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World File Search System成簇
对碳纳米管生长的研究
生长的纳米管的物理特性取决于石墨烯结构，其中碳原子以圆柱形形状排列。使用Biovia Materials Studio中的显示和表面创建工具检查了TMNP催化剂表面对最终石墨烯结构的模板效应。已经表明，铁（Fe）和钴（CO）的（111）平面的晶格常数和对称性与镍（Ni）的（1-10）平面匹配SWNT石墨烯结构。这表明（111）表面包含Fe和Co纳米颗粒区域，并且（1-10）表面包含Ni区域，并且可以种植其手性的SWNT，其性质可以种植。
两亲物模拟转录簇在细胞核中的扩散
可以使用完全合成的，分离的DNA-纳米动物模仿生物分子冷凝物，从而模仿相位分离，从而在几种功能性纳米材料中实现明显的控制和性能的增加。干细胞表现出控制和执行基因转录到RNA的大分子的突出簇，这也通过相分离机制形成。由于两亲性效应，被转录的基因可以展开甚至分散这些簇。在这里，我们用具有纳米固定剂的聚胸腺素尾巴部署两亲性DNA的纳米t，以重现由DNA-纳米动物形成的液滴的生物学观察到的诱导型。我们使用多能斑马鱼胚细胞中转录簇的超分辨率显微镜图像作为生物参考数据。延时显微镜，两亲性滴定实验和Langevin动力学模拟表明，将两亲 - 莫蒂夫添加到合成系统中会重现胚胎细胞中转录簇看到的形状变化和分散。我们的工作说明了生物模型系统的组织原理如何指导实施新的方法来控制合成纳米材料的介观组织。
利用 CV 团簇状态进行光量子计算
• 为了实现通用性，至少需要 2D 集群状态、高斯运算和一个非高斯运算。 • 为了实现容错性，需要 3D 集群状态。 • 集群状态不需要一次性生成 - 一些节点可以同时生成，而其他节点则被测量消耗。
使用混乱工程研究Kafka簇的异常检测
分布式系统正在在IT组织中广泛采用。这些系统中的监视故障，包括松散的耦合应用程序，很麻烦，需要手动关注。本研究重点是在运行Kafka的沙箱中实现异常检测，以自动检测故障。用于训练和测试模型，“混乱工程”用于将受控故障注入系统。由于沙盒当前不在负载下，因此创建了负载模拟器以模拟五种不同的方案：恒定负载，线性增加负载，线性减小负载，正弦负载和现实生活中的场景负载。该研究还研究了从5、10到未来30分钟的各种预测范围上预测指标的能力。预测模型显示出不同的性能结果，具体取决于沙箱上的当前负载和预测度量，因为一些指标显示出较高的波动性，从而导致预测性能较差。总体而言，增加预测范围会导致预测较差，但在合理的利润率之内。该研究得出的结论是，CPU使用度量对于现实生活中的模拟以及所有模型的正弦载荷表现最佳。对于线性增加，消费者组滞后的指标对于所有型号都是最好的。该度量在线性减少载荷期间也对LSTM表现最好。但是，KNN最好的指标是网络错误增加和内存使用量。隔离森林的最佳指标是主题偏移。在整体模型性能方面，KNN是现实生活模拟和线性增加负载的最佳选择。对于持续的模拟，Kafka延迟是LSTM和KNN的最佳指标，而网络错误最适合隔离林。隔离森林最适合正弦，线性减少和恒定模拟。该研究还得出结论，与常规负载模拟相比，沙盒中的混乱工程能够注入足够的误差，以使模型对负载的反应不同。本研究中引入的新方法提供了一种方法，用于使用混乱工程在测试环境中建立机器学习模型，而无需生产数据或现实生活中的使用。
关于原子精确，DNA稳定的银纳米簇AG16CL2
在肠道中，一个细菌社区通过将食物转化为营养，捍卫人体免受致病感染以及与免疫和神经系统的通信来影响人类健康。1 - 3个研究人员发现，一个平衡和多样化的社区是监管免疫反应的关键。4,5因此，可以使用益生菌补充剂递送细菌来调节肠道社区以产生生物治疗效果。6,7个细菌细胞可以冷冻干燥以增加其保质期，同时也形成可以掺入口服补充剂中的粉末。8,9虽然在自由干燥过程中使用的加工条件，低温和压力可能对细胞有害，但细菌在材料中的包封封装在诸如，蛋白质，碳水化合物或聚合物之类的材料中可保护细胞在加工过程中的损害。其他技术 - 喷雾干燥，乳液，微流体，3D打印，挤出等。- 也已被用来封装各种聚合物中的细菌，以改善在加工，存储和使用过程中的细胞活力。6,10 - 13
氢键水线/簇 - 人造水通道的自然选择性
器官或组织。某些子类，例如HAQP0、1、2、4和5，可以选择性地运输水，同时拒绝其他离子[6-12]，这可以归因于独特的窄选择性滤波器，仅允许单个水分子易位。出现到通道入口时，水分子可以自动调整其自适应结合和方向，然后通过通道产生连续的水线/簇。此过程将伴随着几个小溶质的易位。，例如，HAQP3运输尿素，甘油和水分子。此外，在HAQP3中，Ni 2+与组氨酸241的结合可以带来与人类肺部疾病有关的Ni 2+敏感性[17]。
中国人工智能司法的成就与展望
人工智能已经影响和正在改变我们的生活，渗透到社会的各个领域，法律领域也不例外。智慧法院等人工智能司法的发展，是司法信息化对人工智能技术的积极回应。经历了电子化、网络化、数字化发展的中国司法，在人工智能时代实现了重大转型、融合发展。目前，人工智能在法院系统、检察系统和公安系统实现了一定的应用，但这些应用还停留在流于表面、千篇一律的层面。随着人工智能光学字符识别技术、自然语言处理技术、智能语音识别技术、要素提取技术和机器学习能力的提升，更高水平的人工智能司法亟待进一步推动，贯穿到公检法司司法全司法流程。司法系统与数据中心之间的数据通讯应采用光纤单向安全隔离数据自动导入系统，司法系统间的内部网络采用双向单向守门人方式构建安全通讯网络，基于安全网络建立互联互通共享的数据存储、管理和保护平台、便捷的交易处理平台、智能的法律分析平台、高效的司法执行平台、稳定的司法监督平台、广泛的法律服务平台。
美国空军 - 成立于 1947 年 - 国防部
2022 年 8 月 2 日 — 2022 财年支出法案削减了空军 AGM-183A 空射快速反应导弹的资金。武器。(Giancarlo Casem/美国空军)。
在基于大脑的整个学习中的保留成就是...
学习模型应该能够提高学生的学习能力。基于大脑的整体学习（BBWL）模型是可以改善学生保留成就的替代学习模型之一，并得到科学素养和概念的支持。本研究旨在确定BBWL模型对学生科学素养，概念掌握和保留的影响。这种研究方法是准实验性的，随机进行四个类别的样本。总样本是132名XI级科学专业学生的学生，在玛德拉萨·阿里亚·班格鲁（Madrasah Aliyah Bengkulu）中，他们参加了生物学。进行假设测试后，使用ANOVA测试分析数据，即正态性和数据同质性测试。结果显示了BBWL模型对学生科学素养技能，概念的掌握和保留的影响。具有BBL，WBT和控制的BBWL模型之间存在显着差异。根据研究结果，可以得出结论，BBWL模型可以通过支持良好的科学素养和概念精通的结果来改善学生的保留成就。关键字：BBWL，基于大脑的整个学习教学模型，保留，科学素养，概念掌握