Material / Finish 4448 8 2.5m Stainless Steel 4450 10 2.5m Stainless Steel 4452 12.5 2.5m Stainless Steel 4454* 15 2.5m Stainless Steel 4456* 18.5 2.5m Stainless Steel 4458* 20 2.5m Stainless Steel 4460* 22.5 2.5m Stainless Steel 4451* 8 2.5m Brushed S/steel 4467* 10 2.5m拉丝S/钢4478* 11 2.5m拉丝S/钢4469* 12.5 2.5m刷子S/钢4471* 15 2.5m刷子S/钢4967* 10 3.0M刷S/钢4968* 12.5 3.0m 3.0m不锈钢4963* 12.5 3.0m不锈钢
RLA Safe20是一部分,液体液液,水分固化的非危害SMP水膜膜。治愈形成适用于筛分和其他非暴露和地面应用的坚固,耐用和弹性膜。唯一的SMP技术可以在水平表面上具有单层应用,其干纤维厚度不少于1200微米(用于级别的不合规性)。
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摘要:平铺阵列使用模 2 π 相位补偿和相干光束组合来校正深湍流的影响。因此,本文使用波动光学模拟将平铺阵列的闭环性能与分支点容忍相位重构器(称为 LSPV + 7 [ Appl. Opt. 53 , 3821 (2014)])进行比较。波动光学模拟利用点源信标,并设置为从弱到强的闪烁条件。此设置可以进行权衡空间探索,以支持与 LSPV + 7 进行功率桶内比较。反过来,结果表明,在从弱闪烁条件过渡到强闪烁条件时,平铺阵列的表现优于 LSPV + 7。对于那些希望解决自适应光学中的分支点问题的人来说,这些结果既令人鼓舞又具有启发性。
虽然实验神经科学中大多数经典的功能研究都集中在单个神经元的编码特性上,但随着记录技术的最新发展,人们越来越重视神经群体的动态。这导致了各种各样用于分析与实验变量相关的群体活动的模型的出现,但直接检验许多神经群体假设需要根据当前神经状态干预系统,这就需要能够在线推断神经状态的模型。现有的方法主要基于动态系统,需要强参数假设,而这些假设在噪声主导的环境中很容易被违反,而且不能很好地扩展到现代实验中的数千个数据通道。为了解决这个问题,我们提出了一种方法,将快速、稳定的维数降低与所得神经流形的软平铺相结合,从而可以将动态近似为平铺之间的概率流。该方法可以使用在线期望最大化进行有效拟合,可扩展到数万个图块,并且在动态以噪声为主或具有多模态转换概率时优于现有方法。生成的模型可以以千赫兹的数据速率进行训练,在几分钟内产生神经动态的精确近似值,并在亚毫秒时间尺度上生成预测。它在未来的许多时间步骤中保持预测性能,并且速度足够快,可以作为闭环因果实验的组成部分。
自适应变分量子模拟算法使用来自量子计算机的信息来动态创建给定问题汉密尔顿函数的最佳试验波函数。这些算法中的一个关键因素是预定义的运算符池,从中构建试验波函数。随着问题规模的增加,找到合适的池对于算法的效率至关重要。在这里,我们提出了一种称为运算符池平铺的技术,该技术有助于为任意大的问题实例构建问题定制的池。通过首先使用大型但计算效率低下的运算符池对较小问题实例执行自适应导数组装问题定制拟定变分量子特征求解器 (ADAPT-VQE) 计算,我们提取最相关的运算符并使用它们为更大的实例设计更高效的池。我们在这里对一维和二维的强相关量子自旋模型演示了该方法,发现 ADAPT 会自动为这些系统找到一个高效的拟定。鉴于许多问题(例如凝聚态物理学中出现的问题)具有自然重复的晶格结构,我们预计池平铺方法将成为一种适用于此类系统的广泛适用技术。
人类蛋白质编码基因的身份众所周知,但我们对其分子功能和域结构的深入了解仍然受到基于同源性的预测和专注于全基因耗竭的实验方法的缺陷的限制。为了弥补这一知识空白,我们开发了一种方法,利用 CRISPR - Cas9 诱导的蛋白质编码基因突变来先验地识别序列水平的功能区域。作为一个测试案例,我们将这种方法应用于 48 个人类有丝分裂基因,揭示了细胞增殖所需的数百个区域,包括实验表征的区域、基于同源性预测的区域和新区域。我们验证了 15 个区域的筛选结果,包括 Mad1 的 387 - 402 个氨基酸,这些氨基酸以前未被表征,但有助于 Mad1 着丝粒定位和染色体分离保真度。总之,我们证明基于 CRISPR - Cas9 的平铺诱变可以从头识别蛋白质编码基因中的关键功能域,从而阐明功能突变体的分离并允许跨人类蛋白质组的功能注释。