对于耗资 100,000 至 1,000,000 美元的项目,可以理解这些项目规模庞大且通常很复杂。因此,ECP 流程允许以两部分的形式批准这些大型项目 - 即初步和正式 ECP。初步 ECP 旨在描述项目的格式 - 问题描述、拟议解决方案和项目实施的框架。初步 ECP 应该是计划的强大、完善的“骨架”,正式 ECP 则填写所有细节并“充实”项目。
对于耗资 100,000 至 1,000,000 美元的项目,可以理解这些项目规模庞大且通常很复杂。因此,ECP 流程允许以两部分的形式批准这些大型项目 - 即初步和正式 ECP。初步 ECP 旨在描述项目的格式 - 问题描述、拟议解决方案和项目实施的框架。初步 ECP 应该是计划的强大、完善的“骨架”,正式 ECP 则填写所有细节并“充实”项目。
图 3:Mb 中能量转导的分子途径。(a)Mb 的结构,不同坐标根据其 PEF 的大小以不同颜色表示。(b)His93 作为血红素和蛋白质骨架之间的连接器(蓝色原子)。标记了对引导血红素能量至关重要的五个内部坐标。(c)仔细观察血红素面向 Mb 内部和外部的部分的 PEF 差异。(d)通过 !! , ! "(蓝色)和 # ! , # " , # #(红色)的 PEF。
增量学习(IL)在视觉和自然语言处理(NLP)社区中一直是一个长期存在的问题。近年来,随着预先训练的语言模型(PLM)在各种NLP下游任务中取得了显着的进步,将PLM作为骨架作为骨架已成为NLP IL最近研究的普遍做法。大多数人认为灾难性遗忘是实现IL绩效的最大障碍,并提出了各种技术来克服这一问题。但是,我们发现这个假设是有问题的。具体来说,我们在四个分类任务(文本分类,意图分类,关系提取和命名实体识别)上进行了20多种方法,但可以在两个最受欢迎的IL设置(类增量和任务提名)中,并揭示其中大多数人严重低估了PLMS固有的反遗产能力。基于观察结果,我们提出了一种令人沮丧的简单方法,称为seq* for plms。结果表明,与ART(SOTA)IL方法相比,SEQ*具有竞争性或卓越的性能,但需要训练参数和培训时间明显较少。这些发现敦促我们用PLM重新审视IL,并鼓励未来的研究对PLM中的大型遗忘有根本的了解。数据,代码和脚本可公开可用1。
这项关于金属有机骨架 (MOF) HUKUST-1 薄膜的研究重点是比较未掺杂的原始状态和通过 TCNQ 渗透 MOF 孔结构进行掺杂的情况。我们已经确定了 HKUST-1 薄膜的温度相关电荷传输 p 型电导率。此外,还详细表征了电导率和电流-电压特性。由于最常见的 MOF 形式,即块状 MOF 粉末,不易进行电气特性研究,因此在本研究中,电气测量是在致密、紧凑的表面锚定金属有机骨架 (SURMOF) 薄膜上进行的。这些单片、明确定义和 (001) 优先取向的 MOF 薄膜是使用准液相外延 (LPE) 在特殊功能化的硅或硼硅酸盐玻璃基板上生长的。在原始 SURMOF 薄膜上,研究了在这些多孔薄膜中加载 TCNQ 的影响。在高度定向的 SURMOF 薄膜中观察到正电荷载流子传导和强烈的电导各向异性,并通过塞贝克系数测量得到证实。范德堡四点霍尔测量为此类多孔和混合有机-无机晶体材料的电行为提供了重要的见解,这使得它们在微电子和光电子设备以及热电应用中具有潜在应用价值。
RNA 疗法已成为治疗多种疾病的下一代疗法。与小分子不同,RNA 靶向药物不受蛋白质上结合口袋可用性的限制,而是利用沃森-克里克 (WC) 碱基配对规则来识别靶 RNA 并调节基因表达。反义寡核苷酸 (ASO) 是一种治疗由基因改变引发的疾病的强大治疗方法。ASO 识别靶 RNA 上的同源位点以改变基因表达。九种单链 ASO 已获准用于临床,几种候选药物正在针对罕见疾病和常见疾病进行后期临床试验。已经研究了几种化学修饰,包括硫代磷酸酯、锁核酸、磷二酰胺、吗啉和肽核酸 (PNA),以实现有效的 RNA 靶向。PNA 是合成的 DNA 模拟物,其中脱氧核糖磷酸骨架被 N-(2-氨基乙基)-甘氨酸单元取代。PNA 的中性假肽骨架有助于增强结合亲和力和高生物稳定性。 PNA 与靶 RNA 中的互补位点杂交,并通过基于空间位阻的机制发挥作用。在过去的三十年中,人们探索了各种 PNA 设计、化学修饰和递送策略,以证明其作为有效且安全的 RNA 靶向平台的潜力。本综述涵盖了 PNA 介导的编码和非编码 RNA 靶向在众多治疗应用中的进展。
人类推断他人意图的能力是天生的,对发展至关重要。机器应该获得与人类无缝互动的能力。我们提出了一个用于预测人类相互作用中参与者意图的代理模型。这需要在任何时候同时产生和认可互动,因为端到端模型很少。提出的代理通过一系列瞥见积极采样其环境。在每次采样时,模型会渗透观察类,并完成部分观察到的身体运动。它通过共同最大程度地减少分类和产生误差来了解身体位置的顺序以样品。模型在两个设置下的两孔相互作用的视频中进行了评估:(第一人称)一个骨架是建模的代理,另一个骨架的关节运动构成了视觉观察,并且(第三人称)是建模的代理,而两个相互作用的骨骼运动的关节运动构成了它的观察。使用基准数据集对实施注意机制的三种方法进行分析。其中一个是由感官预测误差驱动的,在两种情况下,通过对骨骼关节的50%进行采样,在两种情况下都达到了最高的分类精度,而在模型大小方面也是最有效的。这是从两人相互作用中学习意图预测的第一个已知的基于注意力的代理,其精度和效率很高。关键字:代理,意图预测,互动识别和产生,注意力,感知,本体感受。
摘要 本研究旨在通过高压吸附研究、吸附等温线模型拟合和优先吸附位点和结合能的 DFT 研究,深入了解氢气和二氧化碳在沸石咪唑酯骨架 ZIF-8 中的吸附。ZIF 系列金属有机骨架的稳健性引起了人们对其在气体存储和分离大规模应用中的实用性的兴趣。我们使用 DMF 作为溶剂在室温下合成 ZIF-8,并将其与典型的溶剂热合成进行了对比。使用 XRD、SEM、TG-DSC 和 N 2 吸附等温线对所得材料进行表征。对活化材料进行高压体积吸附,以分析分别高达 50 和 40 bar 的氢气和二氧化碳存储容量。 ZIF-8 在 50 bar 和 77 K 下显示最大 H 2 存储容量为 3.13 wt%,在 40 bar 和 300 K 下显示最大 CO 2 存储容量为 46 wt%。根据平衡吸附数据估算了 Unilan 吸附等温线的参数,并计算了 H 2 和 CO 2 在 ZIF-8 上的等量吸附热。使用 DFT 计算获得 H 2 和 CO 2 的优先吸附位点。根据 DFT 计算出在最优先位点的 H 2 和 CO 2 的吸附焓值分别为 -7.08 和 -25.98 kJ/mol。我们发现在 77 K 时氢的等量吸附热 (-4.68 kJ/mol) 与来自 DFT 的氢吸附焓 (-6.04 kJ/mol) 非常接近。
摘要目的[18 f] FDG PET/CT是多发性骨髓瘤(MM)中高性能的成像方式。尽管如此,PET/CT扫描解释中的相互观察者可重复性可以受到疾病中骨髓(BM)的不同模式的阻碍。尽管最近已经开发出许多方法来解决标准化问题,但在解释PET/CT的解释中,都不能被视为标准方法。我们在此旨在验证一种新型的三维深度学习工具,以自动评估MM患者BM代谢强度的自动评估。材料和方法全身[18 F] FDG PET/CT扫描进行了35例以前未经治疗的MM患者。在开放标签,多中心,随机,主动控制的3阶段试验(GMMG-HD7)的背景下,对所有患者进行了研究。定性(视觉)分析根据局灶性[18 f] fdg-avid病变以及BM中弥漫性[18 F] FDG摄取的程度,将PET/CT扫描分为三组。提出的用于BM代谢评估的自动化方法是基于最初基于CT的骨架分割,其转移到SUV PET图像的转移,随后使用不同SUV阈值的应用以及使用后期进行的改进。在目前的分析中,应用了六个不同的SUV阈值(方法1-6),以定义骨骼中的病理示踪剂摄取[方法1:肝SUV中位数×1.1(轴向骨骼),谷骨肌肉SUV中间×中间×4(极端)。方法4:≥2.5。方法6:SUV Max肝脏]。方法2:肝SUV中值×1.5(轴向骨架),臀肌SUV中值×4(四肢)。方法3:肝SUV中值×2(轴向骨架),臀肌SUV中位数×4(四肢)。方法5:≥2.5(轴向骨架),≥2.0(四肢)。使用所得面具,对每位患者进行全身代谢肿瘤体积(MTV)和总病变糖酵解(TLG)的随后计算。在自动PET值和视觉PET/CT分析的结果以及患者的组织病理学,细胞遗传学和临床数据之间进行了相关分析。在所有患者中使用深度学习工具后,BM分割和MTV和TLG的计算都是可行的。在使用所有六个[18 f] FDG摄取阈值后,在三个患者组的PET/CT扫描的视觉分析结果与MTV和TLG值之间观察到了显着的正相关(P <0.05)。此外,三个患者组在病理示踪剂摄取的所有应用阈值的MTV和TLG值方面存在显着差异。此外,我们可以证明BM血浆细胞浸润和β2-微球蛋白的血浆浸润和血浆水平具有显着的,具有自动定量PET/CT参数MTV和TLG的β2-微球蛋白MTV和TLG。结论MM中BM代谢活性的自动,体积,全身PET/CT评估与此处的应用方法是可行的,并且与疾病中临床相关的参数相关。此方法提供了一种潜在的可靠工具,该工具在MM中PET/CT解释的优化方向和标准化方向提供了潜在的工具。基于目前的结果,将在未来的前瞻性研究中进一步评估基于深度学习的方法。