XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System交替
在分层超导化合物中观察到的交替的三角电荷密度波域
该研究团队使用扫描隧道显微镜（STM）在NBSE 2中捕获了CDW的高分辨率图像，该扫描隧道显微镜（STM）能够以原子级分辨率对结晶表面进行成像。随后，团队成功地清楚地对以星形和三叶草形CDW结构为特征的域的分布模式通过数值确定相对于观察到的原子晶格的位移而进行了。
在交替的供体 - 受体共聚物的半晶结构中，掺杂剂位置对极性开关P N机制的影响
Bharath Dyaga，Antoine Lemaire，Shubhradip Guchait，Huiyan Zeng，Bruno Schmaltz等。掺杂剂位置在交替的供体供体 - Acceptor拷贝剂的半晶结构中的影响对极性交换P极性交换P→N机械。材料杂志化学杂志C，2023，11（47），第16554-16562页。10.1039/D3TC02416D。 hal-0460287210.1039/D3TC02416D。hal-04602872
通过定量脑电图 (QEEG) 视角观察急性脑损伤中的周期性交替性脑病模式 (CAPE)：一例严重
急性脑病是一种获得性的整体认知功能障碍，在 ICU 收治的危重患者中很常见。临床上，它表现为一系列的觉醒障碍，严重程度从活动减退、活动过度、谵妄到昏迷不等。这种疾病反映了由潜在病理生理过程引起的急性脑功能障碍 [1] 。急性脑病的病因往往是多因素的，包括药物（如镇静剂输注、止痛药）、非法药物使用、导致细胞因子释放和脑功能障碍的全身性疾病（如脓毒症、肝性脑病）和代谢紊乱（如肾衰竭、电解质紊乱）。癫痫，尤其是非惊厥性癫痫 (NCS)，是脑病的常见原因，发生在高达 17.9% 的危重患者中 [2-4] 。急性脑损伤，如中风或颅内出血，也可能直接导致或加重脑病 [5]。
电子结构，自兴奋剂和超导不稳定在交替的单层三层堆积镍镍$ {\ rm la} _3 {\ rm ni} _2 _2 {\ rm ni} _2 {\ rm o}
是由最近提出的镍3 ni 2 o 7交替交替的单层三层堆叠结构的动机，我们使用从头开始和随机相近似技术全面研究了该系统。我们的分析揭示了这种新颖的LA 3 Ni 2 O 7结构与其他Ruddlesden-Popper镍超导体（例如类似的电荷转移差距值和E G轨道的轨道选择性行为）之间的相似性。压力主要增加了ni g波段的带宽，这表明这些E G状态的巡回特性提高了。通过将细胞体积比0从0.9更改为1.10，我们发现La 3 Ni 2 O 7中的双层结构总是比单层三层堆叠LA 3 Ni 2 O 7具有低的能量。此外，我们观察到从三层到单层sublattices的“自我兴奋剂”效应（与整个结构的每个位置的平均每个位置的1.5电子相比，相比之下），通过总体电子掺杂，这种效果将增强。此外，我们发现了一个限制在单层的d x 2 -y 2波配对状态。由于单层之间的有效耦合非常弱，因此由于中间的非耐受性三层，这表明该结构中的超导过渡温度t c应远低于双层结构中。
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。
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。
通过颅内交替刺激的αα调制，患有注意力缺陷多动障碍的成年人
鉴于心理药物多动症治疗的这些缺点，在过去的十年中，已经研究了非药物治疗的各种潜在替代方法，可以实现无需或副作用较少的ADHD治疗。除了心理治疗方法外，例如体育锻炼训练（Barudin-Carreiro等，2022； Montalva-Valenzuela等人，2022年； Seiffer等，2022），草药治疗，草药治疗（Sarris等人，2011年），以及Interverions Interventions Interventions Interventions Interventions Interventions Interventions vrive virtace virtace virtace virtace virtiv al。 Bashiri等人，2017年； Romero-Ayuso等人，2021年）和基于应用的心理教育（Selaskowski等，2022，2023b）。可能是最有争议的和有争议的替代多动症治疗方法，但仍然是神经反馈。这种疗法干预旨在改善大脑活动的自我调节，并在研究近50年中一直在研究（Arns等，2014）。一些研究人员得出结论神经反馈对ADHD症状的积极影响（例如，参见Moreno-García等人，2022年的系统评论，其他人更加怀疑（有关系统的综述和元分析，请参见Louthrenoo等人，参见Louthrenoo等人，2022年，2022年； Rahmani等； Rahmani等，20222）。因此，其功效尚不清楚。因此，仍然需要开发更有效的ADHD治疗方法，其副作用较少。
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。
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。