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通过仅使用蛋白质和化合物的一维结构进行分析,可以极快地进行计算(比对接模拟快 2,000 倍以上),同时达到与使用现有三维结构进行分析相同的精度。
1.研究背景2.研究目的3. 4.关于发射/接收模块GaN* 开关测量结果 5. GaN收发器模块6的测量结果。关于研究成果 7.摘要
愿耶和华的荣耀永远长存;愿耶和华喜悦自己所作的!(诗篇 104:31)亲爱的基督姐妹兄弟们,当我们开始 2025 年禧年时,我们为救世主的恩赐而欢欣鼓舞,他的诞生是为了向世界揭示上帝无限的爱。在我们日历年的早些时候,主显节庆祝这位伯利恒圣婴的显现,他不仅是以色列的弥赛亚,也是给全人类的礼物。主显节的传统弥撒和时辰礼仪文本庆祝上帝的拯救行动对所有造物产生影响。在东方三博士崇拜的中心故事中,异教徒遇到上帝在圣婴耶稣身上显现的故事,这些研究天空的占星家受到天上一颗星星的指引。主显节的主题在耶稣受洗时的显现中得到了延续,我们看到肉身中的上帝沐浴在约旦河中,他通过这样做使河水变得神圣。基督的诞生和显现使一切造物的壮丽焕然一新。因此,在 2025 年第一天这个特殊的圣诞节期间,我们发布天主教列克星敦教区的《愿祢受赞颂》行动计划是恰当的。该行动计划可以作为今年禧年教区新年决议的一种。我们可能还记得,在《利未记》中关于禧年的圣经立法中,甚至土地也要休耕,让其休息和恢复活力。人们担心不要给土地带来过重的负担,耗尽其肥沃的资源。在宣布我们今年的禧年主题为“希望不会令人失望”的法令中,教皇方济各提醒我们,宽恕和免除债务始终是禧年“恩惠之年”的一部分,正如耶稣本人在拿撒勒犹太教堂的第一次布道中所宣布的那样。教皇告诉我们,我们还可以考虑对那些牺牲了大量自然资源却未能分享其消费给某些国家带来的好处的国家负有“生态债务”。
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自从深度学习在计算机视觉领域出现用于图像分类以来,卷积神经网络 (CNN) 已成为强大而流行的工具。为了更好地识别,人们探索了深度和宽度的维度,从而产生了具有更多层和通道的卷积神经网络。除了这些因素之外,神经生物学还表明横向抑制(横向拮抗,例如马赫带效应),这是一种广泛存在的视觉现象,它增加了横向附近神经元激发的对比度和清晰度,以帮助识别。然而,这种机制在卷积神经网络的设计中还没有得到很好的探索。在本文中,我们明确探索了横向方向上的滤波器维度,并提出了我们的横向抑制启发 (LI) 结构。我们的简单设计使用低通滤波器来模拟来自邻居的横向相互作用的强度衰减。每个通道应用一个可学习的参数来通过乘法设置低通滤波器的幅度,这可以灵活地模拟各种横向相互作用(包括横向抑制)。然后从输入中减去卷积结果,这可以增加对比度和清晰度,从而更好地识别。此外,应用可学习的缩放因子和移位来调整减法后的值。我们的横向抑制启发 (LI) 结构适用于普通卷积和具有残差连接的卷积块,同时与现有模块兼容。初步结果表明,AlexNet (7.58%) 和 ResNet-18 (0.81%) 在 ImageNet 数据集上分别有明显的改进,而参数几乎没有增加,这表明我们的类似大脑的设计从不同角度有效地帮助了图像分类的特征学习。
Roderick,P.,Metcalfe,W.,Forsythe,J.L.R.,Dudley,C.,Watson,C.J.E.,Bradley,J. A.和Bradley,C。(2021)。 生活质量(QOL)和其他患者报告的结果指标(PROM)在客场供体和死者肾脏肾脏移植受者中的变化,以及在英国ATTOM计划中等待移植的人:一项纵向群众群体问题问卷调查,并进行其他定性访谈。 BMJ Open,11(4),E047263。 https://doi.org/10.1136/bmjopen-2020-047263Roderick,P.,Metcalfe,W.,Forsythe,J.L.R.,Dudley,C.,Watson,C.J.E.,Bradley,J.A.和Bradley,C。(2021)。生活质量(QOL)和其他患者报告的结果指标(PROM)在客场供体和死者肾脏肾脏移植受者中的变化,以及在英国ATTOM计划中等待移植的人:一项纵向群众群体问题问卷调查,并进行其他定性访谈。BMJ Open,11(4),E047263。https://doi.org/10.1136/bmjopen-2020-047263