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向导 RNA 位点一致性的表征
本演示文稿包含《1995 年私人证券诉讼改革法案》所定义的“前瞻性陈述”，涉及重大风险和不确定性，包括有关公司计划（包括 VERVE-101）的潜在优势和治疗潜力的陈述。本演示文稿中包含的所有陈述（历史事实陈述除外），包括有关公司战略、未来运营、未来财务状况、前景、计划和管理目标的陈述，均为前瞻性陈述。“预期”、“相信”、“继续”、“可能”、“估计”、“预计”、“打算”、“可能”、“计划”、“潜在”、“预测”、“项目”、“应该”、“目标”、“将”、“会”和类似表达旨在识别前瞻性陈述，但并非所有前瞻性陈述都包含这些识别词。任何前瞻性陈述均基于管理层当前对未来事件的预期，并受多种风险和不确定因素的影响，这些风险和不确定因素可能导致实际结果与此类前瞻性陈述中所述或暗示的结果存在重大不利差异。这些风险和不确定性包括但不限于与公司有限的经营历史有关的风险；公司及时提交和获得其产品候选物的监管申请批准的能力；推进其产品候选物的临床试验；按照预期的时间表或完全启动、招募和完成其正在进行的和未来的临床试验；正确估计公司产品候选物的潜在患者群体和/或市场；在临床试验中复制在 VERVE-101、VERVE-102 和 VERVE- 201 的临床前研究和/或早期临床试验中发现的积极结果；在当前和未来临床试验中按照预期的时间表推进其产品候选物的开发；获得、维护或保护与其产品候选物相关的知识产权；管理费用；并筹集实现其业务目标所需的大量额外资本。有关其他风险和不确定性以及其他重要因素的讨论，其中任何因素都可能导致公司的实际结果与前瞻性陈述中的结果不同，请参阅“风险因素”部分，以及公司最近向美国证券交易委员会提交的文件和公司未来向美国证券交易委员会提交的其他文件中对潜在风险、不确定性和其他重要因素的讨论。此外，本演示文稿中包含的前瞻性陈述代表公司截至本新闻稿之日的观点，不应被视为代表公司截至本新闻稿之日之后任何日期的观点。公司预计后续事件和发展将导致公司的观点发生变化。然而，尽管公司可能会选择在未来某个时间点更新这些前瞻性陈述，但公司明确表示不承担任何此类义务。
生态位构建、生物进化和文化变迁
遗传进化与文化之间的关系引发了两个因果问题。第一个问题涉及当代人类文化在多大程度上受到我们生物进化遗产的限制或指导；第二个问题涉及原始人类遗传进化本身是否受到文化活动的影响。我们认为这些问题密不可分：如果不更全面地了解表型（尤其是人类）如何改变其环境中的重要选择来源，从而共同指导随后的生物进化，就无法充分理解进化理论对人文科学的意义。我们的主要目标是描述和探索生物进化与文化变迁之间的相互作用。进化生物学已被广泛用于解释人类行为和社会制度。这些解释催生了社会生物学（Trivers 1985；Wilson 1975）、人类行为生态学（Borgerhoff Mulder 1991）和进化心理学（Barkow et al. 1992），以及进化论和社会达尔文主义（Kuper 1988）。然而，用进化论的方法来研究人类行为
2022 年 60 位人工智能领袖
特约作者：Abhishek Gupta、Agnis Stibe、Alex Guilbault、Alex Wang、Alf Rehn、Anand Ranganathan、Angeliki Dedopoulou、Anthony Mills、Arathi Sethumadhavan、Aruna Kolluru、Aruna Pattam、Badr Boussabat、Boyka Simeonova、Christian Rudin、Cynthia Rudin , 大卫·佩雷拉,迪玛·图尔钦、爱德华·皮泽-纳普、埃莉诺·沃森、艾玛·达克沃斯、恩里科·帕奈、伊娃·阿加帕基、乔治·帕努、古勒斯坦·拉德万、格特扬·博莱特、哈里·马曼加基斯、希曼什·阿拉哈巴迪、贾尔·里贝罗、雅罗斯拉夫·布拉哈、詹妮弗·维多利亚·斯库雷尔、若昂·阿泽维罗、约翰·阿布鲁多汤普森、乔恩·斯基尼尔·阿古斯特森、 Jordi Guitart、Joseph Yun、Jyotirmay Gadewadikar、Kashyap Kompella、Luca Sambucci、Marly Nika、Mathew Hughes、Mayte Hidalgo、Michael Wu、Mike Tamir、Nazar Zaki、Netanel Eliav、Prakash Natarajan、Andy Pardoe 教授、Eleni Mangina 教授、Raj Madan、理查德·本杰明斯、萨米兰·高什、谢林·马修、Siddha Ganju、Simon Greenman、Steve Shwartz、Sunil Kumar、Therese Svensson、Tirthajyoti Sarkar、Veena Calambur、Yannis Kalfoglou、Yasen Dimitrov 概念、制作和编辑：George Krasadakis 制作协助：Lucy Woodhead 原创视觉设计：Coy Chen
DSP56364 24 位音频数字信号处理器
TA 输入忽略输入传输确认 — 如果没有外部总线活动，则忽略 TA 输入。TA 输入是数据传输确认 (DTACK) 功能，可以无限延长外部总线周期。通过保持 TA 处于无效状态，可以将任意数量的等待状态（1、2……无穷大）添加到 BCR 插入的等待状态中。在典型操作中，TA 在总线周期开始时处于无效状态，被置位以启用总线周期的完成，并在下一个总线周期之前处于无效状态。当前总线周期在 TA 与内部系统时钟同步置位后完成一个时钟周期。等待状态的数量由 TA 输入或总线控制寄存器 (BCR) 确定，以较长者为准。BCR 可用于设置外部总线周期中的最小等待状态数。
移相器，X 波段，6 位，8 - 12 GHz
MACOM Technology Solutions Inc.（“MACOM”）。保留所有权利。这些材料与 MACOM 的产品一起提供，作为对其客户的服务，仅供参考。除其销售条款和条件或任何单独协议中规定外，MACOM 不承担任何责任，包括 (i) 这些材料中的错误或遗漏；(ii) 未能更新这些材料；或 (iii) 因未来更改规格和产品描述而引起的冲突或不兼容性，MACOM 可能随时进行此类更改，恕不另行通知。这些材料不授予任何知识产权明示或暗示的许可。这些材料按“原样”提供，不提供与销售和/或使用 MACOM 产品相关的任何明示或暗示的保证或责任，包括针对特定用途的适用性、适销性、侵犯知识产权、准确性或完整性，或因使用这些材料而导致的特殊、间接、偶发或后果性损害。MACOM 产品不适用于医疗、救生或维持生命的应用。MACOM 客户使用或销售 MACOM 产品用于此类应用时，自行承担风险，并同意对因此类不当使用或销售而造成的任何损害向 MACOM 进行全额赔偿。
矫正性大动脉转位 (C-TGA)
什么是矫正性大动脉转位 (C-TGA)？C-TGA 是一种心脏发育异常的疾病，患者的心脏左右泵（心室）可能颠倒过来，发育在与通常位置相反的心脏侧。此外，流出这些心室的主要血管也位于相反侧，这在一定程度上平衡或“纠正”了心室的颠倒。C-TGA 很少见，仅占所有先天性心脏缺陷儿童的 1%。如果没有其他严重的心脏异常，胎儿和新生儿时期的症状可能较轻，可能只需要在以后的生活中进行手术修复。在某些情况下，C-TGA 与其他心脏异常有关。在 50% 的病例中，心脏位于胸部右侧（右位心）。80% 的病例会出现室间隔缺损 (VSD) 或“心脏破洞”。 50% 的患者会出现肺动脉变窄（狭窄），将血液输送到肺部。在 30% 的病例中，系统泵的阀门出现缺陷（功能障碍）。有时泵腔可能发育不全，可能会出现心律异常。这种疾病中存在其他心脏异常会增加手术的可能性。C-TGA 是如何发生的？正常心脏有两个下腔（心室），一个在左侧，另一个在右侧。两者共同作用形成一个泵，将血液输送到肺部（右侧）和全身（左侧）。左侧泵提供强大的泵送作用，将血液分配到全身（体循环），而右侧泵（稍弱的泵）则为肺部（肺循环）提供血液。在 C-TGA 中，左右泵会反转，因此较弱的泵必须为体循环（体心室）产生更大的压力，而较强的泵则无需做太多工作来为肺循环供血。如果在 C-TGA 期间仅发生泵反转，并且未发现其他心脏异常，则不会观察到血流的显著变化（血流动力学变化）。但随着时间的推移，如果较弱的泵无法跟上并向体循环供血，心脏就会变得越来越弱，导致心力衰竭，在这种情况下，需要进行手术。
FM25256 256K 位 SPI 串行 EEPROM
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增强超导量子位与电场的连贯性
（日期：2022年7月1日）在努力使量子计算机成为现实的努力中，综合的超导电路已成为一个有希望的建筑。这种方法的一个主要挑战是脱离固定的原子隧道缺陷的脱节性，在量子电极的界面处的虚拟隧道缺陷，这可能会从Qubit的振荡电场中共同吸收能量，并减少Qubit的能量宽松时间t 1。在这里，我们表明可以通过使用应用的DC-电场来调整偏离量子共振的主导缺陷来提高量子相干性。我们演示了一种优化应用的场偏置并将平均量子t 1次提高23％的方法。我们还讨论了如何在超导量子处理器中实现局部栅极电极，以同时对单个Qubits进行同时的原位相干性优化。
多种抗原表位的计算预测
摘要。由于密码子字母的高变性，从密码子到氨基酸的映射是溢出的，这表明密码子空间可能具有更高的信息含量。嵌入密码子语言模型最近在各种下游任务中表现出成功。然而，磷酸化位点的预测模型，可以说是研究最多的翻译后修饰（PTM）和PTM位点，主要依赖于氨基酸级表示。这项工作引入了一种新的方法，通过通过近来开发的密码子语言模型的嵌入来预测磷酸化位点，该方法专门培训了蛋白质编码DNA序列。蛋白质序列首先精心映射到可靠的编码序列，并使用此编码器编码以生成密码子感知的嵌入。然后将这些嵌入与通过早期融合策略从蛋白质语言模型获得的氨基酸感知的嵌入整合。随后，从定义的窗框内的融合嵌入式形成了感兴趣的位点的窗口级表示。Convbigru网络提取物具有捕获窗口内近端残基之间的时空相关性，然后是基于高斯（Dog）小波范围函数的衍生物的Kolmogorov-Arnold网络（KAN），以产生该站点的预测推断。我们将整体模型配音为Calmphoskan。在独立测试中使用丝氨酸 - 硫代氨酸（合并）和酪氨酸测试集，Calmphoskan优于现有方法。此外，我们证明了该模型在预测蛋白质内在无序区域内的位点的有效性。总体而言，Calmphoskan成为蛋白质中一般磷酸材料的强大预测指标。Calmphoskan将很快公开发布。
3 位轨到轨闪存 ADC 的设计
我要感谢我的同事 Edivânia Ferreira Silva 和我的同事 Mateus Cortez 帮助我进行解码。感谢芯普微电子给我参加专业布局课程的机会（对我这项工作帮助很大）。特别感谢我的姐姐、母亲、叔叔、阿姨、表兄弟和朋友，他们在整个旅程中一直激励着我。