XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System拓扑结构
精准模块诱导脑网络构建用于功能磁共振成像轻度认知障碍识别
简介：从功能性磁共振成像 (fMRI) 数据估计的功能性脑网络 (FBN) 已成为计算机辅助诊断神经系统疾病的一种潜在有用方法，例如轻度认知障碍 (MCI)，阿尔茨海默病 (AD) 的前驱阶段。目前，皮尔逊相关系数 (PC) 是构建 FBN 最广泛使用的方法。尽管它很流行且简单，但传统的基于 PC 的方法通常会产生密集的网络，其中感兴趣区域 (ROI) 紧密连接。这不符合 ROI 在大脑中可能稀疏连接的生物学先验。为了解决这个问题，先前的研究提出采用阈值或 l_1 正则化器来构建稀疏的 FBN。然而，这些方法通常会忽略丰富的拓扑结构，例如模块化，而模块化已被证明是提高大脑信息处理能力的重要特性。
染色体外DNA（ecDNA）：肿瘤异质性、基因组重塑和耐药性的起源。
癌细胞基因组含有正常细胞中没有的环状染色体外 DNA (ecDNA) 元素。临床样本分析表明，它们在大多数癌症中很常见，它们的存在预示着不良预后。它们通常含有高表达的增强子和驱动致癌基因。环状 ecDNA 拓扑结构导致染色质开放构象并产生新的基因调控相互作用，包括与远端增强子的相互作用。着丝粒的缺失导致细胞分裂过程中 ecDNA 随机分布，并且编码在其上的基因以非孟德尔方式传播。ecDNA 可以整合到染色体 DNA 中和退出。特定 ecDNA 的数量会随着治疗而改变。这种重塑癌症基因组的动态能力挑战了长期存在的基本原理，为肿瘤异质性、癌症基因组重塑和耐药性提供了新的见解。
数据中心和设施电源解决方案
跨越式解决方案 小型停电解决方案 绝大多数停电 (87%) 持续时间不到一秒钟。但即使是这种暂时中断也可能对基础设施造成严重损害。例如，数据中心可能需要 3 到 6 个小时才能将其操作转移到镜像站点或安全关闭，因此保护这些关键系统免受代价高昂的电压下降或完全重启的影响至关重要。在整个系统的设计阶段，除了 UPS 的拓扑结构外，还需要考虑储能系统的尺寸和技术。大多数 UPS 依靠传统电池作为储能系统。由于其运行特性，如果尺寸合适并与发电机组操作协调，超级电容器即使在数据中心和数字应用中也可以有效地用作备用电源。超级电容器代表了一种创新的绿色存储技术，其特点是能量密度相对较低，功率密度极高。
降低 IEEE IR 复杂性的脉冲设计方法-...
与脉冲设计方法相关的脉冲合成器的拓扑结构基于 H 桥。尽管已经提出了在 UWB 应用中使用 H 桥进行脉冲整形的建议 [2]，但所提出的结构已被修改，以允许对脉冲包络进行数字控制。此外，如图 4.a 所示，H 桥由差分压控环形振荡器 (VCO；详见 [7]) 驱动（而不是 [2] 中的压控延迟线），以便能够生成 IEEE 标准所要求的高持续时间脉冲。VCO 还交替控制传输门耦合 (TGU1、TGD1) 和 (TGU2、TGD2)，以交替将电流送入负载，从而产生零均值脉冲。因此，如图 4.a 所示，脉冲包络由 4 个传输门组 TGx（TG1 至 TG4）控制，这些传输门组修改了进入输出负载的电流。信号 Sx（S1 至 S4），
旋转超流体中的量子涡旋和惯性波...
超流体是一种迷人而奇特的物质状态，源于极低温度下的量子效应。超流体是一种液体，与传统流体的区别在于没有分子粘性。因此，低速穿过它的物体不会受到任何阻力。超流体的例子有 3He 和 4He、由稀碱性气体制成的玻色-爱因斯坦凝聚体 (BEC)、光学非线性系统中的光以及中子星的核心。超流体的应用范围从冷却超导材料和红外探测器到冷原子和湍流的纯基础研究。超流体湍流中最明显的量子效应是量子涡旋的存在。这种涡旋就像原子龙卷风，具有量化的循环。在 3He 和 4He 以及原子 BEC 等系统中，量子涡旋表现为流体动力学涡旋，重新连接和重新排列其拓扑结构。
量子启发的分销算法估算以解决旅行推销员问题
摘要 - 提出了一种新颖的量子启发算法估计（QIEDA）来解决旅行推销员问题（TSP）。QIEDA使用W状态量子电路的修改版本在算法运行时采样新解决方案。将算法行为与其他基于人群的其他算法进行比较。QIEDA收敛速度比其他算法快，并且所获得的溶液随着问题的大小增加而改善。此外，我们表明量子噪声增强了对最佳解决方案的搜索。因为量子计算机彼此不同，部分原因是分布量子位的拓扑，因此分析了在不同拓扑中执行QIEDA的计算成本，并为使用Qieda求解的TSP提出了理想的拓扑结构。索引术语 - Quantum计算，量子机学习，旅行推销员问题，分销算法算法
glskeleton：几何laplacian骨骼化...
摘要 - 曲线骨架是几何建模和计算机图形群落已知的，它是形状删除者之一，它凭直觉指示对象的拓扑特性。近年来，研究还提出了应用曲线骨骼来协助机器人推理和计划的潜力。但是，原始的扫描点云模型通常不完整且嘈杂。此外，处理大点云在计算上也效率低下。专注于物体不完整和分布较差的对象云的曲线骨骼化，在这项工作中提出了有效的基于Laplacian的骨骼化框架（GLSKeleton）。我们还提出了引入的局部还原策略（LPR）方法的计算效率，而无需牺牲主要的拓扑结构。使用开源数据集进行了全面的实验来基准性能，并且它们在收缩和整体骨骼化计算速度方面都有显着改善。
水含量对 Zr-卟啉基 MOF 中形态和相形成的影响
金属有机骨架 (MOF) 的形成依赖于无机节点和有机连接体通过配位自组装形成周期性配位网络。[1] 无机和有机结构单元的多样性使得 MOF 拓扑结构更加多样化，可以满足催化、药物输送或气体分离等特定材料的要求。[2] 通常，相同的节点和连接体可以由不同的试剂（例如金属盐）形成，并形成具有不同连通性、拓扑结构甚至组成的各种产品。[3] 因此，典型的 MOF 合成可以产生两个或多个相，有时甚至在同一反应混合物中也可以产生两个或多个相。[3b] 在某些情况下，混合相可以出现在同一个粒子中，甚至在同一晶体内，作为共生或纳米级不均匀性，说明了骨架结晶过程和结构的复杂性。[3b] 这种现象在 Zr 基 MOF 中尤为普遍。例如，基于芘的 NU-1000 可以在晶体中心包含多晶型物 NU-901 的结构图案。[4] 尽管 NU-1000 和 NU-901 都由八个相连的 Zr 簇组成，但 NU-901 具有四方孔，其孔体积低于 NU-1000 中的六方孔。[4] 另一方面，UiO-66 经证实通常包含有序缺失簇相 reo UiO-66 的区域，其中四分之一的 Zr-氧簇缺失。[5] 在这两种情况下，这些特性都对孔径产生决定性影响，从而影响材料性能。[3a] 许多合成方案还需要在形成框架之前由前体物种形成无机节点本身，这使情况变得更加复杂。例如，在由 Zr 6 O 4 (OH) 4 团簇构建的 Zr 基 MOF 的合成中，预计六核 Zr-oxo 节点会从 ZrCl 4 或 ZrOCl 2 ·8H 2 O 前体中形成。[6] 最近的研究开始更具体地描述 pH 值、前体来源和浓度以及溶剂类型等合成参数对溶液中形成的簇结构的影响。[7]