XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System耦合
强耦合超导体的Eliashberg理论
t将间隙δ作为能量的复杂函数。能量依赖性相与相干BCS间隙不同。𝐼𝐼𝐼𝐼[δ（𝐸𝐸）]是由于准粒子的衰减引起的，而真实的声子re [δ（𝐸𝐸）]在𝐸𝐸
ftorch：耦合pytorch型号的库
•在Fortran中复制一个网络，以使用Pytorch开发的模型，并仅使用Fortran重新实现它，从而从文件中加载了节省的权重。这可能需要大量的开发工作，重写已经存在的代码，以及缺少使用Torch的多样化和高度优化功能的机会。重新实施可能是错误的来源，需要其他测试以确保正确性。如果总体目标是将ML纳入Fortran，而不是使用Pytorch特定，那么另一种方法是利用基于Fortran的ML框架（例如Neural-Fortran）（Curcic，2019）。尽管它不允许与Pytorch相互作用，但神经fortran提供了许多直接在Fortran中建造网的神经网络组件。但是，一组功能并不像Pytorch那样丰富，而GPU卸载目前不受支持。目前，菲亚斯（Rouson＆Rasmussen，2024年）库是直接在Fortran中开发，培训和部署ML模型的另一种方法，目前是实验性GPU支持。
HNF4α介导的糖异生中的转录耦合因子HNF4α介导的糖异生中的转录耦合因子
糖尿病是一种疾病，其中两种病理学（减少胰岛素分泌和胰岛素抵抗）导致高血糖症，导致生活质量降低，并因并发症而缩短了预期寿命。长期以来，人们一直认为糖尿病中的高血糖是胰岛素无法降低血糖水平的主要因素。然而，近年来，它引起了人们的注意，糖尿病的高血糖与胰高血糖素的异常分泌有关，这具有激活肝脏中的糖素途径。据报道，缺乏分泌胰腺胰腺α细胞或胰高血糖素受体的小鼠完全抑制胰岛素分泌的小鼠根本不会提高血糖水平。还已经表明，将胰高血糖素受体引入缺乏胰高血糖素受体的小鼠会增加血糖水平[1]。此外，众所周知，与健康个体相比，2型糖尿病患者的胰高血糖素分泌异常增加[2]。从上面的角度来看，除了胰岛素作用不足之外，还提出，由于胰高血糖素的异常分泌而导致肝脏中的糖异生增加也是2型糖尿病中高血糖状态的主要原因[3]。
耦合 1D 和 3D CFD - EnginSoft USA
当流动的性质和所需的理解使 3D 分析成为合适的工具时，就会使用 3D 分析；1D 模拟用于检查剩余系统的流体流动条件，这些条件可以通过 1D 计算捕获，并根据需要使用特定组件的内置子模型。然后，边界条件和结果会在整个系统中传递，从而实现更完整、更快速的分析。链接负责处理模型之间变量（和结果）的通信。大多数软件供应商必须使用户能够将其 3D CFD 模型（通常通过简单易用且直观的用户界面）双向链接到 1D 流体流动系统网络。然后，这个 1D 网络会分析整个系统的压力、流量和温度，并将边界条件（稳态或瞬态）直接报告回 CFD 模型。
Znmgo光学微孔谐振器的耦合特性
基于Znmgo薄膜的光学微孔谐振器（MRR）在从紫外线到近红外的波长范围内的激光频率转换和电气调制的新型光子设备展开了独特的潜力。在这项工作中，我们探讨了通过光子damascene工艺制备的Znmgo光学MRR的耦合系数（κ）对环的间隙（g）和radius（r）的依赖性。通过调整G和R值，可以实现从0.29到0.78的κ范围。模拟和实验结果都表明，κ随着g或/和增加R.的增加而增加。此外，κ对MRR的结合态和共振峰深度具有显着影响。这些发现将Znmgo光学MRR铺平了在Si上的各种紧凑的非线性光子设备上。
耦合飞行动力学和 CFD - Enlighten 出版物
Crozon, C.、Steijl, R. 和 Barakos, G.N. (2017) 耦合飞行动力学和 CFD - 舰载环境中直升机的演示。航空杂志，（doi：10.1017/aer.2017.112）这是作者最终接受的版本。此版本与已发布的版本之间可能存在差异。如果您想引用，建议您查阅出版商的版本。
耦合 1D 和 3D CFD - EnginSoft USA
当流动的性质和所需的理解使 3D 分析成为合适的工具时，就会使用 3D 分析；1D 模拟用于检查剩余系统的流体流动条件，这些条件可以通过 1D 计算捕获，并根据需要使用特定组件的内置子模型。然后，边界条件和结果会在整个系统中传递，从而实现更完整、更快速的分析。链接负责处理模型之间变量（和结果）的通信。大多数软件供应商必须使用户能够将其 3D CFD 模型（通常通过简单易用且直观的用户界面）双向链接到 1D 流体流动系统网络。然后，这个 1D 网络会分析整个系统的压力、流量和温度，并将边界条件（稳态或瞬态）直接报告回 CFD 模型。
灵活的部门耦合：定义、假设和概念
储能系统与其应用之间的关系 储能系统的技术和经济要求由其在能源系统中的实际应用决定。因此，任何储能技术的评估和比较都只能针对此应用进行。应用决定了技术要求（例如能源类型、存储容量、充电/放电功率等）以及经济环境（例如预期回报时间、交付能源的价格等）。
使用合成的激子传输工程耦合...
图 1 | 使用 DNA 支架形成 Cy3 聚集体的化学方法。 (a) Cy3 (左) 共价连接到单链 DNA (ss-DNA) 脱氧核糖磷酸骨架的 3' 和 5' 端。 Cy3 修饰的 DNA 纳米结构是通过将 Cy3 修饰的 ssDNA 与规范互补的 ssDNA 链杂交而形成的，如连接到 DNA 双链体的 Cy3 单体的分子动力学快照 (中间) 和示意图 (右、上) 中蓝色椭圆表示 Cy3 所示。 Cy3 二聚体和三聚体是通过将连续的 Cy3 发色团连接到 ssDNA 并与互补链杂交而形成的 (右、中和下) (b) Cy3 单体 (棕色)、二聚体 (蓝色) 和三聚体 (绿色) 的吸光度 (实线) 和量子产率归一化的荧光光谱 (虚线)。 [DNA 双链] = 0.5 µ M，溶于 40 mM Tris、20 mM 醋酸盐、2 mM 乙二胺四羧酸 (EDTA) 和 12 mM MgCl 2 (TAE-MgCl 2 缓冲液)。(c) 双链中 Cy3 单体、二聚体和三聚体的荧光量子产量 (ΦF)。[DNA 双链] = 0.5 µ M，溶于 1 × TAE-MgCl 2 缓冲液。(d) Cy3 单体、二聚体和三聚体的圆二色性 (CD) 光谱。(e) Cy3 单体、二聚体和三聚体的荧光衰减轨迹，仪器响应函数以黑色显示。
耦合投影迁移度量学习跨...
摘要：不同会话之间的分布差异极大地降低了视频诱发脑电图 (EEG) 情绪识别的性能。由于 EEG 信号微弱且非平稳，因此存在差异，并且这些差异表现在每个会话的不同轨迹中，甚至表现在属于同一种情绪的某些轨迹中。为此，我们提出了一个耦合投影迁移度量学习 (CPTML) 模型来联合完成域对齐和基于图的度量学习，这是一个统一的框架，可以同时最小化跨会话和跨试验分歧。通过在 SEED_IV 情绪数据集上的实验，我们表明：(1) CPTML 表现出比其他几种方法更好的性能；(2) 在 CPTML 诱导的子空间中，跨会话分布差异被最小化，不同试验之间的情绪度量图得到优化，表明数据对齐和度量探索的有效性； （3）从学习到的投影矩阵中自动识别出用于情绪识别的关键EEG频带和通道，从而对效应的发生提供更多的见解。