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1. 英国剑桥巴布拉汉姆研究院信号传导项目，巴布拉汉姆研究园区，CB22 3AT。2. 英国邓迪大学医学院细胞与系统医学系，邓迪 3. 美国加州伯克利市 Bolivar Drive 1 号 Plexxikon Inc. 4. 英国利物浦大学系统、分子与整合生物学研究所生物化学、细胞与系统生物学系，Crown Street，利物浦 L69 7ZB 5. 英国剑桥阿斯利康生物制药研发部发现科学部机械与结构生物学 6. 英国利兹大学化学学院阿斯特伯里结构分子生物学中心。目前地址： Andrew Kidger，肿瘤生物科学，阿斯利康，英国剑桥 Paul Severson，Tupos Therapeutics，Inc.，25801 Industrial Blvd，Ste 100，Hayward，CA 94545 Chao Zhang，Tupos Therapeutics，Inc.，25801 Industrial Blvd Ste 100，Hayward，CA 94545 Gideon Bollag，Opna Bio LLC，600 Gateway Blvd，Ste 100，South San Francisco，CA 94080 ¶通信至：
Stark：在文本和...
回答现实世界中的复杂查询，例如复杂的产品搜索，通常需要从涉及非结构化（例如，产品的文本描述）和结构化（例如，产品关系）的半结构知识基础中进行准确检索。但是，许多以前的作品将文本和关系检索任务研究为独立的主题。为了解决差距，我们开发了st a rk，这是一个大规模的SEMI结构检索基准，并在t the t t and t and rational k newledge基础上。我们的基准涵盖了三个领域：产品搜索，学术纸搜索和精密医学的查询。我们设计了一条新颖的管道，以合成现实的用户查询，以整合各种关系信息和复杂的文本属性以及其基础真相（项目）。我们进行严格的人类评估以验证合成查询的质量。我们通过高质量的人类生成的查询进一步增强基准，以提供真实的参考。s rk是一个全面的测试床，用于评估大型语言模型（LLMS）驱动的检索系统的性能。我们的实验表明，ST A RK对当前检索和LLM系统提出了重大挑战，强调了对更有能力的半结构检索系统的需求。
10.MPSC 属性传单.jpg
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可控图像合成，属性分解...
*通讯作者邮件：mksamy14@yahoo.com与属性分解的GAN（AD-GAN）提出了一个新颖的生成对抗网络框架，可通过将属性分解为单独的组件来促进对图像合成的精确控制。该模型引入了一种创新的解开图像属性的方法，可以在不影响他人的情况下对特定特征进行单独修改。通过利用属性分解的表示形式，Ad-Gan有效地隔离了面部图像中的各种元素，例如姿势，表达和身份，从而能够生成高度逼真和可定制的图像。这种方法可显着提高图像生成任务的灵活性和准确性，使其成为需要详细属性操作的应用程序的宝贵工具。关键字：图像合成，gan，网络1。引言近年来，生成的对抗网络（GAN）已成为图像合成的有力框架，从而能够生成高质量的，逼真的图像。尽管具有令人印象深刻的功能，但基于GAN的图像合成中的重大挑战之一是对生成图像的特定属性进行细粒度的控制。传统的gan体系结构经常纠缠着各种属性，因此很难在不无意中改变其他属性的情况下修改一个属性。
调整多稳定结构的属性...
多稳定元素通常用于设计可构造和自适应结构，因为它们可以响应变化的负载，同时允许自锁定能力，从而实现大型且可逆的形状变化。但是，现有的多稳定结构具有取决于其初始设计的属性，并且不能量身定制后制作。在这里，提出了一种新型的设计方法，该方法将多稳定结构与双向形状的记忆聚合物相结合。通过利用双轴应变条件下的单向和双向形状记忆效应，结构可以重新编程其3D形状，熊载荷和自我活性。结果表明，可以按照用户的需要调整结构的形状和态度，并且可以在命令上抑制或激活多稳定性。与常规的多稳定系统相比，多稳定性的控制可阻止结构的不希望捕捉，并具有更高的负载能力。提出的方法可能会增加现有多稳定概念功能的可能性，从而可能实现高度适应性的机械结构的潜力，这些机械结构可以在单声道和多稳定性之间可逆地切换，并且可以响应温度变化而经历形状变化。
电流镜：一般定义和属性
1. V in 应几乎恒定且尽可能小 2. 理想函数应保持到非常小的 Vout 值。最小 V out 值用 V MIN 表示 3. 当 V out >V MIN 时，I out 对 V out 的依赖性必须尽可能小。
UNIT-1 算法的属性（或）特征：
例子：矩阵加法：2n 2 +2n+1 O(n 2 )，矩阵乘法：2n 3 +3n 2 +2n+1 O(n 3 )算法斐波那契(a,b,c,n) { a:=0; b:=1; write(a,b); for i:=2 to n step 1 do { c:=a+b; 时间复杂度：5n-1 频率计数：O(n) a:=b; b:=c; write(c); } } 第一种方法：算法 Rsum(a,n): // 使用递归添加元素 { count:=count+1; // 对于 if 条件 if(n<=0) then count:=count+1; // 对于 return stmt return 0; else return Rsum(a,n)+a[n]; // 用于加法、函数调用和返回 } 时间复杂度： 2(对于 n=0)+ TRsum(n-1) 2+TRsum(n-1) => 2+2+TRsum(n-2) …….. n(2)+TRsum(0) => 2n+2 n>0 第二种方法： StatementNum 语句每次执行的步骤频率 n=0 n>0
属性引导的复合聚合物 -
图1：聚合物拓扑的变分自动编码器的策略。在训练阶段（顶部），用于计算一组聚合物的分子动力学（MD）模拟来计算一组聚合物的计算典型典型的抄本，例如平均平方循环半径⟨r 2 g⟩。使用人工神经网络（ANN）和图神经网络（GNN），将有关拓扑描述符和聚合物图的信息编码为低维的潜在空间。潜在空间被解码以完成重建，回归和分类任务。这些编码的特征被串联以形成降低的潜在空间，分解器从中重新构造了聚合物结构。在搜索阶段（底部）中，从潜在空间到供应聚合物进行采样，这些聚合物预测将展示目标⟨r 2 g⟩且指定的拓扑。根据MD模拟评估了这些谓词，并在验证后进行了系统分析，可以对拓扑影响如何影响其他特性，例如粘度。