XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System轮叶
Hexagon Bio 完成 7730 万美元 B 轮融资，
Hexagon 联合创始人兼首席执行官 Maureen Hillenmeyer 博士表示：“在我们推进针对小分子药物发现的新平台的过程中，我们很高兴能够获得顶级投资者财团的持续支持和信任。真菌和细菌等微生物的代谢物经过数百万年的进化，能够有效抑制某些蛋白质，其中许多蛋白质与人类疾病有关。我们可以向大自然学习如何对抗疾病。从青霉素到他汀类药物再到各种肿瘤药物，微生物天然产物药物发现已经带来了多项突破。然而，传统的‘强力’药物发现过程限制了这一领域的真正潜力。我们相信基因组学是治疗许多人类疾病的关键，我们准备利用这些知识开发新型疗法。我们将计算、生物学和化学结合在一起，达到前所未有的规模。”
太空公司 Isar Aerospace 获得 C 轮融资
慕尼黑，2023 年 3 月 28 日——卫星发射服务公司 Isar Aerospace 今天宣布完成 1.65 亿美元（1.55 亿欧元）的 C 轮融资。这是 2023 年迄今为止全球最大的 SpaceTech 融资轮，也是欧洲最大的 DeepTech 融资轮之一。此轮融资由 7-Industries Holding、Bayern Kapital（通过其 Scale Up Fund Bavaria）、Earlybird Venture Capital、HV Capital、Lakestar、Lombard Odier Investment Managers、Porsche Automobil Holding SE（Porsche SE）、UVC Partners 和 Vsquared Ventures 提供支持。投资者 Porsche SE 和 HV Capital 将与 7-Industries Holding 一起加入 Isar Aerospace 的顾问委员会，并以观察员身份加入。私人投资者提供的部分资金由欧盟和欧洲投资基金管理的区域计划支持，例如 InvestEU 和德国未来基金。这笔资金使 Isar Aerospace 能够继续其首飞之旅，并加快其 Spectrum 运载火箭的发射节奏。随着全球需求的上升，这笔资金还将使其成熟的生产能力得以扩大，以满足该公司在小型和中型卫星发射方面的大量订单。同时，C 轮融资将使该公司能够继续投资于新计划和新产品的开发，并继续加强其垂直整合，尤其是其自动化生产能力，这大大降低了火箭制造成本。Isar Aerospace 联合创始人兼首席执行官 Daniel Metzler 解释说：“我们国际投资者的强烈兴趣和承诺表明他们对我们的愿景和技术能力充满信心。今天，甚至明天，空间技术都是实现创新、技术和安全的关键。Isar Aerospace 为商业、机构和政府客户提供了急需的太空通道。这轮融资标志着我们进入轨道的又一重要步骤。” Isar Aerospace 首席财务官 David Kownator 补充道：“我们很高兴在艰难的全球市场环境中完成了本轮融资，这得益于投资者的强劲需求和公司的稳步发展，估值与 2021 年 7 月的 B 轮融资相比有所上升。”创纪录的融资轮次彰显了 Isar Aerospace 在商业航天领域的领先地位。同时，它还凸显了该公司在加强欧洲为全球商业和机构客户提供一致、灵活且经济高效的太空访问能力方面发挥的作用。Isar Aerospace 的总融资额超过 3.3 亿美元（3.1 亿欧元），是欧盟资本最雄厚的独立新太空公司。Isar Aerospace 顾问委员会主席兼种子投资者 Bulent Altan 表示：“任何太空应用最常见的基础无疑就是可靠且经济实惠地访问
2022 年 6 月 10 日更新第 4 轮排名
计算机科学与工程硕士 M0101 95 36 72 34 15 电子与电气工程硕士（通信工程专业） M0201 258 68 142 74 29 电子与电气工程硕士（电力工程专业） M0202 139 33 57 44 9 电子与电气工程硕士（微电子、光子学与射频工程专业） M0203 218 46 121 51 25 电子与电气工程硕士（信号处理与机器学习专业） M0204 72 25 50 29 23 电子与电气工程硕士（超大规模集成电路专业） M0205 146 40 76 49 21 电子与电气工程硕士（系统、控制与自动化专业） M0206 102 32 62 38 20 机械工程硕士，主修空气动力学和推进系统 M0301 167 30 89 47 25 机械工程硕士，主修计算力学 M0302 131 21 82 42 27 机械工程硕士，主修制造科学与工程 M0303 172 33 86 41 24 机械工程硕士，主修流体与热能工程 M0304 138 29 75 33 22 机械工程硕士，主修机械设计 M0305 99 20 61 28 12 土木工程硕士，主修地球系统科学与工程 M0401 222 30 92 48 25 土木工程硕士，主修环境工程 M0402 174 26 66 41 15 土木工程硕士（岩土工程专业） M0403 140 23 58 37 18 土木工程硕士（基础设施工程与管理专业） M0404 70 15 46 31 5 土木工程硕士（结构工程专业） M0405 65 14 31 29 9 土木工程硕士（交通系统工程专业） M0406 97 19 43 35 11 土木工程硕士（水资源工程与管理专业） M0407 197 29 86 45 22 生物技术硕士 M0601 54 10 30 17 10 生物工程硕士 M0801 21 4 13 6 2 化学工程硕士（材料科学专业）及技术 M0701 93 22 49 26 6 化学工程硕士（石油科学与技术专业） M0702 67 20 40 19 8 化学工程硕士（计算机辅助过程工程专业） M0703 73 18 39 21 10 生物医学科学与工程硕士（医疗设备与诊断专业） M0901 38 9 23 12 4 数据科学硕士 M6101 20 6 26 19 11 机器人与人工智能硕士 M6301 30 11 23 13 6
RIMBANG 叶提取物 (Solanum torvum) AS ...
林邦叶（Solanum torvum）含有酚类、黄酮类、三萜类和皂苷类的次生代谢产物化合物。这种次级代谢产物化合物可以在钢表面形成一层保护层，从而发挥腐蚀抑制剂的作用。本研究旨在确定 rimbang 叶提取物在 1 M HCl 介质中作为低碳钢腐蚀抑制剂的能力。使用甲醇溶剂浸渍获得 Rimbang 叶提取物，并使用重量损失法、紫外可见分光光度法、傅里叶变换红外 (FTIR)、原子吸收光谱法 (AAS)、光学显微镜分析和接触角进行测试。根据研究结果，在30℃温度下，当林邦叶提取物浓度为8g/L时，林邦叶提取物的最高抑制效率为91.30％。失重法测量表明，随着萃取物浓度的增加和温度的降低，腐蚀速率降低，缓蚀效率提高。林邦叶提取物的吸附遵循朗缪尔吸附等温线。林邦叶提取物的吸附属于混合型吸附，但根据热力学参数计算的结果，趋向于物理吸附。使用 FTIR 和 UV-Vis 进行的分析表明，rimbang 叶提取物和钢表面之间存在相互作用。使用光学显微镜进行的表面分析表明，添加和不添加 rimbang 叶提取物后，钢材表面的形态存在差异。在 SSA 方法中，HCl 介质中溶解铁的含量随着 rimbang 叶提取物浓度的增加而降低。测量接触角l得出加入萃取液的钢材表面在滴上水后就变得疏水了，从而可以减缓腐蚀反应。
贝叶斯推理的计算技术
统计计算很大程度上由概率的加权总和或积分组成。贝叶斯推论和频繁统计之间的关键实际差异之一是，在将这些竞争性的方法解决相同问题的情况下出现了巨大不同类型的积分类型（Loredo 1992）。例如，考虑到某些观察到的数据d，估计某些模型的参数m；用θ共同表示参数。在贝叶斯和频繁的积分中出现的关键数量是假设模型为真的数据并假定要知道的参数的概率，p（d |θ，m）。被认为是数据的函数，这称为采样分布；作为参数的函数，它称为可能性函数，它将缩写为l（θ）。该方法之间的基本实际差异是，频繁计算需要在数据维度（样本空间）上进行此数量的积分，而贝叶斯计算需要在参数空间上进行积分。基于通过参数空间进行求和或集成在试图使用样品空间中计算的概率进行推断的概率的概率上的推断。在这里的简短空间中，对这些优势的重要讨论是不可能的。必须提及两个具有巨大实际实用性的积极优势。在贝叶斯推理中，可以直接消除滋扰参数，同时简单地通过在φ上整合（ψ，φ）的关节分布来解决它们的不确定性。首先，在绝大多数的实际应用中，参数空间可以分为两个部分θ=（ψ，φ），其中兴趣集中在ψ上，并且φ由对数据建模但不感兴趣的“滋扰”参数组成（例如，背景强度）。没有完全的SAT-
solenostemon honostachyus叶提取物作为eco
2.2供应链集成供应链集成的定义为“组织内的所有活动及其供应商，客户和其他供应链成员的活动的程度”（Narasimhanet。al。，1998）。SCM具有其原始规模的三个自变量，它们是：内部，供应商和客户集成。有些人还考虑了两个级别的集成：内部集成和外部集成（Tutuncu＆Kucukusta，2008）。Stevens（1989）将供应链集成分为三个级别，从功能集成到内部集成和外部集成。但是，本研究仅着重于内部和外部整合，因为功能集成是所有公司实施和实现内部集成的先决条件（Otchere等人al。，2013年）。主要的信念是，供应链整合是提高各种企业绩效措施的有用方法（Wiengarten等人al 2010; Otchere等。al。，2013年）。因此，可以通过合作，协作，信息共享，信任，伙伴关系，共享技术以及从管理单个功能流程到管理流程综合链的基本转变来表征集成的基础（Kahn 1998; Pagell 2004）。
橄榄叶提取物对学习和记忆的影响...
目的：利用 Morris 水迷宫 (MWM) 测试研究橄榄叶提取物 (OLE) 对链脲佐菌素 (STZ) 诱发的糖尿病大鼠学习和记忆能力的影响。方法：将 32 只雄性 Wistar 白化大鼠随机分为四组：对照组 (第 1 组)、STZ 诱发的糖尿病组 (第 2 组)、STZ + OLE (第 3 组)、OLE + STZ (第 4 组)。治疗组 (第 3、4 组) 口服 0.5 g/kg OLE，持续六周。进行 MWM 测试以评估找到平台的潜伏期、游泳总距离和平均速度。检查海马组织以测量酶活性（丙二醛（MDA）、过氧化氢酶（CAT）、超氧化物歧化酶（SOD）和谷胱甘肽过氧化物酶（GPx）。在研究前和手术前记录血糖水平。结果：对照组和治疗组到达平台的潜伏期较短，对照组和OLE+STZ组的减少最为显著。在第5天，OLE+STZ组游泳距离最短。随着时间的推移，第2组和治疗组的游泳距离显著减少。各组之间平均速度差异仅在第1天显着。第2组的MDA水平高于对照组，但治疗组的MLA降低，尤其是OLE+STZ组。与第2组相比，所有组的CAT水平均升高。与第2组相比，对照组和OLE+STZ组的GPx和SOD水平升高。OLE+STZ组的GPx和SOD水平高于STZ+OLE组。与第 2 组相比，对照组和治疗组的血糖水平下降，其中 OLE + STZ 组的下降幅度最大。讨论：OLE 降低了糖尿病大鼠的氧化应激并改善了学习和记忆能力，在 STZ 给药前接受 OLE 的组效果更明显。
量子贝叶斯计算
量子贝叶斯计算 (QBC) 是一个新兴领域，它利用量子计算机的计算优势，为贝叶斯计算提供指数级加速。我们的论文以两种方式丰富了文献。首先，我们展示了如何使用冯·诺依曼量子测量来模拟机器学习算法，例如马尔可夫链蒙特卡罗 (MCMC) 和深度学习 (DL)，这些算法是贝叶斯学习的基础。其次，我们描述了实现量子机器学习所需的数据编码方法，包括传统特征提取和核嵌入方法的对应方法。我们的目标是展示如何将量子算法直接应用于统计机器学习问题。在理论方面，我们提供了高维回归、高斯过程 (Q-GP) 和随机梯度下降 (Q-SGD) 的量子版本。在经验方面，我们将量子 FFT 模型应用于芝加哥住房数据。最后，我们总结了未来研究的方向。
通过合并贝叶斯网络
我们介绍了基于快速贪婪的等效搜索算法，通过合并本地学到的贝叶斯网络来学习基因调节网络的结构的新方法，用于学习基因调节网络的结构。该方法在Matthews相关系数方面与艺术的状态具有竞争力，该系数既考虑到精度和召回率，同时也可以在速度方面进行改进，扩展到数万个变量，并能够使用有关基因调节网络拓扑结构的经验知识。为了展示我们的方法扩展到大规模网络的能力，我们使用来自不同大脑结构的样本（来自艾伦人脑大脑图书馆）的数据来学习全人类基因组的基因调节网络。此外，这种贝叶斯网络模型应以专家的清晰度来预测基因之间的相互作用，遵循当前可解释的人工智能的趋势。为了实现这一目标，我们还提出了一种新的开放式可视化工具，该工具促进了大规模网络的探索，并可以帮助寻找感兴趣的体验测试节点。