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RNase 4（NEB＃M1284）MRNA 5´CAP结构的DNA探针指导分析| neb nebnext UltraExpress FS DNA库准备套件E3340手册 化学品安全技术说明书 使用Nebridge®金门组件进行蛋白质工程的DNA洗牌 君主质粒小型套件T1010手册 新英格兰Biolabs分析证书 胜任的细胞 基因组编辑 Authenticase M0689手册 R＆D和对... 的制造支持 新英格兰Biolabs分析证书 Authenticase M0689手册 裂解靠近DNA片段的末端（线性化矢量） Nebnext Ultra DNA库Prep套件，用于Illumina E7370手册 腺病毒2 Nebnext Ultra II DNA库Prep套件，用于Illumina，用于Illumina（独特的双索引UMI适配器DNA）E7645 E7645 E7103手动 NEBNEXT微生物组DNA富集试剂盒E2612手册 DNA组装与合成生物学 DNA组装与合成生物学 通过双链DNA片段的单链DNA寡桥构建SGRNA-CAS9表达载体 nebnext®快速DNA库预备组件454 Monarch MAG病毒DNA/RNA提取套件T4010手册 新英格兰Biolabs分析证书 T4 DNA连接酶（M0202）CHN 的安全数据表 翠鸟柔性自动隔离病毒DNA/RNA的方案| neb 基因编辑 φx174
已测试至少20 nt。探针可以用3´或5´生物素/Desthiobiotin亲和力组设计，用于链霉亲和素富集（NEB＃S1421）。为了获得最佳结果，受保护的DNA：RNA杂交区应为4或5个核苷酸
![[取消]基于结构的Bootstrap的基于增强学习的数值方法](/simg/6/68a92c1f6474a47f07b48968084dcd7e7db94a55.webp)
[取消]基于结构的Bootstrap的基于增强学习的数值方法
i将讨论用于在保形的引导程序中数值求解交叉方程的随机优化技术。通过使用增强学习算法来告知这种方法。我将为1D线缺失的CFT提供结果，但也突出显示其更广泛的适用性。
3D打印弹性体微结构的基准测试机械性能
https://doi.org/10.26434/chemrxiv-2025-3cql6 orcid：https：//orcid.org/000000-0002-4656-6056 consect content consect content content consect contem许可证：CC由4.0
特刊 - 微型结构的拉曼光谱
拉曼光谱法（RS）是一种众所周知的技术，它广泛用于物理化学，材料物理，生物学，工程甚至行星探索的广泛领域。rs已成为表征材料的化学成分和分子结构的主要工具之一。有关缺陷性质，材料的结晶或无定形特征以及该技术的大量信息。在本期中，原始论文和评论文章尤其有望表明RS在诸如以下主题中的兴趣： - 控制材料的制备，例如薄膜，纳米和微结构材料，以及提高其质量； - 掺入点缺陷的探测和缺陷结构的研究； - 与相变的联系（共存阶段，相变）； - 属性的增强（机械，电子，光学等）通过更好地了解结构。此问题可以概述该重要工具在物理和化学不同领域中的各种应用。
差距方法：设计复合结构的新方法
随着对复合零件的需求不断增长，需要越来越多的设计或重新设计才能使用此类材料。本文通过考虑三个基本变量：几何，体系结构和制造过程提出了一种设计复合结构的新方法。该方法在项目的设计前阶段被证明是有用的，当必须就制造路线和所需的投资做出重要决定时做出重要决定。方法从设计开始（其几何形状依赖于设计师的创造力），然后从复合的角度清楚地了解概念所带来的可能性。这些包括兼容的体系结构和技术的类型以及制造过程。GAP方法（几何，体系结构，过程）旨在通过对可能性进行广泛的概述和在项目开始时降低决策不良的风险来提供一种有效的综合项目。在本文中，将在解释方法本身之前提出创新的综合结构设计问题。然后提出了两个通用案例研究，以说明差距方法的工作原理。
优化雾计算体系结构的绿色能源消耗
摘要 - 云已经代表了全球能源消耗的重要组成部分，并且这种消费不断增加。已经研究了许多解决方案，以提高其能源效率并降低其环境影响。然而，随着新要求的引入，特别是在延迟方面，云互补的架构正在出现：雾。雾计算范式代表一个靠近最终用户的分布式体系结构。在最近的作品中不断证明其必要性和可行性。然而，它对能源消耗的影响通常被忽略，尚未考虑可再生能源的整合。这项工作的目的是考虑可再生能源的整合，展示能量良好的雾建筑。我们探讨了三种资源分配算法和三个合并策略。基于实际痕迹，我们的仿真结果表明，在雾环境中节点的固有低计算能力使得很难利用可再生能源。此外，在此上下文中，计算资源之间的通信网络消费量的份额以及通信设备更难通过可再生能源来供电。
未经训练的感知损失，用于MR图像中线状结构的图像降级
在获取磁共振（MR）图像中，较短的扫描时间会导致更高的图像噪声。因此，使用深度学习方法自动图像降解是高度兴趣的。在这项工作中，我们集中于包含线状结构（例如根或容器）的MR图像的图像。特别是，我们研究了这些数据集的特殊特征（连接性，稀疏性）是否受益于使用特殊损失功能进行网络培训。我们特此通过比较损失函数中未经训练的网络的特征图将感知损失转换为3D数据。我们测试了3D图像降级的未经训练感知损失（UPL）的表现，使MR图像散布脑血管（MR血管造影-MRA）和土壤中植物根的图像。在这项研究中，包括536个MR在土壤中的植物根和450个MRA图像的图像。植物根数据集分为380、80和76个图像，用于培训，验证和测试。MRA数据集分为300、50和100张图像，用于培训，验证和测试。我们研究了各种UPL特征的影响，例如重量初始化，网络深度，内核大小以及汇总结果对结果的影响。，我们使用评估METIC，例如结构相似性指数（SSIM），测试了四个里奇亚噪声水平（1％，5％，10％和20％）上UPL损失的性能。我们的结果与不同网络体系结构的常用L1损失进行了比较。我们观察到，我们的UPL优于常规损失函数，例如L1损失或基于结构相似性指数（SSIM）的损失。对于MRA图像，UPL导致SSIM值为0.93，而L1和SSIM损耗分别导致SSIM值分别为0.81和0.88。UPL网络的初始化并不重要（例如对于MR根图像，SSIM差异为0.01，在初始化过程中发生，而网络深度和合并操作会影响DeNo的性能稍大（5卷积层的SSIM为0.83，而核尺寸为0.86，而5卷积层的0.86 vs. 0.86对于根数据集对5卷积层和5卷积层和内核尺寸5）。我们还发现，与使用诸如VGG这样的大型网络（例如SSIM值为0.93和0.90）。总而言之，我们证明了两个数据集，所有噪声水平和三个网络体系结构的损失表现出色。结论，对于图像
用眼睛绘画的机器人体系结构的性能评估
基于非遗迹技术和视觉反馈。Song等人给出了进一步的例子。[6]，他为任意表面设计了一种艺术笔绘图系统，并由Karimov等人设计。[7]，他实施了一个笛卡尔机器人，能够用类似人类的运动学创建全彩色图像。最新的艺术机器人示例包括[8]中显示的交互式绘画系统，[9]中介绍的喷枪机器人建筑，采用移动机器人作为艺术绘画的采用，如[10,11]中，以及[12]中描述的调色刀绘画技术的自动化。在大多数情况下，机器人系统与人类艺术家之间的相互作用仅限于软件和硬件参数的选择，并且绘画过程主要由算法和基于启动输入图像处理。在文献中只能找到由人类遥控控制的机器人绘画系统的示例。这些主要与机器人远程注射有关，例如在[13]中，基于功能 - 基于力的vision界面允许操作员制作远程机器人绘制。此外，在[14]中，基于脑部计算机界面和用于神经机构绘画的机器人结构开发了人机界面。系统测量用户的大脑活动，并将记录的大脑信号关联到操纵器的简化运动中。更多
解决量子标志结构的神经网络演化策略
馈送前向神经网络是相关多体量子系统的新型变异波函数。在这里，我们提出了一个适用于具有实值波函数的系统的特定神经网络ANSATZ。它的特征是编码具有离散输出的卷积神经网络中量子波函数的最重要的坚固符号结构。通过进化算法实现其训练。我们在两个Spin-1 /2 Heisenberg型号上测试了我们的变异ANSATZ和训练策略，一种在二维方形晶格上，一个在三维的Pyrochlore晶格上。在前者中，我们的安萨兹（Ansatz）以高精度收敛到有序相的分析符号结构。在后者中，这种符号结构是未知的，我们获得的变异能量比其他神经网络状态更好。我们的结果证明了离散神经网络解决量子多体问题的实用性。
哪些结构的配置有助于供应链...
抽象目的 - 本研究探讨了供应链（SC）网络和复杂性引起的因素如何在供应链学习（SCL）行为中起作用。设计/方法/方法 - 模糊集定性比较分析（FSQCA）是一种新兴的配置分析方法，用于检查五个影响因素的复杂组合。使用两阶段的调查收集数据。首先，我们选择了七家具有SCL意识的典型公司。第二，问卷发送给了七家选定公司的合作伙伴，并从76家公司获得了156份有效的问卷。发现 - 利用主动权的新兴见解，我们发现SC网络和复杂性的多种配置导致了高SCL。具体来说，薄弱的领带是这种学习的必要条件，而牢固的联系也有利于这一点。此外，中等的SC复杂性有助于SCL。实践意义 - 这项研究丰富了我们对SCL的理解，并为SC管理从业人员采取措施改善它提供了新的见解。独创性/价值 - 这项研究解决了对文献中SCL先决条件的深入了解。它建立了基于偶然性理论的这种学习的综合和全面的理论框架。此外，本研究结合了Ambidextrous SCL（即创建能力和分散能力）。SC网络和复杂性理论提出了SCL能力的总体原型。纸质研究论文1.，2018a）。，2022）。关键字供应链学习，配置分析，模糊定性定性比较分析，供应链网络，供应链复杂性。引言当前动荡的商业气候意味着供应链（SC）需要具有强大的学习能力来应对危机，例如贸易战和大流行。这种学习能力对于SC的效率和有效性至关重要，例如提高敏捷性，解决复杂的问题以及采用新技术和商业模式（Ojha等人。但是，为了选择SC结构的配置以提高供应链学习（SCL）的能力，不同行业的重点公司采取了不同的行动。例如，可口可乐采用了当地采购策略来简化大流行期间的SC，而苹果，耐克和沃尔玛等公司则使其变得更加复杂（Xu等人。