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可控制的全原子生成蛋白质序列和结构仅限序列输入
我们提出了格子（p Rotein la tent i doffusion），这是一种通过在预先训练的序列序列序列序列的序列序列的压缩潜在空间上学习扩散，用于蛋白质结构域的发电范围和蛋白质结构域的序列。由于在生成模型训练期间仅需要序列训练数据，因此与其他序列结构生成模型相比，我们将可用的训练数据集增加了10 2×至10 4×。此外，这扩大了可控制生成的注释，我们证明了功能和生物体的组成条件，包括2219个基因本体论功能的丰富词汇。样品表现出跨模式的一致性，同时具有条件弗雷切特（Fréchet）的距离（FID）测量的所需特性。格子范式避免了结构数据库的强烈先验和大规模失衡，可以轻松地使用数据和计算来缩放，并可以控制全原子蛋白质结构和序列。
mirikizumab在中度至独特的克罗恩病患者中的疗效和安全性：3期，多中心，随机，双盲，安慰剂对照和主动控制的，治疗的研究
方法Vivid-1是全球3阶段，随机，双盲，双重，安慰剂对照和主动控制的治疗研究。这项研究在欧洲，亚洲，亚洲，北美，中美洲，南美和澳大利亚的33个国家 /地区的324个地点（医院或医疗中心，临床实践和临床研究地点）招募了成年患者。成年患者患有中度至多种活跃的克罗恩病，并且对一种或多种认可的生物学疗法或传统疗法的反应丧失，反应丧失或不宽容被随机分配6：3：2，无法在0、4，4，800 mg下4周4周静脉内接受mirikizumab 900 mg，然后接受mirikizumab 900 mg。 ustekinumab在第0周静脉注射约6 mg/kg，然后从第8周到52周每8周皮下注射90毫克；或安慰剂。评估mirikizumab优于安慰剂优势的副终端是复合终点：第12周的患者报告结果（PRO）临床反应，以及第52周（内窥镜反应复合材料）（内窥镜反应复合）的内窥镜反应，以及在第12周的临床临床反应，在第12周和克罗恩病活动的临床上（CDAI）临床临床临床上（CDAI）临床上（CDAI）。计算了调整后的风险差异，并通过Cochran -Mantel -Haenszel检验进行了比较。非响应者插补。vivid-1在clinicaltrials.gov，NCT03926130上注册，现已完成。
国防部控制的非机密信息（...
授权：10 USC 113，国防部长；EO 13556，受控非机密信息，2010 年 11 月 4 日；32 CFR 第 2002 部分，受控非机密信息；5 CFR 2635.703，非公开信息的使用；DoDI 指令 5200.48，受控非机密信息 (CUI)。主要目的：确保机构过渡团队成员理解、承认并遵守其保护受控非机密信息的义务。常规用途：除了根据 1974 年《隐私法》第 5 USC 552a(b) 条通常允许的披露之外，根据 5 USC 552a(b)(3)，在某些情况下可能有必要在国防部之外披露此记录作为常规用途，包括例如：向适当的联邦、州、地方、领土、部落、外国或国际执法机构披露，当某条记录单独或与其他信息结合表明存在违法行为或可能违反法律时；向司法部的任何部门披露，以代表国防部或其部门、官员、雇员或成员参与与该记录相关的未决或潜在诉讼；或在法院、大陪审团或行政或裁决机构或官员（包括向其他联邦机构或此类程序中的诉讼方，以及行政或裁决机构或官员）进行的适当程序中，当国防部或代表国防部的其他机构确定这些记录与程序相关且必要时。完整的常规用途列表可在记录系统通知 DUSD-02-DoD、人员审查记录系统 83 FR 52420（2018 年 10 月 17 日）中找到，网址为 https://dpcld.defense.gov/Portals/49/Documents/Privacy/SORNs/OSDJS/DUSDI-02-DoD.pdf。披露：自愿；但是，未能完成本协议可能会导致国防部授予您访问受控非机密信息的能力受到限制。
地区和省级直属机构 (RLA 和 PLA)、政府所有和控制的公司，以及
国家住房管理局 - 阿布拉 / 拉乌尼翁 / 北伊罗戈斯 / 苏尔伊罗戈斯区办事处 ENGR。JEFFERSON F. LIVESTOCK 地区经理 4/F DBP 大楼
UC Riverside 从不同溶剂加工的有机太阳能电池的效率同样高的效率揭示了形态控制的关键因素 2024年诺贝尔生理学或医学奖 通过IFNγ诱导的NRF2还原加剧的神经毒性小胶质细胞激活 科学期刊 无线可编程的，皮肤整合的热... 在多种核酸检测中荧光微球的最新进展 tau纤维诱导纳米级膜损伤，并在溶酶体处核定胞质tau 血清素能抗抑郁药停药的影响... 迷幻和“内部治疗师”：神话或机制？ 解开tau 肠道微生物组的重塑和代谢组谱可改善蛋白质起搏，并进行间歇性禁食与连续热量限制 粘液产生，宿主 - 微生物组相互作用，激素敏感性和先天免疫反应在人宫颈芯片中建模 劳伦斯·伯克利国家实验室 CIS基因调节的系统解码定义上下文... 干细胞分泌组治疗可改善全体代谢，降低肥胖并促进老年小鼠的骨骼肌功能 圣地亚哥UC
有机太阳能电池（OSC）的功率转化效率超过20％，这是形态优化起着重要作用的进步。普遍认为，加工溶剂（或溶剂混合物）可以帮助优化形态，从而影响OSC效率。在这里，我们开发了对一系列加工溶剂的强大耐受性的OSC，所有设备的高功率转换效率均约为19％。通过研究溶液状态，膜的形成动力学以及经过实验和计算的处理膜的特征，我们确定控制形态的关键因素，即受体材料的侧链与溶剂链的侧链以及供体和受体材料之间的相互作用之间的相互作用。我们的工作为形态控制的长期问题和有效指南提供了新的理解，以将OSC材料设计用于实用应用，在这种应用中，大规模加工需要绿色溶剂。
2型糖尿病中葡萄糖控制的饮食策略
此参与者信息表将帮助您决定是否要参加。它阐明了我们为什么要进行研究，您的参与将涉及什么，可能是您的好处和风险以及研究结束后会发生什么。我们将与您一起浏览这些信息，并回答您可能遇到的任何问题。您今天不必决定您是否会参加这项研究。在您决定之前，您可能想与其他人（例如家人，Whānau，朋友或医疗保健提供者）谈论这项研究。随时这样做。如果您同意参加本研究，将要求您在本文档的最后一页上签署同意书。您将获得参与者信息表和同意书的副本。本文档长11页，包括同意书。请确保您阅读并理解了所有页面，并花时间考虑加入这项研究是否适合您。w是研究的目的？
温度控制的嵌入式系统
摘要 - 使用嵌入式系统和软件进行温度监测对于完美的操作和质量数据管理至关重要。这些组件通常包括用户界面，数据处理模块和通信模块。嵌入式系统的目的是控制设备的特定功能。大多数旨在仅执行一次这些任务，但是高级结构可以执行所有任务。温度控制基于使用温度传感器的控制器（例如lm35）作为输入信号。随着工业技术的发展，工业环境中过热和火灾危害的潜力增加，增加了对有效温度测量和控制系统的需求。本文描述了使用LM35温度计提供温度输出电压的简单有效温度计。系统使用微控制器来捕获，处理并立即在16x2 LCD屏幕上显示温度。Proteus软件用于模拟Arduino IDE上执行的所有设置和操作。本技术指南解释了如何在现代行业中使用各种温度测量，并证明了满足这些要求的各种传感器和设备的有效性。关键字 - 温度，LM35，温度系统，继电器，校准
传感器控制的数字游戏用于心力衰竭自我
背景：心力衰竭（HF）是美国老年人住院的主要原因。HF结果存在很大的种族和地理差异，居住在美国南部州的患者的死亡率比全国平均水平高69％。自我管理行为，尤其是日常体重监测和体育锻炼，对于改善HF结果极为重要。但是，患者通常对这些行为的依从性特别低。随着数字技术的兴起以改善健康成果并激励健康行为，传感器控制的数字游戏（SCDGS）已成为一种有希望的方法。scdgs提供了可移植和可扩展的好处，并允许在其现实世界中的健康行为的持续观察和动机。他们在老年人中也变得越来越流行，并提供了一种沉浸式且易于使用的方式来衡量自我管理行为并提高依从性。尚未为老年人设计SCDG或评估以测试其结果。目的：这项随机临床试验旨在评估SCDG在整合体重量表和活动跟踪器传感器HF参与者的行为数据方面的疗效，以激活游戏的进度，奖励和反馈，并最终提高对重要自我管理行为的依从性。方法：将共有200名HF参与者，年龄≥45岁，将被招募并随机分为2组：SCDG播放组（干预组）和仅传感器组（对照组）。两组都将获得体重量表，体育活动跟踪器和随附的应用程序，而干预组只会播放SCDG。此设计评估了游戏的贡献。所有参与者将在6和12周时完成基线调查以及后测试，以评估干预的直接影响。他们还将在24周内完成第三次后测试，以评估行为变化的维持。将通过衡量与HF相关的近端结果（日常体重监测和身体活动的自我管理行为）以及基线和基线之间的远端结果（HF住院，生活质量和功能状态）以及第6、12、12和24周之间的远端结果（HF住院，生活质量和功能状态）来评估效率和收益。所测量的主要结果将是重量监测的天数，该设计至少为检测两组之间的差异提供了至少80％的功率。结果：招募始于2022年秋天，第一名患者于2022年11月7日入学。预计将在2025年第1季度招募最后一个参与者。预计将在2026年发布完整结果和数据。
人工智能遏制的不可能性：控制的逻辑、数学和计算限制
本文探讨了人工智能 (AI) 遏制问题，特别是针对为通用人工智能 (AGI) 和超级智能创建有效保障措施的挑战。我认为，完全控制（定义为完全可预测人工智能行为并完全遵守安全要求）是无法实现的。本文回顾了五个关键约束：不完整性、不确定性、不可验证性、不可计算性和不可纠正性。这些限制基于逻辑、哲学、数学和计算理论，例如哥德尔不完备定理和停机问题，它们共同证明了遏制人工智能是不可能的。我认为，不应追求完全遏制人工智能，而应将资源分配给风险管理策略，这些策略承认人工智能的不可预测性并优先考虑自适应监督机制。