XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System重写
e-syn：通过技术意识到的逻辑综合成本功能重写
逻辑合成在数字设计流中起着至关重要的作用。它对电路实现的最终结果质量（QOR）具有决定性的影响。但是，现有的多级逻辑优化算法通常采用一系列局部优化步骤采用贪婪的方法。每个步骤将电路分为小块（例如，可行的切割），并分别对单个零件进行增量更改。这些本地优化步骤可能会限制勘探空间，并可能错过重大改进的机会。为了解决限制，本文提出了在逻辑合成中使用电子图像。新的工作流（名为e-Syn）利用良好的电子支柱基础架构有效地执行逻辑重写。它探讨了一套等效的布尔表示，同时允许技术意识到的成本功能更好地支持面向延迟和面积的逻辑合成。在广泛的基准设计上进行的实验表明，与常用的基于AIG的逻辑合成流相比，我们提出的逻辑选择方法达到了更广泛的设计空间。它可以在平均年龄15.29％的延迟延迟延迟延迟延迟，以节省面积为导向的合成的6.42％面积。
基于模式匹配的量子电路重写框架
摘要 量子算法的实现依赖于根据底层量子处理器进行特定的量子编译。然而，在不同的物理设备中，有各种方法来物理实现量子比特并操纵这些量子比特。这些差异导致了不同的通信方法和连接拓扑，每个供应商都实现了自己的一组原始门。因此，量子电路必须重写或转换才能从一个平台移植到另一个平台。我们提出了一个基于模式匹配的量子电路重写框架，称为 QRewriting。它利用了一种使用符号序列的量子电路新表示。与使用有向无环图的传统方法不同，新的表示使我们能够轻松识别非连续出现但可简化的模式。然后，我们将模式匹配问题转换为寻找不同子序列的问题，并提出了一种基于多项式时间动态规划的模式匹配和替换算法。我们开发了一个用于基本优化的规则库，并将算术和 Toffoli 电路从常用的门集重写为 Surface-17 量子处理器支持的门集。与在 BIGD 基准上优化的最先进的量子电路优化框架 PaF 相比，QRewriting 进一步将深度和门数分别平均减少了 26.5% 和 17.4%。
小鼠基因组重写和三个重要疾病基因座的定制
基因工程小鼠模型 (GEMM) 有助于我们了解人类病理并开发新疗法，但在小鼠身上忠实地重现人类疾病却具有挑战性。基因组学的进展凸显了非编码调控基因组序列的重要性，这些序列控制着许多人类疾病的时空基因表达模式和剪接 1,2 。包括需要大规模基因组工程的调控大范围基因组区域应该可以提高疾病建模的质量。现有方法限制了 DNA 传递的大小和效率，阻碍了我们称之为基因组重写和定制 GEMM（GREAT-GEMM）的高度信息模型的常规创建。在这里，我们描述了 8 哺乳动物逐步切换抗生素抗性标记以进行整合 9 (mSwAP-In)，这是一种在小鼠胚胎干细胞中进行高效基因组重写的方法。我们展示了使用 mSwAP-In 对定制的 Trp53 基因座进行多达 115)kb 的迭代基因组重写，以及使用 116)kb 和 180)kb 人类 ACE2 基因座对小鼠进行人源化。ACE2 模型重现了人类 ACE2 的表达模式和剪接，值得注意的是，与现有的 K18-hACE2 模型相比，在受到 SARS-CoV-2 攻击时表现出的症状较轻，因此代表了一种更像人类的感染模型。最后，我们通过在 ACE2 GREAT-GEMM 中对小鼠 Tmprss2 进行双等位基因人源化，展示了连续基因组写入，突出了 mSwAP-In 在基因组写入方面的多功能性。
DAFI 36-2903 重写
授权商业孕妇防寒装备 代表中校批准在活动期间穿戴宗教礼服 头发不得延伸到每只袖子顶部之间的线以下 腋下内缝穿过刀片 授权女性穿戴礼服长裤/休闲裤 澄清某些学校和课程的毕业生徽章佩戴语言
重写调节性DNA以剖析和重编程基因表达
1美国加利福尼亚州斯坦福大学医学院，美国加利福尼亚州斯坦福大学2基础科学与工程倡议，斯坦福儿童健康，贝蒂·艾琳·摩尔·摩尔儿童心脏中心，美国加利福尼亚州斯坦福，美国加利福尼亚州斯坦福大学3卡利科人生活科学，南旧金山，加利福尼亚州南旧金山，加利福尼亚州，加利福尼亚州，加利福尼亚州，美国4号计算机科学系，美国斯坦福大学。麻省理工学院和哈佛研究所，美国马萨诸塞州剑桥市6基因法规天文台，麻省理工学院和哈佛大学，马萨诸塞州剑桥，美国7 7号麻省理工学院和哈佛大学，马萨诸塞州剑桥大学，美国，美国剑桥8次地址：美国马萨诸塞州剑桥，马萨诸塞州剑桥市，美国，美国9号，美国马萨诸塞州，美国马萨诸塞州，美国摩托学，美国10号。美国加利福尼亚州斯坦福大学斯坦福大学的心血管研究所 *同等贡献。任何作者都可以首先列出。摘要：增强子和启动子内的调节DNA序列结合转录因子与编码基因表达的细胞类型特异性模式。但是，此类DNA序列的调节效应和可编程性仍然难以映射或预测，因为我们缺乏可扩展的方法来精确编辑调节性DNA并量化内源基因组环境中的效果。在这里，我们提出了一种方法，可以通过将合并的CRISPR Prime编辑与RNA荧光原位杂交和细胞分选（变体流鱼）相结合，来衡量数百种设计的DNA序列变体对基因表达的定量效应。我们将这种方法应用于在两个免疫细胞系中PPIF的增强子和PPIF启动子中的调节DNA序列。672变体类型对，我们识别影响PPIF表达的497。这些变体似乎通过多种机制作用，包括破坏或优化现有的转录因子结合位点以及创建从头站点。破坏单个内源性转录因子结合位点通常会导致表达变化很大（增强子的–40％，启动子中的–50％）。相同的变体通常在细胞类型和状态上具有不同的影响，表明了高度可调的调节景观。我们使用这些数据来基准基于基因调节的基于序列的预测模型的性能，并发现某些类型的变体无法通过现有模型准确预测。最后，我们在计算上设计了185个小序列变体（<10 bp），并优化它们以对硅中表达的特定影响。这些合理设计的编辑中有84％显示出预期的效果方向，有些对表达产生了巨大影响（–100％至 +202％）。变体 - 流鱼因此提供了一种强大的工具，可以绘制变异和转录因子结合位点对基因表达，测试和改善基因调控的计算模型以及重编程调节DNA的影响。
重写逻辑中的模型检查策略控制系统
摘要 重写逻辑及其实现 Maude 是一种用于软件和其他类型系统的形式化规范和验证的表达框架。并发性自然地由在方程理论中对代数项应用重写规则产生的非确定性局部变换表示。系统的某些全局行为或额外约束有时需要限制这种不确定性。重写策略被用作更高级和模块化的资源，以干净地捕获这些要求，这些要求可以通过集成的策略语言在 Maude 中轻松表达。然而，策略感知规范无法用内置的 LTL 模型检查器来验证，这使得策略的实用性和吸引力降低。在本文中，我们讨论了策略控制系统的模型检查，并提出了 Maude LTL 模型检查器的策略感知扩展。讨论了策略语言与模型检查的关系的表达能力，用多个应用示例说明了模型检查器，并比较了其性能。
参数时间自动机的重写逻辑语义和符号分析
本文介绍了参数时间自动机 (PTA) 的重写逻辑语义，并表明使用 Maude-with-SMT 的符号可达性分析对于 PTA 可达性问题是合理且完整的。然后，我们改进了标准的 Maude-with-SMT 可达性分析，以便当 PTA 的符号状态空间有限时，分析终止。我们展示了如何使用我们的方法合成参数，并将其性能与最先进的 PTA 工具 Imitator 进行比较。实际贡献有两个方面：为 PTA 提供新的分析方法（例如，允许查询中具有更一般的状态属性并支持与用户定义的执行策略相结合的可达性分析，而 Imitator 不支持这些方法），并为实时重写理论开发符号分析方法。
重写马克思主义，揭示数据社会与人工智能
就其交换价值而言，每一种特定商品都有价格，以不完美的形式表达一定数量的货币，因为它必须投入流通才能实现，而且由于其特殊性，它是否实现仍是一个偶然问题。但是，就其不是作为价格而是以其自然属性实现而言，它通过与它所满足的特定需求的关系而成为财富的一个要素；并且，在这种关系中，[它]仅表达（1）用途财富，（2）仅表达这种财富的一个非常特殊的方面。相反，货币除了作为有价商品的特殊用途外，是（1）实现的价格；（2）满足每种需求的东西，因为它可以交换每种需求的期望对象，而不管其特殊性如何。商品只有通过货币中介才拥有这种属性。货币直接拥有所有商品的财富，因此也拥有整个财富世界和财富本身的财富。货币的普遍财富不仅是一种形式，同时也是内容本身。可以说，财富的概念是在特定对象中实现和个性化的。在特定商品中，就其价格而言，财富仅被设定为尚未实现的理想形式；就其具有特定使用价值而言，它仅代表财富的一个非常单一的方面。相反，在货币中，价格是实现的；其实质是财富本身，从其特定存在方式中抽象出来（马克思，1857-58 年 [1973]）。
通过基因组编辑成功实现高效基因重写
在使用 CRISPR/Cas9 或其变体进行基因重写时，使用一小段称为引导 RNA 的 RNA 来引导 CRISPR/Cas9（或其变体）到达基因组中想要重写的序列。研究小组首先尝试利用一个在网上公开、任何人都可以访问的程序（CRISPick）2）来筛选出一种有效的向导RNA，然后利用TPN方法重写基因。我们利用TPN法，对在培养的人体细胞中预先导入的特定基因的碱基置换进行修正，并用各种向导RNA测定了改写效率。结果发现，通过CRISPick程序筛选出的向导RNA如预期一样，实现了较高的改写效率。
重写您的数据策略，以利用过去两年的数字投资
为什么如此庞大的数据量如此重要？在定制化成为常态而非例外的世界中，数据是企业了解客户并满足其需求的门户。更重要的是，从数据中获得的洞察力可以帮助这些公司制定新的市场进入策略，发现新的收入来源并从竞争对手手中夺取市场份额。技术、媒体和电信 (TMT) 行业处于数据创建的最前沿，因此可以获取大量数据。然而，可用性并不等于实现机会。大多数 TMT 公司尚未充分利用数据带来的机会，因为只有 29% 的公司大规模采用了全面的数据策略。同时，超过 70% 的 TMT 公司认为有效和广泛的数据使用可能会从根本上改变商业模式。