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利用光裂解酶在原子水平上阐明DNA损伤修复反应
这也使得直接在原子水平上研究酶反应的整个过程成为可能，为酶学的新领域打开了大门。这将是根据反应中间体的结构（即酶的真实活性状态）合理设计催化剂和药物的第一步。 出版信息 标题：在原子分辨率下可视化光裂解酶的 DNA 修复过程 作者：Manuel Maestre-Reyna*、Po-Hsun Wang、Eriko Nango、Yuhei Hosokawa、Martin Saft、Antonia Furrer、Cheng-Han Yang、Eka Putra Gusti Ngurah Putu、Wen-Jin Wu、Hans-Joachim Emmerich、Nicolas Caramello、Sophie Franz-Badur、Chao Yang、Sylvain Engilberge、Maximilian Wranik、Hannah Louise Glover、Tobias Weinert、Hsiang-Yi Wu、Cheng-Chung Lee、Wei-Cheng Huang、Kai-Fa Huang、Yao-Kai Chang、Jianh-Haur Liao、Jui-Hung Weng、Wael Gad、Chiung-Wen Chang、Allan H. Pang、Kai-Chun Yang、Wei-Ting Lin、 Yu-Chen Chang、Dardan Gashi、Emma Beale、Dmitry Ozerov、Karol Nass、Gregor Knopp、Philip JM Johnson、Claudio Cirelli、Chris Milne、Camila Bacellar、Michihiro Sugahara、Shigeki Owada、Yasumasa Joti、Ayumi Yamashita、Rie Tanaka、Tomoyuki Tanaka、Fangjia Luo、Kensuke Tono、Wiktoria Zarzycka、Pavel Müller、Maisa Alkheder Alahmad、Filipp Bezold、Valerie Fuchs、Petra Gnau、Stephan Kiontke、Lukas Korf、Viktoria Reithofer、Christian Joshua Rosner、Elisa Marie Seiler、Mohamed Watad、Laura Werel、Roberta Spadaccini、Junpei Yamamoto、So Iwata、Dongping Zhong、Joerg Standfuss、Antoine Royant、Yoshitaka Bessho*, Lars-Oliver Essen*, Ming-Daw Tsai* ＜杂志＞ Science ＜ DOI ＞ 10.1126/science.add7795 补充信息 [1] X射线自由电子激光器（XFEL）
蛋白质 - 聚糖相互作用的原子级机器学习糖生物学中的蛋白质 - 聚糖相互作用和跨性识别
糖生物学中的跨性识别是生物学上常规蛋白质与生物聚糖的对映异构体之间的相互作用（例如，L蛋白与L-己糖结合的L蛋白质与L-Hexoses结合）与生命王国的生物体中的相互作用。通过对称性，它还描述了手性镜面蛋白与正常D-聚糖的相互作用。跨性识别的知识对于理解现有生命形式与人造镜像形式的潜在相互作用至关重要，但是目前已知的蛋白质 - 聚糖相互作用规则不足。为了构建一种学习这种相互作用的方法，我们构建了机器学习模型，以预测代表原子图的蛋白质和聚糖之间的结合强度，而不是单糖。基于聚糖的基于原子Q -gram和Morgan指纹（MF）表示，可以训练ML模型，以预测所有天然聚糖的聚糖，糖化化合物和对映异构体的凝集素结合特性。对此训练的关键是将不同的数据合并 - 某些数据与来自Glycan微阵列的相对荧光单元（RFU），而来自ITC的K d值的其他数据则是在特定的凝集素浓度下使用通用的“分数结合”参数F。MCNET是一个完全连接的神经网络体系结构，将MF和浓度（C）作为输入，并返回147个凝集素的F。MCNET的性能与Glynet模型相媲美，并且通过代理与其他最新的最先进的模型来预测蛋白质 - 聚糖相互作用的强度。MCNET有效预测了糖化化合物与甘叶蛋白1、3和7的结合。糖化化合物）。从基于单糖的描述中脱离，使MCNET可以预测跨性识别。我们使用液态聚糖阵列来验证一些预测，例如L-甘露糖与D-Mannose结合凝集素，纯化的CONA和DC-SIGN显示在细胞上的DC-SIGN以及L-MAN与半乳糖糖结合的凝集素的弱结合。MCNET的原子级输入使得从生活和非聚糖结构的所有王国中的各种聚糖中结合蛋白质 - 聚糖数据是可能的（例如，通用分数结合参数使得可以统一不同的定量观测值（K D / IC 50，RFU，色谱保留时间等）。我们认为，这种方法将有助于从不同的糖生物学数据集中合并知识，并预测与当前ML模型无法获得的不常见/不自然的聚糖的蛋白质相互作用。
美国 - 赠品 - 粉碎 - 级 - 级 - 曼加纳人 -
South32是一家全球多元化的采矿公司。我们的目的是通过开发自然资源，改善人们的生活和几代人的生活来有所作为。我们受到所有者和合作伙伴的信任，以实现其资源的潜力。我们从我们在澳大利亚，南部非洲和南美的业务中生产商品，包括铝土矿，氧化铝，铝，锌，铅，铅，银，镍和锰。我们还拥有高质量开发项目和选择的投资组合，以及探索前景，这与我们将投资组合重塑的策略一致，这对于低碳未来至关重要。
EASA 概念文件：1 级和 2 级机器指南...
当前的突破与机器学习有关，机器学习是指计算机系统无需遵循明确编程的指令，通过接触数据来提高性能的能力。深度学习 (DL) 是机器学习的一个子集，它随着更深的神经网络 (NN) 而出现，近年来性能得到了巨大提升。深度学习为计算机视觉和自然语言处理 (NLP) 中的许多问题带来了显著的改进，实现了新的用例并加速了人工智能的采用。这就是为什么 EASA 人工智能路线图 1.0 和此 1 级和 2 级人工智能指南专注于数据驱动的人工智能方法的原因。然而，最初的范围仅限于监督学习技术。通过计划扩展到无监督和强化学习，这一限制将在本指导文件的下一版本中消除。
2 级和 3 级自动驾驶概念的人为因素设计指南
高度自动化为提高现有道路网络的安全性、机动性和效率提供了机会，人们对此期待已久。然而，直到开发出复杂的传感和计算系统后，此类车辆才在技术上可行。许多汽车制造商和一级供应商正在开发或测试具有某种自动化形式的车辆。为了支持机动车自动化工作，NHTSA 正在与其他 USDOT 机构协调，计划开展一项自动驾驶系统 (ADS) 研究计划，以提高机动车安全性。驾驶员车辆界面 (DVI) 设计指南是作为一项更大规模研究工作的一部分而开发的，该研究工作旨在对 2 级和 3 级自动驾驶下的驾驶员表现和行为进行初步的人为因素评估。任何机动车的安全高效运行都需要以符合驾驶员限制、能力和期望的方式设计 DVI。本文档旨在帮助 DVI 开发人员实现这些成果。
原子频率和时间标准部分
' 长度计量并不是频率计量产生根本影响的唯一领域。已经就频率标准和涉及频率计量进行了一些绝对温度测量 [Kamper and Zimmcrmnn 197 I]。他们测量了约瑟夫森结振荡器的频率噪声，该振荡器与浸没在低温浴中的电阻耦合。温度 T 通过涉及 h、e 和 k（分别为普朗克常数、电解质电荷和玻尔兹曼常数）的基本物理关系与频率噪声相关。最好的 [即。 ，最可重复，最稳定，最易运输] 目前直流电位差（电动势，E M F ）的次标准是约瑟夫森结
薄膜的原子层沉积
摘要 原子层沉积（ALD）已成为当代微电子工业中不可或缺的薄膜技术。ALD 独特的自限制逐层生长特性使该技术能够沉积高度均匀、共形、无针孔的薄膜，并且厚度可控制在埃级，尤其是在 3D 拓扑结构上。多年来，ALD 技术不仅使微电子器件的成功缩小，而且还使许多新颖的 3D 器件结构成为可能。由于 ALD 本质上是化学气相沉积的一种变体，因此全面了解所涉及的化学过程对于进一步开发和利用该技术至关重要。为此，我们在本综述中重点研究 ALD 的表面化学和前体化学方面。我们首先回顾了气固 ALD 反应的表面化学，并详细讨论了与薄膜生长相关的机制；然后，我们通过比较讨论 ALD 工艺中常用的前体来回顾 ALD 前体化学；最后，我们有选择地介绍了 ALD 在微电子领域的一些新兴应用，并对 ALD 技术的未来进行了展望。
