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![arxiv：2501.13891v1 [physics.bio-ph] 2025年1月23日](/simg/6\66baa10c0c78562152f03c090cad6f4e96de25d0.webp)
arxiv：2501.13891v1 [physics.bio-ph] 2025年1月23日
无论是单链的RNA还是合成聚合物，多支着聚会的封装都是由病毒外套蛋白的正带，结构无序的RNA结合结构域之间的有吸引力的静电相互作用驱动的。从理论上讲，这种相互作用通常是通过将结合结构域的电荷分布进行的，要么是通过将电荷投射到蛋白质壳的内表面，要么通过将它们传播到代表结合结构域所在的衣壳中的区域。在实践中，正电荷并不均匀地分布在结合域中，它们本身位于壳表面上的离散的特定位置。在这里，我们使用分子动力学模拟来研究局部相互作用对封装聚合物最可能或最佳长度的影响，这表明沿结合域的电荷的特定位置与实验观察结果一致。将模拟与从文献中获得的简单均值理论的预测进行比较，我们发现，尽管一般趋势被合理地捕获，但两种方法之间会产生定量差异。
可行的晶格时空和在多折宇宙中没有量子引力异常
在一个多折的宇宙中，重力从纠缠中通过多重机制出现。结果，重力样效应出现在它们是真实或虚拟的纠缠粒子之间。远距离，无质量的重力是由无质量虚拟颗粒的纠缠导致的。大量虚拟颗粒的纠缠导致非常小的尺度上的重力贡献。多重机制也导致了一个离散的时空，具有随机的行走分形结构和非交通性几何形状，该几何形状是Lorentz不变的，并且可以用显微镜黑洞对时空节点和颗粒进行建模。所有这些恢复在大尺度上的一般相对论，半古典模型保持有效，直到比通常预期的尺度较小。重力可以添加到标准模型中。这可能有助于解决标准模型（SM）的几个开放问题，而没有重力以外的其他新物理学。这些考虑暗示了重力与标准模型之间的更强关系。
![arxiv：2303.10780v2 [CS.NE] 2023年3月21日](/simg/7\7b7d55edfb9b26887e4b3f2a6db1ebacdb429654.webp)
arxiv：2303.10780v2 [CS.NE] 2023年3月21日
尖峰神经网络（SNNS）提供了与传统人工神经网络（ANN）不同的Ma Chine学习的观点：SNNS在一系列离散的时间峰值中编码数据，该数据是以生物学中神经元创建的动作潜力建模的。ANN的原始范围也受到人脑的启发，人脑由近1000亿个神经元组成，每个神经元最多可具有15,000个突触。尽管潜在的巨大参数空间，人类大脑只会消耗约20 w，占3磅以下。进行比较，当今表现最佳的语言模型可能需要超过300 kWh的力量（Patterson等人，2021）。生物神经网络令人印象深刻的能量和空间良好的部分是由于大多数神经元通常是不活跃的，这意味着大脑是高度稀疏的神经网络。SNN试图结合更多生物学上合理的知识，学习方法和体系结构，以匹配
使用遗传算法找到运动脑电图信号的区分频率
脑部计算机界面的关键部分是脑电图（EEG）运动任务的分类。诸如眼睛和肌肉运动之类的工件损坏了脑电图信号并降低分类性能。许多研究试图从EEG信号中提取不是冗余和歧视性特征。因此，本研究提出了一种信号预处理和用于脑电图分类的特征提取方法。它包括使用离散的傅立叶变换（DFT）作为特定频率的理想滤波器来删除伪像。它还将脑电图通道与强调脑电图信号的有效通道交叉相交。然后，计算出跨相关的结果，以提取使用支持向量机（SVM）对左右指的运动进行分类的特征。应用遗传算法以找到两个EEG类信号的DFT的区分频率。通过13受试者的手指运动分类确定了所提出的方法的性能，实验表明平均准确性高于93％。
2038.pdf
简介 正如我们今天的理解，“颗粒小行星”或“重力聚集体”是一种自然形成的天体，它是由离散的固体成分聚集而成，这些成分通过自身的重力、内聚力和附着力 1 结合在一起。DART 对小行星 Dimorphos 的撞击是超音速的，除了改变其轨道外，还使其处于不同的自旋状态。这些能量应主要通过小行星粒子之间的摩擦和它们的重新排列而消散，直到达到新的低能量结构。在本文中，我们想要了解具有相同动量的撞击者是否能对自引力体造成相同的“损害”或提供相同的“推力”，以及传递给系统的能量是如何消散的。我们将使用 Soft-Sphere DEM 代码 [1、2、3、4、5、6、7] 进行这项研究，因为我们知道一旦达到超音速撞击速度，结果将变得不切实际。然而，在达到该极限之前，观察目标的动态行为是否会出现任何趋势将会很有趣。
采样加速了对收敛导电性和辐射特性的声子散射速率的预测
热导率和辐射特性的预测至关重要。然而，计算声子散射，尤其是对于四声子散射，可能非常昂贵，并且在考虑四光子散射后，硅的导热率显着较低，而在文献中没有融合。在这里，我们提出了一种使用最大似然估计的少量散射过程样本来估算散射速率的方法。散射速率和相关导热率和辐射特性的计算大大加速了三到四个数量级。这使我们能够使用32×32×32的前所未有的Q -MENS（在相互空间中离散的网格）来计算硅的四频散射并实现收敛的导热率值，从而同意实验更好。我们方法的准确性和效率使其非常适合对热和光学应用的材料进行高通量筛选。
成像镜头和激光光学制造商
在紫外线，可见和红外中心波长中可用10 - 80nm的带宽可用，非常适合生物医学应用和仪器集成193-399nm，400-6999nm，以及700-1650nm的700-1650nm CWL CWL选项可用的传统覆盖物700 - 1650nm带通道干扰档案的传统型号用于范围狭窄的范围。这些过滤器是一系列生物医学和定量化学应用的理想选择。带通滤波器过滤器被广泛用于各种应用中，包括临床化学，环境测试，比色，元素和激光线分离，火焰光度法，荧光和免疫测定。此外，传统涂层700 - 1650nm带通滤波器用于从ARC或气体排放灯中选择离散的光谱线，并将特定线与AR，KR，ND：YAG和其他激光器分离。传统涂层700 - 1650nm带通滤波器通常与激光二极管模块和LED一起使用。
观察从连续到离散时间晶体的相变
抽象离散（DTC）和连续的时间晶体（CTC）是新型的动力多体状态，其特征在于稳健的SELSELRIST持续振荡，通过自发破坏ODiscrete或连续的时间翻译而出现。dtc是定期驱动的系统，可振荡于次谐波的外部驱动器，而CTC则是连续驱动和振荡的，并具有与系统固有的频率。在这里，我们探索了一个相变的连续时间晶体到离散的时间晶体。具有特征性振荡的CTC在连续泵送的原子腔系统中制备了频率ωCTC。将泵强度调节ctc的泵强度接近2ΩCTC的CTC导致可靠的锁定OΩCTC锁定至ωDR2，因此DTC出现了。量子多体系统中的这种相变与谐波注射锁定的锁定锁定力和电子振荡器或激光器有关。
pGmax：离散概率图形模型的因子图和jax
概率图形模型（PGM）紧凑地编码一组随机变量的完整关节概率分布。PGM，并已成功地用于计算机视觉中（Wang等，2013），误差校正代码（McEliect等，1998），生物学（Durbin等，1998）等（Durbin等）等。在本文中，我们专注于离散的PGM。对具有可牵引因子1的离散PGM进行近似后验推断的标准方法涉及诸如循环信念传播（LBP）之类的消息通讯算法（Pearl，1988; Murphy等，1999）。lbp在变量和因子图的因子之间传播“消息”。，尽管过去进行了几次尝试（请参阅第2节），但没有建立良好的开源Python软件包可以实现效率和可扩展的LBP用于一般因子图。关键挑战在于设计和操纵Python数据结构，该数据结构包含LBP消息，用于支持具有任意拓扑的大型因子图和
occworld：学习一个自主驾驶的3D占用世界模型
摘要。了解3D场景如何发展对于在自动驾驶中做出决策至关重要。大多数现有方法通过预测对象框的运动来实现这一目标，该对象框的运动无法捕获更细粒度的场景信息。在本文中，我们探讨了在3D占用空间中学习世界模型OCCWorld的新框架，以同时预测自我汽车的运动和周围场景的演变。，我们建议学习基于3D占用率的世界模型，而不是3D边界框和分割图，原因有三个：1）表现力。3D占用可以描述场景的更细粒度的3D结构； 2）效率。3D占用率更为经济（例如，从稀疏发光点点）。3）差异。3D占用率可以适应视力和激光雷达。为了促进世界发展的建模，我们在3D占用率上学习了基于重建的场景令牌，以获得离散的场景令牌