摘要 模仿学习已展现出使机器人获得复杂操作行为的巨大潜力。然而,这些算法在长期任务中样本复杂度较高,复合误差会在任务范围内累积。我们提出了 PRIME(基于数据效率的 PRimitive-based IMitation),这是一个基于行为原语的框架,旨在提高模仿学习的数据效率。PRIME 通过将任务演示分解为原语序列来构建机器人任务,然后通过模仿学习学习高级控制策略对原语进行排序。我们的实验表明,PRIME 在多阶段操作任务中实现了显著的性能提升,模拟成功率比最先进的基线高出 10-34%,在物理硬件上的成功率高出 20-48%。1
摘要:蛋白激酶NUAK1与各种生物学功能有关,包括细胞粘附,迁移和增殖。遗传降低NUAK1表达已显着显示在Tauopathy小鼠模型中降低了人TAU的总水平,从而将这种激酶确定为神经退行性疾病的潜在治疗靶点。在本文中,我们描述了脑渗透剂的NUAK1效力,激酶 - 选择性和药代动力学的适当性,但在123300上不可选择性CDK4/CDK4/CDK6/NUAK1抑制剂。通过脚手架优化方法,我们已经确定了不同的化学型,与123300相比,对CDK激酶的效力和选择性提高了NUAK1抑制作用。我们为这些化合物提供了ADME分析和体内药代动力学数据。关键字:nuak1,激酶选择性,adme属性,体内概要文件
这是GKR脚手架有限公司的碳足迹报告。GKR是屡获殊荣的脚手架和通道专家,该公司从事伦敦和英格兰东南部最具标志性的建筑项目。GKR从三个主要地点运行:塔桥,肯特办公室和肯特院子。碳足迹测量以二氧化碳(CO 2 E)为单位测量的特定个人或组织的生活方式或操作的环境影响。为了衡量您的碳排放,该报告遵循与温室气体(GHG)协议和ISO 14064一致的方法,以在范围3上开发足迹报告,仅在上游排放中。这些方法用于环境,食品与农村事务部(DEFRA)排放因素,以计算整个范围的总碳排放。在本报告中,2023财政年度数据被用作基线,从2022年11月1日至2023年10月31日的期限是与温室气体协议一致的所有相关类别的深入排放分析的重点。总范围3排放量为8,355.4 TCO2E。
博士I. Berger,医学博士Assuta Ashdod大学医院健康科学学院,本盖伊大学本·古里安大学7 Harefua St. Ashdod,以色列电话:+972(0)25852300电子邮件地址:dr.itai.itai.berger@gmail@gmail.com
未通过同行评审认证)是作者/资助者。保留所有权利。未经许可就不允许重复使用。此预印本的版权持有人(本版本发布于2024年5月6日。; https://doi.org/10.1101/2024.05.05.03.592484 doi:biorxiv Preprint
我们的桥梁有两层厚,两根线宽,两根线之间有很小的间距(0.4 毫米)。为了以相对较高的速度(60 毫米/秒)打印桥梁,我们在打印水平桥梁段(0.1 毫米的细丝)之前强制挤出少量塑料。我们的桥梁设计为快速打印,这会对其外观产生负面影响 - 特别是,第一根打印的线经常下垂。然而,这对桥梁顶部的质量影响不大,如图 3 所示。虽然本文中显示的所有结果都是在 Makerbot Replicator 1 上使用 ABS 塑料打印的,但我们也使用相同的参数在 Ultimaker 2 上使用 PLA 塑料成功测试了我们的桥梁。我们的脚手架算法与用于打印桥梁的确切几何形状无关。
图2在AutoStem系统上映射的完整制造过程和平台上的液体流程。(a)沿该设施上不同站点的生产过程步骤的说明,包括I:将细胞播种到生物反应器中; II/III:种植,抽样和收获; IV和V:配方和填充到VI。在80 C冰箱中冻结最终电池产品。(b)生物反应器,媒体水库,废物和A级区域之间的管道组织的例证。为了获得更好的可用性,每行都被分配了不同的颜色。实线:液体;虚线:气体; H1:加热器1; H2:加热器2; BR1:生物反应器1; GCU:气体控制单元,REG:气体调节器; P1-3:蠕动泵1 - 3,V1-8:挤压阀1 - 8。
fiffoff_combine.py是我们开发的python脚本,用于输出有关目标组件和参考基因组之间基因截然性的指标。与参考基因组相比,我们将基因共线性定义为靶组件中基因定位之间的对应关系。脚本将输出.gff从升降机和引用.gff文件作为输入。它仅分析基因共线性,因此外显子和成绩单被排除在.GFF文件中。此外,该脚本允许设置一个阈值,以评估目标和参考组件之间相邻基因对之间基因间长度的差异:如果差异低于阈值,则比较的基因组注释是相干的(默认值:500 bp)。
微孔退火粒子(MAP)支架由水凝胶微球的浆料组成,这些水凝胶微球经过退火以形成固体支架。地图支架包含具有双重能力的官能团,可以参与迈克尔型添加(胶凝)和自由基聚合(光持续化)。具有有效迈克尔型添加的功能组在生理条件下与硫醇和胺反应,从而限制了治疗递送的用法。我们提出了一个异函数的马来酰亚胺/甲基丙烯酰胺4臂PEG宏(Methmal),该设计与多个聚合物骨架兼容,用于选择性光聚合剂。使用两类光构体的流变学展示了有利的光聚合能力。功能分析显示出治疗性递送和3D打印的好处,而不会影响细胞活力。