XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System毗罗卫
UPSC PRELIMS 2023 特别 - 完美 IAS
h 吠舍离的利车族、拘尸那罗的末罗族、摩揭陀的阿阇昇王族、阿拉卡帕的恶霸族、波婆的末罗族、罗摩格拉玛的拘利族、迦毗罗卫的释迦族和毗陀地巴的婆罗门，每人都从火葬堆中获得了一部分遗物。佛塔将建在圣物上。
契约担当官- 航空自卫队干部学校毗IC
6 天前 — 根据预算会计令第 83 条第 2 款规定，如举行抽签，则抽签将由不参与招标程序的官员进行。 （4）如果您对服务内容（规格）有任何疑问，或希望申请等效产品确认……
神经退行性疾病相关淀粉样蛋白的液-液相分离罗韵怡1,2
神经退行性疾病是由细胞和神经元在大脑和周围神经系统的功能丧失引起的疾病，包括阿尔茨海默氏病（AD），帕金森氏病（PD），杏仁核外侧硬化症（ALS）以及额叶摄取症状（FTD）和其他。由于对神经退行性疾病的病理机制不完全理解，目前可用的治疗方法只能减轻某些相关症状，并且仍然缺乏有效的治疗方法。大多数神经退行性疾病具有常见的细胞和分子机制，这是淀粉样蛋白样蛋白聚集体和包含体的形成。神经退行性疾病中蛋白质聚集体的广泛存在表明它们在疾病发生和进展中的特殊作用。长期以来，成核和聚集被认为是蛋白质骨料形成的唯一途径。然而，最近的研究表明，这些蛋白可能会经历另一个聚集过程，即液相分离介导的聚集。相分离是生物分子通过弱的多价相互作用形成动态凝结的过程。在这些冷凝物中，生物分子浓度高度富集，并且仍然与外部环境保持动态交换。相分离是由弱的多价相互作用（例如静电，π相关，氢键和疏水相互作用）介导的。对于特定分子，它们的相分离行为可能主要由一个或某些相互作用介导。但是，生活系统中的相互作用更为复杂。有很多工作着眼于在各种系统中做出重大贡献的相互作用类型。这些发现可能有助于我们进一步了解序列上的小扰动者如何改变相位分离行为，以及为什么自然发生的突变会产生重要的生理和生物物理效应。在活生物体中进行相分离的蛋白质通常包含本质上无序的区域（IDR）或本质上无序的蛋白质（IDP）。淀粉样蛋白通常具有这种特征。这样的IDR/ IDP没有稳定的折叠结构，并且以动态形式存在于解决方案中。由于缺乏清晰的三维结构，IDR/IDP具有更高的动力和灵活性，因此为分子间接触和相互作用提供了更多机会。近年来，研究人员表明，许多神经退行性疾病与淀粉样淀粉样蛋白样蛋白可以进行相分离，这表明淀粉样蛋白样蛋白和病理学的相行为之间存在潜在的关联。在这里，我们总结了有关几种神经退行性疾病相关的淀粉样蛋白的相分离和聚集的最新研究，包括Aβ，TAU，α-突触核蛋白，TDP-43和SOD1。它们是与神经退行性疾病相关的典型病理蛋白，并且已被证明与过去几十年中相关疾病具有很高的相关性。他们的共同特征是患者中发现的淀粉样蛋白聚集体。最近的研究表明，它们也具有相分离的特性，这可能与病理聚集体的形成相关。因此，我们总结了这些淀粉样蛋白的相位行为的最新研究，这可能带来调节相关病理过程和治疗疾病的潜在机会。我们希望本文可以帮助加深对神经退行性疾病中蛋白质的病理机制的理解，并激发疾病治疗的新思想。
雅典卫城
什么是“泥炭地沼泽”，为什么要保护它们？沼泽是一种湿地景观，它积累了来自死植物物质的泥炭的有机材料，尤其是苔藓。可以在爱尔兰的许多地区，尤其是在中部地区和山区西部找到它们。沼泽不是爱尔兰独有的，但是在欧洲，只有芬兰比这个国家拥有更多的Boglands。世界上最大的沼泽地区被认为是在西伯利亚的永久冻土之下。对爱尔兰的Boglands的态度在上个世纪发展。对这些湿地的看法已经从被认为是荒地的，被用作燃料资源，现在越来越被视为必须保护和保存的独特且有价值的栖息地。的确，爱尔兰的Boglands对爱尔兰社会具有重要的文化，历史和生态价值。的确，爱尔兰的Boglands对爱尔兰社会具有重要的文化，历史和生态价值。
关于深空旅行到潜在可居住卫星等可能性的评论，例如泰坦和欧罗巴
几个世纪以来，人类一直凝视着星星，被宇宙的奥秘所吸引。今天，随着科学技术的进步，深空旅行的梦想不再是科幻小说。本文探讨了冒险超越我们的星球，并在泰坦和欧罗巴等潜在可居住的卫星上建立存在。这些天体虽然远离地球，但为藏有生命和潜在维持人类殖民地的可能性提供了有趣的可能性。首先，让我们引用上一篇文章中的一些段落，讨论了冰冷的卫星与彗星之间关于寻找生命的起源的合理关系。1早期的太阳系，一种被称为原行星磁盘的漩涡状星云，为这种探索提供了令人信服的画布。这个宇宙摇篮中包含丰富的有机化合物和复杂的益生元分子的挂毯，这是陨石和彗星所证明的，这是那个古代时代的残余物所证明的。这些天体流浪者在他们体内带来了过去的窃窃私语，这是一种潜在的泛基督的罗塞塔石。
卫星上的机器学习
在过去十年中，机器学习 (ML) 已成为许多数据驱动应用的主要驱动力。因此，快速发展的太空行业准备利用最近的 ML 进步来实现其大部分数据处理的自动化。这包括基于卫星的应用，例如地球观测、通信、导航以及航天器的自动故障检测和恢复。关键的 ML 算法（例如对象检测、语义分割、姿势估计和异常检测）有助于实现这些太空应用。然而，许多这些算法（即经过训练的模型）会产生大量的计算工作量，需要大型、耗电的 GPU 来执行，这与在太空环境中运行是不相容的。另一方面，对于许多需要低延迟解决方案的卫星应用来说，下行数据进行地球处理也不是一种选择。边缘计算是数据源头的有效处理解决方案，这可能是使 ML 广泛用于卫星应用的关键。此外，通过减少卸载敏感数据的需要，机载处理可以减轻与隐私相关的障碍，阻碍 ML 在太空中的应用。
