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World File Search System交替
2: 1 苯乙烯和丁二烯的交替共聚物
转化率较高。所得聚合物可溶于氯仿、四氢呋喃 (THF) 和甲苯等普通有机溶剂，且具有由其 1H NMR 和 IR 光谱 (图) 所示的推测结构。聚合物的 1H-NMR 光谱显示苯基质子 (7.6-7.1 ppm)、乙烯基质子 (5.3-4.7 ppm) 和其他脂肪族质子 (2.7-1.3 ppm) 的正确开环单体比例为 10: 2: 10。聚合物的 IR 光谱在 911 cm -1 和 742 cm -1 处显示吸收带，这分别归因于 =CH 反式和顺式双键的平面外弯曲。总之，DPCO 是通过 PCON 的 cx;'-芳基化和还原制备的。通过 WCI4(OArh/Pb(Et)4 催化体系对 DPCO 进行 ROMP，得到 1:2 的丁二烯和苯乙烯交替共聚物。值得注意的是，这些共聚物在整个链上具有均匀的组成，而传统的苯乙烯和丁二烯共聚物中存在一些嵌段。所得聚合物为塑料材料，玻璃化转变温度约为 36.4°C。这与 Wood 方程对在 soc 下制备的丁二烯和苯乙烯共聚物的预期值一致。
民用剖面图和交替平面图及剖面图
与 GEOM 文件一样，OPNP 文件将在 ORD 中显示动态剖面模型，用于放置命名边界。动态剖面模型不可用于直接引用附件，但可用于显示剖面信息，以供图纸制作或其他专业设计使用。绿色轮廓的图纸和图纸类型模型应用于平面图。
交替进行体力和认知任务时的疲劳、压力和表现——交替时间模式的影响
在职业生活中，在令人疲劳的体力工作任务之间执行认知工作任务可能有助于恢复和减轻压力，而不会损失生产性工作时间。这种交替的时间模式可能是恢复效果的决定因素，影响压力和疲劳；认知任务 (CT) 的难度也可能是一个决定因素。本研究的目的是确定重复性体力任务和不同难度的 CT 之间交替的时间模式在多大程度上影响感知疲劳性、表现疲劳性、压力相关结果和表现。15 名女性进行了四次工作会议，包括 110 分钟的重复性体力任务（移液），与 CT（n-back）交替。会议在周期时间（短：7 + 3 分钟 vs. 长：14 + 6 分钟）和 CT 难度（CTdiff；容易 vs. 困难）方面有所不同。疲劳是通过记录工作前后肩部抬高和握手的最大自主收缩力、工作期间右斜方肌和右前臂伸肌的肌电图 (EMG) 以及整个工作过程中对疲劳和疼痛的重复自我评价来评估的。压力通过心电图 (心率变异性)、唾液淀粉酶和自我报告来评估。所有方案中的感知疲劳都随着时间的推移而显著增加，且长周期比短周期条件下增加得更多。在任何条件下，EMG 活动都不会随着时间的推移而显著增加。无论时间模式如何，客观和主观指标均未表明压力会随着时间的推移而增加。在所有条件下，移液性能都保持稳定。认知表现（以正确阳性和假阳性答案的比例来衡量）在 CTdiff 水平之间有所不同，但随着时间的推移保持稳定，时间模式之间没有显着差异。综上所述，任务交替的时间模式在一定程度上影响疲劳，但对压力指标或绩效没有明显影响。因此，在设计体力和认知工作交替的轮岗时，应考虑交替的时间模式，以最大限度地减少疲劳。
使用乘数的交替方向方法（ADMM）
摘要 - 为了有效地参与住宅需求侧资源并确保分配网络的有效运行，我们必须克服按大规模控制和协调住宅组件和设备的挑战。为了克服这一挑战，我们提出了一种分布式可扩展的算法，该算法具有三级层次信息交换体系结构，用于管理住宅需求响应计划。首先，制定了集中优化模型，以最大程度地提高社区社会福利。然后，通过将原始问题分解为公用事业级别和房屋级别的问题，以分布式的方式以分布式的方式解决了这种集中式模型。不同层之间的信息交换仅限于主要剩余（即供需不匹配），拉格朗日乘数以及每个房屋的总负载，以保护每个客户的隐私。模拟研究是在IEEE 33总线测试系统上与605个住宅客户进行的。结果表明，所提出的方法可以节省客户的电费并减少公用事业级别的峰值负载，而不会影响客户的舒适性和隐私。最后，对分布式和集中算法的定量比较显示了拟议的基于ADMM的方法的可伸缩性优势，并为未来的研究工作提供了基准测试结果。
通过交替循环的完美匹配的最短重新配置
组合重新构造是一个基础研究主题，它阐明了组合（搜索）问题的解决方案空间，并连接了各种概念，例如优化，计数，枚举和采样。以其一般形式，组合重新配置与组合问题的配置空间的特性有关。组合问题的配置空间通常表示为图形，但其大小通常在实例大小中指数。因此，组合重新配置上的算法问题并不是微不足道的，需要新颖的工具才能解决。有关最近的调查，请参见[11，7]。在组合重新配置的研究中遇到了两个基本问题。第一个问题询问在配置空间中两个给定解之间的路径，即两种溶液的可达性。第二个问题询问是否存在两个给定解决方案之间的路径的最短长度。第二个问题通常称为最短的重新构造问题。在本文中，我们重点介绍了对匹配的发现问题，即独立边缘的集合。有几种定义配对的配置空间的方法，其中一些已经在文献中进行了研究[8、9、6、3、2]。我们将在第1.1节中解释它们。我们研究了另一个配对的配置空间，我们称之为交替的路径/循环模型。该模型是由匹配多型匹配的邻接动机，我们将很快看到。参见图1作为示例。在模型中，我们给出了一个未方向且未加权的图G，还有一个整数k≥0。配置空间的顶点集由g的匹配至少至少k组成。G中的两个匹配M和N在配置空间中相邻，并且仅当它们的对称差异M n：=（M n）\（M n）\（M n）是单个路径或循环时。特别是我们对k = |的情况感兴趣。 V（g）| / 2，即完美匹配的重新配置。在这种情况下，模型被简化为交替的循环模型，因为M△N不能有路径。在交替循环模型下，两个完美匹配的可达到性是微不足道的：答案总是肯定的。这是因为两个完美匹配的对称差异总是由顶点 - 局部循环组成。因此，我们专注于交替循环模型下的最短完美匹配重新配置。
探索交替磁性 MnTe 的电子能带结构
在本研究中，我们利用偏振相关角分辨光电子能谱 (ARPES) 研究了六方 MnTe (0001) 块体单晶的电子能带结构。样品通过混合化学计量量的细粉 Mn 和 Te 来制备，并在 10 -5 pa 的真空石英安瓿中密封。我们通过固相反应法生长 MnTe 单晶并将其切割成 (0001) 面。为了获得干净的表面，我们对样品进行了溅射和退火。我们使用 2kV 的束流能量进行溅射，退火温度为 330 摄氏度。通过反复的溅射和退火循环，我们最终得到了干净的表面。通过俄歇电子能谱检查表面的杂质，并通过尖锐的六方低能电子衍射 (LEED) 斑点确认了长程有序。偏振相关 ARPES 实验是在配备 ASTRAIOS 电子分析仪的 HiSOR BL-9A 上进行的。我们将光子能量设置为 40 eV，温度设置为 200K。入射光的偏振方向由波荡器磁铁配置控制。
多层交替导电和绝缘微结构的激光打印
摘要：由导电和绝缘材料组成的多层微结构的生产备受关注，因为它们可用作微电子元件。当前提出的这些微结构的制造方法包括自上而下和自下而上的方法，每种方法都有各自的缺点。研究表明，基于激光的方法可以以微米/亚微米分辨率对各种材料进行图案化；然而，尚未实现具有导电/绝缘/导电特性的多层结构。在这里，我们展示了通过热驱动反应和微泡辅助打印相结合的方式激光打印由导电铂和绝缘氧化硅层组成的多层微结构。溶解在 N-甲基-2-吡咯烷酮 (NMP) 中的 PtCl 2 被用作形成导电 Pt 层的前体，而溶解在 NMP 中的四乙基正硅酸盐形成了由拉曼光谱识别的绝缘氧化硅层。我们通过改变激光功率和迭代次数，证明了绝缘层高度在 ∼ 50 至 250 nm 之间的控制。0.5 V 时氧化硅层的电阻率为 1.5 × 10 11 Ω m。我们发现其他材料多孔且易开裂，因此不适合用作绝缘体。最后，我们展示了微流体如何通过在前体之间快速切换来增强多层激光微打印。这里提出的概念可以为简单制造多层微电子设备提供新的机会。关键词：多层结构、微泡、导电/绝缘、图案形成、微流体■简介
交替扭曲Quadrilayer石墨烯中相关性的出现
最近，交替的Twist多层石墨烯（ATMG）已成为Moiré系统家族，它们与扭曲的双层石墨烯共享几种基本特性，并有望在魔术角附近托管类似强的Electron-Electron相互作用。在这里，我们研究了交替的扭曲Quadrilayer石墨烯（ATQG）样品，扭曲角为1.96°和1.52°，它们从1.68°的魔法角度略微去除。在较大的角度，我们才发现仅当ATQG被掺杂而没有超导性的签名时，我们才能发现相关绝缘子的特征，而对于较小的角度，我们找到了超导性的证据，而相关绝缘体的符号则弱化。我们的结果提供了对ATMG相关相的扭曲角依赖性的见解，并阐明了魔术角范围边缘的中间耦合方案中相关性的性质，在魔术角范围的边缘范围内，分散和相互作用的相同顺序相同。
bpags：使用交替决策树，遗传算法和线性支持VECT
鉴于它们能够用宽阔和狭窄的自然光谱杀死细菌，因此在开发新药物来打击抗生素耐药性的新药中，出现了使用细菌素的使用。因此，对于可以准确预测新型细菌蛋白的精确且有效的计算模型产生了令人信服的要求。机器学习能够从细菌素序列中学习模式和特征的能力，这些序列很难使用基于序列匹配的方法捕获，这使其成为准确预测的潜在优越选择。使用机器学习方法，在本研究中创建了用于预测细菌素的Web应用程序。使用交替决策树（ADTREE），遗传算法（GA）和线性支持向量分类器（线性SVC）基于基于的特征评估方法选择了应用程序中使用的功能集。最初，从细菌蛋白和非细菌蛋白蛋白序列的物理化学，结构和序列属性属性中提取了潜在特征。我们使用Pearson相关系数评估了候选人的特征，然后对Adtree，GA和Lineare SVC进行了单独的评估，以消除不必要的特征。最后，我们构建了随机森林（RF），支持向量机（SVM），决策树（DT），Logistic回归（LR），K -Neart -Neart Neirbors（KNN）和GaussianNaïve的贝叶斯（GNB）模型，使用功能集降低。，我们使用具有ADTREE还原功能的SVM获得了总体性能模型，在测试数据集中获得了99.11％的精度，AUC值为0.9984。我们还评估了相对于我们先前开发的软件解决方案，一种基于序列对齐的工具和深度学习方法，每个还原功能集的最佳模型的预测能力。开发了一种标题为BPAGS（基于ADTREE，GA和Linear SVC的细菌素预测）的Web应用程序，以合并使用ADTREE，GA和基于线性SVC的特征集构建的预测模型。当前，基于Web的工具提供了具有关联概率值的分类结果，并具有在培训数据中添加新样本以提高预测效率的选项。bpags可以在https://shiny.tricities.wsu.edu/bacteriocin-预测中自由访问。
关于利用AI（人工智能）进行一侧交替交通的演示实验
ii 机器学习：人工智能研究的一个领域，通过分析数据来发现预测的模式和规则。 学习主要有三种类型：监督学习、无监督学习、强化学习和深度学习。