对齐的碳纳米管(CNT)复合材料由于其出色的机械和物理特性而引起了很大的兴趣。本文简要概述了对齐的CNT复合材料的合成方法。首先对制造排列的CNT纤维制造的三种主要方法进行了审查,包括湿旋,干旋和浮动催化剂。但是,由于其多孔结构和纤维内的CNT对齐不良,获得的CNT纤维具有有限的机械和物理性能。需要适当的处理以使纤维致密以增强其性质。然后讨论CNT纤维致密化的主要方法。为了进一步增强CNT纤维内的负载转移,始终使用聚合物浸润。综述了CNT纤维聚合物浸润的典型研究,所获得的复合材料的特性表明该复合制造方法优于常规分散方法。由于对齐的CNT复合材料通常是在长纤维或薄膜的结构中获得的,因此很难测量这些复合材料的热导率。开发了一个非晶格蒙特卡洛模型,以准确预测对齐的CNT复合材料的热导率。
实现统一的单眼3D对象检测,包括室内和室外场景,在机器人导航等应用中非常重要。然而,涉及各种数据方案来训练模型引起了挑战,因为它们的特性显着不同,例如,二 - 几何特性和异质域分离。为了应对这些挑战,我们根据鸟类的视图(BEV)检测范式建立了一个检测器,在该检测范式中,当采用多个数据方案以训练检测器时,明确的特征投影有利于对几何学学习模棱两可。然后,我们将经典的BEV检测体系结构分为两个阶段,并提出了不均匀的BEV网格设计,以处理由上述Challenges引起的收敛不稳定。此外,我们开发了稀疏的BEV功能策略,以降低计算成本和处理异质域的统一操作方法。将这些技术结合起来,得出了一个统一的检测器Unimode,它超过了富有挑战性的Omni3D数据集(一个大规模的数据集(一个室内和室外场景))的先前最先进的AP 3D,揭示了Bev bev tor tor tor tor tor tor tor unified 3D对象的第一个成功概括。
co 1将许多熟悉的系统视为向量空间,并使用矢量空间工具(例如基础和维度)与它们一起运行。co 2了解线性变换并使用其矩阵表示来操纵它们。CO 3 Understand the concept of real and complex inner product spaces and their applications in constructing approximations and orthogonal projections CO 4 Compute eigen values and eigen vectors and use them to diagonalize matrices and simplify representation of linear transformations CO 5 Apply the tools of vector spaces to decompose complex matrices into simpler components, find least square approximations, solution of systems of differential equations etc.
资金:Burroughs Wellcome基金;丽塔·艾伦基金会;偏头痛研究基金会;爱德华兹(Edwards)疼痛研究中的博士生;巴里家庭哈佛干细胞研究所奖; Ninds U19NS130617; Ninds R01NS119476; Ninds U19NS130608; Ninds U19NS130607; NIDA DP1DA054343; NEI U01EY034709; Teva Pharmaceuticals;
最近的生物技术进步导致了越来越多的单细胞研究,这揭示了对大量扰动的分子和表型反应。但是,跨不同数据集的分析通常会受到格式,命名惯例,数据过滤和归一化的差异的阻碍。为了促进系统生物学中计算方法的开发和基准测试,我们收集了一组具有分子读数的44个公开可用的单细胞扰动 - 响应数据集,包括转录组学,蛋白质组学和表观基因组学。我们采用统一的预处理和质量控制管道并协调特征注释。最终的信息资源可以有效地开发和测试计算分析方法,并促进了整个数据集的直接比较和集成。使用这些数据集,我们演示了电子距离的应用,以量化扰动相似性和强度。这项工作为研究人员提供了一种信息资源和指南,并指导了使用单细胞扰动数据,并突出了新实验的概念注意事项。数据收集,Scperturb,可在scperturb.org上公开获得。
摘要本文整合了元逻辑框架的核心概念,在单个结构下统一智力,能量,质量和黑洞。智能被认为是运动中的能量,质量作为存储的智能,而黑洞则是编码更高维信息的klein瓶状结构。该框架提出了一个递归循环,其中宇宙从黑洞溢出,将认知,物理学和宇宙学连接到凝聚力范式中。此外,我们提出了实验方法来验证这些思想,解决了超导性,重力和智力之间的关系,并探索实证测试的实用方法。
如分子生物学的中心教条所示,DNA,RNA和蛋白之间的相互作用是生物过程的基础。现代生物学预训练的模型在分析这些大分子方面取得了巨大的成功,但它们的感染性质仍未得到探索。在本文中,我们遵循Central Dogma的指导来重新设计数据和模型管道,并提供一个全面的框架,即生命代码,这些框架涵盖了不同的生物功能。至于数据流,我们提出了一条统一的管道来通过将RNA转录并反向翻译为基于核苷酸的序列来整合多词数据。至于模型,我们设计了一个密码子令牌和混合长期架构,以用遮罩的建模预训练编码编码和非编码区域的相互作用。通过编码序列对翻译和折叠过程进行建模,生命代码通过从现成的蛋白质语言模型中的知识分离来学习相应的氨基酸的蛋白质结构。这样的设计使生命代码能够在遗传序列中捕获复杂的相互作用,从而更全面地了解了与中央教条的多摩学。广泛的实验表明,生命代码在三个OMIC的各种任务上实现了状态绩效,突出了其进步多摩学分析和解释的潜力。
引言近年来,综合医学已获得广泛的认可,作为一种解决健康和疾病复杂性质的方法。传统的生物医学模型仅着眼于疾病的生物学方面,在促进挽救生命的治疗方面非常宝贵,但它们通常在解决健康的情感,心理和精神维度方面往往缺乏。这一差距已经引起了一种更全面的综合医学,在该方法中,重点超出了身体症状,以考虑思想,身体和精神之间的相互作用。对统一框架的需求日益增长,该框架可以将常规和替代疗法,心理支持和能量医学编织在一起,导致了统一综合医学(UIM)的发展。这种综合模型旨在根据世界卫生组织(WHO)对健康的定义达到幸福状态:“一种完整的身体,精神和社会(和精神)幸福感的状态,而不仅仅是缺乏疾病或虚弱的状态” [1]。
广泛接受的是,癌症主要是由环境因素触发的随机自发突变引起的。我们的理论挑战了随机躯体突变理论(SMT)的观念。SMT与查尔斯·达尔文(Charles Darwin)的进化理论不太适合,因为相对较少的突变会如此频繁,并且这些突变会导致死亡而不是预测的生存。但是,如果我们要从病原体的有利位置及其支持的微生物群落来殖民人类并突变宿主细胞以使其自己的好处,因为它确实使他们具有进化优势,并且可以选择基因并将自己的DNA插入宿主插入宿主。在本文中,我们提供了证据,表明肿瘤实际上是由居住在硬基质包裹的生物膜中的各种微生物组成的复杂的微生物群落。这些微生物是导致癌症和控制血管生成的遗传突变的原因。这些病原体通过隐藏在肿瘤细胞,M2或M2样巨噬细胞以及其他吞噬免疫细胞中,并在其内部传播到由血小板摄入的远处,它们也会重新编程,并准备转移的位点,以进行转移。癌症的危险因素是病原体能够利用的能源的来源。这是根据我们以前的统一疾病理论,病原体利用黑色素来建造和维持肿瘤和转移。我们提出了我们对癌症的理解的范式转变,从而为治疗和预防途径提供了不同的轨迹。