XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System同步器
模板工作广告臀部
博士后研究科学家（F/M/D）Helmholtz制药研究所Saarland（HIPS）研究针对传染病的新活性成分。它成立于2009年8月，是Braunschweig的Helmholtz感染研究中心（HZI）的分支机构，以及Saarland University。2015年在萨尔兰大学的校园里搬进了一座新的研究大楼。目前，该研究所仍在建设中的260名国际原产地工作。臀部是德国首个公共资助的非大学研究机构，明确致力于制药研究。该研究所与国际和国家研究机构和工业公司合作。研究小组药物生物信息学组尖端生物信息学和计算机科学技术，用于预测生物活性化合物的行动方式以及遗传变异对表型的影响。我们将蛋白质结构分析和机器学习方面的专业知识结合在一起，以创建更强大和可解释的计算方法。由BMBF资助的项目“基于AI的基于AI的疾病症状和药物副作用的方法”旨在通过利用系统生物学，结构生物信息学以及机器学习和人工智能来发现药物副作用的机制。这是HZI/HIPS，Hamburg大学和德国电子同步器（DESY）之间的联合项目。职责：
使用同步子辐射相对比度摄影
X射线相对比微型计算机断层扫描使用同步加速器辐射（SR PHC-µCT）具有独特的3D成像功能，可视化人脑的微结构。其对未染色软组织的适用性是积极研究的领域。从组织块中获取图像，而无需按照常规组织学中的要求将其分为薄片，从而可以研究其自然3D空间中的微观结构。本文提出了一个详细的逐步指南，用于成像未染色的人脑组织，该分辨率是在Syrmep上实现的一些SR PHC-µCT的分辨率，即Elettra的硬X射线成像光束线，Italian同步器设施。我们介绍了血管和神经元如何出现在以5μm和1 µm Voxel大小获得的图像中出现的示例。此外，该提议的方案可用于研究重要的生物底物，例如神经苯胺或链氨基链酰胺。可以使用经典组织学方法验证的特定定制的分割工具来研究其空间分布。总而言之，使用所提出的方案（包括数据获取和图像处理）提供了SR PHC-µCT，提供了可行的手段，可以在3D中以细胞水平的细胞水平获取有关人脑解剖结构的信息。
映射Bragg相干衍射成像中电池阴极颗粒的3D位置
在大部分多晶样品中对局部应变的成像需要对纳米镜面水平的晶体结构变形具有高渗透深度和敏感性的探针。随着同步器仪器的重大进展，这是可能的，特别是在过去二十年中开发的一致散射方法。Bragg相干衍射成像（CDI）（Robinson等人，2001年； Miao等。，2002年； Pfeifer等。，2006年； Robinson＆Harder，2009年）现在被确定为成像单个纳米晶体中的结构变形和结构缺陷的强大工具（Ulvestad等人。，2015年； Kim等。，2021）。由于晶体通常是多种多样的，因此测量不同位置的几个颗粒以收集样品中足够的统计信息（Singer等人。，2018年）。在此类实验中通常未知测量颗粒的精确位置，因此通常假定样品的均匀性。对于材料响应不统一的系统，获取位置信息很重要。例如，在带有厚度阴极的锂离子电池中，预计充电行为将取决于阴极表面下的深度（Zheng等人。，2012年； Lee等。，2018年）。增强Operando Bragg CDI的能力，并可以绘制测得的颗粒的可能性将在单个纳米颗粒的性能与超厚电极的3D结构之间提供缺失的联系。，2012年），作为解决此问题的一般解决方案，在这里，我们建议一种确定Bragg CDI实验中测得颗粒的3D位置的方法。我们的方法与涉及从微观摄影中跨相关性检测旋转中心检测的程序有一些相似之处（Pan等
Bragg Spot Finder（BSF）：新的机器学习
大分子晶体学对理解疾病的理解产生了重大贡献，更重要的是，如何通过提供蛋白质的原子共生3D结构来治疗它们。这是通过从重要的生物学途径中收集蛋白质晶体的X射线衍射图像来实现的。点调子用于检测具有可用数据的晶体的存在，这些晶体的斑点是用于解决相关结构的主要数据。具有快速准确的斑点查找是必不可少的，但是用于生成X射线衍射图像的同步器束线的最新进展使我们达到了现有最佳的Spotfinders可以做到的范围。必须删除此瓶颈，以便Spotfinder软件可以跟上X射线梁线的加快 - 重新改进，并能够看到解决衍射图像时遇到的最具挑战性问题所需的弱或分散点。在本文中，我们首先介绍Bragg Spot检测（BSD），这是一个大型基准Bragg Spot图像数据集，其中包含304张图像，其中有66 000多个景点。然后，我们与图像预处理，U-NET分割主链以及包括伪像删除和分水岭分段的后加工有关，讨论开源可扩展的基于U-NET的Spotfinder Bragg Spot Finder（BSF），并进行了图像预处理，U-NET分割骨架和后处理。最后，我们对BSD基准进行实验，并获得（就准确性而言）与使用两个流行的Spotfinder软件包（Dozor和Dials）获得的结果相当或更好，这表明这是支持未来扩展和改进的合适框架。
3.1控制系统
3.1控制系统l T P 5-2理由是学生知道过程行业中各种植物控制的先决条件。自动控制系统可节省人力，降低生产成本，提高成品的准确性，并有助于大规模生产，以便要求该主题的知识更深入地掌握控制环境/技术，因为需要在主题中研究。过程控制，过程仪器。详细内容1。Introduction (20 hrs) Basic elements of control system, open loop control system, closed loop control system, control system terminology, manually controlled closed loop systems, automatic controlled closed loop systems, basic elements of a servo mechanism, Examples of automatic control systems, use of equivalent systems for system analysis, linear systems, non-linear systems, control system examples from chemical systems, mechanical systems, electrical systems, introduction to laplace transform.2。AC和DC伺服电机同步器，Steppermotor，Amplyede的传递函数分析。交流位置控制系统，磁性放大器。（14小时）3。控制系统表示（16小时）传输函数，框图，减少框图，框图上的问题，梅森的公式信号流程图4。时间响应分析（16小时）标准测试信号，一阶系统和二阶系统的时间响应，时间常数，二阶系统的时间响应，时间响应规范，稳态错误和错误常数，第一阶和二阶系统中的问题。5。稳定性（14小时）Routh Hurwitz标准，根源基因座，使用半日志图纸绘图
基于斑点的成像（SBI）应用，具有光谱光子计数检测器的新建立的最佳成像（最佳成像和断层扫描）LA
摘要：基于斑点的成像（SBI）是一种先进的X射线成像技术，除了吸收信号外，还测量相位和暗场信号。SBI使用随机波前调节器生成斑点，需要两个图像：一个单独具有斑点模式，另一个具有样品和斑点。SBI重建算法通过比较这两个图像来检索三个信号（传输，折射和暗场）。在SBI中，斑点可见性在检索三个信号中起着至关重要的作用。将技术从同步加速器源转化为紧凑的实验室设置时，源源的连贯性和可用分辨率中的局限性降低会产生较低的斑点可见性，从而阻碍了相位和暗场信号的检索。在这种情况下，直接检测CDTE X射线光子计数检测器（XPCD）提供了一个有吸引力的解决方案，因为它们允许高检测效率和最佳的空间分辨率增强斑点可见性。在这项工作中，我们介绍了新建立的最佳成像（最佳成像和断层扫描）实验室，用于托管在Elettra Synchrotron（意大利Trieste）的X射线成像。SBI的设置具有高达15 µm的分辨率，包括XPCD和电荷整合平面面板检测器（FPD）来获取SBI数据。总结了将SBI应用程序从同步器设施转移到紧凑的实验室设置时的主要限制因素。通过比较使用两个检测器获得的SBI图像来讨论XPCD比FPD的优点。简要介绍了通过使用XPCD的多阈值获取的光谱分解方法的潜力。本工作中显示的结果代表了实现多模式和多分辨率X射线设施的第一步。
rt-bev：增强自动驾驶汽车的实时BEV感知
查看，捕获车辆导航和决策的基本细节。然而，由于缺乏信息通信和对象检测的合法化，减少端到端（E2E）BEV感知潜伏期而不牺牲准确性是具有挑战性的。先前的工作要么压缩密集检测模型以减少可能损害准确性并假定图像很好地同步的计算，要么集中于最坏情况的通信延迟而不考虑对象检测的特征。为了应对这一挑战，我们提出了RT-BEV，这是旨在将消息通信和对象检测配合的第一帧工作，以改善实时E2E BEV感知而不牺牲准确性。RT-BEV的主要见解在于为了确保AV安全性的发电环境和上下文感知的感兴趣的区域（ROI），并结合Roi Awawaweawears的消息通讯。rt-bev具有ROI Aware Camera Synchronizer，该相机同步器根据ROI的覆盖范围自适应地确定消息组和允许延迟。我们还开发了一个ROI Generator来建模上下文感知的ROI和功能拆分和合并Component，以有效处理可变大小的ROI。此外，时间预测指标预测了处理ROI的时间表，并且协调员共同优化了整个E2E管道的延迟和准确性。我们已经在基于ROS的BEV感知管道中实现了RT-BEV，并使用Nuscenes数据集进行了评估。此外，RT-BEV显示可将最坏情况的E2E潜伏期减少19.3倍。rt-bev显示可显着提高实时BEV感知，使平均E2E潜伏期降低1.5倍，保持高平均平均精度（MAP），将处理的帧数增加一倍，并提高框架效率分数（FES），而不是现有方法相比。
开放闭合的mod-minimizer算法
采样算法确定性选择K -MER的子集是生物信息学应用程序中重要的构建块。例如，它们用于索引大型文本集合，例如DNA，并快速比较序列。在此类应用中，需要采样算法才能从连续k -mers的每个窗口中选择一个k -mer。民间传说和最常用的方案是随机最小化器，它根据某些随机顺序在窗口中选择最小的k -mer。该方案非常简单且通用，并且具有2 /（W + 1）的密度（预期K -MERS的预期分数）。实际上，较低的密度会导致更快的方法和较小的索引，事实证明，随机最小化器不是最好的最小化器。的确，当K→∞时，已知某些方案像最近引入的mod-Minimizizer（Groot Koerkamp和Pibiri，Wabi 2024）一样接近最佳密度1 /W。在这项工作中，我们研究了在K≤W时达到低密度的方法。在这个小k政权中，一种实用的方法比随机最小化的方法更高的是最小的吸引力（Zheng等人，生物信息学2021）。该方法可以优雅地描述为根据一些随机订单在窗口中对窗口中最小的闭合Sycnmer（Edgar，Peerj 2021）进行采样。我们表明，扩展最小的吸引力更喜欢采样开放的同步器会产生更高的密度。这种新方法 - 开放闭合的最小化器 - 为小k≤W提供了改善的密度，同时要与随机最小化器一样快速计算。与基于de虫集的方法相比，在小K制度中达到非常低密度的方法，我们的方法具有可比的密度，而计算在计算上更简单，直观。此外，我们扩展了mod-dimimizer，以提高任何适合小k的方案的密度，当k> w较大时也可以很好地工作。因此，我们获得了开放闭合的mod-minimizer，这是一种实用方法，可改善所有k的mod-dimimizer。
聚合物
摘要：本研究的目的是检查50/50聚丙烯/聚酰胺6（IPP/PA6）系统在密封流条件下模制的系统，无论是在其原始状态下还是被两种不同的界面剂修饰之后。这项研究提供了两个主要见解。首先，它集中在接近相位反转的聚合物混合物上。其次，它研究了使用两种不同类型的界面剂（源自聚合物废物）来增强IPP和PA6之间的兼容性的影响。动态机械分析（DMA）已被用来实现这些目标。重要的是要注意，对50/50 IPP/PA6系统的研究是先前研究中预测的至关重要的重点，在此研究中，使用Box -Wilson设计（DID）在IPP/PA6二进制系统上的整个组合范围内评估了一系列的机械性能。因此，两个界面修饰符，即琥珀酸酐（SA）植物的无动物多丙烯与末端，侧面和桥接SA移植物（App-SASA）和琥珀酰 - 氟氟氟众类（SF）和桥梁琥珀酸氨基苯甲酸（SF），琥珀酸琥珀酸无水无水疗法植物植入了actactic atactic atactic Polopropopopopopopopopopopopopopopopopomylene（App-Sfsa），已使用。作者获得并表征了这些药物。在作者进行的先前研究中，混合物中使用的这些试剂的数量被确定为关键坐标。选择的加工方法（在限制条件下的压缩成型）被选择以最大程度地减少对新兴形态的任何方向效应。所有特征过程均在通过轮廓加工处理的样品上执行，以保留混合形态从加工阶段出现。蜡和萨克斯同步器测试的结果得出结论，在整个组成范围内，在混合物中，IPP或PA6的晶体形态没有变化。这些发现，并且长期适合我们正在讨论的五十/五十个混合物的PP晶相，将支持当前的DMA研究。最后，即使在这种不利的情况下，这些界面修饰符的效率也得出了结论。
自由空间光学脉冲神经网络
神经形态工程已成为开发大脑启发式计算系统的一种有前途的途径。然而，传统的基于电子人工智能的处理器经常遇到与处理速度和散热相关的挑战。作为一种替代方案，已经提出了此类处理器的光学实现，利用光的固有信息处理能力。在光学神经形态工程领域探索的各种光学神经网络 (ONN) 中，脉冲神经网络 (SNN) 在模拟人脑的计算原理方面表现出显著的成功。光学 SNN 基于事件的脉冲特性提供了低功耗操作、速度、时间处理、模拟计算和硬件效率方面的功能，这些功能很难或不可能与其他 ONN 类型相匹配。在这项工作中，我们介绍了开创性的自由空间光学深度脉冲卷积神经网络 (OSCNN)，这是一种受人眼计算模型启发的新方法。我们的 OSCNN 利用自由空间光学来提高功率效率和处理速度，同时保持模式检测的高精度。具体而言，我们的模型在初始层采用 Gabor 滤波器进行有效特征提取，并利用使用现成光学元件设计的强度到延迟转换和同步器等光学元件。OSCNN 在基准数据集（包括 MNIST、ETH80 和 Caltech）上进行了严格测试，显示出具有竞争力的分类准确性。我们的比较分析表明，OSCNN 仅消耗 1.6 W 的功率，处理速度为 2.44 毫秒，明显优于 GPU 上的传统电子 CNN，后者通常消耗 150-300 W，处理速度为 1-5 毫秒，并且与其他自由空间 ONN 相媲美。我们的贡献包括解决光学神经网络实现中的几个关键挑战。为了确保组件对准的纳米级精度，我们提出了先进的微定位系统和主动反馈控制机制。为了提高信号完整性，我们采用了高质量的光学元件、纠错算法、自适应光学和抗噪声编码方案。通过设计高速光电转换器、定制集成电路和先进的封装技术，优化了光学和电子元件的集成。此外，我们还利用高效、紧凑的半导体激光二极管，并开发了新颖的冷却策略，以最大限度地减少功耗和占地面积。