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粗粒模型的耗散粒子动力学
我们开发了一种基于耗散粒子动力学（DPD）的计算方法，该方法将溶剂的水动力相互作用引入了溶质的粗粒模型，例如离子，分子或聚合物。dpd-solvent（DPDS）是一种完全非驻留方法，可以直接通过任何基于粒子的溶质模型以所需的溶剂粘度，可压缩性和溶质扩散率直接掺入流体动力学。溶质仅通过DPD恒温器与溶剂相互作用，这确保了溶质系统的平衡性能不受引入DPD溶剂的影响，而恒温器耦合强度则设定了所需的溶质扩散率。因此，DPD可以用作替代传统分子动力学恒温器，例如Nosé -Hoover和Langevin。我们证明了在聚合物动力学和通过纳米孔电流流动的情况下，DPD的适用性。该方法应广泛用作将流体动力相互作用引入现有的粗粒溶质和软材料模型的一种手段。
我们可以检测到弱重力场的量子性质吗？
图2 PSEN1 A246E神经元中的RNA-SEQ鉴定了疾病内型。（a）PSEN1 A246E IPSC衍生的神经元相对于NDC的差异表达基因（DEG）的RNA-seq火山图，具有错误的发现率（FDR）调整后的P值<.05。（B-C）通过（b）ISMARA基序分析（基于Z得分，TF-GENE PEARSON相关性和平均基因目标表达变化）和（C）Dorothea TF-GENE目标分析（基于标准化的富集量），通过（c）基因目标表达变化）（基于Z得分，平均基因目标表达变化），通过（B）ISMARA基序分析（基于Z得分，TF-GENE PEARSON相关性）预测具有显着活性变化的转录因子（TFS）。ISMARA平均靶基因表达变化由UP（相对于NDC的增加）或向下（相对于NDC）箭头指示。（D-E）使用（d）CODODE-CHEA共识TF数据库或（e）通过FGSEA多层次富集测试（e）定义的神经元相关TF-GENE目标列表的PSEN1 A246E神经元中排名的TF-TARGET富集。（F-G）使用（F）标志性数据库和（G）基因本体生物学过程（GOBP）对PSEN1 A246E神经元基因表达签名进行排名的富集分析。
基于极化光学检测到的磁共振
基于偏振法和光学检测到的磁共振的磁力测定法引入了一种强大的技术，该磁共振具有负电荷的氮气毒性（NV - ）中心，中心在钻石中，而没有磁性偏置。合奏提供的信噪比比单个中心更高，并且它们的创建需要更少的效果。使用NV中心的集合依赖于校准的磁性偏置或复杂检测技术来区分晶体轴的先前方法。相反，这项工作使用平面外偏振光来选择性地激发NV - 沿特定晶体轴面向中心。这种方法对于具有C 3 V对称性的其他Spin-1颜色中心是一般的，并且与标准显微镜方法兼容，例如扫描探针，超分辨率，共聚焦和广泛的成像。
基于事件的图像去模糊粗到精融合网络
事件驱动的图像去模糊是一种创新方法，涉及输入从事件相机获取的事件以及模糊帧以促进去模糊过程。与传统相机不同，事件驱动成像中的事件相机表现出低延迟特性并且不受运动模糊的影响，从而显著提高了图像去模糊的效果。在本文中，我们提出了一种开创性的基于事件的由粗到细的图像去模糊网络CFFNet。与现有的去模糊方法相比，我们的方法结合了事件数据，从单个帧生成多个粗帧，然后进一步将它们细化为清晰的图像。我们引入了一个事件图像融合块（EIFB）来粗融合事件和图像，在不同的时间点生成粗帧。此外，我们提出了一个双向帧融合块（BFFB）来对粗帧进行精细融合。CFFNet 通过从粗到细的全面融合过程有效地利用了事件数据的时空信息。在 GoPro 和 REBlur 数据集上的实验结果表明，我们的方法在图像去模糊任务中达到了最先进的性能。
来自石榴果皮的粗提取物的涂层的效果混合...
摘要使用琼脂二聚体扩散方法研究了香料果皮与壳聚糖混合在抑制四种微生物的生长中，抑制四种微生物的生长，抑制四种微生物的生长。发现与壳聚糖混合的石榴果皮的粗提取物有效地抑制了所有测试过的微生物的生长。在另一项研究中，将黄瓜水果（SpeedMax品种）涂有1）壳聚糖，2）与壳聚糖混合的石榴果皮中的粗提取物，并与对照组（浸入水中）进行比较。黄瓜在7°C下储存，并每7天记录每7天的黄瓜的质量归因。通过测量黄瓜水果的体重减轻，成熟和变质来记录实验结果。发现与壳聚糖混合（CHI + PPE，2.59±0.01）混合的粗化石榴果皮提取物涂料对体重损失百分比没有显着影响，与壳聚糖（CHI，2.58±0.01）相比，但与对照组的涂层有显着差异（2.93±0.001）。然而，用粗化石榴果皮提取物与壳聚糖（CHI + PPE）混合的涂料黄瓜倾向于增加成熟的量比壳聚糖和对照组涂层的成熟量更大（p <0.05）。与对照组相比，仅壳壳涂层就无法延迟黄瓜水果的变质。然而，发现涂有粗化石榴果皮提取物与壳聚糖混合的黄瓜水果比用壳聚糖和对照涂层的壳聚糖更宠坏（p <0.05）。关键字：黄瓜，石榴果皮，壳聚糖，涂料
马提尼 3 粗粒度力场：小分子
Martini 粗粒度力场 Martini 3 的最新重新参数化提高了该模型在预测分子动力学模拟中的分子堆积和相互作用方面的准确性。在这里，我们描述了如何在 Martini 3 框架内精确参数化小分子，并提供了一个经过验证的小分子模型数据库。我们特别关注脂肪族和芳香族环状结构的描述，这些结构在溶剂和药物等小分子或蛋白质和合成聚合物等大分子的构成块中普遍存在。在 Martini 3 中，环状结构由使用更高分辨率粗粒度颗粒（小颗粒和微小颗粒）的模型描述。因此，本数据库构成了校准新 Martini 3 小颗粒和微小颗粒尺寸的基石之一。这些模型表现出出色的分配行为和溶剂性能。还捕获了不同本体相之间的可混溶性趋势，从而完成了参数化过程中考虑的一组热力学性质。我们还展示了新的珠子尺寸如何能够很好地表示分子体积，从而转化为更好的结构特性，例如堆叠距离。我们进一步介绍了设计策略，以构建复杂度更高的小分子的 Martini 3 模型。
可转移、可极化的蛋白质粗粒度模型─ProMPT
摘要：由于表示所有原子的计算复杂性，经典分子动力学 (MD) 模拟在原子分辨率（细粒度级别，FG）下对大多数生物分子过程的应用仍然有限。这个问题在具有非常大构象空间的基于蛋白质的生物分子系统存在的情况下被放大，并且具有细粒度分辨率的 MD 模拟具有探索该空间的缓慢动态。文献中当前的可转移粗粒度 (CG) 力场要么仅限于以隐式形式编码环境的肽，要么无法捕获从氨基酸一级序列到二级/三级肽结构的转变。在这项工作中，我们提出了一种可转移的 CG 力场，它明确表示环境，以便对蛋白质进行精确模拟。力场由一组代表不同化学基团的伪原子组成，这些化学基团可以连接/关联在一起以创建不同的生物分子系统。这保留了力场在多种环境和模拟条件中的可转移性。我们添加了可以响应环境异质性/波动的电子极化，并将其与蛋白质的结构转变耦合。非键合相互作用通过基于物理的特征（例如通过热力学计算确定的溶剂化和分配自由能）进行参数化，并与实验和/或原子模拟相匹配。键合势是从非冗余蛋白质结构数据库中的相应分布推断出来的。我们通过模拟经过充分研究的水蛋白系统来验证 CG 模型，这些系统具有特定的蛋白质折叠类型 Trp-cage、Trpzip4、villin、WW-domain 和 β - α - β 。我们还探索了力场在研究 A β 16-22 肽的水聚集中的应用。■ 简介蛋白质分子的生理功能与其相关结构和动力学密切相关。1、2
oracle骨铭文的粗到1个生成模型
由于古老的起源，在出土的甲骨文骨铭文（OBI）中有许多不可或缺的字符，这使伟大的challenges带来了认可和研究。近年来，图像介绍技术取得了显着的进步。但是，这些模型无法适应OBI的唯一字体形状和复杂的文本背景。为了应对这些上述挑战，我们提出了一种使用生成的对抗网络（GAN）恢复受损的OBI的两阶段方法，该方法结合了双重歧视者结构，以捕获全球和局部图像。为了准确恢复图像结构和细节，提出了空间注意机制和新型损失函数。通过将现有OBI和各种蒙版的清晰副本喂入网络中，它可以学会为缺失区域生成内容。实验结果揭示了我们提出的方法完成OBI的有效性。
HDD未检测到。在BIOS 中未启用硬盘驱动器HDD未检测到。在BIOS
主板内的电缆有可能变得有故障。因此，未检测到硬盘。您可以首先检查主板和硬盘连接是否未对准或弯曲。请注意，折叠，压接，捏或折痕的数据电缆通常负责绝缘内部的电线破裂。但是，在同一情况下，电缆的外部看起来正常。如果您不确定数据电缆的状况，我们建议您更换它。通常，某些SATA电缆可能会脱离它们的连接。可以检查其SATA电缆的状况，并确保它们紧密连接到SATA端口连接。如果更换电缆不会导致问题停止，则未检测到硬盘的问题在其他地方。
智能或功能的质量检查和评估...
Melkie GetNet Tadesse ISBN 978-91-888838-27-8（PDF）材料技术系，瑞典纺织学院，波拉斯大学SE-501 90 Boras，瑞典Boras，瑞典