XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System方形
合成新咪唑的某些金属离子络合物...
摘要。咪唑复合物具有高生物学活性的一些金属配合物，由新咪唑配体从1,3-恶唑衍生物与羟胺的反应中制备，并利用这种配体在某些金属离子配合物中制备。将使用许多用于所有准备好的化合物的技术，例如元素分析（CHN），（FT-IR），（UV-VIS）光谱和1 H-NMR光谱，用于诊断这些复合物，并将从获得的结果中得出复合物的形式。结果表明，除铜和钯配合物外，所有产生的络合物的八面体几何形状是方形刨剂形状。评估了配体及其金属离子复合物对各种微生物的抗菌活性。关键词：咪唑，恶唑，光谱数据，生物活性
量子纠错：讲座 3 — 环面码
M2 ICFP - 量子信息理论 2021-2022 年 环面代码的逻辑运算符。为了描述环面代码的逻辑量子位，我们需要了解 C 1 / C 2 的等价类，即不是边界的循环。确实存在两个不等价的此类循环家族，对应于环面周围的两种环。这些循环是同调非平凡的，这意味着它们不能变形（通过添加边界）以产生零循环。因此，环面代码是拓扑代码的一个例子：量子代码的性质来自底层流形的拓扑。事实上，环面代码是由环面的特定单元化给出的，即环面在斑块中的分解。标准环面代码使用方形斑块，但也可以选其他类型的斑块，例如三角形。
angliyskiy-yazyk-11-klass-demo 2025-vysshaya-proba- ... div>
这是一款出色的电梯，带有昏暗的Solem照明。它有一个方形的栗色地毯，脚下有适量的堆。它有黄铜的饰物和精美的桃花心木墙，地板选择杆看起来像一个优雅的大篷车的油门。当您拉动该杠杆并选择目的地时，电梯轻轻叹了口气，一次将您的缝线滑到屋顶或向下朝墙壁上滑行。即使是用最稳定的孩子的手也无法卸下钥匙，但是可以单击右侧的钥匙，通常是右侧的，通常是平稳的电梯运行。但是，如果您单击左侧的钥匙，电梯就会静出下来的动作，并立即停止，而没有任何磨削或警报。关于电梯的一切都表示古老的
干细胞套件
•道路A：道路是由水溶液中Murino Origin CD45和CD34的单克隆抗体的混合物形成含有0.09％的稳定和钠氮杂蛋白（NAN 3）的水溶液•步骤量绝对计数管：它们是含有4.2微米的Lyophilized直径的4.2 micros，能够发射荧光cytomer的管子，它们包含已知数量的微球（球形出现在管中）4.2 microns。 div>•7-AAD小瓶：小瓶在液体和方形钠状态（NAN 3）中含有7-氨基 - 肌动蛋白D至0.09％，以识别不可行的细胞。 div>•用Lisys Al启动10倍解决方案：该船含有基于氯化铵（NH 4 Cl）浓缩10次的液体溶液，将样品红细胞和钠azid（NAN 3）至0.09％
重塑包装——可持续设计
包装在保护我们的产品方面发挥着重要作用，对产品和品牌体验至关重要。包装是消费者有意识和无意识地评估质量的核心部分——它影响他们对某种东西的味道的看法，并影响他们对品牌的看法。对一些人来说，它还向世界展示了他们是谁或渴望成为什么样的人。出于这个原因，帝亚吉欧在许多包装形状上都拥有商标——从吉尼斯品脱和尊尼获加独特的方形瓶，到皇冠皇家切割玻璃瓶和皇冠瓶塞以及萨卡帕朗姆酒的 Petate 带。当然，包装方面的任何选择也会影响消费者的成本和承受能力。所有这些因素都意味着包装可以成为选择、赠送、展示和再次选择的原因。
一种基于复制的MANET新聚类技术
大多数移动自组织网络 (MANET) 聚类协议中的簇头节点在管理路由信息方面发挥着重要作用。MANET 中聚类的可靠性、效率和可扩展性最终将受到极大影响。在这项工作中，我们建立了一种在 MANET 中形成簇的新方法，称为基于方形簇的路由协议 (SCBRP)。该协议基于复制理论。该协议的目标是在 MANET 中实现可靠性、可用性和可扩展性。通过使用 NS-3 模拟器进行性能分析来评估所提出的协议。性能表明，大型网络的数据传输率提高了 50%，网络稳定性和可用性也得到了改善，这反映在能耗测量中，系统寿命延长了 20%。
16mm Ca，可变形的VIS镜头带控制器 div>
动态光学镜头镜片是透射自适应光学器件，旨在轻松整合到任何光学系统中以校正光学畸变。这些镜头的设计使用10、16或25mm透明的光圈，以覆盖常见的学生尺寸和M32 x 0.75安装线，可以通过使用线程适配器来适应常见的客观螺纹类型。它们可以使用波前传感器或自动软件校正系统进行封闭环控制，以进行像差校正。动态光学变形镜头也可以与低功率激光器一起用于梁的塑形，例如将高斯光束塑造为椭圆形或方形束轮廓或立方相。这些镜片是光学相干断层扫描（OCT），共聚焦显微镜，2光子显微镜和明亮场显微镜的畸变校正的理想选择，以提高图像质量。
解决量子标志结构的神经网络演化策略
馈送前向神经网络是相关多体量子系统的新型变异波函数。在这里，我们提出了一个适用于具有实值波函数的系统的特定神经网络ANSATZ。它的特征是编码具有离散输出的卷积神经网络中量子波函数的最重要的坚固符号结构。通过进化算法实现其训练。我们在两个Spin-1 /2 Heisenberg型号上测试了我们的变异ANSATZ和训练策略，一种在二维方形晶格上，一个在三维的Pyrochlore晶格上。在前者中，我们的安萨兹（Ansatz）以高精度收敛到有序相的分析符号结构。在后者中，这种符号结构是未知的，我们获得的变异能量比其他神经网络状态更好。我们的结果证明了离散神经网络解决量子多体问题的实用性。
用于高光谱图像分类的多尺度动态图卷积网络
摘要 —卷积神经网络（CNN）在高光谱图像表示方面表现出色，并在高光谱图像分类中取得了良好的效果。然而，传统的 CNN 模型只能对具有固定大小和权重的规则方形图像区域进行卷积，因此，它们不能普遍适应具有各种对象分布和几何外观的不同局部区域。因此，它们的分类性能还有待提高，特别是在类边界方面。为了弥补这一缺点，我们考虑采用最近提出的图卷积网络（GCN）进行高光谱图像分类，因为它可以对任意结构的非欧几里得数据进行卷积，适用于由图拓扑信息表示的不规则图像区域。与常用的在固定图上工作的 GCN 模型不同，我们使图能够动态更新
开发板EPC9144快速入门指南
EPC9144 开发板主要用于驱动激光二极管，其高电流脉冲总脉冲宽度短至 1.2 ns，电流高达 28 A。该板是围绕 EPC2216 增强型 (eGaN®) 场效应晶体管 (FET) 设计的。EPC2216 是一款符合 AEC-Q101 汽车标准的 15 V FET，能够产生高达 28 A 的电流脉冲。EPC9144 随附 EPC9989 插入器板。EPC9989 是一组可分离的 5 mm x 5 mm 方形插入器 PCB，具有用于不同激光器、RF 连接器的占用空间，以及一组用于试验不同负载的其他占用空间。使用插入器可以安装许多不同的激光器或其他负载，同时仍可以使用 EPC9144。激光二极管或其他负载不包括在内，必须由用户提供。