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d-Wave全息超导体中的顺序参数和光谱函数
我们考虑D -Wave全息超导体模型，并在度量标准上进行了完全反应，以解决文献中缺失的部分。我们通过将费米子光谱函数与动量依赖性顺序参数进行比较来识别GAP函数。通过在张量凝结物存在下对费米子光谱函数进行数值研究，我们发现了费米弧和间隙行为，与角度相似，它们与角度分辨的光发射光谱数据相似。此外，我们已经检查了耦合常数，化学电位和温度对光谱功能的影响。我们发现D -Wave Fermionic光谱函数可以通过P X和P Y冷凝物与两个Fermion风味结合在一起。同样，将D X 2 -Y 2和D XY轨道对称性与两个Fermion风味结合在一起，导致G波光谱函数。
t-t结构带有肌肉函数类别的Grothendieck Hearts
摘要我们研究了三角结构中t结构的核心与coproducts的类别是AB5或Grothendieck类别。如果满足棕色的可表示性，则t结构具有一个AB5心脏，具有单位性cogenerator和coproduct的相关同源函数，并且只有当Coaisle具有纯粹的注射性t -opentive t -openerative对象。如果d是标准生成良好的标准，那么这样的心脏自动是肉眼类别。对于紧凑的t结构（在与coproducts的任何环境三角类别中），我们证明心脏是局部有限呈现的Grothendieck类别。我们使用函子类别，证明依赖于两种主要成分。首先，我们表达任何三角形类别中的任何t结构的心脏，是对过道或共同辅助子类别的适当选择，我们分别调用t -generation或t -cogenerated openeratient openerated子类别。其次，我们研究了从d到完成AB5 Abelian类别的共同赋予的同源函数，并根据D中的纯注射对象将其分类为所谓的计算等效性。这使我们能够证明，任何标准生成的三角形类别d都具有这种通用性的同源性同源函数，以开发纯度理论，并证明在此类三角类别中始终在这种三角形类别中始终结构t结构。
贝叶斯优化函数在图中的节点子集
我们解决了图表中节点子集上定义的功能优化的问题。鉴于其组合，黑盒和昂贵的评估性质，这种功能的优化通常是一项非平凡的任务。尽管文献中已经引入了各种算法，但大多数是特定于任务或计算效率低下的算法，并且仅利用图形结构的信息而不考虑函数的特征。为了解决这些限制，我们利用贝叶斯优化（BO），一种样品有效的黑盒求解器，并提出了一个新颖的框架，以在图形上进行组合优化。更具体地说，我们将原始图中的每个k节点子集映射到新组合图中的节点，并采用局部建模方法，通过使用递归算法逐步采样其子图，以有效地穿越后者。合成和现实世界中的广泛实验证明了拟议的BO框架在各种类型的图形和优化任务上的有效性，其中通过消融研究详细分析了其行为。可以在github.com/leonresearch/graphcombo上找到实验代码。
bppart：在没有熵的情况下RNA-RNA相互作用分区函数
已经研究了几类在细胞功能中具有复杂作用的RNA-RNA相互作用（RRI），例如miRNA-target和lncRNA。因此，在过去十年中提出的RRI生物信息学工具是针对这些特定类别的。有趣的是，在文献中具有一些潜在的生物学作用的文献中有些未引起的mRNA-mRNA相互作用。因此，需要在更全面的设置中使用高通量通用RRI生物信息学工具。在这项工作中，我们重新访问了两个RRI分区函数算法，PIRNA和RIP。这些是对RRI实施最全面和计算中最密集的热力学模型的等效方法。我们提出了更简单的模型，这些模型被证明保留了更复杂模型捕获的绝大多数热力学信息。具体来说，我们通过忽略系统的熵并显示其与基本对计数模型的等效性来简化能量模型。我们允许碱基对的不同权重以最大化与完整热力学模型的相关性。我们新开发的算法Bppart比Pirna快225×，并且由于其简单性和数量级减少了动态编程表的数量，因此更易于表达和易于分析。仍然，基于我们对真实和随机生成的数据的分析，其分数与37°C处的PIRNA的相关性为0.855。最后，我们说明了这样简单模型的一个用例，以生成有关特定RNA在各种疾病中的作用的假设。我们已公开使用工具，并相信这种更快，更具表现力的模型将使物理指导的信息在复杂的RRI分析和预测模型中更容易访问。
B.Sc（计算机科学）课程大纲 Rayalaseema ...
5. 将“C”语言结构应用于算法，编写“C”语言程序。 第一单元 一般基础知识：计算机简介：计算机框图、计算机的特点和局限性、计算机的应用、计算机的类型、计算机的世代。 算法和编程语言简介：算法 – 算法的主要特征、流程图、编程语言 – 编程语言的世代 – 结构化编程语言 – 正确、高效和可维护的程序的设计和实现。 第二单元 C 语言简介：简介 – C 程序的结构 – 编写第一个 C 程序 – C 程序中使用的文件 – 编译和执行 C 程序 – 使用注释 – 关键字 – 标识符 – C 中的基本数据类型 – 变量 – 常量 – C 中的 I/O 语句 – C 中的运算符 – 编程示例。决策控制和循环语句：决策控制语句简介 – 条件分支语句 – 迭代语句 – 嵌套循环 – Break 和 Continue 语句 – goto 语句 第三单元数组：简介 – 数组声明 – 访问数组元素 – 在数组中存储值 – 数组操作 – 一维、二维和多维数组、字符处理和字符串。 第四单元函数：简介 – 使用函数 – 函数声明/原型 – 函数定义 – 函数调用 – return 语句 – 传递参数 – 变量范围 – 存储类 – 递归函数。 结构、联合和枚举数据类型：简介 – 嵌套结构 – 结构数组 – 结构和函数 – 联合 – 联合数组变量 – 结构内的联合 – 枚举数据类型。
codereval：具有生成预训练模型的务实代码生成的基准
学术界和行业越来越多地尝试了基于预训练和微调范式的代码生成模型，从而导致了众所周知的工业模型，例如Codex，Codegen和Pangu-Coder。为评估这些模型的有效性，提出了多个现有基准（例如，人道主义者和Aixbench），包括仅生成独立函数的情况，即只能调用或访问内置功能和标准文库的函数。但是，通常不包含在现有的基准中的非标准元函数占流行的开放源项目中70％以上的功能，并且评估模型对独立函数的有效性不能反映这些模型对实用代码生成方案的有效性（即，对于实际源代码的代码，代码生成的开放式或专有代码的代码生成）。为了帮助弥合前面的差距，在本文中，我们提出了一个名为Codereval的基准，由230 Python和230
猿类：系统发育和进化分析
描述 用于读取、写入、绘制和操作系统发育树的函数，在系统发育框架中分析比较数据，祖先特征分析，多样化和宏观进化分析，计算 DNA 序列的距离，读取和写入核苷酸序列以及从 BioConductor 导入，以及多种工具，例如 Mantel 检验、广义天际线图、系统发育数据的图形探索（alex、trex、kronoviz）、使用平均路径长度和惩罚可能性估计绝对进化率和时钟树，使用非同时期序列确定树的年代，将 DNA 转化为 AA 序列，以及评估序列比对。系统发育估计可以用 NJ、BIONJ、ME、MVR、SDM 和三角法以及几种处理不完整距离矩阵的方法（NJ*、BIONJ*、MVR* 和相应的三角法）来完成。一些函数调用外部应用程序（PhyML、Clustal、T-Coffee、Muscle），其结果返回到 R 中。
FAIRSCAPE：面向生物医学研究的不断发展的人工智能准备框架
结果：FAIRSCAPE 框架生成、打包和集成关键的预模型 XAI 描述元数据，包括深度来源图和数据字典，以及对上传数据、软件和计算的功能验证，特别参考生物医学数据集。它提供数据集的道德和语义特征以及许可和可用性信息，并与 NIH 推荐的通用存储库无缝集成。该服务器符合云标准，并以 Python3 实现。Python3 中的客户端软件可以从命令行或直接作为 Python 函数调用。我们提供 REST API 和基于 JavaScript 的 GUI 客户端。
计算机科学与技术学士学位课程计划和教学大纲......
（适用于 CO、IT & AI & ML、AI & DS、M&C） 学分数和 L/T/P 方案：4 和 3/0/2 先决条件： 课程类型：IC 课程学习目标：本课程的目标是提供使用 C 语言编程解决问题的基础知识。 课程内容：单元 1 编程基础和控制语句：计算机框图、硬件与软件、操作系统和编译器的概念、C 编程简介、使用输入和输出运算符和表达式的基本编程、使用 if 和 if-else 进行编程、使用循环-for、while、do-while 进行编程；使用 switch 和 break。单元 2 基于数组的编程：定义和处理用于解决问题和字符串的一维和二维数组。单元 3 使用函数进行模块化编程：结构化编程、定义和调用函数、使用函数进行模块化编程、将参数和数组传递给函数、void 函数并返回值。单元 4 使用指针、结构和联合进行编程：C 中的指针：指针声明、将指针传递给函数、指针与数组、动态内存分配。结构和联合、使用结构和联合数组进行编程、联合的内存要求。参考书：1. Byron S. Gottfried，《使用 C 语言编程》，Schaum 系列，Tata McGraw Hill，2015 年。2. E Balaguruswamy，《使用 C 语言编程》，Tata McGraw Hill，2015 年。3. Kernighan & Richie，《C 编程》，Prentice Hall of India，2002 年。课程成果：1. 了解使用软件和编程解决问题。2. 学习使用输入、输出和控制语句的简单概念进行编程。3. 使用数组、函数、字符串、结构和指针解决问题。
人工智能学士学位课程计划和教学大纲 - ...
技能-I（针对 CO、IT 和 AI 和 ML） 学分数和 L/T/P 方案：4 和 3/0/2 先决条件： 课程类型：IC 课程学习目标：本课程的目标是提供使用 C 语言编程解决问题的基础知识。 课程内容：单元 1 编程基础和控制语句：计算机框图、硬件与软件、操作系统和编译器的概念、C 编程简介、使用输入和输出运算符和表达式的基本编程、使用 if 和 if-else 进行编程、使用循环-for、while、do-while 进行编程；使用 switch 和 break。单元 2 基于数组的编程：定义和处理用于解决问题和字符串的一维和二维数组。单元 3 使用函数进行模块化编程：结构化编程、定义和调用函数、使用函数进行模块化编程、将参数和数组传递给函数、void 函数并返回值。单元 4 使用指针、结构和联合进行编程：C 中的指针：指针声明、将指针传递给函数、指针与数组、动态内存分配。结构和联合、使用结构和联合数组进行编程、联合的内存要求。参考书：1. Byron S. Gottfried，《使用 C 语言编程》，Schaum 系列，Tata McGraw Hill，2015 年。2. E Balaguruswamy，《使用 C 语言编程》，Tata McGraw Hill，2015 年。3. Kernighan & Richie，《C 编程》，Prentice Hall of India，2002 年。课程成果：1. 了解使用软件和编程解决问题。2. 学习使用输入、输出和控制语句的简单概念进行编程。3. 使用数组、函数、字符串、结构和指针解决问题。