XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System点密度
利用机器学习预测不同编辑类型和染色质环境下的主要编辑效率
图 1 | 基于序列上下文的 pegRNA 效率表征和预测。（a）使用目标匹配的 pegRNA 文库“Library Diverse”进行筛选的示意图。（b - g）HEK293T 或 K562 中（b,c）插入、（d,e）HEK293T 或 K562 中 1-5bp 替换和（f,g）HEK293T 或 K562 中 1-15 bp 删除的编辑效率。（h,i）在 HEK293T（h）或 K562（i）细胞中安装了 2 个独立 1 bp 替换的双重编辑的编辑效率。预期编辑意味着安装了两个替换，而中间编辑意味着只安装了 2 个替换中的 1 个。距离 0 对应于单个 1 bp 编辑。 (j,k) 在 HEK293T (j) 和 K562 (k) 细胞中，在 GG PAM 序列内进行单 1bp 和双 1bp 替换（有或无编辑）的编辑效率。(d、e、hk) 条形图仅包含具有 7、10 或 15bp RTT 突出端的 pegRNA，以确保不同条件下 RTT 突出端分布相似。(bk) 条形图显示平均值，误差线表示平均值 +/- sem (l、m) PRIDICT2.0 在 Library-Diverse（5 倍交叉验证）上对 (l) HEK293T（n = 22,619）和 (m) K562（n = 22,752）细胞的性能。根据高斯 KDE，颜色渐变从深紫色到黄色表示点密度增加。 （n）PRIDICT2.0 示意图，该模型是基于两个模型的预测平均值的集成模型：（模型 A），
Microsoft Word - 地面、移动和机载 LiDAR 的精度和误差评估.doc
检查三角网格时，这种方法的弱点立即显现出来。典型点间距沿任何轴在 0.25 到 1.5 米之间。这使得 ALS 数据的水平精度报告不超过 0.125-0.75 米，因为在任何计算中假设优于最大不确定度在统计上是不合理的。在此示例中，水平点间距为 0.25 米的 ALS 数据的最大不确定度为 0.125 米（此评估网格的任何三角形最短边的 1/2 为 0.125 米）。由于 ALS 点在现实世界中的水平定位范围从几毫米到超过一米，每个 ALS 点的水平定位误差变得更加重要，因为只有少数 ALS 点用于定义整个数据集的定位。实际上，这意味着通过这种方法可以实现的唯一实际调整可以在图 1 中以图形方式显示的示例中找到。当由 ALS 点形成的三角形相差分米时，垂直调整和精度评估不应优于分米级。使用当代的孤立 GCP 方法，可以声明不符合位置精度的位置精度。换句话说，空间频率高于所述精度。一个适合比较的例子是用于信号处理领域中频率确定的 Nyquest 采样定理。作为此应用的粗略简化近似，Nyquest 定理要求必须采用大约四倍于 ALS 空间频率的采样率。对于 ALS 数据，这意味着除非使用四倍于 ALS 数据的点密度进行评估，否则不应说明准确度。这就需要一种更先进、更完善的 ALS 调整和准确度报告方法。
抗惊厥药 MK-801 是一种强效的 N-甲基-D-...
摘要 化合物 MK-801{(+)-5-甲基-10,11-二氢-5H-二苯并[a,d]环庚烯-5,10-亚胺马来酸盐} 是一种强效抗惊厥药，口服后有效，其作用机制尚不清楚。我们在大鼠脑膜中检测到了 [3H]MK-801 的高亲和力（Kd = 37.2 ± 2.7 nM）结合位点。这些位点不耐热、具有立体选择性且具有区域特异性，其中海马的位点密度最高，其次是大脑皮层、纹状体和延髓脑桥。小脑中未检测到结合。MK-801 结合位点表现出一种新的药理学特性，因为这些位点上没有一种主要的神经递质候选物活跃。唯一能够竞争 [3H]MK-801 结合位点的化合物是已知能够阻断由 N-甲基-D-天冬氨酸 (N-Me-D-Asp) 受体亚型介导的兴奋性氨基酸反应的物质。这些物质包括分离性麻醉药苯环利定和氯胺酮以及 a 型阿片类药物 N-ailylnormetazocine (SKF 10,047)。使用大鼠皮质切片制剂进行的体外神经生理学研究表明 MK-801 对 N-Me-D-Asp 的去极化反应具有强效、选择性和非竞争性拮抗作用，但对海人酸或奎斯奎特无作用。苯环利定、氯胺酮、SKF 10,047 和 MK-801 对映体作为 N-Me-D-Asp 拮抗剂的效力与其作为 [3H]MK-801 结合抑制剂的效力密切相关 (r = 0.99)。这表明 MK-801 结合位点与 N-Me-D-Asp 受体相关，并解释了 MK-801 作为抗惊厥药的作用机制。
实地测量的树高是否如人们所想的那样可靠
由于有效采样困难，不同来源的树高观测值的定量比较很少。本研究调查了通过常规现场清查、机载激光扫描 (ALS) 和地面激光扫描 (TLS) 获得的树高观测值的可靠性和稳健性。进行了一项精心设计的无损实验，其中包括斯堪的纳维亚北方森林 18 个样地 (32 m × 32 m) 中的 1174 棵树。ALS 数据的点密度约为 450 点/平方米。TLS 数据是通过从样地中心和四个象限方向进行多次扫描获得的。ALS 和 TLS 数据都代表了最前沿的点云产品。借助现有的树木图，从 ALS 和 TLS 点云中手动测量树高。因此，评估结果揭示了应用激光扫描 (LS) 数据的容量，同时排除了单株树检测等数据处理方法的影响。通过对 ALS、TLS 和基于现场的树高进行交叉比较，评估了不同树高源的可靠性和稳健性。与 ALS 和 TLS 相比，现场测量对林分复杂性、树冠等级和树种更敏感。总体而言，现场测量倾向于高估高大树木的高度，尤其是共显性树冠等级的高大树木。在密集的林分中，中等和抑制树冠等级的小树的现场测量高度也存在很大的不确定性。基于 ALS 的树高估计在所有林分条件下都是稳健的。树越高，基于 ALS 的树高越可靠。由于难以识别树梢，基于 ALS 的树高的最大不确定性来自中等冠级的树木。使用 TLS 时，可以预期低于 15-20 米高的树木的可靠树高，具体取决于林分的复杂性。LS 系统的优势在于数据几何精度的稳健性。LS 技术在测量单个树木高度方面面临的最大挑战在于遮挡效应，这导致 ALS 数据中遗漏了中等和抑制冠级的树木，TLS 数据中高大树木的树冠不完整。
电气工程机器学习的博士学位论文基于未来无线网络的资源分配
有效的资源分配是未来无线网络的关键挑战，尤其是随着用户需求，网络密度和网络复杂性的继续增长。传统上，用户终端的通道状态信息（CSI）用于资源分配。但是，随着网络密度的提高并考虑到移动用户的存在，基于CSI的重新源分配构成了大量的性能开销。这项工作通过利用对用户坐标信息培训的机器学习模式来探讨一种新颖的资源分配方法。具体来说，我们以三种方式制定了源分配问题：（1）调制和编码方案（MCS）运输能力最大化的预测，（2）基于用户位置的噪声限制系统中的资源分配，以及（3）资源分配干扰限制系统以确保公平性，同时最大化Capac-Ity。我们考虑两个用户放置方案进行性能评估：随机下降方案（RDS），其中用户是在传播环境中随机分布的，以及移动性模型方案（MMS），其中用户位置遵循线性轨迹。我们进行广泛的评估，以比较跨关键指标的RDS的数据集，包括训练样本的数量，计算复杂性和模型性能在不同的通道条件和错误的位置信息下。我们的结果表明，通过机器学习适应复杂的无线环境，基于坐标的资源分配了基于坐标的资源分配，从而实现了有效且可扩展的资源位置，同时在动态和不完善的条件下保持稳健的性能。我们提出的基于坐标的资源分配方案与基于CSI的资源分配方案相提并论，在具有变化的散点密度变化的干扰受限系统中至少达到90％的性能。此外，该方案大大优于基于几何资源分配方案，该方案凭直觉地应用了用户的坐标信息来依赖距离的资源分配。MMS数据集用于确定所提出的方案的实现成本，通过考虑一个现实的渠道模型，该模型在系统中持续收集数据样本。使用这种方法，我们将机器学习模型的训练时间，预测时间和记忆足迹进行比较。结果表明，基于坐标的资源分配方案可以可靠地用于有效的资源分配，同时分别为噪声限制和干扰有限的系统产生低至中等的实现成本。本研究强调了机器学习驱动的资源管理对未来无线网络的潜力，为智能，自适应和有效的通信系统铺平了道路。
“范德华相互作用的密度泛函模型：用非局部泛函统一多体原子方法”的补充材料
稿件的所有计算资源均可在 Git 存储库 [1] 和相关数据文件 [2] 中找到。其中包括用于生成输入文件、运行计算、处理和分析数据以及生成图形的脚本。文件组织在存储库中的 README.md 文件中描述。所有 DFT 计算均使用 FHI-aims [3] 完成，其使用原子中心基组和数值径向部分。我们使用严格的默认基组和网格设置，这可确保本文研究的范德华 (vdW) 体系的结合能数值收敛到 0.1 kcal/mol。MBD 计算借助于集成到 FHI-aims 中的 Libmbd 库 [4] 执行，并且可使用当前开发版本在 FHI-aims 中直接执行 MBD-NL 计算。我们目前的实现不包括函数导数δαVV'[n]/δn，因此本文在自洽PBE密度上评估MBD-NL，而导数的实现仍在进行中。重要的是，已发现由范德华相互作用引起的电子密度变化对相互作用能和核力的影响可忽略不计[5]。S66、X23和S12L集的PBE、PBE0和VV10能量取自[6]，其使用与本文相同的数值设置。对于分子晶体，所有DFT和MBD计算均使用逆空间中密度至少为0.8˚A的k点网格。对于硬固体，我们使用了[7]中的k点密度。所有分子和晶体几何形状均直接取自各自的基准集，未进行任何松弛。表 I 报告了 MBD-NL、MBD@rsSCS 和 VV10 与 PBE 和 PBE0 函数结合对一组有机分子晶体（X23，[11]）、一组超分子复合物（S12L，[12]）和一组 26 种层状材料（称为“26”，[10]）的性能。在标准范德华数据集中，S12L 是唯一一个 MBD-NL 与 PBE 和 PBE0 函数结合时实现不同性能的数据集。这主要是因为 PBE 与 π – π 复合物的结合力比 PBE0 略强。对于大型 π – π 复合物，半局部 DFT 和长程范德华模型之间的适当平衡尚不清楚 [6]。在“26”集中，MBD@rsSCS 哈密顿量对 26 种化合物中的 20 种具有负特征值。然而，为了获得有限能量，我们使用了 Gould 等人提出的特征值重标度 [9]。图 1 比较了由 PBE-NL 计算的混合有机/无机界面的结合能曲线以及 Ruiz 等人的 MBD@rsSCS 和 TS 方法的表面变体 [13]。表 II 列出了 DFT+MBD 的时序示例