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使用人工智能进行基于声化的从头蛋白质设计、使用分子建模进行结构预测和分析
我们报告了使用深度学习模型设计从头蛋白质的方法，该方法基于基本构件通过分层模式相互作用。深度神经网络模型基于将蛋白质序列和结构信息转换成乐谱，该乐谱的特点是每种氨基酸具有不同的音高，音符长度和音符音量的变化反映了二级结构信息以及有关链长和不同蛋白质分子的信息。我们训练了一个深度学习模型，该模型的架构由几个长期短期记忆单元组成，这些数据来自由按某些特征分类的蛋白质的音乐表示组成的数据，这里重点关注富含 α 螺旋的蛋白质。然后，我们使用深度学习模型生成从头乐谱，并将音高信息和链长转换成氨基酸序列。我们使用基本局部比对搜索工具将预测的氨基酸序列与已知蛋白质进行比较，并使用优化蛋白质折叠识别方法 (ORION) 和 MODELLER 估计折叠蛋白质结构。我们发现，这里提出的方法可用于设计尚不存在的从头蛋白质，并且设计的蛋白质会折叠成指定的二级结构。我们通过在显式水中进行分子动力学平衡，然后使用正常模式分析进行表征，验证了新预测的蛋白质。该方法提供了一种设计新型蛋白质材料的工具，这些材料可以作为生物、医学和工程领域的材料得到有用的应用。
开发拆卸式铝合金零件的监测系统
将采集到的电信号转换成数字信号，MCU单元STC12LE5616AD对来自模数转换单元的数字信号进行分析处理后发送给系统通信模块，最终完成整个数据采集处理过程。其中，电平转换器TXS0104EPWR用于平衡模数转换单元与MCU单元之间的工作电压，隔离器ADuM120x用于保护关键元器件不烧毁整个电路。通过电平转换器LP2591AC、TPS562200平衡电源后，分别为数据采集单元、模数转换单元、电平转换器、MCU单元供电。系统处理模块工作原理如图3所示。
2022 年年度报告 - DS Smith
我们是瓦楞纸箱材料 (CCM) 的国际领先制造商，瓦楞纸箱材料是用于转换成瓦楞纸板的纸张。我们还生产一些专业纸张等级，例如石膏板衬里。DS Smith 总体上“缺纸”，这意味着我们是包装需求的纸张净买家。我们运营一个纸张采购平台，确保我们采购适合客户包装的纸张。我们决定是制造还是购买所需的纸张，然后出售部分纸张。纸张易于运输且在全球范围内交易，因此在某些情况下，根据当地定价，出售我们的纸张并在其他地区购买更有效率。
量子纠缠使心智在一生中得以实现......
思维是人类大脑活动之一，被称为脑电波，其本质是大脑神经元发出的电脉冲。思维的特性与量子纠缠的特性高度相似且密切相关，如叠加性、非局域关联性、瞬时连接性、一元性等。脑内振荡电脉冲经过放大、调制、量子纠缠等一系列转换，被转换成携带大脑活动信号的量子纠缠电磁波，即携带思维活动信号的载波。载波可以在自由空间中传输，无论距离多远，都可以在其他地方通过解调来检测、记录和检索原始的大脑活动数据，因此生前思维可以永久保存。
与能源领域相关的技术预测
技术监测、监视和警报（收集和解释信息）； 竞争情报（将信息转换成可用情报）； 技术预测（预测变化的方向和速度）； 技术路线图（将预期的技术和产品进步联系起来制定计划）； 技术评估（预测技术变化的意外、间接和延迟影响）； 技术预见（影响发展战略，通常涉及参与机制）。 近几十年来，著作 [3] 和 [4] 回顾了技术预测方法的种类、它们之间的关系和应用。然而，还没有对应用于能源领域的技术预测演变的一般概述。本研究试图调查能源技术预测在科学文献中的影响。
脑机接口系统......
脑电图（EEG）是脑机接口（BCI）系统中最常用的方法之一。基于EEG的BCI系统可以利用外部设备恢复神经肌肉系统。放置在头皮上的电极记录的脑脉冲被转换成控制机械臂、外骨骼、轮椅或其他机器人的命令。在基于EEG的BCI中，有许多范式，例如基于事件相关去同步/同步（ERD / ERS）的运动想象（MI），称为感觉运动节律（SMR），基于体感的感觉想象，注意定向电位（SAO），稳态视觉诱发电位（SSVEP），稳态体感诱发电位（SSSEP），P300电位和慢皮质电位（SCP）。
从量子透视模型看法拉第常数和蚕有什么关系？
本文尝试从量子透视模型的角度，将法拉第常数用化学核苷酸碱基（AT、G、C和U）表示。首先，将逗号后的法拉第常数的准确值排列成双数（0，96，48，53，32，12，33，10，01，84×10 5 C∙mol −1 ）。其次，将这一对十进制数转换成二进制数。第三，在完成这些数的转换过程之后，再将二进制数转换成十进制数。第四，对这些十进制数分别求和。第五，将上述加法过程的总和对应到遗传密码[腺嘌呤（A）、胸腺嘧啶（T）、鸟嘌呤（G）、胞嘧啶（C）、尿嘧啶（U）]。第六，此转换的结果大致对应于尿嘧啶(U)和鸟嘌呤(G)核苷酸碱基，即数字“64”相当于尿嘧啶(U)核苷酸碱基，而近似数字“79”相当于鸟嘌呤(G)核苷酸碱基。第七，将[尿嘧啶(U)和鸟嘌呤(G)]核苷酸碱基转换为[“AG”腺嘌呤(A)和鸟嘌呤(G)]后，此结果不仅与电化学中法拉第常数之间的联系有意义，而且与量子物理学中叠加态对偶位置之间的联系也有意义。第八，在NCBI(美国国家生物技术信息中心)数据库中搜索[“AG”腺嘌呤(A)和鸟嘌呤(G)]序列后，NCBI的搜索结果与家蚕(Bombyx Mori)基因序列“AGAAAAAGGA”相似。它们是具有该序列的蚕遗传学和丝茧膜 (SCM) 基因工程可能性的非常有趣的特定模型生物。第九，这种复杂的天然蛋白质纤维膜由于具有良好的电导性而受到研究界的极大关注。最后，本文不仅揭示了法拉第常数之间的关系