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World File Search System枫木
枫木车库生物多样性净收益评估C02
生物多样性净收益（BNG）评估，包括栖息地调查和BNG计算，由经验丰富的生态学家迈克尔·伍德（Michael Wood）完成。Michael曾与该领域的主要专家一起工作，并参与了几个主要的不属性和纳米基础设施项目。他持有英格兰自然的调查许可证，并获得了伟大的news，并且是Mulnple Natural England Bat许可证的认可代理商。Michael还向客户提供有关复杂冠军Newt许可证的指导，包括有关设计和Construcnon Pracnces的建议。拥有超过10年的生态咨询经验。
枫木：多学院，亲社会学习环境，吸引和激励儿童
摘要 - 社交机器人的同龄人为机器人导师和学习工具无法做到的儿童教育提供了新的机会和好处。这样的机会就是同行协作，可以改善认知和情感学习成果。我们使用非人类协作机器人系统探索了这个机会，我们称之为“枫木”，这是一个多机构的亲社会学习环境。在Maple中，我们的机器人“枫木”在其环境中进行物理作用，并与孩子协调其行为，以完成同步且协作的任务。涉及17名儿童的初步互动研究的发现表明，与机器人合作的感觉可以积极影响儿童的参与和动机，尤其是在鼓励合作但不明确要求的情况下。这项工作为推进儿童机器人协作提供了令人信服的见解。
枫木：多模式提示学习
预训练的视觉语言（V-L）模型（例如剪辑）表现出了出色的泛化能力，可以在下游任务下进行。但是，它们对选择输入文本提示很敏感，需要仔细选择及时模板才能表现良好。受到自然语言处理（NLP）文献的启发，最近的剪辑适应方法学习提示是作为下流任务的文本输入的文本输入。我们注意到，在剪辑的单个分支（语言或视觉）中使用提示将代表改编为亚最佳选择，因为它不允许在下游任务上动态调整两个表示空间。在这项工作中，我们提出了视觉和语言分支的多模式提示学习（枫），以证明视觉和语言代表之间的一致性。我们的设计促进了视觉语言提示之间的牢固耦合，以确保相互协同作用并宣扬学习独立的单模式解决方案。，我们在不同的早期阶段学习了单独的提示，以逐步建模阶段的特征关系，以允许丰富的上下文学习。我们评估了方法对新的类别，新的目标数据集和看不见的主要变化的三个代表性任务的有效性。与最先进的方法合作社相比，枫木表现出良好的性能，并且在新型类别上获得了3.45％的绝对增益，而总体谐音均值为2.72％，平均有11种不同的图像识别数据集。我们的代码和预培训模型可在https://github.com/muzairkhattak/multimodal- strick-learning上找到。
巨噬细胞中DNA外切核酸酶TREX1的增强作为心脏缺血性损伤的治疗 胎儿对母体炎症的反应需要小胶质细胞 表征铜绿假单胞菌中群体传感的天然产物抑制剂揭示了Ortho-Vanillin对RHR的竞争性抑制 选择性dyRK1b抑制剂设计的结构观点 枫木：多样本空间转录组学数据的混合框架 Rudeus，一种用于研究DNA结合蛋白的机器学习分类系统 工程大肠杆菌菌株用于生产长的单链DNA SUMO促进DNA修复蛋白的协作，以支持不存在PML 的替代性端粒延长 双牛素增强微管以促进软环境中的生长锥 人类心脏组织的自动化模型 序列建模和设计从分子到基因组量表，
（未通过同行评审认证）是作者/资助者。保留所有权利。未经许可就不允许重复使用。此预印本版的版权持有人于2024年2月22日发布。 https://doi.org/10.1101/2024.02.20.581294 doi：Biorxiv Preprint
枫木：多样本空间转录组学数据的混合框架
DNA结合蛋白在不同的生物学过程中至关重要，包括DNA复制，转录，包装和染色质重塑。探索它们的特征和功能已与各种科学领域相关。计算生物学和生物信息学有助于研究DNA结合蛋白，补充了传统的分子生物学方法。虽然机器学习的最新进展使预测系统与生物信息学方法的整合在一起，但仍需要有可推广的管道来将未知蛋白识别为DNA结合，并评估他们识别的特定类型的DNA链。在这项工作中，我们介绍了Rudeus，这是一个python库，其具有层次分类模型，旨在识别DNA结合程序并评估特定的相互作用类型，无论是单链还是双链。Rudeus具有多功能管道，能够训练预测模型，通过监督学习算法协同蛋白质语言模型，并整合贝叶斯优化策略。训练有素的模型具有高性能，DNA结合识别的精确率为95％，单链和双链相互作用之间的辨别率为89％。Rudeus包括一个用于评估未知蛋白序列的探索工具，将其注释为DNA结合，并确定其识别的DNA链的类型。结构性生物信息学管道已被整合到Rudeus中，以通过DNA-蛋白质分子对接验证已鉴定的DNA链。这些全面的策略和直接实施表现出与高端模型的可比性，并增强了将其集成到蛋白质工程管道中的可用性。