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复合材料：测试和设计，第 13 卷
堪萨斯州威奇托市威奇托州立大学。会议主席包括：Peter Sjoblom，代顿大学研究所，俄亥俄州代顿市；Erian A. Armanios，佐治亚理工学院航空航天工程系，佐治亚州亚特兰大市；Anthony Vizzini，马里兰大学，马里兰州帕克市；Charles E. Bakis，宾夕法尼亚州立大学，宾夕法尼亚州帕克市；Barry Davidson，雪城大学，纽约州锡拉丘兹市；John Fish，洛克希德马丁臭鼬工厂，加利福尼亚州帕姆代尔市；以及 Carl Rosseau，贝尔直升机德事隆公司，德克萨斯州沃斯堡市。
复合材料：测试和设计，第十三卷
研讨会主席是 Steven J. Hooper，堪萨斯州威奇托市威奇托州立大学航空航天工程系。会议主席是 Peter Sjoblom，俄亥俄州代顿市代顿大学研究所；Erian A. Armanios，佐治亚州亚特兰大市佐治亚理工学院航空航天工程系；Anthony Vizzini，马里兰大学，马里兰州帕克分校；Charles E. Bakis，宾夕法尼亚州立大学，宾夕法尼亚州帕克分校；Barry Davidson，雪城大学，纽约州锡拉丘兹；John Fish，洛克希德马丁臭鼬工厂，加利福尼亚州帕姆代尔；以及 Carl Rosseau，贝尔直升机德事隆公司，德克萨斯州沃斯堡。
墨托 - 吡麦胺是帕帕因样蛋白酶（PLPRO）的可逆共价抑制剂，并抑制SARS-COV-2（SCOV-2）复制
SCOV-2的类似木瓜蛋白酶样蛋白酶（PLPRO）是病毒复制的必不可少的蛋白质，也是开发小分子药物的有吸引力的靶标。11 - 14 PLPRO在病毒复制15 - 17中起着至关重要的作用，并防止受感染的细胞产生干扰素，这对于安装针对SCOV-2的免疫反应至关重要。12,18,19 PLPRO裂解肽序列LXGG（X表示任何氨基酸），该氨基酸存在于未成熟SCOV-2病毒多蛋白的3个位点中。PLPRO催化了未成熟病毒多蛋白的三种非结构蛋白的释放，称为NSP1，NSP2和NSP3。12 NSP1，NSP2和NSP3在病毒复制中起关键作用，并抑制PLPRO块SCOV-2在细胞中的复制。20 PLPRO还切开包含序列RLGG的宿主蛋白，该蛋白存在于几种泛素（Ub）和泛素样蛋白（UBL）中，例如干扰素诱导的基因15（ISG15）蛋白。21 PLPRO具有显着的去渗透和去泛素化活性和PLPRO抑制可诱导病毒感染细胞产生干扰素，这应该导致对病毒的免疫反应增强。因此，从SCOV-2中对PLPRO的开发抑制剂非常感兴趣。14,20
墨托 - 吡麦胺是帕帕因样蛋白酶（PLPRO）的可逆共价抑制剂，并抑制SARS-COV-2（SCOV-2）复制
SCOV-2的类似木瓜蛋白酶样蛋白酶（PLPRO）是病毒复制的必不可少的蛋白质，也是开发小分子药物的有吸引力的靶标。11 - 14 PLPRO在病毒复制15 - 17中起着至关重要的作用，并防止受感染的细胞产生干扰素，这对于安装针对SCOV-2的免疫反应至关重要。12,18,19 PLPRO裂解肽序列LXGG（X表示任何氨基酸），该氨基酸存在于未成熟SCOV-2病毒多蛋白的3个位点中。PLPRO催化了未成熟病毒多蛋白的三种非结构蛋白的释放，称为NSP1，NSP2和NSP3。12 NSP1，NSP2和NSP3在病毒复制中起关键作用，并抑制PLPRO块SCOV-2在细胞中的复制。20 PLPRO还切开包含序列RLGG的宿主蛋白，该蛋白存在于几种泛素（Ub）和泛素样蛋白（UBL）中，例如干扰素诱导的基因15（ISG15）蛋白。21 PLPRO具有显着的去渗透和去泛素化活性和PLPRO抑制可诱导病毒感染细胞产生干扰素，这应该导致对病毒的免疫反应增强。因此，从SCOV-2中对PLPRO的开发抑制剂非常感兴趣。14,20
Roberta Maraninchi Silveira新接收器...
论文提交给研究生课程，从事圣保罗大学公共卫生学院的公共卫生营养，以捍卫直接博士学位。集中领域：公共卫生营养顾问：教授博士伊丽莎白·阿帕雷卡达·费拉兹·达·席尔瓦·托雷斯
为一本书准备的章节，标题为：“人类计算机互动：互动技术和
frédéricDehais，Neurogoransic＆人为因素实验室，DCAS，ISAE-SUPAERO，图卢兹，法国，法国和生物医学工程，科学和卫生系统，宾夕法尼亚州德雷克斯大学，美国宾夕法尼亚大学，美国帕桑大学，Hasan Ayaz，Hasan Ayaz，生物医学工程，科学和卫生学院信息学，波兰·西蒙·拉杜斯（Opole Technology），波兰西蒙·拉杜斯（Poland Simon Ladouce），神经工程学与人类因素实验室，DCAS，ISAE-SUPAERO，图卢兹，法国，法国念珠菌，巴雷托，生物医学工程，科学和卫生系统，DREXEL大学，DREXEL大学，宾夕法尼亚州DREXEL大学，美国宾夕法尼亚州Waldemar KarwowskifrédéricDehais，Neurogoransic＆人为因素实验室，DCAS，ISAE-SUPAERO，图卢兹，法国，法国和生物医学工程，科学和卫生系统，宾夕法尼亚州德雷克斯大学，美国宾夕法尼亚大学，美国帕桑大学，Hasan Ayaz，Hasan Ayaz，生物医学工程，科学和卫生学院信息学，波兰·西蒙·拉杜斯（Opole Technology），波兰西蒙·拉杜斯（Poland Simon Ladouce），神经工程学与人类因素实验室，DCAS，ISAE-SUPAERO，图卢兹，法国，法国念珠菌，巴雷托，生物医学工程，科学和卫生系统，DREXEL大学，DREXEL大学，宾夕法尼亚州DREXEL大学，美国宾夕法尼亚州Waldemar Karwowski
e-simft：生成模型与帕累托 - 前设计探索的模拟反馈的对齐
深层生成模型最近显示了解决复杂工程设计问题的成功，其中模型预测了解决指定为输入的设计要求的解决方案。ever，在对这些模型进行有效设计探索的对齐方面仍然存在挑战。对于许多设计问题，找到满足所有要求的解决方案是不可行的。在这种情况下，启动者更喜欢在这些要求方面获得一组最佳的帕累托最佳选择，但是生成模型的单程抽样可能不会产生有用的帕累托前沿。为了解决这一差距，我们将使用模拟微调生成模型来实现帕累托 - 前设计探索的新框架。首先，该框架采用了针对大型语言模型（LLM）开发的偏好一致性方法，并展示了用于微调工程设计生成模型时的第一个应用。这里的重要区别在于，我们使用模拟器代替人类来提供准确，可扩展的反馈。接下来，我们提出了Epsilon-Smplamping，灵感来自具有经典优化算法的帕托前期生成的Epsilon-约束方法，以使用精细的模型来构建高质量的Pareto前沿。我们的框架（称为e-Simft）被证明比现有的多目标比对方法产生更好的帕累托前沿。
AI Feynman 2.0：利用图形模块化的帕累托最优符号回归
符号回归之所以很难，是因为符号表达式的组合空间呈指数级增长。传统上，它依赖于人类的直觉，从而发现了一些最著名的科学公式。最近，在完全自动化该过程方面取得了巨大进展 [6-26]，现在已有开源软件可以通过将神经网络与受物理学和信息论启发的技术相结合来发现相当复杂的物理方程 [25]。尽管 [25] 使用未知函数的神经网络近似来发现简化函数属性，取得了最先进的性能，但它是以一种非原则性和临时性的方式实现的，我们用一种通用的、有原则的、更有效的方法取而代之，该方法包含四个主要贡献：
