今天给大家介绍的是由哈佛大学的Joseph M. Cunningham等人在“nature methods”上发表的文章“Biophysical prediction of protein–peptide interactions and signaling networks using machine learning”。
2020年1月6日哈佛医学院Mohammed AlQuraishi和Peter K. Sorger研究团队合作在Nature methods上发表题Biophysical prediction of protein–peptide interactions and signaling networks using machine learning的研究成果。该研究利用机器学习方法能够准确地预测多蛋白家族间的球形蛋白结合域(PBD)-肽相互作用的亲和性。
xenserver默认安装到本地磁盘，本地磁盘被基于Linux的LVM所管理，在xenserver创建为LVM Typer的本地SR，xenserver在LVM上不支持Thin Provisioning磁盘精简制备功能，如果我们想使用Thin Provisioning功能需要将磁盘格式化为EXT3格式，创建EXT3 Typer的本地SR。
The SpliZ generalizes ‘percent spliced in’ to reveal regulated splicing at single-cell resolution 论文摘要：
BeanDefinition 的 parentName 属性的主要功能是允许我们在创建一个 bean 的同时，能够继承另一个已经定义好的 bean。通过指定 parentName 属性，我们可以重用已有 bean 的配置，并在此基础上进行修改或扩展。
本文内容为《隐私工程实践路径》系列开篇，旨在通过笔者在数据合规与隐私保护领域的一系列实战中，总结出的理论框架+实践经验，以及隐私工程在企业落地过程中发现的重难点和针对性的解决方案。
机器之心专栏 作者：王华民（凌迪科技Style3D首席科学家兼凌迪研究院院长） 最近一段时间，数字人、元宇宙（metaverse）、云游戏等新概念变得异常炙手可热。很多圈外人士对此兴奋不已，觉得科幻电影中的场景马上就要实现了。可很少有人会指出，在通往虚拟未来的道路上其实还有一块绊脚石：实时物理模拟。本文为王华民教授结合自己的研究对实时物理模拟的一些看法。 不管是图形学圈内还是圈外，实时的重要性一直缺乏足够认识。 长期以来，圈内存在着一个误解：实时技术应该留给工业界开发。不少人觉得实时技术无非是把非实时技术
AlphaFold是一个预测蛋白质三维空间结构的深度学习模型。据开发者介绍，用户只需要给出蛋白质序列，这个模型能给出“原子精度”（Atomic accuracy）级别的预测。模型刚刚开源不久，一些数据库、安装包在境外服务器，不容易安装。
来源：AI科技评论 本文约2600字，建议阅读10分钟 神经网络模拟物理比物理解算器快5000倍。 量子力学奠基者之一、英国理论物理学家保罗·狄拉克（Paul Dirac）在1929年说过：“大部分物理和化学所需要的数学理论的定律都是已知的，但这些定律的方程太复杂无法求得精确解”。他认为，从蛋白质折叠、材料失效到气候变化，所有的物理现象都可以模拟为量子计算。但由于控制方程太复杂，科学家无法在现实的时间尺度上求解。 那么，这是否意味着我们永远无法实现实时物理模拟？ 以前物理学家通过模型开发、求近似解等方法可
量子力学奠基者之一、英国理论物理学家保罗·狄拉克（Paul Dirac）在1929年说过：“大部分物理和化学所需要的数学理论的定律都是已知的，但这些定律的方程太复杂无法求得精确解”。他认为，从蛋白质折叠、材料失效到气候变化，所有的物理现象都可以模拟为量子计算。但由于控制方程太复杂，科学家无法在现实的时间尺度上求解。
新智元报道 来源：Reddit 编辑：David 【新智元导读】牛津大学一项研究表明，与传统物理求解器相比，机器学习模型可将物理模拟速度提升至最高20亿倍，距离解决困扰狄拉克的模拟计算难题可能向着成功更近了一步。 1929年，英国著名量子物理学家保罗·狄拉克曾说过，“大部分物理学和整个化学的数学理论所需的基本物理定律是完全已知的，困难只是这些定律的确切应用导致方程太复杂而无法解决”。狄拉克认为，所有物理现象都可以模拟到量子，从蛋白质折叠到材料失效和气候变化都是如此。唯一的问题是控制方程太复杂，无法在现实的时间尺度上得到解决。 这是否意味着我们永远无法实现实时的物理模拟？随着研究、软件和硬件技术的进步，实时模拟在经典极限下成为可能，这在视频游戏的物理模拟中最为明显。 对碰撞、变形、断裂和流体流动等物理现象进行需要大量的计算，但目前已经开发出可以在游戏中实时模拟此类现象的模型。当然，为了实现这一目标，需要对不同算法进行了大量简化和优化。其中最快的方法是刚体物理学。 为此假设，大多数游戏中的物理模型所基于的对象可以碰撞和反弹而不变形。物体由围绕物体的凸碰撞框表示，当两个物体发生碰撞时，系统实时检测碰撞并施加适当的力来加以模拟。此类表示中不发生变形或断裂。视频游戏“Teardown”可能是刚体物理学的巅峰之作。 Teardown 是一款完全交互式的基于体素的游戏，使用刚体物理解算器来模拟破坏 不过，刚体物理虽然有利于模拟不可变形的碰撞，但不适用于头发和衣服等可变形的材料。在这些场景中，需要应用柔体动力学。以下是4种按复杂性顺序模拟可变形对象的方法： 弹簧质量模型 顾名思义，这类对象由通过弹簧相互连接的质点系表示。可以将其视为 3D 设置中的一维胡克定律网络。该模型的主要缺点是，在设置质量弹簧网络时需要大量手动工作，且材料属性和模型参数之间没有严格的关系。尽管如此，该模型在“BeamNG.Drive”中得到了很好的实现，这是一种基于弹簧质量模型来模拟车辆变形的实时车辆模拟器。 BeamNG.Drive 使用弹簧质量模型来模拟车祸中的车辆变形 基于位置的动力学 (PBD):更适合柔体形变 模拟运动学的方法通常基于力的模型，在基于位置的动力学中，位置是通过求解涉及一组包含约束方程的准静态问题来直接计算的。PBD 速度更快，非常适合游戏、动画电影和视觉效果中的应用。游戏中头发和衣服的运动一般都是通过这个模型来模拟的。PBD 不仅限于可变形固体，还可以用于模拟刚体系统和流体。
声明 作者: 阿布 公众号独家授权 未经允许 禁止转载 github地址： https://github.com/bbfamily/abu 本策略可直接运行，运行地址 https://github.com/bbfamily/abu/tree/master/abupy_lecture 首先导入本节需要使用的abupy中的模块： 算法交易之父托马斯•彼得菲最成功的一段经历是利用当时最快的计算机，租赁独享电话线以保证数据传输畅通无阻，甚至超越时代定制平叛电脑，使用统计套利在不同市场进行对冲策略。 这是
本节将正式介绍Spring源码细节，将讲解Bean生命周期。请注意，虽然我们不希望过于繁琐地理解Spring源码，但也不要认为Spring源码很简单。在本节中，我们将主要讲解Spring 5.3.10版本的源代码。如果您看到的代码与我讲解的不同，也没有关系，因为其中的原理和业务逻辑基本相同。为了更好地理解，我们将先讲解Bean的生命周期，再讲解Spring的启动原理和流程，因为启动是准备工作的一部分。
在上篇文章中，我们学习了BeanDefinition的一些属性，其中有以下几个属性：
Oracle 12c 中引入了一个新功能就是Oracle Multitenant，这个功能可以在多租户容器数据库中，创建并维护许多个可插拔数据库。Oracle Multitenant是Oracle企业版中需要额外付费的组件。然而，在所有Oracle版本中都可以在一个可插拔数据库中免费使用它。 多租户容器数据库（CDB）是指能够容纳一个或者多个可插拔数据库的数据库。容器是指CDB中的数据文件和元数据的集合。可插拔数据库是指可以通过克隆另一个数据库轻松创建的数据容器。如果有必要，也可将可插拔数据库从一个CDB传送到另一个CDB。 所有含有一组主数据文件和元数据的CDB都是根容器。每个CDB也会含有种子容器，它是用于创建其它可插拔数据库的模板。每个CDB都由一个根容器、一个种子容器和0个、1个或多个可插拔数据库构成。
大过年的，虚拟化服务器崩溃了，正感叹它会挑日子呢，其实并不是那么回事——已经坏了段时间，客户早早地就想着过了年再折腾，无奈财务要用，所以又催着我们修复。
目标地址: https://finance.sina.com.cn/money/future/hf.html
当我们在修改主题样式后，经常要做的一个重复动作就是按F5刷新网页，今天介绍一款神奇的小工具，可以检测CSS和JavaScript文件的变化，并自动刷新网页的JS脚本Live.js。
大数据时代，人们在网络上留下的个人印记越 来越多，这给人们的生活带来极大便利的同时，也增加了用户 个人隐私信息泄露的风险。通过运用大数据技术对人们留在互 联网上的痕迹进行采集，挖掘，提炼与分析之后，每个人的精 准画像都被毫无保留地完整暴露在了网络世界中。别有用心的 人们会利用每个人的精准画像给用户定向推送垃圾短信，拨打 骚扰电话，进行网络诈骗，造成了一起又一起的网络安全事 件，严重危害社会。在这种背景下，个人隐私信息的保护就显 得至关重要，这就要求涉及个人隐私信息采集处理的组织加强 组织内的隐私信息保护管理体系建设。本文从组织内隐私保护 管理体系建设的意义，建设思路，产品的隐私保护设计流程， 隐私泄露常见风险及应对策略几个方面来论述。
问题1 CGAL环境，fatal error C1189: #error : "Incompatible build options" #if defined(__MSVC_RUNTIME_CHECKS) && !defined(_DEBUG)
说起PowerBuilder，可能大家都会嗤之以鼻，然后说一句：“哥们，还用呢啊”？记得以前看过的电影“功夫熊猫“里说：存在即是合理。我想说得是，世界上如果这个东西或这件事情存在，一定有它的道理，好像扯得有些远啊。。。。 好了，言归正传，PowerBuilder在Net没有成势之前，还是非常火的，因此，至今还有的公司在用它来开发，有人问，为什么不换呢。每个公司的情况都不相同，总有这种或那种的原因存在，导致无法更换，这点我们不去研究。 而现在WebService非常火，如果将两者结合起来呢，比如：用Net
BeanDefinitionRegistry 是一个非常重要的接口，存在于 Spring 的 org.springframework.beans.factory.support 包中，它是 Spring 中注册和管理 BeanDefinition 的核心组件。
在《智能网联汽车行业数据合规解决方案（上）》一文中，我们主要讲述了智能网联汽车行业数据合规的一些基本背景和法规要求，接下来我们将重点介绍智能网联汽车行业数据合规的相关解决方案。
9月15日，爱尔兰数据保护组织DPC公布了对TikTok的3.45亿欧元的罚款，之后也引起了数据合规圈的广泛关注，DPC的调查发现TikTok违反了GDPR Articles 5(1)(c), 5(1)(f), 12(1), 13(1)(e), 24(1), 25(1) and 25(2)，而在EDPB（欧洲数据保护委员会）8月就此事作出具有约束力的决定后，又增加了一项违反Article 5(1)(a)的行为。EDPB的决定报告有126页，原文可以在EDPB官网下载。
我们最初观察到该勒索病毒的命令和控制（C＆C）服务器主机名为：“defrayable-listings[.]000webhostapp[.]com”。因此，我们将它取名为“Defray”。巧合的是动词
最近在写一些私有后端调用的api，但是腾讯云的部分相关API不对外开放，且存在着诸多限制，于是看了看腾讯的远程鉴权文档，发现实现并不难，就简单写了一个可以用于cdn鉴权的小脚本，都是自己用得上的鉴权，目前已有根据referer IP url 进行鉴权。
本文介绍由美国马萨诸塞州波士顿哈佛医学院系统生物学系系统药理学实验室的Mohammed AlQuraishi等人发表于Nature Methods 的研究成果：研究人员报道了可微程序与分子和细胞生物学结合产生的新兴门类：“可微生物学”。本文作者介绍了可微生物学的一些概念并作了两个案例说明，展示了如何将可微生物学应用于整合跨生物实验中产生的多模态数据，解决这一存在已久的问题将促进生物物理和功能基因组学等领域的发展。作者讨论了结合生物和化学知识的ML模型如何克服稀疏的、不完整的、有噪声的实验数据造成的限制。最后，作者总结了它面临的挑战以及它可能扩展的新领域，可微编程仍有很多可发挥的空间，它将继续影响科技的发展。
为了写 Spring IOC 容器源码分析系列的文章，我特地写了一篇 Spring IOC 容器的导读文章。在导读一文中，我介绍了 Spring 的一些特性以及阅读 Spring 源码的一些建议。在做完必要的准备工作后，从本文开始，正式开始进入源码分析的阶段。
Bean的生命周期在spring中是很重要的一个概念，bean的生成和spring密不可分，想搞懂spring，先要了解bean的生命周期。
来源 | 腾讯SaaS加速器首期项目-WakeData ---- 数字化浪潮席卷全球，数据成为企业数字化转型的根基，但随着数据与业务日渐深度融合，数据保护措施不足导致数据安全事件在全球范围内频繁发生，加强数据安全和隐私保护成为企业当务之急。 作为线下大数据服务商，WakeData惟客数据顺势而动，立足国际标准，在企业内部设立数据保护官（Data Protection Officer，DPO），把合规运营和数据保护纳入到企业治理体系之中，着力提升数据安全保护能力。 什么是DPO？ DPO这一角色
Alphafold 3，一种新的革命性的人工智能 (AI) 模型，将以前所未有的准确性预测包含更广泛的生物分子，包括配体、离子、核酸和修饰残基的复合物的结构。与现有预测方法相比，Alphafold3 预测蛋白与其他生物分子相互作用的准确性有至少 50% 的提升，对于某些重要的相互作用类别，预测准确度甚至翻了一番。Alphafold3 架构Alphafold3 是通过对 AlphaFold 2 架构和训练过程的重大演进实现的，既适应更一般的化学结构，又提高了学习数据的效率。该系统通过用更简单的 Pairformer 模块替换 AlphaFold 2 的 Evoformer 来减少多序列比对（MSA）处理的数量。此外，它通过使用扩散模块直接预测原子坐标，取代了 AlphaFold 2 中作用于氨基酸特定框架和侧链扭转角的结构模块。扩散过程的多尺度性质（低噪声水平促使网络改善局部结构）还使我们能够消除立体化学损失，并且在网络中大部分特殊处理键合模式，轻松适应任意化学组分。
8月5日，由腾讯云主办的链上产业系列活动第二期成功举办，来自深圳数据交易公司、北京微芯研究院、腾讯、开放群岛(Open Islands) 开源社区等机构的嘉宾围绕“区块链与隐私技术-数据要素安全流转”主题，进行了近三个小时的深入交流分享，精彩纷呈，干货满满。 如何打破数据孤岛？如何充分发挥数据要素作用？如何实现数据共享与可信流转？这场沙龙给了我们答案，快来一起听听专家的洞察。 深圳数据交易有限公司副总经理王冠在直播中带来题为《以开源方式促进数据可信流通》的分享，她从深圳数据交易市场的发展谈起，分析了以
调试（Debug）阶段有时是相当具有挑战性及耗时的，Python的一些基本功能可以帮助我们快速调试。除了我们常用的Pycharm，还有哪些不错的工具呢？
【1】 Semantic navigation with domain knowledge 标题：基于领域知识的语义导航
本杂志开源（GitHub: ShixiangWang/weekly[1]），欢迎提交 issue，投稿或推荐生信相关内容。
This course uses only one preview artwork. For twelve individual videos. ¯\_(ツ)_/¯
至此，我们分析过后，可以简单的归纳一下Spring IOC容器的过程 一、Resource定位过程 这个Resource定位指的的是BeanDefinition的资源定位，他由ResourceLoader通过统一的Resource接口来完成，这个Resource对各种形式的BeanDefinition的使用都提供了统一接口，对于这些BeanDefinition的存在形式，相信大家都不会感到陌生，比如，在类路径中的Bean定义信息可以使用FileSystemResouce来进行抽象；在类路径中的Bean定义信息可以使用前面提到的ClassPathResource来使用，等待；这个定位过程类似于容器寻找数据的过程，就像用水桶装水先要把水找到一样；
近年来，全球掀起个人信息与隐私的立法热潮。欧盟2018实施GDPR，美国2020年实施CCPA，两部法规均对企业处理用户的数据提出更严、更具体的约束和要求；最近十月份，我国对外公布《个人信息保护法（草案）》，它全面和具体地规定了企业保护个人信息安全的各项义务,同时指出违反法规最高可面临5000万或一年度营业额5%的巨额罚款。
AI 科技评论按：2017 -2018 年两年间，AI 科技评论秉承「洞见学术前沿，连接产业未来」的宗旨，走遍美国、加拿大、澳大利亚、法国、新加坡等多个国家，两度亲历 10 余个国际顶级学术会议，为大家带来了一系列现场精彩报道。2019 年，这些国际顶级学术会议将如约与大家见面，而 AI 科技评论也将前往现场继续新一年的学术会议报道。
很多人在学习了基本的Python语言知识后，就转入应用阶段了，后期很少对语言本身的新变化、新内容进行跟踪学习和知识更新，甚至连已经发布了好几年的Python3.6的新特性都缺乏了解。
鉴于全球各国都把隐私保护提上了日程，拉高了Level ，企业对于这一块的工作也越来越重视了。
在一个每天都会出现新的网络攻击并出现的世界中，我们必须不断寻找和建立新的安全控制和保护机制。目前发现的最常见的网络安全威胁通常涉及数据泄露并且发生在应用程序级别，这就是许多NGFW和IPS / IDS系统无法抵御此类攻击的原因。此外，大多数通信 - 尤其是那些集成在Web应用程序中的通信 - 最近都被加密，这给这些设备带来了额外的问题。Web应用程序防火墙，即WAF产品专为Web应用程序设计 - 它们在应用程序级别分析每个HTTP请求，并提供SSL / TLS流量的完全解密。
linux：对linux来说实在是太简单了，因为最早的git就是在linux上编写的，只需要一行代码
自从《个人信息保护法》颁布以来，对于金融/汽车/新零售等处理大量个人敏感信息的企业来讲，个人数据使用在企业内部变成一个“谈虎色变”的问题，有合规意识的业务开始拉上合规、法务、安全团队开启评估审批，但在很多没有PbD（Privacy by Design）机制的企业来讲，遇到这类问题的合规/法务同学往往会很头疼，“合法性事由”的适用性在不断压缩，告知同意/PIA/第三方管理/DSAR犹如一道道天堑，如果整改那么业务要延迟甚至推倒重来，如果不整改业务要带隐私合规风险上线，变成了鱼和熊掌不可兼得的问题。今天这篇文章我们来谈谈个人数据使用环节的合规问题。
选取两个别人不知道的大素数p, q. 公共模n = p*q 欧拉值φ(n) = (p-1)(q-1) 选取公匙(加密匙) e , 条件是1< e <φ(n)，且e与φ(n) 互质. 常用为3, 65537等. 根据扩展欧几里德算法求得: 私匙 d = e^-1 mod φ(n) . 加解密算法: 加密: 密文c = m^e mod n 解密: 明文 m = c^d mod n
本文列举了Python3.6、3.7、3.8、3.9四个版本的新特性，学习它们有助于提高对Python的了解，跟上最新的潮流。
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