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World File Search System反逆
3D RNA逆设计的几何深度学习
计算RNA设计任务通常被提出为反问题，其中设计序列是基于采用单个所需的二级结构而不考虑3D几何和构象多样性的。我们介绍了Grnade，这是在3D RNA骨干上运行的G型RNA de标志管道，以设计明确解释结构和动力学的序列。在引擎盖下，Grnade是一个多状态图神经网络，它在一个或多个3D主干结构上生成候选RNA序列，在该结构中，碱的身份未知。在单态固定骨架上，来自Das等人鉴定的PDB的14个RNA结构的重新设计基准。[2010]，与罗塞塔（Rosetta）相比，Grnade获得了更高的天然序列恢复率（平均为56％）（平均45％），与Rosetta报道的小时相比，要花一秒钟的时间才能产生设计。我们进一步证明了Grnade在用于结构柔性RNA的多状态设计的新基准上的实用性，以及对最近的RNA聚合酶核酶结构的回顾性分析中突变适应性景观的零摄像排名。
贝叶斯逆不确定性量化驼鹿...
添加剂制造（AM）技术由于能够快速生产，原型和自定义设计而越来越多地在各种应用领域中采用。AM技术在核材料方面有明显的机会，包括加速制造过程和成本降低。在爱达荷州国家实验室（INL）的多个物理学面向对象的模拟环境（MOOSE）中，正在开发AM过程的高层建模和模拟（M＆S），以支持AM过程优化并提供对所涉及的各种物理相互作用的基本了解。在本文中，我们采用贝叶斯逆不确定性定量（UQ）来量化AM基于驼鹿的熔体模型中的输入不确定性。逆UQ是成型量化输入不确定性的过程，同时保持模型预测与测量数据一致。逆UQ过程考虑了模型，代码和数据的不可能，而同时表征输入参数中不确定的分布，而不是仅提供最佳位点估计值。我们使用熔体池几何形状（长度和深度）的测量数据来量化多个熔体池模型参数中的不确定性。模拟结果与实验数据的一致性提高了。可以使用所得参数不确定性来代替未来的不确定性，敏感性和验证研究中的专家意见。
用隐藏的高斯图形光谱模型识别振荡性脑网络
识别基于间接观察到的过程的功能网络构成了神经科学或其他领域的反问题。对此类反问题的解决方案估算为第一步，该活动从脑电图或MEG数据中从功能网络中出现。这些脑电图或MEG估计是对功能性脑网络活动的直接反映，其时间分辨率是其他体内神经图像无法提供的。第二步估计了此类活动pseudodata的功能连通性，揭示了与所有认知和行为密切相关的振荡性脑网络。对此类MEG或EEG逆问题的模拟还揭示了由任何最新的反溶液确定的功能连接性的估计误差。我们揭示了估计误差的重要原因，该原因源自将任一个逆解决方案步骤的功能网络模型的错误指定。我们介绍了指定这种振荡性脑网络模型的隐藏高斯图形光谱（HIGGS）模型的贝叶斯识别。在人EEGα节律模拟中，以ROC性能为单位测得的估计错误在我们的HIGG逆溶液中不会超过2％，而最先进的方法中的估计误差则达到20％。猕猴同时发生的EEG/ECOG记录为我们的结果提供了实验性确认，根据Riemannian距离，其一致性比最新的方法高的1/3倍。
Robert（Rupert）Wu
逆问题在许多领域都普遍存在，在医学成像[20，26]，计算摄影[28，38]和地球物理学中的地震成像等领域具有重大应用[19，45]。尤其是，反问题的目的是从损坏的测量y中恢复原始信号x，这是由正向操作/测量aψ（·）生成的。逆问题通常根据ψ的可用性分为两个主要类别：非盲和盲逆问题。非盲逆问题已知已知ψ。相比之下，当ψ是未知的，需要同时提出ψ和x时，会出现盲目反对问题，这会带来更大的挑战。逆问题本质上是不适合的，通常很大程度上依赖数据先验P（X）进行准确的计算。重新说，扩散模型（DMS）已成为解决反问题的功能工具，因为它们的重新捕获复杂数据分布p（x）[9，10，13，34]。一种直接的方法来利用DMS解决反问题，涉及培训一个有条件的DM，通过监督学习直接估计后p（x | y）。但是，此方法可以是构成密集的，因为它需要为每个不同的测量操作员A单独训练DMS。为了克服这一局限性，最近的工作集中在利用预先训练的，未条件的DMS来估计先前的p（x），从而绕开了对其他模型训练的需求。在这种方法中，DMS提供的先前的P（X）与可能性P（Y | X）结合起来，以在反问题中的后验分布中采样。这些方法依赖于近似可能的项p（y | x），因为它在分析上是棘手的[9，34]。尽管如此，文献中提出的大多数逆问题解决者严格限于已知和固定测量算子Aψ的情况[9，34]。为了解决这个问题，我们提出了CL-DPS，这是一种基于C型收入来通过D iffusion p osterior s放大来解决盲逆问题的方法。具体来说，在CL-DPS中，首先使用修改版的Moco [16]（一种对比度学习（CL）技术）对辅助深神经网络（DNN）进行训练。这种辅助DNN的作用是估计可能性p（y | x）的可能性，而不知道测量值Aψ。然后，在解决反问题的过程中，我们使用此辅助DNN进行推断以估计P（Y | X），然后将其用于调整扩散过程的反向路径。为了进一步提高辅助DNN在估计p（y | x）方面的准确性，我们引入了一种新颖的在推理阶段，将图像分为斑块。为了评估Cl-DPS的有效性，我们进行了Ex-
反欺凌的学习资源让善良的燃料仁慈这个反欺凌周
这次学习会议支持尊重我的竞选主题“一个类似的单词”，该主题已与年轻人共同设计为反欺凌周，第2021周。主题已由英国领先的反欺凌组织（包括尊重我）进行了考虑和改编。我们承认，今天的善良比以往任何时候都重要。去年的隔离强调了几乎没有考虑行为可以打破障碍，并使周围人民的生活更加亮起。我们想探索欺凌和善良的外观和听起来，并讨论积极的行为和言语如何阻止其轨道上的伤害行为。“一个同类词”促进了我们对善良的理解，以及这如何对他人产生巨大影响。这一切旨在为年轻人提供至关重要的代理意识，围绕一个人的同情心和友善的话语通常可以改变他人的行为。如果您有额外的时间，您也可能希望回顾我们的“使它变得更好？”学习资源，这些资源支持年轻人探索青年主导的反欺凌策略，以帮助使经历欺凌的所有年龄段的人更好。可以在www.whatmadeitbetter.com
地雷战 反地雷战的阶段
扫雷舰是一种使用声纳探测并摧毁水雷的军舰。任何被归类为“可能为水雷”的声纳回波都必须进行目视识别，以确保物体的性质。这种视觉识别是由配备摄像头的无人机（Poisson Auto Propulsé - PAP）或扫雷潜水员进行的。
人们的反应和应用的文化差异 - ...
在当今技术驱动的世界，机器人、算法和人工智能 (AI) 正迅速普及。2020 年，全球有 300 万台工业机器人在运行，创下了历史新高（IFR，2021a）。尤其是亚洲，它已成为工业机器人的最大市场，中国、日本和韩国等国家分别继续成为第一、第二和第四大市场参与者。除了工业机器人之外，亚洲在社交机器人的发展方面也占有一席之地，预计到 2025 年，仅在亚太地区，社交机器人的市场规模就将增长 36%，并主导欧洲和美国等其他市场（Technavio，2022）。与主要用于工厂的工业机器人不同，社交机器人旨在与人类互动。例如，日本拥有一些机器人酒店（Yam、Bigman、Tang 等人，2021 年）、机器人宠物（Craft，2022 年）以及养老院的机器人护理员（Lufkin，2020 年）。在中国，在新冠疫情封锁期间，机器人被用来运送食品和药品，以及对医院进行消毒（Fannin，2020 年）。除了机器人之外，亚洲在人工智能技术领域也取得了长足的发展（国际通信研究所，2020 年）。在新加坡和日本，大型保险公司已采用机器学习算法来自动化索赔流程。在中国，人工智能帮助农民监控
第1骑兵师、防空反导师
RCP 使用 MCP（通过评估工作组）提供的当前战场框架建立和维护 PPL，并在师级保护同步期间进行协调调整。RCP 促进和运行师级保护同步，其中师级参谋和下属单位根据 WfF 和单位战斗态势的评估协调当前保护概览。此概览产生：任务风险、部队风险和缓解标准，这些标准在 ATO 日制定 PPL 时予以考虑。然后，在战斗更新评估中生成建议的 PPL 以供师级指挥官批准。此信息还被汇编成部队请求和信息请求，并且 RCP 在军团保护工作组期间充当与第三装甲军团保护小组的协调点。
反种族主义战略 2024-2035
所有学生、学习者和教职员工都需要具备识别和反对种族主义的能力，以便成功地将其从我们的学校和工作场所中消除。我们的意思是，他们将种族主义理解为一种歧视形式，它不同于宗教歧视和其他类型的歧视，但可能会加剧这种歧视；并且有能力、有信心和决心在其影响范围内防止和解决种族主义问题。我们的领导者需要能够推动建立反种族主义、文化安全和响应迅速的学习和工作环境所需的变革，我们的教师需要得到充分支持，以便为所有学生和学习者提供公平公正的学习体验。