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World File Search System簇从
星系簇的心脏
我们用TNG-Cluster（一种新的宇宙磁性水力动力学仿真）分析了气态内培养基（ICM）的物理特性。我们的样本包含352个模拟簇，跨越晕质量范围为10 14我们专注于将簇分类为冷核（CC）和非冷核（NCC）种群的分类，z = 0群集中央ICM属性的分布以及CC群集群体的红移演化。我们分析了熵，温度，电子数密度和压力的分析结构和径向纤维。为了区分CC和NCC簇，我们考虑了几个标准：中央冷却时间，中央熵，中央密度，X射线浓度参数和密度较高的斜率。根据TNG群集，没有先验群集的选择，这些属性的分布是单峰的，因此CCS和NCCS代表了两个极端。在z = 0的整个TNG群集样品中，基于中央冷却时间，强的CC分数为F SCC = 24％，而F wcc = 60％，弱和NCCS分别为16％。然而，尽管趋势的幅度级甚至方向随定义而变化，但CC的比例在很大程度上取决于光环质量和红移。TNG群集中模拟的高质量簇的丰富统计数据使我们能够匹配观测样本并与数据进行比较。tng群集可以用作实验室，以研究因合并，AGN反馈和其他物理过程而引起的群集核心的演变和转换。Z = 0到Z = 2的CC分数与观测值以及热力学量的径向纤维夹在全球范围内以及分配为CC与NCC Halos时。
有向网络中单向依赖簇与簇同步稳定性
耦合振荡器网络中的集群同步是科学界广泛关注的课题，其应用范围从神经网络到社交网络、动物网络和技术系统。这些网络大多是有向的，信息或能量流从给定节点单向传播到其他节点。然而，集群同步方面的大多数工作都集中在无向网络上。这里我们描述了一般有向网络中的集群同步。我们的第一个观察结果是，在有向网络中，节点集群 A 可能单向依赖于另一个集群 B：在这种情况下，只要 B 稳定，A 可能保持同步，但反之则不成立。本文的主要贡献是一种将集群稳定性问题转化为不可约形式的方法。通过这种方式，我们将原始问题分解为最低维的子问题，这使我们能够立即检测到集群之间的相互依赖关系。我们将分析应用于两个感兴趣的例子：一个小提琴演奏者组成的人类网络演奏一首乐曲，音乐家可以激活或停用该乐曲的定向交互；以及具有定向层到层连接的多层神经网络。
从头开始的簇
2目录5 2.1简介。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。5 2.1.1本文档的范围。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。5 2.1.2什么是起搏器？。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。5 2.2安装。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。10 2.2.1安装Almalinux 9。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 10 2.2.2配置OS。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。10 2.2.1安装Almalinux 9。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。10 2.2.2配置OS。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>21 2.2.3重复第二个音符。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>23 2.2.4在节点之间配置通信。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>24 2.3设置并群集。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>26 2.3.1简单的使用和群集外壳。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。。。。。。。。。。。。。。。。。26 2.3.2安装群集软件。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。26 2.3.3配置群集软件。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。26 2.3.4探索PC。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>28 2.4启动并验证群集。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>30 2.4.1开始群集。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>30 2.2.2验证CoroSycc安装。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。31 2.4.3验证起搏器安装。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。32 2.4.4探索现有配置。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。33 2.5配置围栏。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。34 2.5.1什么是围栏？。。。。。。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>34 2.5.2选择和围栏设备。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>34 2.5.3配置簇用于围栏。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>35 2.5.4示例。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。35 2.6创建一个主动/被动群集。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。38 2.6.1添加资源。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。38 2.6.2执行故障转移。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。39 2.6.3防止恢复后资源移动。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。41 2.7添加Apache HTTP服务器作为群集服务。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。42 2.7.1安装Apache。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 42 2.7.2创建网站文档。 。 。 。 。42 2.7.1安装Apache。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。42 2.7.2创建网站文档。 。 。 。 。42 2.7.2创建网站文档。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。42 2.7.3启用Apache状态URL。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。43 2.7.4配置群集。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。43 2.7.5确保在同一主机上运行资源。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。44 2.7.6确保资源开始和停止。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。45 2.7.7更喜欢一个节点，而不是另一个节点。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。46 2.7.8手动移动资源。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。47 2.8使用DRBD复制存储。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。48
簇细胞在人1肠2
在小鼠中，肠道簇细胞被描述为一种长期寿命的有丝分裂后细胞类型，其中30个已经鉴定出了两个不同的子集，称为Tuft-1和Tuft-2 1。通过结合对31次人类肠道切除材料和肠道器官的分析，我们确定了四个不同的32个人簇细胞状态，其中两个与它们的鼠重叠。我们表明，簇簇33细胞的发育取决于Wnt配体的存在，簇状细胞数在白介素（IL）-4和IL-13暴露后迅速增加34，如小鼠2-4中报道。这35个是通过预先存在的簇细胞的扩散而来发生的，而不是通过从干细胞中增加的36产生来发生。的确，在胎儿和成人37人类肠道中，增殖性簇细胞在体内都存在。单个成熟的增殖簇细胞可以形成含有所有38种肠上皮细胞类型的器官。与干细胞和祖细胞不同，人簇细胞生存39辐射损伤，并保留产生所有其他上皮细胞类型的能力。因此，缺乏簇簇细胞的40种手机无法从辐射诱导的损伤中恢复。因此，41个簇细胞代表了人类损伤诱导的储备肠干细胞库。42
一种新颖的生成方法，用于来自水力簇的恒星簇 -
摘要。大多数恒星形成块状和亚式结构簇。这些特性也出现在恒星形成云的水力动力模拟中，这为幼年恒星簇的n-身体运行提供了一种逼真的初始条件。然而，在组合时间方面，通过水力学模拟生产大量的初始条件非常昂贵。我们引入了一种新型技术，该技术以微小的计算成本从给定的水力学模拟样本中生成新的初始条件。尤其是我们应用层次聚类算法来学习恒星之间空间和运动学关系的树表示，其中叶子代表单颗恒星，节点描述了在越来越大的尺度下群集的结构。通过简单地修改恒星群集的全局结构，而在使小规模的属性不变的同时，可以将此过程用作随机生成新恒星的基础。
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。
CRISPR-Cas9 介导的大簇删除和...
图 5 . 基于 CRISPR-Cas9 的 pepC 和 sacB 基因多重基因组编辑。（A）以 mRFP 或 sfGFP 为目的基因的单基因缺失、多重缺失和多重整合的结合和编辑效率。Y 轴上提供结合效率（灰色）和编辑效率（橙色）。编辑效率条顶部的数字表示筛选的接合子总数。误差线表示标准偏差。在确定编辑效率之间的显著差异时，考虑 P 值 < 0.05（* p < 0.05；** p < 0.01）。与单基因缺失和多重缺失相比，多重 mRFP 整合具有显著差异，与单基因缺失相比，多重 sfGFP 整合也具有显著差异。 (B) P. polymyxa 突变体的显微图像，其中 sfGFP 取代了 pepC 和 sacB 基因。(左) 明场图像；(右) GFP 通道。(C) 筛选过程中获得的野生型和突变体的比例以饼状图形式提供。
机器学习以识别家庭中的簇
背景：尚未探索机器学习（ML）提高医学专业委员会效率的潜力。，我们应用了无监督的ML来确定美国家庭医学委员会（ABFM）外交官之间的原型，以了解其实践特征和参与持续认证的动机，然后检查动机模式与关键的重新获得胜任结果之间的关联。方法：对2017年至2021年ABFM家庭医学持续认证考试调查的外交官选择了选择继续认证的动机。我们使用卡方检验来检查外交官的差异比例失败，因为他们的第一次再认证考试尝试都认可了维持证书的不同动机。无监督的ML技术用于生成具有相似实践特征和重新认证动机的医师群。控制医师人口统计学变量，我们使用逻辑回归来检查动机簇对再认证检查成功的影响，并通过与以前创建的专家开发的分类模式进行了验证。结果：ML簇在很大程度上概括了专家先前设计的固有/外在框架。然而，识别的群集将外交官更加平等地分配到同类群体中。在ML和人类群中，主要是外部或混合动机的医生的检查失败率低于那些本质上动机的医生。（J Am Board Fam Med 2024; 37：279–289。）讨论：这项研究证明了使用ML补充和增强人类对董事会认证数据的解释的可行性。我们讨论了这项示威研究对专业委员会与医师外交官之间的相互作用的影响。
ESS样本簇（更新）
（1）章节图中的海洋脊的海洋壳A现在是图表c中发现的最年轻的正常磁性岩石。（2）章节图中的海角A的海角A现在是图表c中发现的最古老的正常磁性岩石。（3）示意图中最接近海洋中部脊的反向磁性极性岩石比最接近章节图中的中端脊的反向磁极性岩石年轻。（4）构图图B中的反向磁性岩石与框图b中的正常磁极岩相同的年龄b。
端到端揭示的行为簇
使用头部安装的微型显微镜在体内钙像中实现了几周来自由表现动物的神经种群的跟踪活动。先前的研究着重于从神经元种群中推断行为，但是在内窥镜数据中提取过量荧光的神经元信号具有挑战性。存在分析管道包括利益区域（ROI）识别区域，可能会因假否定性而失去相关信息或从假阳性引入意外偏见。这些方法通常需要进行参数调整的先验知识，并且需要耗时以进行实施。在这里，我们开发了一个端到端解码器，以直接从原始的微观镜面图像预测行为变量。我们的框架几乎不需要用户输入，并且胜过需要ROI提取的现有解码器。我们表明，神经/背景残差带有与行为相关的附加信息。视频分析进一步揭示了残留物与细胞之间的最佳解码窗口和动力学。至关重要的是，显着性图揭示了我们解码器中视频分解的出现，并确定代表不同行为方面的不同集群。一起，我们提出了一个框架，该框架对微观镜面成像的解码行为有效，并可能有助于发现各种成像研究的功能聚类。