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并行基因簇编辑照明环氧基酮蛋白酶体抑制剂生物合成的机制
DNA测序技术和生物毒素格式的进步揭示了微生物在医学和农业中产生具有不同用途的结构复杂的特殊代谢物的巨大潜力。然而，这些分子通常会重新检查结构修饰以优化它们以供应用，这可能是使用合成化学很难的。生物工程提供了一种互补的结构修饰方法，但通常会因遗传性棘手性而受到影响，并且需要对生物合成基因功能的理解。异源宿主中专门的代谢产物生物合成基因簇（BGC）可以解决这些问题。然而，当前的BGC克隆和操作方法是不具体的，缺乏实现的，并且可能非常昂贵。在这里，我们报告了一个基于酵母的平台，该平台利用了与转换相关的重组（TAR）进行高效率捕获和对BGC的并行操作。作为概念证明，我们克隆，杂酚表达和遗传分析了与结构相关的非核糖体肽epone-epone-epone- mycin和tmc-86a的BGC，阐明了这些重要蛋白质的生物合成中的模棱两可。我们的结果表明，epone- mycin BGC还指导TMC-86A的产生，并揭示了启动这两种代谢产物组装的对比机制。此外，我们的
MOF，含有电池的固态电解质 先验知识对学习的影响是否存在与年龄相关的差异？从内存一致性效果中获得的见解 改善了4738名儿童，青少年和患有1型糖尿病的成年人的血糖结果的改善，启动了无内管胰岛素管理系统 纳米IMPACT电化学检测单DNA折纸 通过宿主和微生物衍生的代谢物对上皮完整性和粘膜免疫的操纵 糖尿病患病率的社会经济不平等 一种通用SARS-COV DNA疫苗，高度交叉... 在Klimontovich的复杂（Dusty）等离子体的描述上 使用卷积神经网络的并行连接电池的内部短回路检测 材料科学中的数字转换 全细胞和细胞百日咳疫苗 癌症治疗的合成杀伤力的进步 人群药代动力学分析Tepotinib是一种口服MET激酶抑制剂，包括视力研究的数据 靶向胶质母细胞瘤：药物输送和新型治疗方法的进展 癌症进化：达尔文和超越 预期的认知建模：无监督的学习和飞行员心理表征的象征性建模 癌细胞国际 诱导基因表达
在固态电解质（SSE）中使用金属有机框架（MOF）一直是一个非常有吸引力的研究领域，在现代世界中引起了广泛关注。SSE可以分为不同的类型，其中一些可以与MOF结合使用，以通过利用高表面积和高孔隙率来改善电池的电化学性能。但是，它也面临许多严重的问题和挑战。在这篇综述中，分类的不同类型的SSE类型，并描述了添加MOF后这些电解质的变化。之后，引入了这些带有MOF的SSE，以用于不同类型的电池应用，并描述了这些SSE与MOF结合在细胞电化学性能上的影响。最后，提出了MOFS材料在电池应用中面临的一些挑战，然后给出了一些解决MOF的问题和开发期望的解决方案。
捕获离子和传输子 QPU 上的量子并行矢量化数据编码和计算
紧凑的量子数据表示对于数据分析的量子算法这一新兴领域至关重要。我们引入了两种新的数据编码方案 QCrank 和 QBArt，它们通过均匀控制的旋转门具有高度的量子并行性。QCrank 将一系列实值数据编码为数据量子位的旋转，从而实现高存储密度。QBArt 直接将数据的二进制表示嵌入计算基础中，需要更少的量子测量，并有助于对二进制数据进行易于理解的算术运算。我们介绍了针对不同类型数据的几种拟议编码应用。我们展示了用于 DNA 模式匹配、汉明重量计算、复值共轭和检索 O（400）位图像的量子算法，所有算法都在 Quantinuum QPU 上执行。最后，我们使用各种可云访问的 QPU（包括 IBMQ 和 IonQ）来执行其他基准测试实验。
人类 T 细胞的大规模并行敲入工程
靶向基因敲入在细胞治疗中的应用效率普遍较低，规模有限。本研究开发了CLASH系统，该系统能够实现高效、高通量的基因敲入工程。在CLASH中，Cas12a/Cpf1 mRNA与混合腺相关病毒结合，通过大规模并行同源定向修复介导同时基因编辑和精准转基因敲入，从而产生一个稳定整合的突变变体池，每个变体都具有靶向基因编辑功能。我们将该技术应用于原代人T细胞，并使用CD3、CD8和CD4 T细胞在血癌和实体瘤模型中进行了时间进程式CLASH实验，从而实现了有利的CAR-T变体的混合生成和无偏选择。 CLASH 实验中出现了一种独特的 CRISPR RNA (crRNA)，它可以在 CAR-T 中生成 PRDM1 的外显子 3 跳跃突变，从而增强这些细胞的增殖、干细胞样特性、中枢记忆和寿命，从而在多种癌症模型（包括实体瘤模型）中提高体内疗效。CLASH 的多功能性使其广泛应用于各种细胞和治疗工程应用。
功能近红外光谱数据多维分解的并行因子分析
(HbO) 和脱氧 (HbR) 血红蛋白可以分别评估 HbO 和 HbR 的浓度变化。1 尽管 fNIRS 信号被认为对运动具有相对耐受性，2 但是由于运动伪影引起的光强度突然变化，数据质量可能会降低。3 结果表明，两种波长的动态特性为伪影检测和校正提供了重要信息。4 然而，当前用于运动伪影校正的技术（例如小波滤波、分解、样条插值等）通常假设两种波长的行为在时间上相似，因此无法利用两种波长提供的结构化信息。5 – 7 二维 (2D) 分析要求对具有更多维度的数据（例如 fNIRS 数据）在处理之前进行表面展开，例如分别处理两种波长或 HbO 和 HbR。因此，其中一些二维分析工具被迫施加其他非生理约束，例如主成分分析（PCA）中的正交性或独立成分分析（ICA）的统计独立性。尽管有几种方法可以实现 PCA，例如降维、分类、从信号分解的角度来看，PCA 旨在提取所谓的主成分，即可解释 fNIRS 中信号活动最大方差的成分。6、7、10、11 在时间 PCA 中，数据被分解为成分之和，每个成分由两个向量的乘积形成：一个代表时间主成分，另一个代表相应的地形（每个通道的分数）。PCA 的一个基本问题是仅由两个特征（时间和空间）定义的成分不是唯一确定的。因此，不同成分的对应时间特征之间必须具有正交性。 7、12、13然而，脑信号之间的正交性是一种非生理约束。即使有这种限制，提取的主成分也不是完全唯一的，因为任意旋转轴不会改变数据的解释方差。这导致研究人员使用不同的数学标准作为选择特定旋转的基础（例如，Varimax、Quartimax 和 Promax）。在 fNIRS 中，PCA 还被应用于目标时间间隔（tPCA），即仅在与发音或其他头部运动相关的伪影发生的期间，而不是在整个未分割的信号期间。3、14与基于小波的滤波和样条插值相比，这种类型的有针对性的校正可以产生更好的信号质量，同时也降低了改变信号整体完整性的风险。3虽然 PCA 非常常见且易于使用，一些作者已经讨论了其作为伪影校正方法的缺陷和注意事项。5、15
具有并行输出的 10 位模拟数字转换器数据表 (Rev. G)
电源电压，V DD1 、V DD2 和 V DD3 （见注释 1）6.5 V 。........................................输入电压范围，V I (任何输入) −0.3 V 至 V DD + 0.3 V ..。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。输出电压范围，V O −0.3 V 至 V DD + 0.3 V。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。峰值输入电流（任何数字输入）± 10 mA 。......................。。。。。。。。。。。。。.....................峰值总输入电流（所有输入）± 30 mA .....。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。....工作自然通风温度范围，T A ：TLC1550I、TLC1551I −40 ° C 至 85 ° C ......................TLC1550M −55 ° C 至 125 ° C ................................存储温度范围，T stg −65 ° C 至 150 ° C .....。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。........10 秒外壳温度：FK 或 FN 封装 260 °C .............。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。..距外壳 1.6 毫米（1/16 英寸）处的引线温度持续 10 秒：J 或 NW 封装 260 ° C ..........
具有并行输出的 10 位模数转换器 数据表 (Rev. G)
电源电压，V DD1 、V DD2 和 V DD3 （见注 1） 6.5 V . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .输出电压范围，VO −0.3 V 至 V DD + 0.3 V . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 峰值输入电流（任何数字输入） ± 10 mA . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .峰值总输入电流（所有输入）± 30 mA . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 工作自然通风温度范围，TA：TLC1550I，TLC1551I −40 ° C 至 85 ° C . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . TLC1550M −55 ° C 至 125 ° C . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 存储温度范围，T stg −65 ° C 至 150 ° C . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10 秒外壳温度：FK 或 FN 封装 260 ° C . . . . . . . . . . . . . . . ..................................................................................................................................... 距外壳 1.6 毫米（1/16 英寸）处的引线温度持续 10 秒：J 或 NW 封装 260 °C ....................................................................................................................................
具有并行输出的 10 位模数转换器 数据表 (Rev. G)
电源电压，V DD1 、V DD2 和 V DD3 （见注 1） 6.5 V . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .输出电压范围，VO −0.3 V 至 V DD + 0.3 V . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 峰值输入电流（任何数字输入） ± 10 mA . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .峰值总输入电流（所有输入）± 30 mA . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 工作自然通风温度范围，TA：TLC1550I，TLC1551I −40 ° C 至 85 ° C . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . TLC1550M −55 ° C 至 125 ° C . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 存储温度范围，T stg −65 ° C 至 150 ° C . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10 秒外壳温度：FK 或 FN 封装 260 ° C . . . . . . . . . . . . . . . ..................................................................................................................................... 距外壳 1.6 毫米（1/16 英寸）处的引线温度持续 10 秒：J 或 NW 封装 260 °C ....................................................................................................................................
自适应直方图均衡化，并行实施
本硕士论文由 UNF Digital Commons 的学生奖学金免费提供给您，供您免费访问。它已被 UNF Digital Commons 的授权管理员接受并纳入 UNF 研究生论文和学位论文。有关更多信息，请联系 Digital Projects。© 1990 保留所有权利
刘汉丹博士 CSYE7105 高性能并行机器学习与人工智能 第 1 页
6 讲：高性能计算架构和并行编程模型。 1 讲：学习使用 Northeastern Discovery 集群 1 讲：Linux Essentials 1 讲：超级计算集群作业调度系统 SLURM 简介 4 讲：Python 中的并行性 4 讲：并行机器学习 1 讲：高性能深度学习简介 1 讲：GPU 和 CUDA 简介 1 讲：PyTorch 简介 4 讲（或更多）：PyTorch 中的并行深度学习 2 讲：HPC、机器学习、深度学习会议和讨论（这取决于会议是否可用） 4-6 讲：项目流程 注意：此时间表可能会更改，并将在整个学期根据需要进行调整。详细信息显示在 Canvas 上的教学大纲中