1 代数结构与应用研究组,阿卜杜勒阿齐兹国王大学科学与艺术学院数学系,拉比格 21911,沙特阿拉伯;abdulnadimkhan@gmail.com 2 代数结构与应用研究组,阿卜杜勒阿齐兹国王大学科学学院数学系,吉达 21589,沙特阿拉伯;analahmadi@kau.edu.sa (ANA);whbasaffar@kau.edu.sa (WB);jwph@sussex.ac.uk (JWPH);hashoaib@kau.edu.sa (HS) 3 弗林德斯大学科学与工程学院,阿德莱德,SA 5001,澳大利亚; david.glynn@flinders.edu.au 4 Dhirubhai Ambani 信息与通信技术研究所,Gandhinagar 382007,古吉拉特邦,印度;mankg@computer.org 5 I2M,(法国国立科学研究院,艾克斯-马赛大学,马赛中央理工学院),163 Avenue de Luminy,13009 马赛,法国 * 通讯地址:arifraza03@gmail.com(MAR);patrick.sole@telecom-paris.fr(PS)
Site Forchheim, Bavaria Site Berlin, Berlin Fraunhofer Project Center for Energy Storage and Systems ZESS, Braunschweig, Lower Saxony Fraunhofer Technology Center High-Performance Materials THM, Freiberg, Saxony Fraunhofer Smart Ocean Technologies SOT research group, Rostock, Mecklenburg-Western Pomerania Biological Materials Analysis research group at Fraunhofer IZI, Lipsia, Saxony Circular Carbon Technologies KKT research group Freiberg, Saxony Cognitive Material Diagnostics project group, Cottbus, Brandenburg Fraunhofer Center for Smart Agriculture and Water Management AWAM, Porto, Portugal Battery Innovation and Technology Center BITC, Arnstadt, Thuringia Industrial Hydrogen Technologies Thuringia WaTTh, Arnstadt,图里亚应用中心水,赫姆斯多夫,图林雅应用中心膜技术,施马尔登,图林雅
(a)使用SUP-B15 Cas9单克隆,SGRNA库的慢病毒转导效率。(b)使用KOPN-8 CAS9单个克隆在CRISPR屏幕的“初始”和“最终”点收集的NGS样品中SGRNA读数的分布。(c)使用SUP-B15 Cas9单个克隆在CRISPR屏幕的“初始”和“最终”点收集的NGS样品中SGRNA读数的分布。(d)使用KOPN-8 CAS9单个克隆在CRISPR屏幕上收集的NGS样品的PCA分析。(E)使用SUP-B15 Cas9单个克隆在CRISPR屏幕的“初始”和“最终”点收集的NGS样品的PCA分析。(f)使用KOPN-8 CAS9单个克隆,针对CRISPR屏幕中36个RNA和DNA甲基化机械基因的SGRNA的CRISPR得分。CRISPR得分已针对阴性对照SGRNA的平均得分进行标准化(设置为0.0)。(g)使用SUP-B15 Cas9单克隆,针对CRISPR筛选中36个RNA和DNA甲基化机械基因的SGRNA的CRISPR得分。CRISPR得分已针对阴性对照SGRNA的平均得分进行标准化(设置为0.0)。(h)在KOPN-8 CAS9克隆#2中靶向Znf217的25个SGRNA的计数。(i)读取针对SUP-B15 Cas9克隆#1中Znf217的25个SGRNA的计数。(j)读取25个针对Znf217的SGRNA的计数,SUP-B15 Cas9克隆#2。(k)ZnF217在不同的B-ALL亚型和健康的骨髓中的表达。Znf217表达数据来自白血病(MILE)研究的微阵列创新(登录GSE13159)。n = 70,MLL-R; BCR-ABL1 n = 122; n = 237,类似于bcr- abl1; n = 40用于高二倍体; TCF3-PBx1的n = 36; ETV6-RUNX1的n = 58; n = 73用于健康的BM。使用两尾t检验计算p值。** p <0.01; *** p <0.001。
3D场景图预测的当前方法依赖于标记的数据集来训练固定的对象类和关系类别的固定模型。我们提供Open3DSG,这是一种在开放世界中学习3D场景图预测的替代方法,而无需标记的场景图数据。我们将3D场景图预测主链的功能与功能性开放世界2D Vision Language Foundation Models的功能空间相结合。这使我们能够通过从开放的词汇查询对象类,并以零摄像的方式从3D点云中预测3D场景图,并从接地的LLM中预测与场景图fea的接地LLM相对的关系,并查询对象类作为上下文。Open3DSG是第一个3D点云方法,不仅可以预测显式开放式唱机对象类,而且还可以预测不限于预定标签集的开放式关系 - 使得在预测的3D场景图中表达稀有物以及特定的对象和关系。我们的实验表明,Open3DSG可以有效地预测Arbitary对象类别及其复杂的对象间关系,描述了空间,支持性,语义和比较关系。
2024年5月8日——(3)该公司没有受到国防部的任何停职或其他措施。 ... (2) 提交至:日本海上自卫队厚木空军基地管理单位承包科。252 ... 规格。制造商。检查。修理。维护。川崎重工业。1. P ...
