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回家：一个新的基因本体学子集，可改善植物基因功能预测
背景：基因功能预测数据集的可用性可帮助研究人员考虑假设生成，候选基因优先次序和许多其他应用的未表征基因的可能功能。许多这样的数据集基于基因本体论（GO）函数图。对于植物而言，这可能是有问题的，因为最具体的GO术语通常是从非植物分类群的生物学中得出的（例如，鉴于植物缺乏神经的神经），似乎不太可能映射到植物生物学过程）。为了平衡功能特异性的需求，同时限制了与植物生物学相关的功能，研究人员通常会限制植物植物子集，但是，通过设计，该子集由非常一般的术语和限制了特定假设产生的实际效用。更糟糕的是，有时研究人员选择与植物生物学无关的术语（而不是遍历GO图以选择与植物生物学兼容的层次结构中最具体的术语）。结果：我们创建了Go Big，一种基因本体学子集类型，以提高分类群特异性生物学应用基因功能预测的生物学相关性。GO大植物子集保留了假设产生的最大功能特异性，同时限制了适用于植物生物学的术语。简要
算法图：探索路径通过...
II。 相关的工作Matthias Ankerst，Daniel Keim和Hans-Peter Kriegel（2009）[1]提出，探路者：一种可视化路径分析的方法。 IEEE视觉语言和以人为中心计算（VL/HCC）的IEEE研讨会的会议，引入探路者，这是一种可视化大而复杂的图形中探路算法的方法。 这使用户可以深入了解算法本身的决策过程。 Yves Kodratoff和Robert Armstrong（1994）[2]提出了广度优先的搜索和深度优先搜索：将约束转换为偏好作者。 第十二届国际人工智能会议（IJCAI）会议录，探索对广度优先搜索（BFS）和深度优先搜索（DFS）算法的修改，以在图形遍历过程中纳入用户偏好。 C. Y. Lee（1961）[3]提出了一种用于路径连接及其应用的算法IR IR IR IR IRE TRACTACTIONS在电路理论上。 介绍深度优先搜索（DFS）算法的开创性纸。 本文探讨了如何将DFS用于电路设计中的电线路由，从而为电路板上的电线找到有效的路径。 除了路由之外，DFS还具有查找连接组件或分析拓扑结构的应用。II。相关的工作Matthias Ankerst，Daniel Keim和Hans-Peter Kriegel（2009）[1]提出，探路者：一种可视化路径分析的方法。IEEE视觉语言和以人为中心计算（VL/HCC）的IEEE研讨会的会议，引入探路者，这是一种可视化大而复杂的图形中探路算法的方法。这使用户可以深入了解算法本身的决策过程。Yves Kodratoff和Robert Armstrong（1994）[2]提出了广度优先的搜索和深度优先搜索：将约束转换为偏好作者。第十二届国际人工智能会议（IJCAI）会议录，探索对广度优先搜索（BFS）和深度优先搜索（DFS）算法的修改，以在图形遍历过程中纳入用户偏好。C. Y. Lee（1961）[3]提出了一种用于路径连接及其应用的算法IR IR IR IR IRE TRACTACTIONS在电路理论上。介绍深度优先搜索（DFS）算法的开创性纸。本文探讨了如何将DFS用于电路设计中的电线路由，从而为电路板上的电线找到有效的路径。除了路由之外，DFS还具有查找连接组件或分析拓扑结构的应用。
在基于NOC的多核中与外围设备的安全通信
摘要 - 芯片上的许多核心系统（MCSOC）包含操作元素（PES），系统附加到系统的外围设备以及连接它们的NOC。这些系统具有不同的流动，遍历了NOC：PE-PE和PE-PERPHERAL流动。恶意硬件或软件可能会因为资源共享功能而阻碍系统安全性，例如用于多任务处理的CPU共享或共享属于不同应用程序的流量的NOC链接。将应用程序隔离为安全限制（例如安全区域（SZ））的方法保护PE-PE流动与文献中报告的大多数攻击。提出的提案用文献中与外围设备进行通信的方法很少，其中大多数都集中在共享内存保护上。本文介绍了一种原始方法，使用访问点-SEMAP的安全映射，该方法为SZS创建映射策略，以及与IO设备的沟通策略，以保护PE-外布流。结果表明，应用程序执行时间不会通过应用SEMAP来惩罚，与最新方法相比，具有优势。在安全性方面，SEMAP成功抵抗了攻击活动，阻止了试图进入SZ的恶意数据包。索引项 - 确定性，基于NOC的多核，安全区域，外围设备。
解释了CDK介导的细胞周期控制中的冗余：统一连续性和定量模型
摘要：在真核生物中，Cyclin依赖性激酶（CDKS）是DNA复制和有丝分裂的必需的，并且在整个细胞周期中，依次激活了不同的CDK-循环蛋白复合物。普遍认为，特定的复合物需要遍历G1中细胞周期的承诺，并分别促进S期和有丝分裂。因此，根据一个流行的模型，几十年来一直占据了领域的流行模型，在细胞周期的每个阶段，针对不同底物的独特CDK – cyclin compleces固有的特定座位生成了事件的正确顺序和时间。但是，编码细胞周期蛋白和CDK的基因敲除的结果不支持此模型。通过许多最近的工作验证的替代性“定量”模型表明，CDK活性的总体水平（具有相反的磷酸酶输入）决定了S期和有丝分裂的时间和顺序。我们通过建议将细胞周期分为离散阶段（G0，G1，S，G2和M）的细分被过时且有问题，从而进一步采用了该模型。相反，我们恢复了细胞周期的“连续性”模型，并提出与定量模型的结合更好地定义了理解细胞周期控制的概念框架。
以 3D 形式探索太空前沿：沉浸式虚拟现实助力天文学推广
介绍了大型望远镜和太空任务的沉浸式虚拟展览。该展览旨在克服公众在欣赏现代天文研究设施的规模和复杂性时遇到的困难。使用详细的 3D 模型，可以通过在虚拟空间中移动来探索无法亲自参观的地面和太空望远镜。该展览是使用 Epic Games 开发的工具 Unreal Engine 创建的。用户佩戴 Oculus Quest 虚拟现实耳机并使用 Xbox 游戏控制器遍历 3D 展览。CAD 模型是从开放获取来源和主要天文台工作人员的帮助下收集的。展览的第一个版本重点介绍了亚利桑那大学主要参与的望远镜和行星任务，但它可以定制以包括任何主要的望远镜或太空任务。游客可以体验 6.5 米 MMT、双 8.4 米 LBT、24.5 米 GMT、25 米甚大天线阵、美国宇航局哈勃太空望远镜和詹姆斯韦伯太空望远镜、凤凰号火星着陆器和 OSIRIS-REx 航天器以及小行星 Bennu 的 3D 模型。该展览在华盛顿特区亚利桑那大学主办的一次推广活动中成功亮相。
使用混合深钢筋学习
摘要 - 在越野环境中旋转的未拧紧地面车辆（UGV）的准确路径跟踪面临着源于操作条件的多样性引起的挑战。用于Ackermann转导车辆的传统基于模型的控制器具有良好的（无防滑）路径跟踪的穿孔，但性能会以越来越不平坦的地形和更快的遍历速度下降。本文介绍了一种新颖的方法，一种混合深化增强学习（HDRL）控制器，利用了线性二次调节器（LQR）的优势和深钢筋学习（DRL）控制器，以增强Ackermann steceered ugvs的增强路径跟踪。DRL控制器主要弥补地形条件和未知车辆参数的不确定性，但训练在计算上可能很昂贵。LQR控制器在初始训练阶段指导DRL控制器，从而确保更稳定的性能并在早期迭代中获得更高的回报。这样做，这种混合方法提供了有望克服基于模型的控制器的局限性以及常规DRL方法的样本信息的局限性。在手稿中显示的初步结果显示了HDRL控制器的希望，表现出比无模型的DRL和常规反馈控制器更好的性能。
在钛合金粉末的定向能量沉积过程中的烧结形成
在使用钛合金粉末时，在定向能量沉积（DED）添加剂制造，粉末聚集和烧结时可能会发生在熔体池之外。使用原位同步子射线照相术，我们研究了池周围发生Ti6242粉末的烧结的机制，进行了一项参数研究，以确定激光功率和阶段遍历速度对烧结速度的影响。结果表明，尽管后者也降低了沉积层的厚度，但可以使用高激光功率或增加阶段横向速度来减少有害的烧结。DED期间烧结的机理被确定为激光束中粉末颗粒的飞行加热。在本研究中探索的加工条件下颗粒加热的计算证实，粉末颗粒可以合理地超过700℃，即Ti表面氧化物溶解的阈值，因此如果未掺入熔体池，则粉末容易烧结。沉积表面上烧结粉末层的堆积导致缺乏融合孔。为了减轻烧结的形成及其对DED组件质量的有害影响，至关重要的是，粉末输送点面积小于熔体池，以确保大多数粉末土地在熔体池中。
r22 m. 技术。中央安全与环境部
第一单元：基础逻辑与证明：命题逻辑、命题逻辑的应用、命题等价、谓词和量词、嵌套量词、推理规则、证明简介、证明方法与策略。第二单元：基本结构、集合、函数、序列、和、矩阵和关系：集合、函数、序列与和、集合和矩阵关系的基数、关系及其性质、n 元关系及其应用、表示关系、关系的闭包、等价关系、偏序。第三单元：算法、归纳与递归：算法、函数的增长、算法的复杂性。归纳与递归：数学归纳、强归纳与良序、递归定义与结构归纳、递归算法、程序正确性。第四单元：离散概率和高级计数技术：离散概率简介。概率论、贝叶斯定理、期望值和方差。高级计数技术：递归关系、解决线性递归关系、分治算法和递归关系、生成函数、包含-排除、包含-排除的应用。第五单元：图：图和图模型、图术语和特殊类型的图、表示图和图同构、连通性、欧拉和汉密尔顿路径、最短路径问题、平面图、图着色。树：树的简介、树的应用、树的遍历、生成树、最小生成树。教科书：
文章基于优化的*算法
摘要：随着智能驾驶技术的快速发展，实现无人车辆的准确路径计划变得越来越重要。但是，在处理复杂且不断变化的道路状况时，路径规划算法面临挑战。在本文中，提出了基于优化的全球编程算法，旨在提高生成路径的准确性和鲁棒性，同时保持了传统A*算法的效率。首先，将惩罚函数和障碍栅格系数集成到搜索成本函数中，以增加搜索路径的适应性和方向性。其次，提出了一种有效的搜索策略来解决轨迹将通过稀疏障碍的问题，同时降低空间复杂性。第三，基于离散平滑优化的冗余节点消除策略有效地减少了控制点和路径的总长度，并大大降低了随后的轨迹优化的难度。最后，基于实际地图栅格化的仿真结果突出了路径计划的高级性能以及基准之间的比较，而拟议的策略则表明了优化的A*算法可显着提高计划中路径的安全性和合理性。值得注意的是，它将遍历节点的数量减少了84％，总转弯角度降低了39％，并在一定程度上缩短了总路径长度。
o r i g i n a l r e s a r c h转移蛋白受体靶向的PEG-PLA聚合物胶束用于化学疗法，以针对胶质母细胞瘤多种形式
背景：化学治疗剂的安全有效递送对于神经胶质瘤治疗至关重要。然而，胶质瘤的化学疗法极具挑战性，因为血脑屏障（BBB）严格阻止药物到达肿瘤区域。材料和方法：合成TFR-T12肽修饰的PEG-PLA聚合物，以递送紫杉醇（PTX）进行神经胶质瘤治疗。tfr在脑毛细管内皮细胞和神经胶质瘤细胞上显着表达。因此，TFR-T12肽修饰的胶束可以越过BBB系统并靶向神经胶质瘤细胞。结果：TFR-T12-PEG-PLA/PTX聚合物胶束（TFR-T12-PMS）可以被肿瘤细胞迅速吸收，并有效地遍历BBB单层。TFR-T12-PMS可以有效地抑制体外U87MG细胞的增殖，而带有紫杉醇的TFR-T12-PMS比未经改装的PMS提出了更好的抗细胞瘤效应，并具有长时间的裸小鼠胶原瘤的中位生存期，裸鼠的中位生存期长。结论：TFR-T12-PMS可以有效地克服BBB屏障和以胶质性胶质瘤为靶向的药物的递送，从而验证其在改善多种形式的治疗结果方面的潜力。关键词：聚合物胶束，转铁蛋白受体，BBB转胞胞菌作用，胶质母细胞瘤多形，靶向递送