意到三个拓扑中的温度比输出电流产生的影响。最后，可以得出结论，当前的镜子遵循了主要文献的预期模式，并朝着代表命令MOSFET晶体管的主要方程式的方向融合。索引项 - cascode电流镜，简单电流镜，Wilson Current Mirror。
风对双子座 8m 主镜的影响
风振对双子座 8m 主镜的影响 Myung K. Cho 1,2 、Larry Stepp 1 和 Seongho Kim 3 （1）双子座 8m 望远镜项目；（2）亚利桑那大学光学科学中心；（3）亚利桑那大学航空航天和机械工程学院 摘要 大型望远镜的关键设计因素之一是控制由风压变化引起的主镜畸变。为了量化望远镜风荷载效应，双子座天文台在实际山顶条件下进行了一系列风试验。在南双子座望远镜的调试期间，同时测量了镜面多个点的压力，以及穹顶内外多个位置的风速和风向。在测试期间，我们改变了穹顶相对于风的位置、望远镜仰角、挡风玻璃在观测狭缝中的位置以及通风门的开口大小。针对 116 种不同的测试条件，以每秒十次的数据采样率记录了五分钟的数据。这些数据集经过处理，可提供每个时刻镜面上的压力图。根据这些压力图，使用有限元分析计算主镜的光学表面畸变。开发了数据缩减程序，以增强测试数据和镜面畸变的可视化。测试结果对
内镜微创心脏手术：最新进展
微创心脏手术技术的进步为传统全胸骨切开手术提供了可行的替代方案。这些方法的开发是为了减少组织创伤，缩短恢复时间，并满足对微创治疗方案日益增长的需求。本综述探讨了内镜微创心脏手术的最新进展，该手术使用精密仪器和先进的成像技术来执行复杂的心脏手术，例如瓣膜手术、冠状动脉搭桥术和先天性缺陷的矫正。通过回顾我们在这些技术方面的经验，我们为希望采用微创心脏手术的外科医生提供了实用信息。微创心脏手术的规划和执行中突出的创新反映了心脏手术向更安全、更高效的方向发展的趋势。
CCCPublications 使用扩张镜识别脑肿瘤...
脑肿瘤的识别很耗时，因此开发一个使用成像技术的自动化系统非常重要。使用磁共振图像 (MRI) 将脑肿瘤分类为良性或恶性。从基于 MRI 的脑肿瘤图像中，提取特征对于模式识别至关重要，模式识别可根据颜色、名称、形状等确定对象。因此，分类器依赖于形状、颜色等特征的强度，然而，分类器依赖于使用深度学习分类器提取的特征，而深度学习分类器依赖于提取的特征。医学领域的深度学习算法引起了计算机视觉研究人员的兴趣，它在执行过程中耗费时间。提出的扩张 U-Net 模型扩展了用于提取多尺度上下文信息的感受野。基于高分辨率条件，使用大规模特征图生成大规模特征图和高分辨率条件。它提供了丰富的空间信息，可用于执行语义分割。使用 U-Net 实现语义图像分割，因为它添加了一条扩展路径来生成属于源图像中发现的特征的像素分类。现有的基于核的 SVM 模型获得了 99.15% 的准确率，非支配排序遗传算法卷积神经网络 (NSGA-CNN) 获得了 99% 的准确率，具有自适应模糊聚类的深度 Elman 神经网络获得了 98% 的准确率，3D 上下文深度监督 U-Net 获得了 92% 的准确率。然而，与现有模型相比，所提出的基于扩张 U-Net 的 CNN 模型获得了 99.5% 的准确率。关键词：脑肿瘤、深度学习分类器、扩张 U-Net CNN 模型、磁共振图像。
通过随机镜下降的逆增强学习
2预序5 2.1简介。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 5 2.2规范和双重规范。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 5 2.3线性编程。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 6 2.4拉格朗日功能。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。2预序5 2.1简介。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。5 2.2规范和双重规范。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。5 2.3线性编程。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。6 2.4拉格朗日功能。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。7 2.5反优化。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。7 2.5.1成本函数的反相反优化。。。。。。。。。。。。。。。。。8 2.6马尔可夫决策过程。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。8 2.6.1线性编程公式。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。10
EM-2025-FEBR巨镜 - 分析和胚胎学-II.- ...
37。大脑皮层的裂片，地形细分，内侧，侧向皮质田的结构和功能38。地形和基底神经节和diencephalon（Thalamus，下丘脑）的成分，第三个心室。39。的地形和脑干的成分（中脑，PON，髓质长圆形），第四脑室。40。大脑的动脉，静脉和淋巴循环
EGD（上消化道内镜检查）准备说明
• 血液稀释剂：包括 Coumadin（华法林）、Plavix（氯吡凝胶）、Ticlid（盐酸噻氯匹定）、Brilinta（替格瑞洛）、Aggrastat（替罗非班）、Agrylin（阿那格雷）、Xarelto（利伐沙班）、Pradaxa（达比加群）、Eliquis（阿哌沙班）、Lovenox（低分子量肝素）、Innohep（肝素）或 Effient（普拉格雷），您必须遵循我们的护士提供的指示。• 糖尿病/减肥药物：请参阅以下指示。• 血管紧张素转换酶 (ACE) 抑制剂降压药：请勿在手术当天服用以“pril”结尾的药物。例如：赖诺普利、贝那普利、雷米普利、卡托普利、依那普利、喹那普利• ARB 降压药：请勿在手术当天服用以“沙坦”结尾的药物。例如：氯沙坦、厄贝沙坦、坎地沙坦、缬沙坦、替米沙坦、奥美沙坦 • 利尿剂：检查当天请勿服用“水”丸。例如：呋塞米 (Lasix)、布美他尼 (Bumex)、托拉塞米、氢氯噻嗪 (HCTZ)、螺内酯 (Aldactone)、吲达帕胺、氯噻嗪、氯噻酮、美托拉宗 • 所有其他药物：包括阿司匹林，应在检查当天用一小口水服用。减肥/糖尿病药物：
自愿抑制生理镜活动：脑电图...
在健康的人类成年人中观察到的抽象生理镜活动（PMA）描述了单侧肢体运动过程中对侧同源肌肉的非自愿共激活。在这里，我们使用神经肌肉测量值（肌电图； EMG）提供了新的证据，即在通知人类参与者（10名男性，10个女性）有关其存在并通过标准的协议的基本理解的固有手部肌肉的单侧等轴测收缩期间，PMA的幅度可以自愿抑制。重要的是，尽管在任务执行过程中没有任何在线反馈，并且没有特殊培训，但要求在参与pant的情况下立即观察到PMA的显着抑制。此外，我们观察到PMA的下降特别伴随着用脑电图（EEG）记录的相对额叶D功率的折痕。相关性分析进一步促进了一旦参与者开始抑制，PMA的个体振幅与额叶D功率之间的逆关联。在一起，这些结果表明，额叶区域的D功率可能反映了执行过程，在这种情况下，在这种情况下为PMA施加抑制性控制。我们的结果为开发与非自愿运动的神经居住相关的治疗应用提供了一个初始参考点，这可以通过在老年人中观察到的PMA实现，然后才能完全表现出不良的明显运动模式。
变形镜的建模与状态空间识别
摘要：要开发用于自适应光学 (AO) 系统的高性能控制器，首先必须推导出足够精确的可变形镜 (DM) 状态空间模型。然而，开发考虑系统阻尼、执行器动力学、边界条件和影响系统动力学的多物理现象的逼真的大规模有限元 (FE) 状态空间模型通常具有挑战性。此外，建立一个能够自动快速推导出不同执行器配置和系统几何形状的状态空间模型的建模框架也具有挑战性。另一方面，为了实现精确的基于模型的控制和系统监控，通常需要从实验数据中估计状态空间模型。然而，这是一个具有挑战性的问题，因为 DM 动力学本质上是无限维的，并且具有大量的特征模态和特征频率。在本文中，我们提供了解决这些挑战的建模和估计框架。我们开发了一个面板 DM 的 FE 状态空间模型，该模型结合了阻尼和执行器动力学。我们研究了不同模型参数的频域和时域响应。使用 COMSOL Multiphysics 软件包中包含的 LiveLink for MATLAB 工具箱，状态空间建模过程完全自动化。开发的状态空间模型用于生成估计数据。该数据与子空间识别算法一起用于估计降阶 DM 模型。我们解决了模型阶数选择和模型验证问题。本文的结果为广大 AO 和机电一体化科学界提供了必要的建模和估计工具。开发的 Python、MATLAB 和 COMSOL Multiphysics 代码可在线获取。