D3FG 是一个在口袋中基于功能团的3D分子生成扩散模型。与通常分子生成模型直接生成分子坐标和原子类型不同，D3FG 将分子分解为两类组成部分：官能团和连接体，然后使用扩散生成模型学习这些组成部分的类型和几何分布。本文对D3FG进行了测评，包括：环境安装、分子生成、模型训练、报错排除、生成分子对接、高打分分子展示等；

├─01等保2.0标准差距自查指导书 │ └─安全计算环境测评指导书 │ ├─中间件 │ ├─数据库管理系统 │ ├─服务器 │ ├─管理后台 │ └─网络设备和安全设备 ├─02等保2.0测评指导书 │ └─等保2.0 权重表（新） ├─03等保2.0作业指导书 │ ├─安全区域边界 │ ├─安全物理环境 │ ├─安全管理中心 │ ├─安全管理制度 │ │ ├─安全建设管理 │ │ ├─安全管理人员 │ │ ├─安全管理制度 │ │ ├─安全管理机构 │ │ └─安全运维管理 │ ├─安全计算环境 │ │ ├─业务应用软件 │ │ ├─关键数据 │ │ ├─数据库管理系统 │ │ ├─服务器和存储设备 │ │ └─网络设备和安全设备 │ └─安全通信网络 ├─04等保2.0作业指导书（二级三级） │ ├─三级测评指导书 │ │ └─一、通用部分测评指导书 │ └─二级测评指导书 │ └─一、通用部分测评指导书 ├─05等保2.0作业指导书（三） │ ├─1.

目录 电赛综合测评.......................1 11年电赛综合测评一一单运放三角波发生器................. ... ................2 13年电赛综合测评一一1KHZ正弦波....................................................... ........3 13年电赛综合测评一一三角波.......................................................................4 13年电赛综合测评一-方波发生器...................... . . . ............ .. . ............5 13年电赛综合测评一一锯齿波....................................................................6 15年电赛综合测评一一方波可调电路..............

### 知识点详述 #### 言语理解推理题 言语理解推理题主要是对给定文本内容的理解、分析和推理能力的考察。例如，在第一题中，通过阅读一段关于高新科技成果转化的文本，要求考生选出最准确的复述。该题目考察考生对科技成果转化过程的理解，以及对文中重点信息的把握能力。正确答案为D，它强调了解决经济规模生产的工艺问题是转化过程中的一个重要环节。 第二题中，考生需要对中国四大传统节日的历史进行比较和排序。题目通过叙述各个节日的形成过程，考察考生对历史知识的掌握和信息整合能力。正确答案为C，它表明清明节的最终形成是在唐代，而非与晋文公重耳和介子推的传说直接相关。 言语理解推理题还包括词语填空题，如第三题所示。考生需要根据上下文内容，选择恰当的词语填入句子中，以使句子意思通顺合理。该题目主要考查对语言的运用能力和对句子整体意义的理解。 #### 资料分析题 资料分析题侧重考察考生对数据的分析、整理、计算和逻辑推理能力。题库中的资料分析题可能涉及大量的数据信息，要求考生从中提取关键信息，进行准确的运算，并得出合理的结论。这一部分题目的设计旨在衡量考生处理复杂信息和做出决策的能力。 #### 图形推理题 图形推理题则专注于对图形规律的识别、归纳和应用。考生需要根据一系列图形的排列规律，推理出下一个图形应当是什么，或者在给定的图形序列中找出规律。这些题目要求考生具有较强的逻辑思维能力和空间想象能力，能从图形的变换中发现内在的联系。 ###

数电的相关知识 ●逻辑门电路 ●组合逻辑电路 ●锁存器和触发器 ●时序逻辑电路 ●脉冲波形变换与产生电路 ●数模转换电路

SurfDock 来源于中国科学院上海药物所的郑明月为通讯作者的文章：《SurfDock is a Surface-Informed Diffusion Generative Model for Reliable and Accurate Protein-ligand Complex Prediction》于2024 年 11 月 27 日正式发表在 《Nature Methods》上。在文章中，SurfDock 在多个基准测试中展现了卓越的表现，包括 PDBbind 2020 时间分割集、Astex Diverse 集和 PoseBusters 基准集。在模型中，SurfDock 将多模态蛋白质信息（包括表面特征、残基结构和预训练的序列级特征）整合成一个一致的表面节点级表示，这一能力对实现高对接成功率和改善构象合理性起到了重要作用。SurfDock 的另一个特点是其可选的弛豫（构象优化），旨在进行蛋白质固定配体优化，从而显著提高其准确性。 我们的测评结果显示，生成的小分子构象还是比较合理的，同时生成的结合模式与晶体非常接近。

在当今社会，大学生群体的心理健康问题日益受到社会各界的重视。为了更好地服务于大学生的心理健康，提升其生活质量，出现了一款名为“大学生心理健康测评管理系统”的微信小程序，该系统采用SSM（Spring+SpringMVC+MyBatis）框架进行开发，同时提供了源码、数据库以及完整的论文和启动教程，方便用户和开发者进行操作和研究。 该系统主要面向大学生、心理咨询师以及相关教育工作者。它不仅能够帮助大学生进行自我心理评估，还能为心理咨询师提供一个便捷的管理平台，使他们能够更高效地管理学生的心理健康数据，并为他们提供定制化的心理咨询服务。系统设计时还充分考虑到了用户的隐私安全，确保了个人信息的安全性和数据的保密性。 在技术架构上，该系统采用了当前流行的SSM框架。Spring框架作为整个系统的核心，负责整个系统的控制反转（IoC）和面向切面编程（AOP）。SpringMVC则是作为系统的控制器，处理用户的请求和响应，同时它也负责系统视图的跳转。MyBatis作为数据持久层的框架，通过与数据库的交互，实现数据的CRUD操作，即增加、查询、更新和删除。 该系统为用户提供了一个简洁友好的用户界面，用户可以通过微信小程序方便快捷地访问和使用系统功能。在微信小程序中，用户可以进行个人心理测评、查看测评结果、预约心理咨询服务等操作。同时，系统还为心理咨询师提供了后台管理功能，他们可以通过管理平台进行用户信息管理、测评结果分析、预约管理、数据统计等工作。 除了实际的系统功能，该毕业设计项目还附带了完整的论文文档。论文中详细介绍了项目的开发背景、研究意义、需求分析、系统设计、功能实现以及测试结果等内容。这使得该项目不仅具有实践价值，还具备了一定的理论研究深度，对于相关专业的学生来说，是学习和参考的优秀范例。 项目的启动教程提供了详细的安装和配置指导，即使是初学者也能够快速上手。教程涵盖了从环境搭建、系统部署到功能测试的全过程，确保用户能够顺畅地体验到整个系统的功能。 这款“大学生心理健康测评管理系统”微信小程序结合了现代技术与心理健康教育的实际需求，为大学生的心理健康维护提供了一个有效的工具。同时，该项目的源码、数据库和论文的开放，也为教育技术领域的研究和实践提供了宝贵的资源。

IPDiff 是一个基于蛋白质-配体相互作用先验引导的扩散模型，首次把配体-靶标蛋白相互作用引入到扩散模型的扩散和采样过程中，用于蛋白质（口袋）特异性的三维分子生成。来源于文章 《Protein-Ligand Interaction Prior for Binding-aware 3D Molecule Diffusion Models》。文章链接： https://openreview.net/forum?id=qH9nrMNTIW 。 针对原GitHub中代码的问题与报错，本文档对原代码进行了修改，包含了完整的 IPDiff 项目，包含测试体系、可运行（修正报错）、可训练的源代码，并标注了每一个代码修改的位置。 此代码包含了完整的 IPDiff 的使用方法，可以针对某个某个蛋白体系的特定口袋生成结合力强的分子，可以直接用于项目中，或者进行微调再训练。

内容概要：本文为2025北森测评题库（无答案版），涵盖言语理解推理题、资料分析题和图形推理题三大板块。言语理解推理题涉及高新科技成果转化、传统节日的历史、逻辑推理等；资料分析题通过图表和数据，考察对各类经济、销售、人口等数据的理解与分析能力；图形推理题则通过一系列图形，测试考生的图形识别和规律推理能力。这些题目旨在全面评估考生的逻辑思维、数据分析和图形理解能力。 适用人群：适用于准备参加北森测评的求职者或相关人员，特别是那些希望提升自己在逻辑推理、数据分析和图形理解方面能力的考生。 使用场景及目标：①帮助求职者熟悉北森测评的题型和难度，提高应试技巧；②通过练习题库中的题目，增强考生在言语理解、资料分析和图形推理方面的能力；③为人力资源从业者提供一份参考题库，用于评估候选人的综合素质。 其他说明：本文档未提供答案，考生需自行分析解答。题库中的题目类型多样，涵盖了多个领域和知识点，具有较强的实用性和针对性，适合在备考或日常练习中使用。题目不仅考察考生的基础知识，还注重考察其实际问题解决能力和创新思维。

2024年的大语言模型能力测评报告详细描述了自2017年以来，全球大语言模型市场的发展历程，从诞生阶段、探索阶段到爆发阶段，以及市场的主要发展动态和关键技术创新。报告指出，2017-2018年为大模型的诞生阶段，以Transformer为代表的神经网络架构开始崭露头角；2019-2021年为探索阶段，基于人类反馈的强化学习、代码预训练、指令微调等技术开始涌现；2022-2023年大模型进入爆发阶段，大数据、大算力和大算法的结合，使得大模型具备了多模态神经网络架构，从而提升了技术性能。报告还列举了在不同时间点主要科技公司推出的一系列重要语言模型，包括ERNIE、ChatGPT、BERT、GPT系列等。 报告重点分析了2023年中央及地方政府出台的政策措施，这些政策旨在鼓励和规范AI大模型产业的发展，强化行业安全和创新能力。例如，《生成式人工智能服务管理暂行办法》明确了人工智能“提供者”的法定责任，而上海市和北京市的相关措施则分别推动了大模型创新和应用的发展，建立了世界级的人工智能产业集群。 2023年下半年，中国市场上的“百模大战”也成为了报告关注的焦点。在这一时期内，多家科技公司发布了各自的开源大模型，例如360的智脑大模型4.0、阿里云的Qwen-7B、百度川的Baichuan-7B等，这些模型在性能和应用场景上均有所突破。 报告还提到了一些具体的行业应用案例和未来发展趋势，如人工智能在人形机器人方面的应用，以及利用大数据和人工智能基础设施建设来满足大模型应用的需求。报告提到了一系列长远的指导方针和计划，如《“数据要素x”三年行动计划（2024—2026年）（征求意见稿）》，旨在进一步支持大模型开发和应用。 通过对这些关键信息的汇总和分析，报告为理解当前大语言模型技术的发展态势提供了全面的视角，同时，它也强调了在未来几年内，随着政策的引导和科技的创新，大语言模型将在多个领域发挥重要的作用。