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World File Search System脚手架
脚手架跳脚手架学习
脚手架跳动 - 现有铅候选人的新型脚手架的设计 - 是一项多方面且非平凡的任务，用于药物化学家和计算方法。生成的增强学习可以迭代地优化从头设计的理想特性，从而提供了加速脚手架跳跃的机会。当前方法将一代限制在预定义的分子下结构中（例如，链接器或脚手架）脚手架跳。这种受限的一代可能会限制化学空间的探索，并需要复杂的分子（DIS）装配规则。在这项工作中，我们旨在通过允许“不受约束的”，全部分子的产生来推动脚手架跳跃的增强学习。这是通过匆忙（用于限制的s caffold H反对）方法来实现的。RUSH将一代推向设计，其具有与参考分子相似的三维和药效团相似的完整分子的设计，但脚手架相似性低。在第一项研究中，我们显示了急速探索已知脚手架类似物的灵活性和有效性，并设计了与已知结合机制相匹配的脚手架跳跃的候选者。最后，Rush和两种已建立的方法之间的比较突出了其无约束分子生成的好处，以系统地实现脚手架多样性，同时保留最佳的三维特性。
脚手架：一种基于脚手架的大型语言改进
药物优化变得越来越多。尽管如此，它还是具有挑战性的，因为它需要保留原始药物的有益特性，同时增强其范围的所需属性。在这项工作中，我们旨在通过引入S Caffold GPT来应对这一挑战，这是一种新型的大型语言模型（LLM），设计用于基于分子SCAF-FOLL的药物优化。我们的工作包括三个关键组成部分：（1）一种三阶段的药物优化方法，可以整合预训练，填充和解码优化。（2）一种独特设计的两相增量训练方法，用于预训练药物优化的基于LLM的发电机，以增强性能。（3）代币级的解码优化策略T OP-N，该策略可以使用预验/填充的LLMS启用受控的，奖励引导的生成。fi-nyly，通过对共证和癌症基准进行全面的评估，我们表明，Caffold GPT的表现优于药物优化基准中的基线，同时在保持原始的功能型支架方面表现出色。
layher 全方位脚手架 - Prostage AS
无论是用于工业、化工厂、发电站、飞机制造厂、造船厂、剧院还是竞技场，在每一个工地和每一个结构上，“原创”都名副其实地称得上是“万能”的。作为立面的作业脚手架和安全脚手架，作为鸟笼、支架和悬挂式脚手架，或作为滚动塔——在任何时候，对于每项工作和要求，都是合适的脚手架。适用于非常困难的地面规划和锚固条件，适用于非常不规则的结构，也适用于安全要求更高的工作。
铺设全方位脚手架 - Prostage AS
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CS-OHS-70 - 脚手架搭建程序
锅炉热膨胀 脚手架不应安装在受热膨胀影响的区域内，除非： • 脚手架可以自由移动以适应移动 • 存在穿透的地方，木板/脚手架组件之间有足够的空间供移动 • 脚手架停止使用，通道设置障碍，标签取下。 • 一旦加热组件充分冷却，就可以检查脚手架并进行相应的标记 如果无法做到这一点，脚手架工人/工作人员应待命，直到加热组件充分冷却
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