建立肽序列与原纤维形成之间的基本关系对于理解蛋白质错误折叠过程和指导生物材料设计至关重要。在这里,我们将全原子分子动力学(MD)模拟与人工intel-ligence(AI)相结合,以研究短肽序列排列的细微变化如何影响其形成原纤维的倾向。我们的结果表明,疏水残基的分布和电荷簇的分布很小,可以显着影响成核速率和跨β结构的稳定性。为了快速扩展此分析,我们开发了一个主动学习 - 增强的框架 - 用于分子动力学的机器学习(ML4MD),从而根据MD衍生的聚合数据迭代地完善了其预测。ML4MD有效筛选了许多肽排列,并指导发现先前未识别的原纤维式序列,从而在接收器操作特征(ROC)曲线(AUC)下达到0.939的接收器下方。总体而言,ML4MD通过将详细的原子模拟与快速和高敏锐的ML预测整合在一起,简化了淀粉样蛋白样肽的合理设计。
i。对于租用的线路连接模式,安装后开始TWS / MAT,并按照上述步骤操作:•转到工具→系统配置•成员需要选择“专用”。•具有带宽2Mbps或更高版本的成员需要将市场数据更新选择为“高”。其他成员需要选择“正常”•单击修改。•系统将将配置设置为输入 /选定的配置,并且TWS / MAT将关闭。•启动TWS / MAT并登录到MSE期货和期权市场的模拟环境。
墨西哥蒙特雷。2024年12月30日。Nemak,S.A.B。 de C.V. (BMV:NEMAK)(“ Nemak”或“ Company”)今天宣布了对其运营和项目计划的战略调整,用于为奖励业务生产全电动汽车的电池壳体。 此调整涉及该项目的合同能力降低,这将导致该计划在电子操作性,结构和机箱应用程序(“ EV/SC”)细分市场中预期的未来收入减少。Nemak,S.A.B。de C.V. (BMV:NEMAK)(“ Nemak”或“ Company”)今天宣布了对其运营和项目计划的战略调整,用于为奖励业务生产全电动汽车的电池壳体。此调整涉及该项目的合同能力降低,这将导致该计划在电子操作性,结构和机箱应用程序(“ EV/SC”)细分市场中预期的未来收入减少。
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• Dig Insights 的 Upsiide AI 创意生成器利用生成式 AI 来改进洞察生成,并为产品、功能和标语提供新颖的概念。• Dig 使用基于 NLP 的 AI 工具来总结来自开放式研究问题的定性消费者反馈,提取主要主题和关键思想。• Dig 还在其 Upsiide 平台内开发了一个 AI 主持的视频收集模块,可大规模提供定性反馈和分析。• Dig 甚至开发了 Upsiide 的开放文本分析平台等工具,该平台彻底改变了情绪分析,利用 AI 来增强主题识别并通过非结构化数据分析解码消费者行为。• Dig 的 Story Teller Platform 目前正在开发中,它将通过 AI 辅助报告和分析个性化结果和洞察的交付。
在大量费用原则下,公共实体首先从定期提供给CODM的细分市场信息中确定了费用,并将其包括在每个报告的损益的措施中。虽然ASU 2023-07并未定义“定期提供”,但ASC 280使用该术语来指代CODM在确定是否应根据现有披露要求报告某些部分项目和金额在确定某些细分项目和金额时接收段信息的频率。董事会旨在始终适用于ASC 280中的现有指南的应用。董事会承认,在确定是否需要根据ASC 280披露提供给CODM的某些细分项目和金额时,在确定某些部分项目和金额时需要判断。5
。cc-by 4.0国际许可(未经Peer Review尚未获得认证)是作者/资助者,他已授予Biorxiv的许可证,以永久显示预印本。这是该版本的版权持有人,该版本于2024年8月8日发布。 https://doi.org/10.1101/2024.08.08.607204 doi:biorxiv preprint
Performance Measure Quantitative Metrics Improve Transit Performance • Roundtrip & Segment travel time • Headway schedule • Intersection delay • Number of stops for red-light Enhance Citywide System • Number of messages received and stored • Predictive algorithm accuracy Reduce Greenhouse gas emissions • Idling time savings • Stop dwell time • Number of transit riders • Corridor and side-street congestion Increase Safety of the System • Corridor crash KSI Increase运输安全•按时性能•交通骑士的数量•交叉路口的过境人员延迟图2绩效措施
概述。在2023年,印度的国内生产总值(“ GDP”)的增长率为7.8%,证明了Covid-19-19的大流行后的经济反弹很强,该反弹在2020年和2021年都影响了全球的经济体。然而,从2022年下半年开始加剧的通货膨胀压力,经济反弹受到了损害,导致多个机构调节全球增长的前景。展望未来,IMF预计GDP增长为2024年。根据印度储备银行(“ RBI”),印度将在2027 - 28年超过日本和德国的第三大经济体。
政策和市场激励措施正在迅速扩大,以促进全球农田中的土壤有机碳(SOC)隔离。证据表明,SOC的长期增加可以影响作物产量和氮(N)肥料的要求,并有可能帮助应对两个重要的可持续性挑战。但是,SOC的增加也可能触发较高的土壤一氧化二氮(N 2 O)排放,这将代表缓解气候变化的重要权衡。我们检验了以下假设:SOC的长期增加与较高的农作物产量和肥料n使用效率(NUE)有关,但以较高的N 2 O排放为代价。小麦在三个n肥料速率(0、100和200 kg n ha -1)中种植在两种土壤(SOC低和SOC高)中,并在中菌实验中生长。从22年的野外实验中获得了(0 - 25厘米),并在加利福尼亚州的杂物中获得了土壤。结果表明,SOC低于SOC的总生物量和谷物产量高于100 kg n ha -1,而不是其他n个水平。在200 kg n ha -1时SOC低的作物N摄取也高28%,从而导致整体NUE更高。与SOC低相比,SOC高25 - 112%的SOC 土壤N 2 O排放量增加了,这可能是由于不稳定C和N池的长期变化,微生物活性以及影响孔隙率和气体扩散的土壤结构。 虽然在农业土壤中增强SOC的作物和环境益处有充分记录,但这项研究的结果表明,应考虑应考虑土壤N 2 O排放的变化以准确确定净GHG净排放量。土壤N 2 O排放量增加了,这可能是由于不稳定C和N池的长期变化,微生物活性以及影响孔隙率和气体扩散的土壤结构。虽然在农业土壤中增强SOC的作物和环境益处有充分记录,但这项研究的结果表明,应考虑应考虑土壤N 2 O排放的变化以准确确定净GHG净排放量。