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World File Search System多样化
多样化形象到图像 - 译-Via-disentangled- ...
摘要。图像到图像翻译旨在学习两个视觉域之间的映射。许多范围的主要挑战有两个主要挑战：1）缺乏对齐的训练对和2）来自单个输入图像的多个可能的输出。在这项工作中，我们提出了一种基于分离的表示形式的方法，用于生产带有配对的训练图像的各种输出。为了达到多样性，我们建议将信息嵌入两个空间：一个域 - 不变的内容空间，捕获跨域和域特异性属性空间的共享信息。使用分离的功能作为输入大大降低了模式崩溃。为了处理未配对的培训数据，我们引入了一种新型的跨周期同意损失。定性结果表明，我们的模型可以在各种任务上产生多样化和逼真的图像。我们通过广泛的评估来验证我们方法的有效性。
结语：产品多样化和企业战略
金佰利的历史是大型多元化跨国公司崛起的一个篇章，这些公司诞生于 20 世纪上半叶，当时单一产品公司开始涉足新的产品线。多元化是由多种因素引发的。在许多情况下，现有产品线已接近增长极限的公司会进行多元化，以获得更高的投资回报。其他公司则试图通过密切相关的高利润产品线来补充现有业务，而这需要预先具备制造、研究、开发和营销方面的组织能力。公共政策的变化也发挥了重要作用。例如，1914 年的克莱顿反托拉斯法限制了公司通过并购实现增长的能力。杜邦公司被广泛认为是单一产品公司产品多元化的先驱，但在 1916 年，它成为反托拉斯调查的对象，促使该公司在随后的几年中尝试从火药业务扩展到化学品和油漆业务。 1950 年的《塞勒-基福弗法案》使横向和纵向整合变得更加困难，产生了类似的效果，促成了新一轮的多元化和企业集团的形成。关税政策的变化也鼓励企业进行多元化，特别是在那些难以与廉价进口产品竞争的行业。像钢铁、纺织、制鞋和其他复合材料行业一样，
引用本文：Laura Sheppard，Jonathan Reades＆R。P. J. Freeman（2023）：Gendering和多样化研究管道：定量的FEMI
妇女和性别少数群体在学术界的领导和资历方面的人数不足。对高等教育中性别的研究（HE）的规模和方法论方法各不相同，从大规模的全球调查到具有访谈和焦点小组的小规模项目，在对早期职业研究人员和博士生的关注方面存在明显的差距，以及他们的经验以及他们的经验从分期计，机构到机构，部门和“部门级别” ”利用性别理论将性别与权力和性别组织联系起来，我们将这种理论观点与HE中的性别研究联系起来。 本文提出了一个新的议程，以通过将定量和女权主义地理汇总到HE内的不同“ palatial”量表的问题上，以加深我们对他中的性别的理解。 我们建议扩大定量研究中经常使用的性别的定义，并考虑使用开源数据，以提供对HE中性别动力学的新颖和可重复的见解，并使用定量地理学方法来发展对这些动态的多层次理解。 关键词：女权主义地理，性别，高等教育，定量地理。”利用性别理论将性别与权力和性别组织联系起来，我们将这种理论观点与HE中的性别研究联系起来。本文提出了一个新的议程，以通过将定量和女权主义地理汇总到HE内的不同“ palatial”量表的问题上，以加深我们对他中的性别的理解。我们建议扩大定量研究中经常使用的性别的定义，并考虑使用开源数据，以提供对HE中性别动力学的新颖和可重复的见解，并使用定量地理学方法来发展对这些动态的多层次理解。关键词：女权主义地理，性别，高等教育，定量地理。
扩展数据图1. 使用RFdiffusion设计β链配对支架。为了充分利用RFdiffusion的多样化生成潜力，同时
扩展数据图 1. 使用 RFdiffusion 设计 β 链配对支架。为了充分利用 RFdiffusion 的多样化生成潜力，同时鼓励在设计输出中使用 β 链界面，我们实现了一种界面调节算法，该算法可根据简单的用户输入生成 SS/ADJ 调节张量。该模型以张量的形式理解折叠调节，这些张量标记每个残基（a，顶部和左侧）的二级结构（蓝色）以及这些二级结构块的邻接关系（a，黄色中心）。用户指定的参数指定了以下信息：结合剂界面二级结构块（在本例中为 β 链）、该块的长度（b，结合剂张量 L 中的青色块）以及结合剂块相邻的靶位残基（b，靶位张量 T 中的青色块）。根据这些预定义参数，该算法随机采样结合剂界面二级结构块在残基索引空间中的位置，同时保持与指定靶位残基的确定邻接关系（绿色）。该用户定义的调节张量将扩散输出导向β链配对的结合物-靶标界面 (c)。此前，RFdiffusion 界面设计计算可以针对指定为靶标“热点”的特定残基，以指定要结合的靶标残基。而这种新的链间 SS/ADJ 调节功能，使用户能够在结合物支架生成过程中指定“β链热点”或“ɑ-螺旋热点”。基于扩展的结合物-靶标 SS/ADJ 张量调节的结合物支架输出，支持用户指定 β 链界面类型的设计。
作物轮作和土壤碳平衡的多样化
摘要成功的作物轮作选择是农民生物的盈利能力和可持续性的关键，并且可能同时对土壤有机碳（SOC）含量产生影响。在这项研究中，我们估计了使用地理空间数据和贝叶斯建模在2009年至2018年之间在2009年至2018年之间如何影响芬兰的SOC平衡。在整个研究期间，指定为多年生型和多种谷物旋转的区域增加了。多年生草地旋转对SOC平衡产生积极影响，而由年度农作物主导的旋转对SOC含量的影响没有差异。在国家规模上，芬兰农作物轮换的变化导致估计在矿物质土壤中估计SOC含量损失的年度减少1336 mg C年-1，并使有机土壤的二氧化碳排放量减少了10,475 mg c c年-1。这两种贡献的综合作用为11,811 mg c年-1，概率为80％的间隔为（ - 6600; 30,300）mg c年-1。虽然农作物轮换对SOC的变化的总体影响相对较小，但持续的变化对更多样化和多年生的作物轮作可能具有其他农艺和环境益处，例如关于弹性和生物多样性。
朝着更具弹性和多样化的种植森林
该信息产品所采用的名称和材料的介绍并不意味着关于联合国食品和农业组织（FAO）的任何意见的表达，即有关任何国家，领土，城市或地区或其当局的法律或发展状况，或有关其前沿或边界或界限的任何国家，城市或地区或其当局的法律或发展状况。在地图上的虚线表示近似边界线，可能还没有完全同意。提及制造商的特定公司或产品，无论是否已获得专利，并不意味着粮农组织因不提及类似性质而被粮农组织认可或建议。本信息产品中表达的观点是作者的观点，不一定反映粮农组织的观点或政策。ISSN 0041-6436 [PRINT] ISSN 1564-3697 [在线] ISBN 978-92-5-138357-5©FAO，2023
通过结合机器学习和超高通量筛选，工程高度活跃和多样化的核酸酶酶
优化酶在新型化学环境中起作用是合成生物学具有广泛应用的核心目标。在这项工作中，我们通过使用机器学习（ML）从超高通知功能屏幕中融合进化信息和实验数据来开发一种技术，用于设计蛋白质变体的活跃和多样化的蛋白质变体库。我们在多轮运动中验证了我们的方法，以优化NUCB的活性，nucB的活性，核酸酶酶在慢性伤口的治疗中应用。我们将我们的ML引导运动与维特罗定向进化（DE）和尼里科（Silico In-Silico）命中重组（HR）的平行运动进行了比较。ML引导的运动发现了数百种高度活跃的变体，最多有19倍的核酸酶活性改善，表现优于DE发现的12倍改进，并且在命中率和多样性方面表现出色。我们还表明，仅在进化数据上训练的模型而无需访问任何实验数据，就可以比传统的初始图书馆生成方法以明显高的速率设计功能变体。为了推动ML引导酶设计的未来进展，我们策划了一个55K多种变体的数据集，这是迄今为止最广泛的基因型 - 表型酶活性景观之一。数据和代码可在以下网址提供：https：//github.com/google-deepmind/nuclease_design。
更大的，多样化的太阳能项目较低的丰田碳...
新的太阳能电池阵列每年都在线上线，有助于为丰田汽车北美（TMNA）发电。在西弗吉尼亚州，一群40只绵羊在丰田发动机厂旁边的面板下吃草，为当地农民提供了放牧的土地，而面板在阳光下充电。一个项目定于年底在肯塔基州在肯塔基州上网，在收回的山顶拆除矿场上。TMNA迄今为止最大的项目，在密西西比州，名为Wildflower，于2024年夏天在线上。
通过结合机器学习和超高通量筛选，工程高度活跃和多样化的核酸酶酶
设计酶以在新型化学环境中起作用是合成生物学具有广泛应用的核心目标。在这项工作中，我们描述了一项由机器学习（ML）引导的运动，以设计核酸酶NucB，核酸核酸核酸hut（一种酶）在治疗慢性伤口时应用。在多轮酶演化运动中，我们将超高通量功能筛选与ML相结合，并将其与维特罗定向进化（DE）的平行运动（DE）和硅内命中率重组（HR）进行了比较。ML引导的运动发现了数百种高度活跃的变体，最多有19倍的核酸酶活性改善，表现优于DE发现的12倍改进。此外，ML设计的命中率距离NUCB WildType高达15个突变，在命中率和多样性方面远远超过了HR方法。我们还表明，仅在进化数据上训练的模型而无需访问任何实验数据，就可以比传统的初始图书馆生成方法以明显高的速率设计功能变体。为了推动ML引导设计的未来进展，我们策划了一个55K多种变体的数据集，这是迄今为止最广泛的基因型 - 表型酶活性景观之一。数据和代码可在以下网址提供：https：//github.com/google-deepmind/nuclease_design。
通过结合机器学习和超高通量筛选，工程高度活跃和多样化的核酸酶酶
设计酶以在新型化学环境中起作用是合成生物学具有广泛应用的核心目标。使用机器学习（ML）引导蛋白质设计有可能通过精确导航坚固的健身景观来加速发现高性能酶。在这项工作中，我们描述了ML引导的运动，以设计Nuclease NucB，该核定是一种酶，该酶在治疗慢性伤口的酶降解生物膜，以治疗慢性伤口。在多发酶演化活动中，我们将超高通量功能筛选与ML相结合，并将其与平行的电脑内定向进化（DE）和硅内命中重组（HR）策略进行了比较。ML引导的运动发现了数百种高度活跃的变体，最多有19倍的核酸酶活性改善，而DE的最佳变体提高了12倍。此外，ML设计的命中率距离NUCB WildType高达15个突变，在命中率和多样性方面远远超过了HR方法。我们还表明，仅在进化数据上训练的模型而无需访问任何实验数据，就可以比传统的初始图书馆生成方法以明显高的速率设计功能变体。为了推动ML引导设计的未来进展，我们策划了一个55K多种变体的数据集，这是迄今为止最广泛的基因型 - 表型酶活性景观之一。数据和代码可在以下网址提供：https：//github.com/google-deepmind/nuclease_design。