聚类在多种生物信息学应用中起重要作用,包括蛋白质功能预测,种群遗传学和基因表达分析。大多数聚类算法的结果对输入数据的变化,聚类算法及其参数和各个数据集敏感。共识聚类(CC)是聚类算法的扩展,旨在从上述变化来源下不变的那些群集特征构建强大的结果。作为CC的一部分,稳定性得分可以提供所得聚类的可靠性程度的概念。本综述将CC在文献中介绍为三种主要类型,介绍并说明了稳定分数的概念,并说明了在应用中使用CC来模拟和现实的基因表达数据集。Open-source R implementations for each of these CC algorithms are available in the GitHub repository: https://github.com/behnam-yousefi/ConsensusClustering Keywords: Consensus clustering, Ensemble clustering, Robustness, Generation mechanism, Stability score
摘要:金属有机框架(MOF)代表了最有前途的多孔固体之一,用于控制和减少温室气体排放。研究表明,开放金属位点(OMS)与二氧化碳强烈相互作用,因此是CO 2捕获的有效结合位点。但是,许多具有OMS的MOF缺乏框架稳定性,并且通常具有较高的再生温度。为了寻求解决稳定性问题的方法,我们通过通过ZR-TCPB-COOH上的质子交换金属离子,通过ZR-TCPB-COOH在ZR-TCPB-COOM(M = M = M = Alkali/Alkaline Earth Metal)中设计了一系列。原始的MOF(ZR-TCPB-COOH)具有非常强大的框架。PSM过程不会恶化框架稳定性,而是创建与二氧化碳形成牢固键的金属结合位点。结果表明,在低CO 2压力下,使用ZR-TCPB-COOM大大增强了吸收量,并且趋势趋于增加原子数(li + 在室温下N 2上的CO 2也可以实现高吸附选择性(CO 2 /N 2 IAST选择性(15:85)= 539.5)。 这种方法提供了一种可行的方法来提高CO 2捕获能力,尤其是在低浓度下。在室温下N 2上的CO 2也可以实现高吸附选择性(CO 2 /N 2 IAST选择性(15:85)= 539.5)。这种方法提供了一种可行的方法来提高CO 2捕获能力,尤其是在低浓度下。
摘要 - 本文介绍了一项有关使用深钢筋学习(RL)为双皮亚机器人创建动态运动控制器的综合研究。超越了关注单个运动技能的关注,我们开发了一种通用控制解决方案,该解决方案可用于一系列动态的两足动物技能,从定期步行和跑步到Aperiodic的跳跃和站立。我们的基于RL的控制器结合了一种新颖的双历史结构,利用了机器人的长期和短期输入/输出(I/O)历史记录。通过拟议的端到端RL方法进行培训时,这种控制架构始终优于模拟和现实世界中各种技能的其他方法。该研究还深入研究了拟议的RL系统在开发运动控制器时引入的适应性和鲁棒性。我们证明,提出的体系结构可以通过有效使用机器人的I/O历史记录来适应时间不变的动态变化和时间变化的变化,例如接触事件。此外,我们将任务随机化确定为鲁棒性的另一个关键来源,促进了更好的任务概括和对干扰的依从性。可以成功部署所得控制的控制策略,这是一种扭矩控制的人尺寸的两头机器人。这项工作通过广泛的现实世界实验推动了双皮亚机器人的敏捷性限制。我们展示了各种各样的运动技能,包括:坚固的站立,多功能步行,快速跑步,展示了400米仪表板,以及各种各样的跳跃技能,例如站立的跳远和跳高。
由小有机化合物引起的分析干扰继续对早期药物发现构成巨大挑战。已经开发了各种计算方法来识别可能引起测定干扰的化合物。但是,由于可用于模型开发的数据稀缺,这些方法的预测准确性和适用性受到限制。在这项工作中,我们介绍了E-Guard(专家指导的鲁棒干扰复合检测的增强),这是一个新颖的框架,试图通过整合自我介绍,积极的学习和专家指导的分子产生来解决数据稀缺和失衡。e-guard迭代地用与干扰相关的分子丰富了训练数据,从而产生了具有出色性能的定量结构交流关系(QSIR)模型。我们以四个高质量数据集,氧化还原反应性,纳米酸酯酶抑制和萤火虫荧光素酶抑制的示例,证明了电子方形的实用性。与未经e-Guard数据增强的模型相比,这些数据集的MCC值最高为0.47,其富集因子的改进有两个或更高。这些结果突出了电子保守物作为缓解早期药物发现中测定干扰的可扩展解决方案的潜力。
对于 PPF 制造商而言,了解与拥有先进材料科学能力并能“深入研究”以推动创新的 TPU 供应商合作的价值至关重要。与经验丰富、市场专业知识丰富且供应链可靠的“发明者-供应商”合作,对产品开发人员而言具有重要优势。这些能力可以帮助制造商拓展现有市场、打造品牌并开发新应用。供应商专业化和专业知识的优势是本指南的主题。
3. 10Grunheid T、Kolbeck Schieck JR、Pliska BT 等。锥形束计算机断层扫描机与
6。 div>方法17 6.1。 div>研究方法论。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>17 6.2。 div>数据集。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>17 6.3。 div>现有方法的性能分析。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>18 6.4。 div>架构。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>19 6.5。3D面重建。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。21 6.6。实时音频流的预测。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。23 6.6..1增加上下文窗口。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。23 6.6..2转换为更快的运行时。。。。。。。。。。。。。。。。。24 6.7。渲染方法。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。25 6.8。端到端工作流程。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。25