从外部知识库中检索适当的记录以产生信息的响应是端到端面向任务对话系统(ETODS)的核心capabil。大多数现有方法还训练检索模型或使用内存网络来检索知识基础,该基础将知识检索任务与响应生成任务取消,因此很难共同优化并且无法捕获两个任务之间的内部关系。在本文中,我们为任务为导向的对话系统提出了一个简单而统一的生成模型,该模型将ETODS任务重新铸造为单个序列生成任务,并使用最大的似然培训以统一的方式训练这两个任务。为了防止生成不存在的记录,我们设计了前缀Trie来限制模型生成,从而确保生成的记录与知识基础中的现有记录之间的一致性。三个公共基准数据集的实验结果表明,我们的方法在生成系统响应并胜过基线系统方面实现了强大的表现。为了促进该领域的未来研究,可以在https://github.com/dzy1011/uni-tod上获得该代码。
将打靶特定人源基因的 Cas9 和 sgRNA 转染到 HEK293 细胞。转染所用的质粒 DNA 上含有 表达带双端核定位序列 ( NLS )的 Cas9 及 sgRNA 的表达框,通过 TransIT-X2 (Mirus) 转染 试剂进行转染。转染所用的 Cas9 mRNA 进行了假尿苷和 5- 甲基胞嘧啶修饰且带有双端 核定位序列,使用 transIT-mRNA 转染试剂将 sgRNA 和 mRNA 共转染。 Cas9 RNPs 使用脂质 体 RNAiMAX ( Life Technologies ) 进行反向转染, RNP 的终浓度为 10 nmol 。 Cas9 蛋白上不含 核定位序列。 EnGen Cas9 含有双端核定位序列。编辑效率通过 T7E1 实验进行分析,结果 以修饰百分比进行统计。
将打靶特定人源基因的 Cas9 和 sgRNA 转染到 HEK293 细胞。转染所用的质粒 DNA 上含有 表达带双端核定位序列 ( NLS )的 Cas9 及 sgRNA 的表达框,通过 TransIT-X2 (Mirus) 转染 试剂进行转染。转染所用的 Cas9 mRNA 进行了假尿苷和 5- 甲基胞嘧啶修饰且带有双端 核定位序列,使用 transIT-mRNA 转染试剂将 sgRNA 和 mRNA 共转染。 Cas9 RNPs 使用脂质 体 RNAiMAX ( Life Technologies ) 进行反向转染, RNP 的终浓度为 10 nmol 。 Cas9 蛋白上不含 核定位序列。 EnGen Cas9 含有双端核定位序列。编辑效率通过 T7E1 实验进行分析,结果 以修饰百分比进行统计。
将打靶特定人源基因的 Cas9 和 sgRNA 转染到 HEK293 细胞。转染所用的质粒 DNA 上含有 表达带双端核定位序列 ( NLS )的 Cas9 及 sgRNA 的表达框,通过 TransIT-X2 (Mirus) 转染 试剂进行转染。转染所用的 Cas9 mRNA 进行了假尿苷和 5- 甲基胞嘧啶修饰且带有双端 核定位序列,使用 transIT-mRNA 转染试剂将 sgRNA 和 mRNA 共转染。 Cas9 RNPs 使用脂质 体 RNAiMAX ( Life Technologies ) 进行反向转染, RNP 的终浓度为 10 nmol 。 Cas9 蛋白上不含 核定位序列。 EnGen Cas9 含有双端核定位序列。编辑效率通过 T7E1 实验进行分析,结果 以修饰百分比进行统计。
肽是治疗诊断开发的理想选择,因为它们能够快速在目标组织中积累、快速从背景组织中清除,并表现出良好的组织穿透性。之前,我们开发了一系列表现出谨慎折叠倾向的新型肽,从而获得了最佳候选物 [ 68 Ga]Ga-DOTA- GA1 ([D-Glu] 6 -Ala-Tyr- N MeGly-Trp- N MeNle-Asp-Nal-NH 2 ),其对胆囊收缩素 2 受体 (CCK 2 R) 的结合亲和力为 50 pM。然而,我们面临着肾脏摄取率过高的挑战。方法:对主要的治疗诊断候选物进行了构效关系研究。对肽支架进行了审慎的结构修饰,以评估特定 N 端残基对整体生物活性的贡献。然后在带有转染的 A431-CCK 2 肿瘤的裸鼠中评估最佳候选药物,并体外定量它们的生物分布。结果:我们鉴定并证实 D-Glu 3 替换为 D-Ala 3 产生了 2 个最佳候选药物,[ 68 Ga]Ga-DOTA- GA12 和 [ 68 Ga]Ga-DOTA- GA13 。这些放射性肽表现出高靶标/背景比、增强的肿瘤保留、血浆和小鼠器官匀浆中的优异代谢稳定性以及肾脏摄取降低 4 倍,明显优于非丙氨酸对应物。结论:我们的研究确定了针对 CCK 2 R 的新型放射性药物候选药物。它们的高肿瘤摄取和减少的肾脏蓄积值得临床转化。
通过为整个系统和每个灯具注入智能,数字流明系统可以在需要的时间和地点提供照明,以最大限度地降低能耗。它还收集和报告所有照明使用数据,从而深入了解照明的使用方式和地点。
在运动成像脑部计算机界面(MI-BCI)的研究中,传统的脑电图(EEG)信号识别算法在提取EEG信号特征和提高分类精度方面似乎是不可能的。在本文中,我们讨论了基于多类MI-EEG信号的新分步提取和模式分类的新分步方法的解决方案。首先,通过自动编码器将所有受试者的训练数据合并并扩大,以满足大量数据的需求,同时由于脑电图数据的随机性,不稳定和个人变异性,从而降低了信号识别的不良效果。第二,提出了具有基于注意力的浅卷积神经网络的端到端共享结构。浅卷积神经网络(SCNN)和双向长期记忆(BILSTM)网络分别用于提取EEG信号的频率空间域特征和时间序列特征。十,将注意力模型引入了特征融合层,以动态权重这些提取的时间频率空间域特征,这极大地有助于降低特征冗余性和提高分类精度。最后,使用BCI竞争IV 2A数据集的验证测试表明,分类准确性和KAPPA系数达到82.7±5.57%和0.78±0.074,这可以强烈证明其在分类准确性和降低分数中的优势中的优势在同一互为中,并且在同一内部crovential di di di di di di di di di di di di di di di di di di oferiention n di di di of riention di di;
碰撞率。虽然当前的方法倾向于评估计划轨迹的碰撞率[1-5,7],但在现有方法中的定义和实施中都存在问题。首先,在开环的最终自动驾驶中,其他代理不会引起自我汽车的反应。相反,他们严格遵守预定的轨迹。因此,这导致碰撞率的计算偏差。第二个问题源于以下事实:当前方法产生的计划预测仅由一系列轨迹点组成。因此,在最终碰撞计算中,不考虑自我汽车的偏航角。替代,假定它保持不变。此假设导致错误的结果,特别是在转弯场景中,如图1。当前实施中也存在问题。每个样本的碰撞率的当前定义是: