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World File Search System命中率
用扩散桥从头指导的从头制药设计
在药物发现过程中，具有治疗所需生物学靶标的潜力的生物活性药物分子的从头设计是一项艰巨的任务。iSting方法倾向于利用靶蛋白的口袋结构来调节分子的产生。但是，即使是目标蛋白的口袋区域也可能包含冗余信息，因为口袋中的所有原子都构成与配体相互作用的原因。在这项工作中，我们提出了Pharmacobridge，这是一种通过扩散桥产生诱导所需的生物产生性的候选药物设计方法。我们的方法适应了扩散桥，可在SE（3）含量转化的方式下有效地将空间空间中的小麦克层布置转化为分子结构，从而提供了对生成分子上最佳生物化学特征布置的复杂控制。phar-macobridge被证明可以产生与蛋白质靶标具有高结合亲和力的命中率。
降低了地下设施中的放射性对量子电路的影响
由于超导电路的量子相干时间已从纳秒秒增加到数百微秒，因此目前是量子信息处理的领先平台之一。但是，连贯性需要通过磁性命中率进一步改进，以减少当前误差校正方案的高度硬件开销。达到此目标的呈铰链，以降低破碎的库珀对的密度，所谓的准颗粒。在这里，我们表明环境放射性是非quilibrium准粒子的重要来源。此外，电离辐射在同一芯片上引入了谐振器中时间相关的准粒子突发，从而进一步使量子误差校正复杂化。在深层铅屏蔽的低温恒温器中运行，将准粒子的爆发速率降低了三十个，并将耗散降低到一个因子四，从而显示了减排在将来的固态量子硬件中减少辐射的重要性。
无政府主义者的石墨烯
全天。这意味着您只需要在启动时输入所有者密码，这使其非常强大。对于默认密码，请选择一个弱密码 +短锁定时间的组合，或一个强密码² +更长的锁定时间。第一个选项使信任限制密码尝试的速率限制了secure element²⁸。第二个选项并不能够信任限制速率，鉴于它可以通过安全的元素漏洞绕过，但是如果设备在解锁时无人看管，则配置文件数据是脆弱的。，如果您每天不多次解锁该设备，则还可以拥有一个强密码 +锁定时间。请记住，如果警察抓住您的设备（例如在白天的房屋突袭中），则应该将其关闭，至少应该锁定（该命中率（启动倒计时）至下面提到的自动重新启动功能）。•在默认用户配置文件中，您可以使用
宿主种群异质性对流行病暴发的影响
标题表明，我们的目的是研究异质性如何影响人口封闭的宿主人群流行病的各个方面。特别是，我们专注于基本的繁殖数r 0，马尔萨斯参数r，最终大小，峰值和发射率的大小。该论文由两个部分组成。在第一部分中，我们采用了自上而下的方法。我们首先引入一个相当通用的模型。由于其表述采用了特征空间的措施，因此它涵盖了离散和连续的特征。我们提出的各种结果本质上已经闻名了很长时间，但这可能并不是“众所周知”。接下来，我们考虑各种简化及其基本的解释和动机。这些使我们取得了最新的结果，例如受到命中率（Herd Immunity Threshold;参见第7节），这是由Covid-19的爆发引起的。一个重要但有时隐含的流行模型成分是对具有一定特征的人与其他具有指定特定的人接触的率的规范
引用本文：Carotenuto M，Sacco A，Forgione L，Normanno N.胆管癌的基因组改变：临床意义和与TH
改善胆管癌患者（CCA）的生存率长期以来已被证明具有挑战性，尽管如今对这种疾病的治疗正在进行中。生存结局的历史不变性和已知有效治疗该疾病的有效药物的数量有限增加了旨在识别遗传靶向命中率的研究数量，这些研究可以有效，这对新疗法有效。在这方面，从肿瘤组织或无细胞的DNA（CFDNA）开始的分子分析的可行性增加导致人们对CCA生物学的了解增加了。肝内CCA（ICCA）和肝外CCA（ECCA）表现出可行的基因组改变的不同且典型的模式，这为治疗干预提供了机会。本综述文章将总结有关ICCA和ECCA基因组改变的当前知识，提供有关使用肿瘤组织或CFDNA进行基因组分析的主要技术的信息，并在该疾病中与靶向药物进行简要讨论主要的临床试验。
tupi（基于时机的超快速光子成像）检测器
提出了一个名为Tupi的混合像素光子计数检测器系列，以符合Orion的[1]柔性X射线梁的规格。这将是有史以来第一个连接到同步子束线的最大生物安全实验室。TUPI检测器将基于3x1 TimePix4 [2] ASIC（应用程序特定集成电路）的基本模块，该模块可以铺有瓷砖以组装较大的活动区域。基本模块具有1344 x 512像素（55μm像素尺寸），在约74 mm x 28 mm面积上达到688 kpixels。它可以在所谓的“数据驱动”模式（读取TOT和TOA数据时）达到最高11 kHz的成像采集率，并区分3 x 10 6 pH/s/mm 2，返回像素中沉积的光子能量信息。可以在16位计数深度的情况下达到近44 kHz，并且可以区分高达5 x 10 9 pH/s/mm 2的命中率。
BigPICC：一种基于图的方法，用于鉴定突变数据中的致癌基因组合
来自癌症患者的基因组数据代表了患者基因突变的存在与癌症发生之间的关系。人类中不同类型的癌症被认为是由两个至九个基因突变的组合引起的。通过传统的详尽搜索来识别这些组合，需要与组合大小成倍扩展的计算量，即使对于尖端超级计算机也是棘手的。我们提出了一种无参数的启发式方法，该方法利用基因患者突变的内在拓扑来鉴定致癌组合。通过使用它们来预测以前看不见的样品中肿瘤的存在来测量鉴定组合的生物学相关性。所得的16种癌症类型的分类器在详尽的搜索结果中表现出色，平均敏感性为80.1％的敏感性和91.6％的特异性，每种癌症类型的命中率最佳选择。我们的方法能够找到较高的致癌组合靶向，这将需要多年的计算进行详尽的搜索。
dirichlet流匹配
离散扩散或流模型可以比自回归模型更快，更可控制的序列产生。我们表明，单纯形上的线性流匹配不足以实现该目标，因为它遭受了训练目标和进一步的病理的差异。为了克服这一点，我们基于Dirichlet分布作为概率路径的混合物在单纯形上开发了Dirichlet流量匹配。在此框架中，我们在混合物的分数和流量的矢量字段之间得出了一个连接，允许分类器和无分类器指导。此外，我们提供了蒸馏的Dirichlet流量匹配，从而使一步序列产生具有最小的性能命中率，与自动回旋模型相比，O（L）的加速导致O（L）的加速。在复杂的DNA序列生成任务上，我们证明了与分布指标的所有基准相比，在实现生成序列的所需设计目标方面相比。最后，我们表明我们的指导方法改善了无条件的生成，并且可以生成满足设计目标的DNA。
dirichlet流匹配
离散扩散或流模型可以比自回归模型更快，更可控制的序列产生。我们表明，单纯形上的线性流匹配不足以实现该目标，因为它遭受了训练目标和进一步的病理的差异。为了克服这一点，我们基于Dirichlet分布作为概率路径的混合物在单纯形上开发了Dirichlet流量匹配。在此框架中，我们在混合物的分数和流量的矢量字段之间得出了一个连接，允许分类器和无分类器指导。此外，我们提供了蒸馏的Dirichlet流量匹配，从而使一步序列产生具有最小的性能命中率，与自动回旋模型相比，O（L）的加速导致O（L）的加速。在复杂的DNA序列生成任务上，我们证明了与分布指标的所有基准相比，在实现生成序列的所需设计目标方面相比。最后，我们表明我们的指导方法改善了无条件的生成，并且可以生成满足设计目标的DNA。