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探索小水团簇的自由能
摘要：通过解决经典成核理论 (CNT) 的缺陷，我们开发了一种从成核速率实验中提取小水团簇自由能的方法，而无需对团簇自由能的形式进行任何假设。对于高于 ∼ 250 K 的温度，从实验数据点提取的自由能表明，随着团簇尺寸的变化，它们与 CNT 预测的自由能之比表现出非单调行为。我们表明，对于单体，该比率从几乎为零增加，并在接近大团簇的 1 之前通过（至少）一个最大值。对于低于 ∼ 250 K 的温度，提取的能量与 CNT 预测之间的比率行为会发生变化；它随着团簇尺寸的增加而增加，但对于几乎所有的实验数据点，它都保持在 1 以下。我们还应用了最先进的量子力学模型来计算水团簇（2 − 14 个分子）的自由能；尽管温度高于和低于 ∼ 298 K，结果仍然支持观察到的基于温度的行为变化。我们比较了两种不同的模型化学物质 DLPNO-CCSD(T)/CBS// ω B97xD/6-31++G ** 和 G3，并与水二聚体形成的实验值进行了比较。
跨维：一种合并不同维度 BCI 数据集的方法
摘要 — 目标：我们提出一种迁移学习方法，用于具有不同维度、来自不同实验设置但代表相同物理现象的数据集。我们重点研究数据点是对称正定 (SPD) 矩阵的情况，该矩阵描述基于 EEG 的脑机接口 (BCI) 的统计行为。方法：我们的方案使用两步程序来转换数据点，使它们在维度和统计分布方面匹配。在维度匹配步骤中，我们使用等距变换将每个数据集映射到公共空间中，而不改变它们的几何结构。统计匹配是使用域自适应技术完成的，该技术适用于定义数据集的空间的固有几何形状。结果：我们在从具有不同实验设置（例如，不同数量的电极、不同的电极位置）的 BCI 系统获得的时间序列上说明了我们的建议。结果表明，所提出的方法可用于在原则上不兼容的 BCI 记录之间传输判别信息。结论和意义：这些发现为新一代 BCI 系统铺平了道路，尽管电极定位不同，该系统仍能够重复使用信息并从多种数据源中学习。
BACnet 协议 - exhausto
1. 产品信息. ... ..................................................................................................................7 3.1 概览图和数据点...............................................................................................7 3.2 最常用的数据点..............................................................................................8 4. 二进制值 DO (R/W) ..................................................................................................................8 ..................................................................................................................8 ..................................................................................................................8 4. 二进制值 DO (R/W) ..................................................................................................................8 ..................................................................................................................8 ..................................................................................................................8 ..................................................................................................................8 ..................................................................................................................8 ..................................................................................................................8 ..................................................................................................................8 ..................................................................................................................8 ..................................................................................................................8 ..................................................................................................................8 ..................................................................................................................8 ..................................................................................................................8 ..................................................................................................................8 ..................................................................................................................8 ..................................................................................................................8 ..................................................................................................................8 ..................................................................................................................8 ..................9 5. 二进制输入 DI (R)..........................................................................................................................................................................................................................................................10 6. 模拟输入 AI (RO).............................................................................................................................................................................................................................................................................................................................10 6. 模拟输入 AI (RO)............................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................. .18 7. 模拟值 AO（R/W）. ...
peatgrids：通过数字土壤映射绘制全球泥炭地的厚度和碳库存
图4：全球泥炭数据点的直方图：（a）泥炭厚度数据分为六个区域，（b）泥炭块密度（BD，Mg M -3中的BD）和碳含量（CC，G g -1）在多个深度下。直方图中每个条形图的宽度的宽度为1 m的数据，但对于泥炭BD和CC，是0.05值的组。红色虚线显示平均值。
面向面部的数学描述 - UCL Discovery
对于每个数据点，计算表面的高斯曲率和平均曲率。针对数学生成的标准 3D 对象和从光学表面扫描仪获得的 3D 数据，评估了三种计算这些曲率的算法的性能。利用这些曲率的符号，将面分为八种“基本表面类型” - 每种类型都有直观的感知意义。确定所得表面类型描述对数据误差的鲁棒性及其可重复性。
光子增强 - 闪光灯 - 金属 - 壁垒...
图5：两个过渡（1 a 1g→1 t 1u和1 a 1g→1 cbm）的CAS-DEM和NEVPT2-DEM激发能的外推到超级电池的非插入极限（a）原始2×2×2，（b）原始3×3×2×2×2×2×2×2×2×2×2×2× 4。实心正方形（圆圈）表示t 1u（CBM）的单元激发的DMET数据点，而空心正方形和圆圈表示相应的外推Vees。红色（紫色）颜色象征CAS-DMET（NEVPT2-DMET）。
具有分割混淆对抗训练和对比学习的生成图像修复
本文提出了一种新的带有分割混淆对抗训练（SCAT）和对比学习的图像修复对抗训练框架。SCAT 在修复生成器和分割网络之间进行对抗游戏，提供像素级局部训练信号并能适应具有自由形式孔洞的图像。通过将 SCAT 与标准全局对抗训练相结合，新的对抗训练框架同时展现出以下三个优点：（1）修复图像的全局一致性，（2）修复图像的局部精细纹理细节，以及（3）处理具有自由形式孔洞的图像的灵活性。此外，我们提出了纹理和语义对比学习损失，通过利用鉴别器的特征表示空间来稳定和改进我们的修复模型的训练，其中修复图像被拉近到真实图像但远离损坏图像。所提出的对比损失可以更好地引导修复后的图像从损坏的图像数据点移动到特征表示空间中的真实图像数据点，从而产生更逼真的完整图像。我们在两个基准数据集上进行了广泛的实验，从质量和数量上证明了我们模型的有效性和优越性。
机构间和可持续发展目标指标的专家小组（IAEG ...
当前是一个代理，建议更好地涵盖了预期的措施（治疗），同时增加了可用的趋势数据，他们的GPW衡量了进步，而措施的进步却更多的人从普遍的健康覆盖范围中受益10亿，使用与UHC SCI相似的指标。在对齐和简化沟通和消息传递方面的努力；修订是要修改两个示踪剂领域：计划生育和健康劳动力。在计划生育的情况下，这种变化还与3.7.1的定义保持一致，并且只是目标人群的变化（已婚或工会与同一年龄段的所有妇女）。数据的可用性不会改变（194个谁成员国中的184个）。卫生劳动力修订从三个干部到两个：医生，护理和助产士人员。该提案意味着两个干部与报告的3.C.1监视指标保持一致。与前两名外科医生和精神科医生（独特的国家年总数）相比，护理和助产士的国家年度数量增加了2000年至2021年之间的63％的数据点。2000-2021期间报告的数据点50％或更多的国家数量也从53％（103）增加了，而精神科医生和外科医生分别为27％（52）和23％（45）。
实现Skyrmion动力学的定量准粒子建模
图1：测定实验中电流诱导的力。（a）KERR显微镜图像显示了一个限制在40μm×7μm的带有漏斗类的丝线中的单个Skyrmion（深色斑点）。左侧和右侧的金触点允许沿线施加电流。（b-d）我们的方法的逐步应用为2.14∙106 A/m 2的电流密度。（b）用于施加在左侧（蓝色）和右（红色）的电流的偏置的天空分布。（c）产生的偏置PMF。（d）推断的纯固定能量景观（蓝色）和推断的纯力偏置（红色）。力偏置的中央区域的线性拟合（虚线黑线）的斜率等于天空上的力。（e）电流诱导的力对施加电流密度的强度图。通过将天空轨迹分为三个部分，并使用力偏差斜率的平均值和标准误差来估计数据点的误差。测量已在名义上的两个不同的设备上进行了与数据点颜色所示的同一样品上相同几何形状进行的。这些点进行调整以纠正Skyrmion尺寸的偏差；原始点以灰色给出。交叉表示模拟结果。
ASCE 标准化参考蒸散方程
图 A-6. 使用 1982 Kimberly Penman 方法计算的生长季平均每日 ET r 和使用完整 ASCE-PM 方程计算的生长季 ET rs 与平均每日 ET r，每日时间步长。每个数据点代表一个站点一年的数据（总共 82 个站点年（参见表 A-3 和附录 F））.................... A-29