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DNA-拟合超铁银纳米线的动力学
在DNA模板上制备的银纳米线的最新研究集中在两个基本应用上：纳米级电路和传感器。尽管具有广泛的潜力，但尚不清楚DNA-纳米线的形成动力学。在这里，我们提出了一个实验证明，表明在单分子水平下通过化学还原在单分子水平下直径为2.2+0.4 nm的银纳米线形成。我们使用光学镊子与微富集化学结合使用了AG⁺-DNA复合物和Ag-DNA复合物的形成期间的平衡和扰动动力学实验，以测量力光谱和Ag-DNA复合物。添加Agno 3导致2分钟内的力增加5.5-7.5 pn，表明Ag +紧凑了DNA结构。相比之下，添加氢验导致力减少4-5 pn。形态表征证实了由银原子形成的致密结构，桥接了DNA链，并在金属化之前和之后揭示了构象差异。我们使用粗粒的双链DNA（DSDNA）模型将实验数据与Brownian动力学模拟进行了比较，该模型提供了对力对持久长度的依赖性的见解。
离子强度对神经丝衍生的蛋白质刷的形态，散射和机械反应的影响
蛋白质刷不仅在神经丝的功能中起关键作用，而且在生物医学材料中也具有广泛的应用。在这里，我们使用连续的空间自洽场理论研究了离子强度对蛋白质刷形态的影响。开发了一个粗粒的多块多块带电的大分子模型，以捕获氨基酸序列的化学认同。对于pH 2.4的神经丝重（NFH）刷子，我们预测三种形态学方案：肿胀的刷子，冷凝的刷子和共存的刷子，这些刷子由密集的内层和弥漫性外层组成。我们的理论预测的刷子高度与实验数据非常吻合，具有多种离子强度。急剧的高度降低是静电筛选引起的从重叠状态到共存刷子隔离状态的转换的结果。我们还研究了伴随形态变化的散射和机械反应的演变。反射率光谱中的振荡表征了内部冷凝层的存在和微观，而力光谱中的肩膀表示形态肿胀。
量化数据中心碳足迹
数据中心已成为全球碳足迹的越来越重要的贡献者。在2021年，全球数据中心行业负责全球温室气体排放量的1％。随着更多资源密集型工作负载，例如大型语言模型，越来越受欢迎，该百分比将进一步增加。因此，对于数据中心服务提供商而言，意识到并对其设计和运营选择的可持续性影响负责至关重要。然而，由于缺乏全面的指标，碳感知的设计工具以及碳吸引力优化的指南，因此减少数据中心的碳足迹一直是一个充满挑战的过程。在这项工作中，我们提出了Footprinter，这是一种首个工具，该工具支持数据中心设计师和运营商评估其数据中心的环境影响。Footprinter使用粗粒的操作数据，网格能量混合信息和离散事件模拟来确定数据中心的操作碳足迹并评估基础设施或操作变化的影响。脚 - 打印机可以在几秒钟内模拟商品笔记本电脑上区域数据中心的操作天数，从而返回估计的足迹，并带有边际误差。通过将此项目开源，我们希望与社区一起开发方法和工具，以系统地评估和探索数据中心的可持续性。
![arxiv：2303.09171v3 [CS.CV] 2024年1月31日](/simg/g:\will\search\icon\source\f\ff2103e46fc111d77d9c88fa924fb41c96cc989b.webp)
arxiv：2303.09171v3 [CS.CV] 2024年1月31日
最近，神经网络模型的解释引起了相当大的研究关注。在计算机Vi-Sion中，CAM（类激活图）基于基于cam的方法和LRP（层相关性传播）方法是两种common解释方法。但是，由于大多数基于CAM的方法只能产生全球权重，因此它们只能在深层进行粗粒的解释。LRP及其变体可以生成细粒度的解释。但是解释的忠诚太低了。为了应对这些挑战，在本文中，我们提出了FG-CAM（细粒度凸轮），该cam扩展了基于CAM的方法，以产生高粒度和高信仰。fg-cam使用具有分辨率差异的两个特征图层之间的关系，以逐渐增加解释分辨率，同时找到贡献的像素并滤除不贡献的像素。我们的方法不仅可以解决基于CAM的方法的短相处，而不会改变其特征，而且还产生了比LRP及其变体更高的忠诚度的细粒度解释。我们还以denoising呈现FG-CAM，这是FG-CAM的一种变体，能够产生较少的嘈杂解释，而忠实的解释几乎没有变化。实验结果表明，FG-CAM的性能几乎不受解释分辨率的影响。fg-cam在浅层和中间层中均显着优于基于CAM的方法，并且在输入层中均优于LRP及其变量。我们的代码可在https://github.com/dongmo-qcq/fg-cam上找到。
ndc80复合物的见解
通过茎/接头区域控制微管相关蛋白的含力特性：来自NDC80复合体Ilya B. Kovalenko的见解俄罗斯莫斯科的莫斯科州立大学Lomonosov；中国深圳市MSU-BIT大学B深圳； C俄罗斯莫斯科物理学药理论理论问题中心。*应将通信发送至p.s.o和n.b.g（orekhov_p@smbu.edu.cn，ngudimch@gmail.com）在机械载荷下许多微管相关蛋白（MAPS）功能。在其中，运动蛋白和被动耦合器将微管与其他细胞骨骼细丝，膜结构和不同的支架联系起来，以实现细胞形状的变化，运动和其他重要过程。NDC80的键动力学复合物将力从微管拆卸到细胞分裂期间的染色体运动。最近，与沿正端方向拉动相比，当朝着微管的负末端拉动时，该复合物已被证明可以更容易从微管脱离。在这里，我们使用了粗粒的分子动力学和布朗动力学模拟来解释方向载荷对从微管的NDC80复合物解开的不对称效应，然后将我们的发现概括为其他地图。我们发现，由朝向微管的正端倾斜的NDC80的僵硬茎产生的杠杆臂对于这种复合物的不对称解开至关重要，类似于Dynein的络合物。，EB蛋白，微管交联PRC1和驱动蛋白预计缺乏明显的解体不对称性，这是由于它们几乎垂直于微管壁上的垂直锚固，或者是由于其接头区域的较高灵活性与微管结构域紧密相关。因此，我们的研究突出了地图的一些设计原理，并解释了它们的远端部分如何赋予，调节或消除解开外部载荷方向的依赖性。此信息加深了我们对载荷特性和各种图的功能的理解，并可能指导具有预定义机械特性的合成蛋白系统的设计。
处理物种分布模型中的面积空间未对准
物种分布模型（SDMS）广泛用于估计物种 - Envi Ronment关系（SERS）并预测跨时空的物种分布。为此，在建模过程开始时选择相关的空间晶粒作为预测变量和响应变量的关键。但是，环境变量通常来自晶粒的大规模气候模型，比响应变量之一更粗糙。这种区域到点的空间未对准会偏向SER伴侣，并危害预测的稳健性。我们使用了一种虚拟物种方法，在不同级别的区域空间空间未对准之间运行模拟，以寻求解决此问题的统计解决方案。我们特别比较了在环境条件下，在不同程度的空间异质性，三个SDMS：A GLM，A GLM，A空间GLM和Berkson误差模型（BEM）中评估的SER估计值和预测性能的准确性，这些空间异质性（Berkson误差模型（BEM））占了细粒度的环境HET在粗粒细胞内的性质。只有BEM准确地估算了从相对粗粒的环境数据（比响应晶粒的50倍），而两个GLM的Ser提供了扁平的Ser。但是，从粗粒数据预测时，这三个模型的表现较差，尤其是在比训练条件更异质的环境中。相反，相对于训练数据集而减少环境的异质性减少了预测性偏见。由于预测是由协变量元数据进行的，因此BEM的预测性能低于两个GLM。因此，标准模型选择方法将无法选择最能估计SER的模型（这里是BEM），这可能会导致对物种分布的环境驱动因素的错误解释。总的来说，我们得出的结论是，由于可以在响应谷物上稳健地估算SER，因此BEM具有巨大的希望，可以克服面积到点的错位。
1个思维，机器和分子T. D. P. Brunet和... 主动脉“疾病中的疾病” 量子统计学习通过量子瓦斯坦天然梯度 中度重度创伤性脑损伤患者血清生物标志物的预后价值，由Marshall CT分类区分 量子密钥分布：优点，挑战和政策
关键词代谢，知觉，分子机器，合成生物学，AI，功能主义摘要摘要有关感知生物学和进化条件的最近辩论引起了人们对细粒功能主义的重新兴趣。根据彼得·戈弗雷·史密斯（Peter Godfrey-Smith）提出的这样的说法，感知取决于生物体的精细活动特征。具体来说，这些细粒度活动的规模，上下文和随机性。这种观点的含义是当代人工智能（AI）是贫穷的候选人。在当前的AI缺乏从事此类生活活动的能力的情况下，无论其粗粒的功能如何，它都会缺乏知觉。在本文中，我们审查了细菌功能主义的案例，并表明有些当代机器满足了戈弗雷·史密斯（Godfrey-Smith）确定的精细功能标准，因此是候选人的候选人。分子机器（例如布朗计算机）在其规模，上下文和随机性中类似于代谢活性，并且可以作为AI的基础。分子计算是根据当代哲学叙述的知名度的有前途的人造知觉的候选人。1。介绍在向欧洲议会议员讲话中，哲学家托马斯·梅辛格（Thomas Metzinger）要求欧盟“禁止所有风险或直接旨在直接旨在创建合成现象学的研究”（Metzinger，2018，第2页）。Metzinger认为当前的人工智能（AI）缺乏政治和道德代表。因此，研究人员是创建一个能够具有主观经验（例如苦难）的人工系统，我们将缺乏减轻相关风险的工具。尽管Metzinger并不孤单，他对合成现象学的创建的关注，但其他人则认为人为的知觉超出了我们的技术能力（参见Dennett，1994年和Shanahan，2015年，有关讨论）。