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碳掺杂二维材料中的人工智能能隙预测：利用 Behler-Parrinello 描述符实现高密度系统
摘要 在本研究中，我们使用机器学习 (ML) 技术探索了碳掺杂六方氮化硼 (h-BN) 薄片的电子特性。六方氮化硼是一种被广泛研究的二维材料，具有出色的机械、热学和电子特性，使其适用于纳米电子学和光电子学应用。通过用碳原子掺杂 h-BN 晶格，我们旨在研究掺杂如何影响其电子结构，特别关注基态能量和 HOMO-LUMO 间隙。我们生成了一个包含 2076 个 h-BN 薄片的数据集，这些薄片被氢饱和并掺杂了随机变化浓度的碳原子。选择了三种典型的掺杂场景——一个、十个和二十个碳原子——进行深入分析。使用密度泛函理论 (DFT) 计算，我们确定了这些配置的基态能量和 HOMO-LUMO 间隙。使用 Behler-Parrinello 原子对称函数从优化结构生成描述符，这些描述符捕获了 ML 模型的关键特征。我们采用了随机森林和梯度提升模型来预测能量和 HOMO-LUMO 间隙，实现了较高的预测准确率，R 平方值分别为 0.84 和 0.87。这项研究证明了 ML 技术在预测掺杂 2D 材料特性方面的潜力，为传统方法提供了一种更快、更经济的替代方案，对纳米电子、储能和传感器领域的材料设计具有广泛的意义。
从头算描述符和机器学习方法的组合，用于预测β-矩阵Ti合金中可塑性机制
探空术比所谓的BO-MD方法更有效，可实现82％的预测准确性，而BO-MD方法在同一数据集上导致52％的正确预测。此外，还产生了四个新的合金组成来验证模型有效性。选择与BO-MD预测不同意的特定情况以增加产生结果的好处。四种合金的可塑性机制实验证实了ML模型的有效性。这种方法特别有助于设计特定的Ti合金，由于转化诱导的可塑性（TRIP）和机械孪生效应（TIP）效应的同时激活，表现出高工作硬化速率。的确，跨阶级跨行程和twip效应的组合达到了88％的预测准确性。
RZ/V2L - DRP-AI 示例应用说明修订版.7.00
data AIMAC 的工作区 data_out 放置最终推理结果的内存区域。DRP-AI 示例应用程序将从此区域读取数据以获得 DRP-AI 输出。 work DRP weight 的工作区 放置神经网络权重数据的内存区域。DRP-AI 示例应用程序将通过 DRP-AI 驱动程序将权重数据写入此区域。 drp_config 放置 DRP 配置数据的内存区域。DRP-AI 示例应用程序将通过 DRP-AI 驱动程序将 DRP 配置数据写入此区域。 drp_param 放置 DRP 参数的内存区域。DRP-AI 示例应用程序将通过 DRP-AI 驱动程序将 DRP 参数写入此区域。 desc_aimac 放置 AIMAC 描述符的内存区域。DRP-AI 示例应用程序将通过 DRP-AI 驱动程序将 AIMAC 描述符写入此区域。 desc_drp 放置 DRP 描述符的内存区域。DRP-AI 示例应用程序将通过 DRP-AI 驱动程序将 DRP 描述符写入此区域。
试卷 A
• 在整个评分期间必须参考评分方案并始终如一地应用。一旦标准化，不要改变评分方法。 • 积极奖励学生，根据他们所展示的内容而不是他们可能忽略的内容给予表扬。 • 利用整个分数范围，当答案值得时，始终给予满分。 • 如果学生的答案没有值得称道的内容，请准备好给予零分。 • 无论答案多么令人印象深刻，都不要给予与问题无关的无关材料。 • 每个答案所获得的分数应清晰易读地记录在试卷正面的网格中。 • 如果您对评分方案的应用有任何疑问，您必须咨询您的团队负责人或主考官。 使用扩展答案评分网格的指南 扩展答案评分网格旨在全面评估学生的工作。它们由基于级别的描述符和指示性内容组成。 基于级别的描述符。每个级别由 AO1-AO3 范围内的几个描述符组成，这些描述符组合起来可以提供学生需要展示的回答质量。每个基于级别的描述符都值得不同的分数。网格分为多个级别，每个级别都有一个相关的描述符，表示该级别的表现。您应该在确定分数之前确定级别。指示性内容反映了学生可能提出的内容相关观点，但不是详尽的清单，也不是模范答案。学生可以提出指示性内容中包含的所有、部分或全部观点，因为其目的是作为回答相关性和期望的指南。学生必须因任何其他适当的回答而获得学分。
cpt®专有实验室分析（PLA）代码
重要的是要注意，进一步的CPT编辑小组（小组）或执行委员会的行动可能会影响这些代码和/或描述符。因此，CPT代码集中的代码编号和/或描述符语言在发布时可能有所不同。此外，进一步的面板操作可能会导致代码编号测序的空白。
PTOF 2019/2022 INTEGRATION PRO 附件 4e ...
由于论文评估网格内没有适当记录和证明或与健康相关（health-related）的原因，论文的呈现方式：▪ 与称为“论文评估 - 原创性/连贯性/呈现的清晰度”的标准相对应的描述符将被分配 4/10 的等级▪ 与称为“呈现评估 - 论文呈现”的标准相对应的描述符将被分配 4/10 的等级。
使用机器学习方法预测针对 SARS-Cov-2 的候选药物化合物的生物活性
SARS-CoV-2 3CLpro 蛋白是 COVID-19 的主要治疗靶点之一，因为它在病毒复制中起着关键作用，具有各种高质量的蛋白质晶体结构，并可作为计算筛选具有改进的抑制活性、生物利用度和 ADMETox 特性的化合物的基础。ChEMBL 和 PubChem 数据库包含筛选针对 SARS-CoV-2 3CLpro 的小分子的实验数据，这扩大了学习模式和设计计算模型的机会，该模型可以在体外和体内测试之前预测任何药物化合物对抗冠状病毒的效力。在这项研究中，我们利用几个描述符评估了 27 个机器学习分类器。我们还开发了一个神经网络模型，该模型可以在 CheMBL 数据上以 91% 的准确率正确识别生物活性和非活性化学物质，在 CheMBL 和 Pubchem 的组合数据上以 93% 的准确率正确识别生物活性和非活性化学物质。非活性和活性化合物的 F1 分数分别为 93% 和 94%。在 XGB 分类器上使用 SHAP (SHapley Additive exPlanations) 从 PaDEL 描述符中找出此任务的重要指纹。结果表明，PaDEL 描述符在预测生物活性方面是有效的，所提出的神经网络设计是有效的，并且通过 SHAP 的解释因子正确地识别了重要的指纹。此外，我们使用包含超过 100,000 个分子的大型数据集验证了我们提出的模型的有效性。本研究采用了各种分子描述符来发现最适合此任务的描述符。为了评估这些可能的药物对抗 SARS-CoV-2 的有效性，需要进行更多的体外和体内研究。
雷达和雷达数据的质量信息 - KNMI
EUMETNET OPERA 计划第二阶段（2004-2006 年）的工作计划包含一个工作包 1.2，即“雷达和雷达数据的质量信息”。四个不同的国家气象研究所组成的联盟致力于该项目，并解决了这个复杂的项目主题。此外，该项目的成果还获得了欧洲的广泛支持。水文和 NWP 建模社区对气象雷达的兴趣日益浓厚，已开始从以定性为主向定量为主的雷达数据使用转变。对于传统的临近预报用途，主要必须满足定性要求，但对于定量降水估计（QPE）或 NWP 模型中的同化，通常有严格的定量要求。在之前的 OPERA 计划中，项目成员负责“产品质量描述符定义”项目（Holleman 等人，2002 年）。该项目回顾了观测技术的物理问题，提出了解决技术固有局限性（如杂波和光束阴影）的方法，并定义了一组 BUFR 描述符来编码推荐的质量信息。该项目仅处理全局（静态）质量描述符，即对产品中的所有数据都有效的描述符。Daniel Michelson 和 Iwan Holleman 参与了 COST-717 中的数据质量项目，该项目涉及
武装部队赔偿计划五年期审查...
1.6 一次性支付的金额是通过将索赔的伤害与《2011 年武装部队和预备役部队（赔偿方案）法令》（法令）（附件 D）附表 3 中的费率描述符进行匹配来确定的，每个费率描述符都描述了一种伤害类型。每个描述符对应一个费率等级，而每个等级又对应于支付给索赔人的预定英镑金额（附件 D 表 10）。费率等级从 1 到 15，其中 1 级反映最严重的伤害，因此应支付最高的赔偿金。金额是参考司法学院指南（该指南管理民事法庭的伤害赔偿）设定的，但会进行调整以反映其适用的武装部队群体（即比 18 至 50 岁之间的普通男性更健康）。
MR图像超级分辨率与挤压和激发推理注意力网络
高质量的高分辨率（HR）磁共振（MR）图像提供了更详细的信息，可用于可靠的诊断和定量图像分析。深度综合神经网络（CNN）显示出低分辨率（LR）MR图像的MR图像超分辨率（SR）的有希望的Abil。LR MR图像通常具有一些vi-Sual特征：重复模式，相对简单的结构和信息较少的背景。大多数以前的基于CNN的SR方法同样处理空间像素（包括背景）。他们也无法感知输入的整个空间，这对于高质量的MR IMPIMSR至关重要。为了解决这些问题，我们提出了挤压和激发推理注意网络（SERAN），以获得MR Image SR。我们建议从输入的全球空间信息中挤出注意力，并获得全球描述符。这样的全球描述符增强了网络专注于MR图像中更具信息区域和结构的能力。我们在这些全球描述符之间进一步建立了关系，并提出了引起关注的原始关系。全球描述符将以学习的关注进一步确定。为了充分利用汇总信息，我们通过学习的自适应注意向量自适应地重新校准了特征响应。这些注意向量选择一个全局描述符的子集，以补充每个空间位置以进行准确的细节和纹理重新分解。我们通过残留的缩放提出挤压和激发注意力，这不仅可以稳定训练，而且还使其对其他基本网络的灵感变得非常灵活。广泛的例证显示了我们提出的Seran的有效性，该塞伦在定量和视觉上清楚地超过了基准标记的最新方法。