XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System设计组
dyphAI 利用人工智能进行动态药效团建模
1 产品与工艺设计组 (GDPP)，哥伦比亚波哥大安第斯大学化学与食品工程系，2 哥伦比亚波哥大安第斯大学化学系计算生物有机化学 (COBO)，3 哥伦比亚卡利 ICESI 大学生物科学、生物过程与生物技术系工程、设计与应用科学学院 Natura 集团，4 哥伦比亚波哥大安第斯大学生物科学系微生物研究中心 (CIMIC)，5 哥伦比亚卡利 ICESI 大学制药与化学科学系工程、设计与应用科学学院 Natura 集团，6 哥伦比亚伊瓦格大学自然科学与数学学院生物有机化学与分子系统研究组 (QBOSMO)
Kelly Scheerr，P.In，MBA，FBA，FOC副市Mey div>
每个服务区域内的城市基础设施设计组紧密合作，以协调基础设施维修，康复和更换。城市工作人员在考虑条件评估，能力，基础设施链接的关键性以及基础设施链接失败的情况下，准备了最高优先项目的清单。市工作人员全年定期开会，以协调各自的工作，以使建筑项目保持一致，以便可以更新一个以上的基础设施要素，从而大大降低了社会破坏并节省了建筑成本。设计工作从预算周期初期开始，该工作允许项目在本赛季初期招标，因此可以实现最有竞争力的建筑定价。
氰化物的最新基因组进化、驯化和代谢
1. 哥伦比亚波哥大安第斯大学系统与计算机工程系 2. 哥伦比亚波哥大安第斯大学化学与食品工程系产品与工艺设计组（GDPP） 3. 哥伦比亚波哥大哥伦比亚国立大学农业科学学院 4. 哥伦比亚波哥大Biotecnologia y Genética SAS, Biotecgen 5. 哥伦比亚波哥大安第斯大学生物科学系马克斯·普朗克计算生物学串联组计算生物学和微生物生态学研究组 6. 哥伦比亚国立大学农业科学学院，帕尔米拉校区，帕尔米拉，哥伦比亚 7. UMR DIADE，发展研究所（IRD），CIRAD，蒙彼利埃大学，34394，蒙彼利埃，法国 + 共同第一作者 * 通讯作者： ja.duitama@uniandes.edu.co
冈山大学资源植物科学研究所报告
植物压力的研究核心科学大气压力单元植物光适应研究小组1组环境反应系统2功能性生物分子发现组组3土壤应力单位植物应力生理4植物分子生理学组分子生理学5生物应力单元组的植物 - 微生物相互作用6组植物 - 内部相互作用7植物免疫设计组8植物环境微生物学9大麦和野生植物资源中心遗传资源遗传资源单位遗传资源组基因组多样性10应用基因组学单位遗传资源和功能组11综合基因组育种12
格拉斯曼简历
2016-2018 EECS 博士后学者 伯克利设计学院，加州大学伯克利分校，EECS 系 指导老师：Björn Hartmann，EECS 副教授 2012-2016 研究生 用户界面设计组，EECS 系，麻省理工学院 CSAIL 博士论文：大规模编程类中的聚类和可视化解决方案变化 指导老师：Robert Miller，CS 杰出教授 2008-2011 研究生 机器人运动组，EECS 系，麻省理工学院 CSAIL，M.Eng.论文：基于二次调节器的启发式方法，用于快速探索状态空间 由 EECS 教授 Russ Tedrake 指导 2010-2011 斯坦福大学仿生学与灵巧操作实验室客座研究员 2006-2008 麻省理工学院 CSAIL 机器人运动组本科研究员 2004-2006 麻省理工学院 CSAIL 网络与移动系统本科研究员 2003-2004 普林斯顿大学心理学系脑电图实验室特邀高中生研究员
设计特定群体的引物
本文档介绍如何通过使用 DECIPHER 包中的 DesignPrimers 函数设计组特异性引物。作为案例研究，本教程重点关注链霉菌属不同物种的全测序基因组的内部转录间隔区 (ITS)。ITS 位于编码 16S 和 23S 核糖体 RNA 的基因之间的染色体上。本文档中的示例旨在从多种密切相关的链霉菌物种中寻找针对单一链霉菌物种的引物。但是，任何一组分成组的比对序列都可以使用类似的策略。例如，使用此程序设计的针对 16S 基因的属特异性引物可在 http://DECIPHER.codes 在线获取。分成组的比对 DNA 序列数据库用作该程序的输入。首先，使用 TileSeqs 函数将序列预处理为重叠的图块，这些图块将作为引物设计的模板 DNA。其次，DesignPrimers 函数确定满足某些设计约束的所有可能引物集，例如在特定实验条件下有效扩增目标组的能力。接下来，对完整的引物集进行评分，以确定其与属于
利用人工智能帮助汽车减轻铝材碰撞重量
摘要。汽车行业为降低汽车重量做出了巨大努力，以提高汽车燃油经济性和减少温室气体排放。结构轻质合金和制造技术的新创新使汽车制造商能够用更轻的铝结构取代传统钢材。然而，在下一代量产车的开发过程中，汽车制造商需要考虑大量的材料和厚度组合。此外，这些材料和结构的设计组合在车辆碰撞过程中不得损害车辆的完整性。随着廉价计算资源的普及，汽车制造商现在可以使用计算机模拟探索材料选择对下一代汽车耐撞性的影响。虽然这些模拟中的信息可以手动提取，但大量数据适合人工智能 (AI) 技术，这些技术可以更快地提取知识并提供更有用的解释，方便设计师和工程师。这项工作提出了一个使用人工智能辅助铝制车辆耐撞性设计周期的框架。使用有限元分析对皮卡车正面碰撞条件进行虚拟实验，以生成该方法的数据。虚拟实验中采用了不同的市售铝合金和厚度规格。使用一种高级循环神经网络来预测乘员碰撞脉冲响应的时间序列响应，这是用于评估安全性的关键耐撞性指标。这项工作重点介绍了汽车设计和工程师如何利用该框架来加速下一代轻型汽车的开发周期。
极度曝光范围 - 菲斯 -
4 perry.banks@ontoinnovation.com，5 aries.peng@ontoinnovation.com摘要 - 对异质整合的需求不断增长，由5G市场驱动，其中包括智能手机，数据中心，服务器，HPC，HPC，AI，AI和IOT应用程序。下一代包装技术需要更严重的覆盖层，以适应更大的包装尺寸，并在大格式柔性面板上使用更精细的螺距芯片互连。异质集成通过将多个硅节点和设计组合在一个软件包中，从而实现了下一代设备性能。包装尺寸预计将显着增长，在未来几年内增加到75 x 75毫米和150 x 150毫米。对于这些要求，具有精细分辨率光刻的极大的曝光场将使包装超过250 x 250毫米，而无需图像缝制，同时超过了这些包装的侵略性叠加和临界均匀性要求。满足异质整合需求的光刻挑战是市场上当前可用解决方案的暴露场大小的限制。使用缝合的多次镜头，这不仅影响生产力性能，而且会影响缝合边界处的潜在产量损失。应对上述关键光刻挑战成为异质整合的重要任务，而具有精细分辨率光刻的极大的暴露场是完成此任务的最佳解决方案之一。在本文中，选择了一个515 mm x 510 mm面板作为测试工具，我们将在此面板上展示一个具有精细分辨率技术的非常大的曝光场。此演示提供了有关该新技术将如何应对大型包装尺寸流程的挑战的结果和详细信息。关键字，预先包装，高级IC底物，大型曝光字段，精细分辨率，面板级包装，异质，覆盖，覆盖，缝线，吞吐量。