制式仪刀: OO: 482 XX: 23

制式仪刀: OO: 482 XX: 23 食品级怪蜀黍: 请选出包含汽车的图片 OO: 565, XX: 1 lir飞天:被我给逮到了！ 伪装成人的机器人！ OO: 133, XX: 2 nothing:1.1 false, 1.2 false, 1.3 false, 1.4 false, 1.5 false, 1.6 false, 1.7 false, 1.8 false, 1.9 false, 1.10 false, 1.11 false, 2.1 false, 2.2 false, 2.3 false, 2.4 true, 2.5 true, 2.6 true, 2.7 false, 2.8 false, 2.9 false, 2.10 false, 2.11 false, 3.1 false, 3.2 false, 3.3 false, 3.4 true, 3.5 true, 3.6 true, 3.7 true, 3.8 false, 3.9 false, 3.10 false, 3.11 false OO: 132, XX: 2 蛋友17030172d9294: 重点不是欧洲黑帮完成了装备迭代吗？ OO: 56, XX: 5 辅酶: 不是，又是火又是机枪又是炸药，然后无人伤亡？押运超人？ OO: 16, XX: 1 dadamon: 原文在哪里啊，我谷歌都搜不到这条讯息... OO: 16, XX: 1 vva: 谋财不害命，车里的人估计认怂了，投降了事 OO: 9, XX: 1 CCcraft: 懂了，GTA6抢运钞车就走这个流程 OO: 8, XX: 0

搭讪玩家《方法1.0》

搭讪玩家《搭讪方法1.0》 一.社交基础：贯穿互动全程的东西 1.简意 2.一致性测试 3.价值 4.五项社交基础 5.一致性+关联性 6.社交动态校准（事后校准） 二.高效把妹 搭讪极简框架 1筛选地图-开场 2.1筛选地图-筛选 2.2筛选是并进的 3.1收尾 3.2收尾的三个计划 3.3.新手的收尾练习方式 收尾阶段的三个计划 框架思维导图 三.话痨秘诀 1.话术结构 2.话术结构运用 四.八周搭讪任务 八周任务线上转变计划 五.网聊核心 引导投资 女神倒追 1.网聊的意义 2.心态的四个模块 3.网聊思维 4.起效的底层逻辑 5.系统 投资节奏 6.升级关系地图 Mikey核心-导出

在工体，我们追逐梅西梅西和阿根廷队的中国行友谊赛，有了一个最圆满的结果2-0击败澳大利亚队，并且梅西在开场81秒就闪电破门，创造

在工体，我们追逐梅西 梅西和阿根廷队的中国行友谊赛，有了一个最圆满的结果2-0击败澳大利亚队，并且梅西在开场81秒就闪电破门，创造生涯纪录。 同时，我们还见证了一个年轻球迷的“为爱向前冲”。 事实上，从这场中国行敲定以来，一直能听到球迷的不满票价太高、主办方取消线下见面会、将梅西与外界“隔离”得太过严密…… 但无论如何，球迷的热情没有改变“能看到梅西就值了”，不止一位球迷对我说。

社交能力提升课3.0从0开始线上聊天+线下活动

社交能力提升课3.0从0开始线上聊天+线下活动 1：购买课程之后如何学习 2：学前必看一分钟学前指引 3：社交达人的基础先搞懂男女思维差异 4：如何快速读懂对方打成一片 5：缓解尬聊同时高价值展示自我 6：如何识别对方的真实想法 7：微表情及行为语言的理解与运用 8：学前标配技能轻松建立框架 9：01吸引力与三大价值 10：02聊天的基础内心力量 11：03聊天的目的与策略 12：04聊天错误与核心法则上 13：05聊天错误与核心法则下 14：06如何找聊天话题 15：07聊天回复对方的技巧 16：08让话题源源不断的聊天技巧 17：09无需背话术话题的聊天思维体系 18：010无限话题聊天术刚认识如何打破隔阂 19：011无限话题聊天术如何聊出熟悉感 20：012无限话题聊天术如何聊让对方愿意聊下去 21：013无限话题聊天术如何聊让对方感到愉悦 22：014无限话题聊天术如何聊才能拿到结果 23：015高情商聊天技巧破冰指标 24：016高情商聊天技巧良性共振 25：017高情商聊天技巧聊天产生吸引力 26：018高情商聊天技巧关联对方 27：019高情商聊天技巧植入营销预期 28：020本单元整体概述 29：021此单元前言 30：022社交工具详解 31：023聊天解码从思维到技巧一 32：024聊天解码从思维到技巧二 33：025如何开启高情商聊天 34：026你为什么不会聊天 35：027整体概述 36：028期待感的策略制定 37：029线下活动不同内核的建立与切换 38：030线下社交的黄金法则 39：031线下社交的聊天技巧 40：032如何获得对方的好感 41：033线下活动的肢体互动与升级 42：034全阶段详解从陌生到确定 43：035社交达人的框架解构 44：036软硬框架的关系与平衡

TON 流动性报告中心化交易所流动性变化：

TON 流动性报告 中心化交易所流动性变化： Binance（主钱包 + 部分提现钱包） 由 49,123,969 TON 降至 46,409,814 TON（-5.5%） OKX（主钱包 + 部分提现钱包） 由 15,805,731 TON 增至 23,119,241 TON（+46.2%） ByBit（主钱包 + 部分提现钱包） 由 23,463,933 TON 降至 23,445,495 TON（-0.1%） KuCoin（主钱包） 由 3,331,995 TON 降至 2,458,362 TON（-26.2%） 去中心化流动性变化： TON/USDT V1+V2 流动性池 2.3百万 TON（前值：2.6百万 TON） 8.3百万 USDT（前值：7.2百万 USDT） DeDust TON/USDT 流动性池 0.68百万 TON（前值：0.82百万 TON） 2.4百万 USDT（前值：2.2百万 USDT） 跨链桥 TON 变动： ETH-TON Bridge 由 12,432,039 TON 增至 12,488,843 TON（+0.5%） BSC-TON Bridge 由 3,627,052 TON 降至 3,611,725 TON（-0.4%） 其他数据： Fragment（主钱包） 237,649,022 TON（无变化） TON 市场价格：3.6 美元（+32.8%） 30日 BTC 相关性系数：0.66（-21.4%） 总发行量：5,124,877,537 TON（+508,992 TON） 月活跃钱包数量：2,620,861（减少 79,344），历史最高 11,814,158 TON 网络上的 Tether 发行量：1.43B USDT（连续15周无变化） TVL（总锁仓价值）：$177.72M（+21.5%），历史最高 $776.6M +18.7% EVAA +27.5% Storm Trade +19.7% DeDust +18.8% Factorial +23.7% 资金流动情况： 中心化交易所净流入：3.7M TON 主要 DEX 的 TON/USDT 流动性池 一周内增加 1.3M USDT（+13.8%） 链上用户活跃度已连续8周下降

David Baker团队又一突破：首次利用生成式AI设计出全新抗体

David Baker团队又一突破：首次利用生成式AI设计出全新抗体 据 Nature 报道，这一工作提出了将人工智能驱动的蛋白质设计带入价值数千亿美元的治疗性抗体市场的可能性。抗体与流感病毒蛋白结合（来源：Juan Gaertner/Science Photo Library）相关研究论文以“Atomically accurate de novo design of single-domain antibodies”为题，已发表在预印本网站 bioRxiv 上。英国牛津大学免疫信息学家 Charlotte Deane 评价道：“这是一项非常有前景的研究，它代表了将人工智能蛋白质设计工具应用于制造新抗体的重要一步。”让抗体设计更快、更容易抗体是一种免疫分子，能强力附着在与疾病相关的蛋白质上，传统的制造方法包括对动物进行免疫实验或对大量分子进行筛选，昂贵且费时。该论文的共同第一作者、华盛顿大学计算生物化学家 Nathaniel Bennett 认为，能够缩短这些昂贵的人工智能工具有可能“使设计抗体的能力民主化”。在这项工作中，研究团队利用 RFdiffusion 和 RoseTTAFold2 网络，通过计算机模拟和实验验证，成功设计出了全新的抗体 VHH（单域抗体；Variable Heavy-chain of Heavy-chain antibodies）。在整个设计过程中，研究团队充分考虑了抗体与靶标之间的相互作用，力求达到最优的结合效果。据论文描述，RFdiffusion 和 RoseTTAFold2 网络在抗体设计中扮演了至关重要的角色，实现了抗体结构的设计和预测，为全新抗体的生成提供了基础。其中，RFdiffusion 网络主要用于设计全新的抗体结构，特别是针对特定的抗原表位。它可以根据用户指定的抗原表位，设计出具有结合能力的抗体结构。基于 AlphaFold2/RF2 的蛋白质骨架，RFdiffusion 网络使用一系列训练过程来进行蛋白质结构的预测和优化。在训练过程中，该网络通过一系列步骤对蛋白质结构进行噪声处理，并预测去噪后的结构。这些步骤使网络能够学习并优化抗体结构，从而适应特定的抗原表位。通过训练和优化过程，该网络能够生成具有高结合亲和力的抗体结构，从而实现对特定抗原的识别和结合。用于抗体设计的RFdiffusion概述（来源：该论文）RoseTTAFold2 网络则主要用于预测抗体结构，特别是在抗体-抗原复合物中的抗体结构。它能够帮助验证设计的抗体结构与抗原的结合模式是否符合预期。基于 Transformer 神经网络架构，RoseTTAFold2 网络使用大量的蛋白质结构数据进行训练。它通过对蛋白质序列进行序列到序列的预测，从而得到全新的蛋白质 3D 结构。经过微调的RoseTTAFold2能够区分真正的复合物和诱饵复合物（来源：该论文）微调后的RoseTTAFold2与IgFold在抗体单体预测方面的比较（来源：该论文）通过对设计的抗体结构进行预测，研究团队可以更好地了解抗体与抗原之间的相互作用，并验证设计的合理性和有效性。整体上，通过设计和预测抗体结构，RFdiffusion 和 RoseTTAFold2 网络为全新抗体的创新和验证提供了重要支持。人工智能设计的抗体，能用吗？利用这种方法，研究团队设计出了数千种抗体，这些抗体能识别几种细菌和病毒蛋白质（比如流感病毒用来入侵细胞的蛋白质）的特定区域以及一种抗癌药物靶标。然后，他们在实验室中制作了这些设计的一个子集，并测试了这些分子是否能与正确的靶点结合，进而验证了抗体卓越的有效性。例如，表面等离子共振（SPR）等技术，可以验证 VHH 与目标抗原的结合能力。实验结果显示，设计的 VHH 能够与目标抗原特异性结合，并表现出一定的结合亲和力。另外，X 射线晶体学或/和冷冻电镜技术，可以解析 VHH 与目标抗原的复合物结构。结构解析结果显示，设计的 VHH 与目标抗原形成特定的结合模式，VHH 的关键残基与抗原表位发生特异性相互作用，进一步证明了设计的抗体具有与目标抗原结合的能力。最后，通过 SPR 等技术，研究团队对 VHH 与目标抗原的结合亲和力进行了验证。结果显示，设计的 VHH 与目标抗原之间存在一定的结合亲和力，其亲和力值反映了两者之间的结合强度和稳定性。以上这些结果，为设计的抗体的进一步应用和开发提供了重要的实验基础和支持。然而，该研究也存在一些局限性。首先，设计的 VHH 在结合亲和力和特异性方面仍有待进一步优化和提高；其次，设计的 VHH 主要针对单一抗原进行了验证，对于多种抗原或复杂疾病的治疗效果尚待验证；另外，抗体的免疫原性、稳定性和生产成本等方面也需要进一步研究和解决。蛋白质设计，充满无限可能近年来，David Baker 团队一直致力于蛋白质设计研究，且成果显著。图｜David Baker2021 年 8 月，团队研发出了一款完全免费的、新的深度学习工具 RoseTTAFold，不仅拥有媲美 AlphaFold2 的蛋白质结构预测超高准确度，而且更快、所需计算机处理能力更低。2021 年 11 月，团队进一步将 AlphaFold 2 与 RoseTTAFold 相结合，成功用于蛋白质-蛋白质复合物结构的预测。去年 4 月，他们在一篇发表在 Science 上的论文中，介绍了如何利用强化学习设计新型蛋白质设计软件，由该方法合成的蛋白质能更有效地在小鼠体内产生有用抗体。他们称，这一突破将会在疫苗领域有所贡献。去年 7 月，他们开发了一个人工智能蛋白质结构预测系统 RoseTTAFold，称可与 AlphaFold 媲美，不仅可以预测蛋白质结构，还能预测蛋白复合物结构。随后，他们也公开了 RFdiffusion 的云版本，将定制蛋白质带入了主流科研界。去年 12 月，团队在 Nature 上发表论文，展示了人工智能技术能够从头设计高亲和力的蛋白，这让科学家们更有可能创造出更便宜的抗体替代品，用于疾病检测和治疗。一项好的科学研究，不仅需要过硬的技术，也同样需要丰富的想象力。未来，抗体及蛋白质设计领域或将充满着无限可能，为人类健康和医学治疗带来新的希望。参考链接： ... PC版： 手机版：