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如何在方向改变的过程中保持片段的活性？

在方向改变的过程中保持片段的活性是一个重要的问题。为了做到这一点，以下是一些方法：

持续学习：作为一个云计算专家和开发工程师，保持对最新技术和趋势的学习非常重要。定期阅读相关的技术文章、博客和论文，参加技术研讨会和培训课程，以保持对新兴技术的了解和熟悉。
项目实践：通过实际参与项目并应用所学的知识和技能，可以更好地理解和巩固自己的专业能力。尽量选择与云计算相关的项目，涉及前端开发、后端开发、软件测试、数据库、服务器运维、云原生、网络通信、网络安全、音视频、多媒体处理、人工智能、物联网、移动开发、存储、区块链、元宇宙等多个领域，以扩展自己的技术广度。
社区参与：参与云计算和IT互联网领域的社区活动和讨论，例如技术论坛、社交媒体群组等，与其他专家和开发者交流，分享和获取知识，保持对行业动态的敏感度。
探索新领域：除了扩展自己的技术广度，还可以尝试涉足一些新的领域，例如人工智能、物联网、区块链等，以拓宽自己的技术深度。学习并实践这些领域的相关知识和技术，了解它们的概念、分类、优势和应用场景。
保持激情和动力：无论是学习新知识还是参与项目实践，保持对云计算和IT互联网领域的激情和动力非常重要。找到自己感兴趣和热爱的领域，并设定目标和里程碑，以保持自我激励。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

腾讯云云服务器（CVM）：https://cloud.tencent.com/product/cvm
腾讯云云数据库MySQL版：https://cloud.tencent.com/product/cdb_mysql
腾讯云对象存储（COS）：https://cloud.tencent.com/product/cos
腾讯云人工智能（AI）：https://cloud.tencent.com/product/ai
腾讯云物联网通信（IoT）：https://cloud.tencent.com/product/iotexp
腾讯云移动应用开发套件（MDC）：https://cloud.tencent.com/product/mdc
腾讯云区块链服务（BCS）：https://cloud.tencent.com/product/bcs
腾讯云音视频通信（TRTC）：https://cloud.tencent.com/product/trtc
腾讯云网络安全（NSA）：https://cloud.tencent.com/product/nsa
腾讯云云原生容器服务（TKE）：https://cloud.tencent.com/product/tke

以上链接提供了腾讯云在不同领域的相关产品，可根据具体需求进一步了解和选择适合的产品。请注意，此回答并未提及其他云计算品牌商。

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通过适时地添加新对象或移除不必要的对象，可以帮助系统保持灵活性、简洁性和高效性，从而更好地适应不断变化的需求和环境。...影响：OM的发生会直接影响消息的传递方向和含义，可能导致系统交互行为的调整。ChangeMessageModule (CMM)定义：改变消息的发送或接收对象，用于需要修改某个交互行为本身的情况。...影响：DF的发生会减少系统的控制流复杂性，简化系统的行为选择，有助于优化系统的交互结构。FragmentTypeChange (FTC)定义：改变复合片段的类型，用于需要改变某段控制流时。...FragmentConditionChange (FCC)定义：改变复合片段内部执行的条件，用于改变当前控制流的执行条件时。每次发生FCC演化时会同时修改与控制流执行条件相对应的两个转移的触发事件。...复合片段演化在系统的控制流程设计中起着重要作用，通过灵活运用AF、DF、FTC 和 FCC这四种演化方式，可以更好地调整系统的交互结构，满足不断变化的需求，优化系统性能，并确保系统的控制流程与需求保持一致

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Commun Chem｜分子切分是基于人工智能的药物开发途径中的关键步骤

基于人工智能的小分子药物发现已成为计算机科学与生命科学交叉领域的一个重要趋势。在寻找新化合物的过程中，基于片段的药物发现已经成为一种新的方法。...作为分子编码过程中的重要方法，分子切分方法值得深入研究。...然而，这项技术在短期内能在多大程度上改变药物开发仍然取决于计算机理解和表示化学空间的能力。对化合物进行彻底而合理的分解是计算机理解化合物的关键一步。...在化学空间中，分子片段充当了复合词的语言单位。创新药物发现方法的灵感源于对定量构效关系(QSAR)研究范式的重新思考，从根本上探索子结构与活性之间的关系。...基于能量的分子切分方法可以避免切割不易断裂的高能化学键，从而在化学反应中保留官能团片段。第二个方向是保存片段信息。分子被切分后，除了保留结构信息外，还应包括片段在原分子中的位置、能量、相关性等信息。

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人工智能时代，程序员如何保持核心竞争力？

这让程序员群体开始思考：当AI逐渐能够自动化许多曾由人类执行的任务时，程序员如何才能保持核心竞争力？如何在这个新时代中继续发光发热？...例如，在面对一个新的技术需求时，AI可以帮助生成代码片段，但设计系统架构、制定复杂算法、预见可能的风险和异常处理仍然是程序员的核心竞争力。...越来越多的领域正在和编程、AI结合，程序员可以通过学习领域知识（如金融、医疗、工业等），成为某一行业的专家，这样能在AI技术的应用过程中扮演更加重要的角色。...了解和掌握这些新兴技术，如深度学习、强化学习、自然语言处理等，将帮助程序员更好地与AI时代接轨。行动建议：设立个人学习计划，保持对新技术的敏感度。...结论人工智能的快速发展改变了程序员的工作模式和职业方向，但并不意味着程序员的职业未来变得暗淡无光。相反，AI为程序员带来了更多的机遇。

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片段分子化合物在新药研发中的作用 | MedChemExpress

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27分Nature子刊的生信分析是怎的高度？

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Front. Chem.｜LigBuilder V3：一种多目标的从头药物设计方法

构建模块将沿着选定的氢原子的方向附着在种子结构上(图3B中的红色氢原子)。沿新形成的键(图3C中的红色键)进行3度-步采样，考虑到分子的灵活性，将保留几种具有局部最小能量的有利构象作为候选构象。...在生长操作中，相同的构件和相同的生长场地将保持构象组二维结构的一致性。图4.生长过程的示意图。 2.4 集成连接虽然组装多个生物活性片段生成有效的配体非常有前途，但连接片段的计算方法充满了挑战。...为了避免影响各自的生物活性，片段的方向和位置应该是不可改变的。因此，分子中键长度和键角的刚性限制严重限制了连接的可行性。此外，扭转的不利能量可能会进一步降低其可行性。...与先导化合物相比，潜在的活性片段更容易通过基于片段的方法来进行选择，如核磁共振、DSF、X射线晶体学、表面等离子体共振和质谱学。...此外，计算方法，如片段对接或CrystalDock也是识别先导片段的有效方法。此外，由于小片段的特异性较低，更有可能与多个靶点相互作用。因此，通过整合多个片段来设计多靶点配体是可行的且很有前途的。

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看完这 18 个问题，你也能打造企业级 Pipeline

如何在 Pipeline 中实践？ DevOps成熟度标准中建议做到一次构建，多次部署。目的是为了在测试环境测过的包可以在不改变任何环境和依赖的情况下发布到生产线上。...（语法获取可以使用片段生成器，搜properties） ? ? 11 如何在 Pipeline 中进行并行构建任务？...（语法获取可以使用片段生成器，搜parallel） ? 12 如何在 Pipeline 中优雅的使用密文？...（语法获取可以使用片段生成器，搜withCredentials） ? 13 如何在 Pipeline 中设置定时启动 job？...为实现需要人工校验是否继续进行后续流程,对接审批流程等操作，Jenkins支持了构建等待的功能，可以在构建过程中暂停任务，等待下一步信号。（语法获取可以使用片段生成器，搜input） ?

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Drug Discov Today综述｜分子从头设计和生成模型

其包括已知的相关子结构，如药物化学文献中的子结构。片段化方案使用简单的规则（如所有的无环单键）或受追溯合成学启发的断裂来解构分子，然后可以使用每个包含一个或多个原子的片段库来构建新分子。...基于片段虽然经过预训练的基于原子的生成模型对其训练数据中存在的子结构保持了很强的先验能力，但它们仍然能够单独修改分子中的每个原子。...尽管这种灵活性鼓励学习的模型具有最大的表现力，从而对化学空间有更广泛的覆盖，但基于片段的方法使用更粗糙的分子表示法来限制搜索空间（1996年文献）。...特别是，基于反应的从头设计工作流程和采用更自然的基于图的表示方法是未来研究的有希望的方向。我们还认为基于片段的方法在分子表现力和实用性之间提供了一个有吸引力的折中方案。...另一个有趣的方向是开发专门的生成模型，在生成过程中纳入额外的环境，如三维环境、三维蛋白结合点、或基因表达特征。

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打造企业级pipeline服务的18个疑问

如何在pipeline中实践？ DevOps成熟度标准中建议做到一次构建，多次部署。目的是为了在测试环境测过的包可以在不改变任何环境和依赖的情况下发布到生产线上。...（语法获取可以使用片段生成器，搜parallel） 7.png 十二、如何在pipeline中优雅的使用密文？...（语法获取可以使用片段生成器，搜withCredentials） 8.png 十三、如何在pipeline中设置定时启动job？...（语法获取可以使用片段生成器，搜properties） 9.png 十四、如何在pipeline中设置通过轮询代码仓库启动job？...此触发方式使用的较少，最佳实践以webhook的方式触发构建更方便，但是在少量特殊场景，如每天需要构建，但是版本不发生变化时不构建可以应用此触发器 10.png 十五、如何在pipeline中设置通过其他

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Sora | 最强AI视频生成大模型

数据预处理 01 自适应视频分辨率传统方法常将视频调整尺寸、裁剪或改变宽高比以符合统一的标准（通常是短片段、正方形帧且分辨率固定较低）。...然而，也可以使用不同尺寸的片段来保持整体帧或视频在潜在空间中的维度一致，尽管这可能会带来位置编码的问题，并在生成不同尺寸潜在片段的视频时给解码器带来挑战。...(a) 视频扩展，模型将视频序列向原始片段的相反方向推进，(b) 视频编辑，根据文本提示对视频中的特定元素，比如场景进行改变，以及 (c) 视频连接，通过两个不同的视频提示将视频片段无缝结合，创造出一个连贯的故事...此外，Sora还能在视频的不同镜头中生成同一角色，并确保角色的外观在整个视频播放过程中保持一致。这些能力显著提高了视频内容的质量和观看体验，尽管在某些情况下，模型可能仍需改进以确保完全的时间连贯性。...这将改变游戏的开发、玩法和故事叙述方式。医疗保健：在医疗领域，Sora等视频扩散模型有助于识别和理解复杂的医疗影像，如细胞凋亡、皮肤病变和人体运动异常。

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J. Med. Chem. | ChemistGA：一种多目标可合成全新药物设计方法

在先导化合物的设计过程中，要综合考虑候选分子的生物活性、结构新颖性、靶点选择性、成药性和安全性等特性，这些性质与后续的结构修饰和优化、生物学活性评价以及临床试验密切相关。...然而基于GA的分子生成算法存在一些固有的缺点，一是生成的分子通常难以合成，因为它们通常是通过片段的拼接替换进行生成，另一个问题是在遗传进化的过程中容易陷入局部最优。...同时，作者在这里每隔10代进行回交，以确保一些活性结构在遗传过程中不会被消除。实验设置在以下场景中，作者使用靶向三个靶点的活性化合物进行评估，包括DRD2、JNK3和GSK3β。...这些突变可分为7大类，具体如下：1、附加原子(15%)；2、插入原子(15%)；3、删除原子(14%)；4、改变原子类型(14%)；5、改变键的顺序(14%)；6、删除环中的键(14%)；7、在环中添加键...然而，在整个进化过程中，GB-GA的成功率始终保持在0左右，这意味着GB-GA不能结合两种分子的优势成功地产生后代。然后，作者通过拆分四个评分（图2的剩余子图）来比较GB-GA和ChemistGA。

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【Manning新书】面向数据编程降低软件复杂度

这本书通过对话、代码片段和图表展示了强大的新思想，帮助您快速了解关于DOP的伟大之处。...最重要的是，该范例与语言无关，您将学习编写可以用JavaScript、Ruby、Python、Clojure实现的DOP代码，也可以用传统的OO语言(如Java或c#)实现。...如果您正在阅读的代码片段使用的是您不熟悉的Lodash函数，您可以参考附录D来理解函数的行为。...第1部分，灵活性，包含六个章节，重点介绍了传统面向对象编程(OOP)的挑战，并将面向数据编程(DOP)放在中心位置，揭示了如何使用DOP的基本原则来构建灵活的系统。...第九章，持久数据结构，转移到一个更学术的环境，我们的朋友Joe揭示了一个更安全、更可伸缩的方式来保持数据不变性的内部细节，以及如何有效地实现它，无论数据大小。现在开始上课!

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斯坦福Shenoy团队：由循环神经网络实现的大脑控制摘要

更具体的是，在双运动过程中，我们发现一个载体（“主要”）的神经表征保持相对不变，而另一个载体（“次要”）的神经表征在其方向调整发生变化时被抑制。此外，对侧和同侧运动的运动方向也有显著的相关性。...同样，右手的种群水平方向调整（图2c）保持相对不变（x方向和y方向的相关性分别为0.87和0.84），而左手方向调整的变化更大（x方向和y方向的相关性分别为0.42和0.45）。...使用来自单一试验的数据，两个解码器被训练将一个时间箱（20 ms bin）的帧率输入特征转换为两个游标的x和y方向速度。图3a显示了双手异常运动的非解码x方向速度的示例片段。...为了实现这一点，我们通过随机选择数据片段来改变训练数据（持续时间在200到800 ms之间），使用线性插值及时拉伸或压缩片段，然后关闭修改后的片段的顺序（图4c）。...在在线评估过程中优化线性解码器（LD）是模糊的，因为它通常需要手动调整参数，如输出增益51。为了与RNN进行最公平的比较，我们测试了LD和RNN的输出增益标量范围。

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Nat Rev Drug Discov｜深度学习与QSAR的融合

与常见机器学习算法中的分子描述符不同（根据固定公式从化学结构中计算出来，且在训练过程中不发生变化），deep QSAR利用分子嵌入（molecular embedding）方法，从标准化学输入（如SMILES...式或分子图）中创建的分子描述符（存在于深度学习算法创建的高维空间中的向量）（图1），可以随着模型训练的过程而改变，从而更好地用于预测目标性质。...分子生成模型框架（a-e），生成式药物分子设计的案例（f）在分子生成的过程中或之后，其目标活性可通过QSAR模型进行评价以供指导分子优化，该QSAR模型可以是独立于分子生成模型的外部评价器，也可以是整合在模型内置的打分函数...常用的打分程序包括SAscore（考虑了片段在PubChem中的出现频率以及分子的复杂程度）和SCScore（定义产物的复杂程度是否高于反应物）。...然而，随之而来的挑战包括如何在每个迭代循环（设计、合成、测试和分析）中高效处理大量数据，并实现多目标优化。目前，已有研究致力于利用自动化平台探索新的有机化学反应和加速药物设计过程。

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「土行孙」机器人登上Science子刊封面，用气流在地下穿梭自如，速度达每秒4.8米

所以这款软体机器人也有一个类似的机械尖端，可以用来开路；主体部分选用了较为光滑的软管，用气体来驱动机器人前进。 ? 这样可以提升机器人行动的速度和灵活性。...这其实是因为在沙堆中的受力情况非常复杂，除了水平方向上的阻力，还有垂直方向产生的升力。因此，机器人很难始终保持在一种平衡的状态下。那么如何让它在地下穿梭自如呢？...这一次，研究人员想到了沙漠中的爬行动物。比如砂鱼蜥，就可以利用楔形的头部来调整在土里的升力。为此，研究人员加装了一个垂直方向上的空气喷流，以对抗机器人在潜行过程中会产生的升力。 ?...从效果看，虽然机器人这样走的非常狂野，但是它能够保持在地下潜行了。...同时，他们也改变了气流装置的角度，其中0度表示与水平方向平行，90度则表示与水平方向垂直。数据显示，在43mm和80mm的深度中，软体机器人前行时的阻力都随着气流速度的增大而降低（下图B和C）。

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RDKit：化合物骨架分析

采用代谢稳定的环系结构替代不稳定的结构片段，进而改变整个化合物的代谢途径，提高代谢稳定性。...骨架迁越骨架迁越最早是以计算技术引入到新药研发的，其目的是在已知的数据库中，寻找与苗头化合物完全不同的拓扑骨架，但仍保持原有的生物活性。...也就是从已知的活性分子结构出发，通过计算化学方法发现新的拓扑结构和活性分子。...由苗头化合物到先导化合物的演化过程，以及先导化合物优化到候选药物，大都涉及了骨架的变换，骨架迁越改变已有活性分子的母体结构，目的有以下几种：（1）将亲脂性的骨架用极性骨架替换，可增加药物的溶解度；（...；（5）降低分子的柔性，一些活性分子的柔性键过多，如肽类药物，构象的多样性导致与受体的亲和力降低，用刚性骨架替换，可改善结合力，并且也改善药代动力学行为；（6）提高对受体的亲和力：有的骨架不只是对药效团起支撑作用

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规则引擎深度对比，LiteFlow vs Drools！

难能可贵的是，Drools这个项目在十几年后还依旧保持着开源和更新。...经过2年的迭代，现在功能和特性也非常棒，很适合用在高复杂度的核心业务上，同时又能保持业务的灵活性。...而流程引擎实现了将多个业务参与者之间按照某种预定义的规则进行流转，通常需要涉及到角色信息。简单来说就是，流程引擎主要解决业务在不同角色之间的流转问题，如请假流程，审批流程，往往要经过多个角色。...编排式规则引擎作为规则引擎的一个新的方向，也会一直探索下去的。希望大家能多多支持这款国产的规则引擎。...在编排方向，LiteFlow除了文中所提到的一些特性以外，还有很多其他各种各样的探索性的玩法和高级特性。是一款很值得深挖的框架。

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pacbio测序原理

4、聚合酶活性（Polymerase Read）可支持 30k（40-70K）的读长反应，插入片段长度 5k，那么理论上可获得 6X 的 insertion 信息即正负链各读取 3 次（不计算接头）...7、聚合物遇到模板上被修饰的碱基，例如甲基化的碱基，合成的速度明显被放慢，并且广谱特征也发生改变。...这样就可以判断该位置的 DNA 被甲基化了； 8、DNA 聚合酶是实现超长读长的关键之一，SMRT 测序中不含有 PCR 扩增，测序过程中，随着 DNA 聚合酶的合成反应，碱基配对并测序，因此酶活性决定了最终测序读长...，提高聚合酶延伸性并保持准确率。...DNA 聚合酶介导的延伸反应会沿着一个方向进行，在下一个 dNTP 添加之前，前一个 dNTP上的荧光基团会从复合物上脱落下来，所以单独的一个碱基检测到的荧光信号只会持续很短的一段时间，根据检测到的不同波长和峰值以及他们之间的间隔

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ArXiv｜药物设计的分子生成：图学习视角

概述了最先进的分子设计（和主要用于从头药物设计）和发现的辅助方法。介绍在药物开发过程中，产生具有良好质量的化学分子并优化以获得所需的特性特别重要。...另一种基于AE的方法，该方法可以产生具有靶性质的分子，同时保持任意输入支架作为子结构。...挑战和未来方向尽管基于图的深度学习在分子设计自动化方面取得了巨大成功，但由于分子结构的复杂性，挑战仍然存在。作者提出了三个未来的进一步研究方向。聚合物。...现有工作主要集中在小分子设计上，当应用于设计更大的分子 (如聚合物) 时，它们的性能会显着降低。失败可能是由于实现较大分子所需的许多生成步骤以及跨迭代步骤的梯度的相关挑战。...最后，一次全部的方案可能是高效的，但有时可能缺乏足够的灵活性来进行增量生成和优化。产生具有理想特性的分子具有根本意义，尤其是在药物工业中。

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