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基于广谱多抗原 mRNA/LNP 的泛...
。CC-BY-NC-ND 4.0 国际许可证（未经同行评审认证）是作者/资助者，他已授予 bioRxiv 永久展示预印本的许可。它是此预印本的版权持有者此版本于 2024 年 2 月 15 日发布。；https://doi.org/10.1101/2024.02.14.580225 doi：bioRxiv 预印本
关于源连接性和网络度量的可变性，源连接量和网络度量
图1 RNA干扰：将miRNA基因转录为原代miRNA（pri-miRNA），该基因由Drosha进一步处理以形成前miRNA。Exportin-5将前MIRNA转移到细胞质中，如果将其处理为成熟的miRNA。siRNA可以通过化学合成直接获得，并在载体或化学修饰的帮助下可以通过内吞作用到达细胞质。在细胞质中，成熟miRNA或siRNA的引导（反义）将组装到RNA诱导的沉默复合物（RISC）中。乘客（感官）链将被丢弃。成熟的RISC将通过与引导链配对找到目标mRNA序列。少于7个互补碱（种子区域）足以用于miRNA介导的RNAi，而siRNA诱导的沉默通常需要完全互补性。取决于触发分子（siRNA或miRNA），由于mRNA降解或转移到P体中，靶基因的翻译可能会被抑制。mRNA疗法：一旦通过适当的递送方法引入在细胞质中，经过改良的外源mRNA可以劫持细胞的核糖体，以转化为功能性蛋白质
位置不可源性的无源域自适应学习来预测太阳能发电
摘要 - 太阳能发电的预测是一项挑战任务，因为它依赖于表现出空间和时间变化的气候特征。由于数据分布的变化，预测模型的性能可能会在不同的位置各不相同，从而导致一个模型在一个区域中效果很好，但在其他区域则不能。此外，由于全球变暖的结果，天气模式的改变是明显的加速。这种现象引入了随着时间的流逝，即使在同一地理区域内，现有模型的功效也会降低。在本文中，提出了一个域自适应深度学习框架，以使用可以解决上述挑战的天气特征来估算太阳能发电。以监督的方式训练了一个已知位置数据集的馈电深度卷积网络模型，并用于预测以后未知位置的太阳能。这种自适应数据驱动的方法在计算速度，存储效率及其在最先进的非自适应方法失败的情况下改善结果的能力表现出显着的优势。我们的方法已显示出10的改进。47％，7。 44％，5。 分别为加利福尼亚州（CA），佛罗里达州（FL）和纽约（纽约）（纽约）的最佳性能非自适应方法相比，太阳能预测的准确性为11％。 索引术语 - 表现力，深度学习，域适应性，可再生能源47％，7。44％，5。分别为加利福尼亚州（CA），佛罗里达州（FL）和纽约（纽约）（纽约）的最佳性能非自适应方法相比，太阳能预测的准确性为11％。 索引术语 - 表现力，深度学习，域适应性，可再生能源分别为加利福尼亚州（CA），佛罗里达州（FL）和纽约（纽约）（纽约）的最佳性能非自适应方法相比，太阳能预测的准确性为11％。索引术语 - 表现力，深度学习，域适应性，可再生能源
17 June 2024 学术论文
研究团队开发了自适应采样器ASr，一种基于任务多样性、熵和难度动态加权的分 布生成函数，以优化元学习模型的泛化性能，并为此提出了一种通用的元学习算法。 研究团队在多个基准数据集和不同学习场景下对所提方法进行了广泛实验，包括小 样本学习、跨域学习、多域学习和增量学习等，并从多个维度对方法的有效性、泛化性 、计算效率等进行了评估和对比，结果证明了所提方法在不同网络架构和元学习框架下 的优越性能和通用性。
SEAPEAK LLC - 泛欧交易所实时市场
COVID-19 的持续传播，包括病毒变种的发展以及其他流行病或大流行危机的出现，可能会对我们的业务、经营业绩和财务状况产生负面影响。尽管全球对液化天然气的需求保持相对稳定，但 COVID-19 大流行导致全球对液化石油气和原油的需求波动。由于我们的业务包括液化天然气和液化石油气的运输，我们运输的货物需求的任何大幅下降都可能对我们服务的需求产生不利影响。COVID-19 还增加了某些与船员相关的成本，从而减少了我们的现金流，大流行是导致船舶价值下降的一个因素，导致我们在截至 2020 年 12 月 31 日的年度内减记了某些多气体船舶，如“第 18 项 - 财务报表：注释 19a -（减记）和船舶销售收益”中所述。
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COVID-19 的持续传播，包括病毒变种的发展以及其他流行病或大流行危机的出现，可能会对我们的业务、经营业绩和财务状况产生负面影响。尽管全球对液化天然气的需求保持相对稳定，但 COVID-19 大流行导致全球对液化石油气和原油的需求波动。由于我们的业务包括液化天然气和液化石油气的运输，我们运输的货物需求的任何大幅下降都可能对我们服务的需求产生不利影响。COVID-19 还增加了某些与船员相关的成本，从而减少了我们的现金流，大流行是导致船舶价值下降的一个因素，导致我们在截至 2020 年 12 月 31 日的年度内减记了某些多气体船舶，如“第 18 项 - 财务报表：注释 19a -（减记）和船舶销售收益”中所述。
NHPC-1500-MW-ISTS-RE-带-ESS-FDRE-泛印度-10 月- ...
3.1 提供的总容量 3.2 每个项目的容量 3.3 手续费 3.4 参与 RFS 活动的关键日期表（通过电子投标流程）： 3.5 太阳能项目投标 3.6 太阳能项目位置 3.7 公司对 RFS 的回应数量 3.8 资格要求 3.9 技术标准和与电网的连接 3.10 容量利用率 3.11 开标的投标人名单 3.12 太阳能发电机的选择 3.13 付款保障机制3.14 电力购买协议 (PPA) 3.15 投标人提交对 RFS 的回应 3.16 拒绝投标。 3.17 投标人应注意： 3.18 截止日期 3.19 提交方式 3.20 对 RFS 的回应的有效期 3.21 准备费用 3.22 询问/澄清 3.23 NHPC 拒绝投标的权利 3.24 银行担保 3.25 没收 EMD
走向量子计算机的密度泛函理论？
量子计算机已显示出解决传统计算机目前无法解决的特定问题的潜力，但它们在比传统计算机更快地解决工业问题方面仍处于起步阶段[1,2]。量子计算机的近期应用之一是量子化学（见参考文献[3-7]及其参考文献），其重点是波函数理论（WFT），旨在对电子结构问题进行数值精确解。虽然量子相位估计（QPE）算法原则上能够完全解决该问题[8-12]，但所需的电路深度阻碍了它们在嘈杂的中尺度量子（NISQ）时代的应用[13]。因此，人们开发出了更有效的算法，例如量子随机漂移协议 [ 14 ] ，或使用幺正函数的线性组合和量子比特化形式直接模拟哈密顿量 [ 15 – 18 ] 。为了更适应 NISQ 时代，人们专门设计了几种变分量子算法（混合量子-经典），用于制备基态 [ 19 – 23 ] 和最近的激发态 [ 24 – 26 ] ，并计算原子力和分子特性 [ 27 – 30 ] 。然而，尽管量子计算机宣布了指数级的加速，但何时才能真正在实践中实现实际的量子优势仍不清楚，而且在不久的将来期待任何有重大影响的应用都是困难的 [ 31 – 34 ] 。事实上，量子算法在量子化学中的应用仍然受到可负担系统规模的限制，因为系统的大小决定了所需的量子比特数。尽管量子设备上的量子比特数有望迅速增加，但未来几年预计还不会出现能够处理真实量子化学系统的稳定机器。在 NISQ 时代的噪声量子计算机中，高精度结果是难以实现的，对于具有重大社会和工业影响的相关应用来说，对化学精度的追求仍然是一条漫长的道路。目前，对化学、凝聚态物理甚至生物学等大型系统的经典计算主要依赖于密度泛函理论 (DFT) [ 35 , 36 ]，由于它仅相对于系统尺寸以立方倍数缩放，因此不能预先预期其具有量子优势。相反，最近的研究重点是利用矩阵积态、机器学习和量子计算机构建精确的交换关联 (XC) 密度泛函，而这种密度泛函的精确确定是 QMA 难题 [37]。人们还研究了如何解决 Kohn-Sham 势反演问题，其中在量子计算机上测量随时间演化的多体系统的密度 [44-46]。其他有趣的工作分别将 DFT 及其时间相关版本的 Hohenberg-Kohn 定理和 Runge-Gross 定理推广到量子比特哈密顿量，从而有可能将量子计算中的多体可观测量近似为密度的单量子比特量函数 [ 47 , 48 ]。但上述工作均未旨在解决量子计算机上的 Kohn-Sham (KS) 非相互作用问题。只有少数尝试在量子计算机上执行平均场近似，例如在 12 量子比特平台上具有里程碑意义的 Hartree-Fock 实验 [ 49 ]，或在量子退火器上计算单粒子密度矩阵 [ 50 ]。在这两种情况下，都没有预见到实际的量子优势。因此，DFT 仍然应用于经典计算机，尽管有时通过使用嵌入策略在量子计算机上与 WFT 结合 [ 6 , 51 , 52 ]。在这项工作中，我们研究了使用数字量子计算机扩展 DFT 等平均场型方法的好处。讨论了一种可能的量子优势，即 KS 汉密尔顿量与辅助相互作用汉密尔顿量之间的反直觉映射，以计算基础表示，这与几十年来的做法相反。有了这种新的编码，在某些理想情况下，平均场型汉密尔顿量可以在量子计算机上以指数级的速度得到解决，类似于相互作用汉密尔顿量。
泛基因组学和作物基因组在气候变化中的适应性
摘要：在农作物驯化和育种过程中，野生植物物种被塑造成现代高产作物，并适应主要的农业生态区域。然而，气候变化将影响这些地区的农作物生产力，农业需要适应以支持未来的粮食生产。在全球范围内，农作物野生亲属生长的环境比农作物物种更加多样化，因此可能携带支持农作物适应新环境和多变环境的基因。通过识别具有更高气候适应力的个体，我们可以更好地了解这种适应力的基因组基础，并将其转移到农作物上。泛基因组分析有助于识别农作物野生亲属中具有未开发基因组多样性的个体中潜在的应激反应基因。从这些泛基因组分析中获得的信息可以应用于培育现有作物的气候适应性或重新驯化作物，将环境适应性与作物生产力相结合。
泛欧洲超级计算和云计算联盟
服务组合适用于 HPC、AI 和 ML 以及云计算应用程序，免费提供（https://fenix-ri.eu/access）。应用程序评估遵循 PRACE（https://prace-ri.eu/）制定的同行评审原则。Fenix 的目标是服务于从多样化电子基础设施服务中受益匪浅的科学和工程领域，以促进其协作研究和数据共享。因此，它利用国家、欧洲和国际资助计划来实现维持电子基础设施服务的计算、存储和网络资源。也有类似的国家计划，例如美国 NSF XSEDE（https://www.xsede.org/）。然而，Fenix 引入了独特的方面：首先，它为领导级超级计算资源提供商定义了一个超越国界的联合研究电子基础设施架构；其次，它提供了统一的联合身份和访问管理解决方案。