摘要:在过去十年中,使用各种实验方法实现了对溶液中单个生物分子的无标签检测。然而,我们对光学对比度的大小及其与基本原子结构的关系以及可实现的测量敏感性和精度的理解仍然很差。在这里,我们使用一种傅立叶光学方法与基于原子结构的分子极化模型相结合来模拟第一原理的质量光度法实验。我们发现几个关键实验确定的参数(例如光学对比度转换,可实现的质量准确性,分子形状和方向依赖性)之间有着极好的一致性。这使我们能够确定检测灵敏度和测量精度主要独立于所选择的光学检测方法,从而导致了基于光基的单分子检测和定量的一般框架。关键字:质量光度法,极化性,单分子,无标签,质量测量
选择有影响力且可实现的生成式 AI 用例对于获得组织支持和认可至关重要。用例应与公司的战略目标保持一致,并满足明确的业务需求。应适当确定范围,以便初始试点可以展示价值并建立信任,而不会过度承诺。选择过于雄心勃勃的用例而不首先证明更有限的功能可能会导致失望和怀疑。另一方面,选择一个简单的用例将无法让利益相关者对生成式 AI 的可能性感到兴奋。理想的用例是整个组织的利益相关者都认为很重要但范围仍然足够有限的用例,可以展示快速获胜而无需在早期进行广泛的基础设施更改。通过选择雄心勃勃但可实现的正确平衡,生成式 AI 试点可以获得组织对进一步计划的支持。
5 ESO 在给定领域中实施最佳实践,并紧跟最佳实践的最新发展。4 ESO 已开始在给定领域的很大一部分实施最佳实践,并计划在其余领域实施,或者已全面实施最佳实践,但尚未有效实施。3 有足够的证据证实 ESO 了解给定领域的最佳实践,并正在遵循一个明确且可实现的计划,并制定路线图,以便在给定起点的合理时间范围内实现最佳实践。2 证据表明,ESO 了解给定领域的最佳实践,并正在制定一个明确且可实现的计划,并制定路线图,以便在给定起点的合理时间范围内实现该最佳实践。1 没有足够的证据支持 ESO 了解给定领域的最佳实践的说法,或支持 ESO 正在计划实现最佳实践的旅程的说法。
考虑到加利福尼亚州政府的司法部门和加利福尼亚司法委员会的使命,开发了反对科斯塔上级(法院)的战略计划(计划),并提出了一种有意义且可实现的方法,以提供公平和服务的面向服务的司法访问权限。
特定目标设定的智能框架 - 我们想做什么?为什么重要?谁参与其中?我们需要什么资源?可衡量 - 我们将如何知道目标已经达到?可实现的 - 我们能够意识到这一变化吗?我们如何实现我们的目标?相关 - 这值得吗?我们是解决这个问题的合适人选吗?时间限制 - 由于这项活动,我们期望何时能够衡量变化?
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