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World File Search System对齐
第1章 - 投资组合对齐和净零投资
投资组合相对于基准投资组合的碳足迹[2]。它涉及将投资从较高的碳排放资产转移到较低的碳排放资产。气候解决方案是主题投资和战略，直接有助于减轻气候变化并适应其影响。这些解决方案着重于促进绿色经济的融资技术，项目和实践，例如在太阳能，风能和水力发电上的投资，碳捕获解决方案，可持续基础设施或绿色房地产。为包括气候解决方案，提出了两种构成：对高度暴露于气候变化的部门的最低限度，与欧盟分类法的最小份额（或CAPEX）相符。不幸的是，在CTB和PAB基准的最终版本中，对绿色足迹的参考（例如，绿色收入或资本支出）消失[16]。此外，气候影响部门的最终版本包括大量行业，这使得与包含气候解决方案的标准无关[12]。
TiO2胶片由垂直对齐的金纳米棒支持...
©2020。此手稿版本可在CC-BY-NC-ND 4.0许可下提供https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nc-nd/4.0/
基于点云对齐的藤蔓修剪的视觉伺服
摘要：本文使用机器人技术和基于视觉的反馈控制，解决了葡萄树修剪的挑战，这是农业中至关重要且艰苦的农业任务。由于3D姿势估计和特征提取方面的挑战，藤蔓的复杂结构使视觉致密暗销。是基于迭代最接近点（ICP）点云对准和基于位置的视觉伺服伺服（PBV）的组合，提出了一种基于视觉的藤蔓修剪的新方法。在藤蔓修剪的PBV中比较了四个ICP变体：标准ICP，Levenberg – Marquardt ICP，点对平面ICP和对称ICP。该方法包括一个专用的ICP初始猜测，以提高对齐速度和准确性，以及在修剪位置生成参考点云的过程。实时实验是在配备了立体相机的Franka Emika操纵器上进行的，涉及在实验室条件下的三个真实葡萄藤。
黎曼切线空间中的联合对齐群体学习
摘要——在脑机接口（BCI）领域，学习模型通常针对每个受试者和每个会话分别进行训练，因为不同会话和不同受试者之间的数据并不一致。这里我们提出了一种小组学习的方法，即在联合调整多个主题和/或课程之后，使用它们同时进行学习。我们的方法受到盲源分离文献的启发。作为演示，我们在 22 个受试者的数据集上训练单一学习模型，并应用该组模型对所有受试者进行类似地预测测试数据。与传统的单独训练测试设置相比，我们观察到平均精度显著提高了 6.8 个点。我们的方法是通用的，可以用于任何应用程序。它还可用于训练需要大量数据的学习模型，例如深度神经网络。
NCEA L1 / 11科学标准对齐矩阵< / div>
1。关键术语和定义。2。选定的元素（名称为符号）。3。选定的化合物（姓名公式）。4。选定的化合物（名称为公式）。5。识别离子（姓名公式）。6。选定的元素（名称为符号）。7。编写元素名称。8。编写元素符号。9。从定义中标识关键术语。7。修订课
与Intel SGX多线程的DNA对齐工作负载的性能分析
抽象数据机密性是数字时代的关键问题，影响了用户与公共服务之间以及科学计算组织与云与HPC提供商之间的互动。并行计算中的性能是必不可少的，但对于建立受信任的执行环境（TEE）以确保遥远环境中的隐私通常会对执行时间产生负面影响。本文旨在分析在英特尔SGX处理器机密的飞地内执行的DNA对齐（Bowtie2）的平行生物信息学工作负载的性能。结果提供了令人鼓舞的见解，内容涉及在大型数据集上使用基于SGX的TEE进行并行计算的可行性。调查结果表明，在高平行化条件下，并具有两倍的线程，在SGX飞地中执行的工作负载平均比非固定执行快15％。这种经验证明支持基于SGX的TEE有效平衡隐私需求与高性能计算的需求的潜力。
切碎：符号对齐使快速和敏感的CRISPR脱离目标检测
我们提出了一个完全计算的工作流，用于使用自然蛋白质的主链片段从头设计，而无需访问迭代实验优化。最佳设计的KEMP消除酶表现出> 140个来自任何天然蛋白质，高稳定性（> 85℃）和前所未有的催化效率（12,700 m -1 S -1）的突变，超过了以前的计算设计。我们发现，在活性部位内部和外部的突变都会有助于高观察到的活性和稳定性。在所有先前的KEMP消除酶设计中使用的芳族残基的突变将效率提高到> 10 5 m -1 s -1。我们的方法解决了设计方法的临界局限性，在复杂折叠中产生稳定，高效率，新的酶，并通过有限的实验努力对生物催化基础的基础知识进行测试假设。
Anchorna：通过保守的锚固区域的完整病毒基因组对齐
动机：由于诸如长序列，大插入/缺失（跨越了几种100个核苷酸），大数量序列，序列差异和高计算复杂性，例如在二级结构预测的上下文中，因此全病毒基因组的多序列比对可能具有挑战性。标准比对方法通常会面临这些问题，尤其是在处理高度可变的序列或对选定子序列需要特定的系统发育分析时。我们提出了基于Python的命令行工具Anchorna，旨在在编码序列中识别保守区域或锚定。这些锚定定义分裂位置，指导复杂病毒基因组的比对，包括具有重要二级结构的那些。AnchORNA通过专注于这些关键的保守区域来提高全基因组对齐的准确性和效率。在设计培养在病毒家族中的底漆时，提出的方法特别有用。结果：AnchORNA引导的对准与3个对齐程序的结果进行了比较。利用55个代表性的Pestivirus基因组的数据集，AnchORNA确定了56个锚点，对于指导对齐过程至关重要。这些锚的合并导致了所有测试的对齐工具的显着改进，突出了Anchorna在增强对齐质量方面的有效性，尤其是在复杂的病毒基因组中。可用性：Anchorna可根据MIT许可在GitHub上的MIT许可证上，网址为https：//github.com/rnajena/anchorna，并在Zenodo上存档。该软件包包含一个带有Pestivirus数据集的教程，并且与支持Python的所有平台兼容。
MSCI气候巴黎对齐基准选择索引方法
1索引由一组方法和政策文档（“方法集”）约束，包括当前的索引方法文档。有关更多详细信息，请参考附录IX。2在2020年12月3日，欧盟委员会在官方杂志（https：//ur- eur- lex.europa.eu/legal-content/en/txt/pdf/？以防欧盟授权的行为发生变化，并且需要对索引方法进行更新，MSCI将在实施该方法的更改之前发布公告。MSCI不会为此更新进行正式咨询。3欧洲议会的2019/2088法规（EU）和2019年11月27日在金融服务领域的可持续性相关披露的理事会，网址为：https：//eur-lex.europa.eu/legal-legal-legal-legal-legal-legle/legal- content/en/en/en/en/en/en/txt/pdf/pdf/pdf/pdf/？