冷凝物理物理,量子材料,沮丧的磁铁,低维磁铁,高度相关的电子系统,高温超导性,自旋动力学,高压现象,中子散射和仪器,光谱和衍射方法。
1994年的传记安德烈·耶林(Andrey Yerin)为高级化学开发公司(ACD/LABS,加拿大)开发算法命名命名命名工具,用于生成化学结构的系统名称,从化学名称和化学结构绘图工具中产生结构的结构。安德烈·耶林(Andrey Yerin)于1996年加入了国际纯化学和应用化学联盟(IUPAC),从有机化学命名委员会开始,并继续他从事化学命名和结构代表部(VIII部门)的工作。在这些年中,安德烈(Andrey)参加了几项IUPAC命名和结构代表的建议,并且是约有20个完成和正在进行的IUPAC项目的成员。参与IUPAC命名法的发展大约30年了,Andrey对有机,无机,聚合物和某些生物化学术语领域具有专家水平的知识。他在2022年加入了国际非专有名称委员会(INN)作为顾问,主要参与具有系统名称和化学结构的化学物质,以出版Inn列表的出版。安德烈(Andrey)还参与了国际非专有名称和国际药典出版物中制药物质的图形表示WHO指南。
管理和领导外部和内部资助的结构生物学和药物设计研究项目,包括吡哆醛-5'-磷酸 (PLP) 依赖性酶的结构和功能、有机磷酸盐抑制的人类乙酰胆碱酯酶的肟活化剂的设计以及 SARS-CoV-2 主要蛋白酶的特异性抑制剂的设计。设计和实施联合 X 射线/中子蛋白质晶体学、蛋白质氘化、纯化和结晶、中子振动光谱和生物分子模拟的策略。指导研究科学家、博士后研究员和学生。管理 X 射线晶体学/BioSAXS 实验室和 IMAGINE/MaNDi 中子衍射光束线。研发科学家 3 – 生物和软物质部,橡树岭国家实验室,橡树岭 TN (2012 – 2018)
软件包提供了简化的接口,以应用神经普通微分方程(节点)和神经控制的微分方程(NCDES)到多变量时间序列。模型对具有不规则样本间隔的数据是可靠的。与传统的LSTM或RNN相比,节点和NCDE是连续的时间模型。此外,此软件包还提供了构建和适合潜在vae-ncdes的界面,这是一种新技术,利用过去在潜在神经的常规微分方程上进行工作,以实现稳定的时间序列预测,并预测噪声测量。vae-ncde是一种生成时间序列模型,可概率多元时间序列预测。github:https://code.ornl.gov/aires/aires-node doe代码:https://doi.org/10.11578/dc.20240124.2 Minnervva linter httpps https https://github.com/github.com/github.com/minnervva/minnervva/torrions in nontions in nontimations in nontimity in n ins prostion intery nistorts pytins pyertors 代码。它与测试工具(仍处于最终确定步骤中)相结合,该工具使用一系列参数测试Pytorch函数,以确定任何非确定性函数对特定输入的灵敏度,并验证Pytorch重复性文档是否正确,以适用于软件堆栈版本的任何组合以及各种硬件资源的任何组合。测试工具首先在其Alpha版本中使用,该论文最近提交给SC24正确性研讨会:https://arxiv.org/abs/2408.05148。可以在此处找到包含所有复制SC24纸所需的代码和数据的存储库:
z , Jinbao Lyu is , Jong-Lyel Roh bb , Enyong Dai cc , Gabbor Juhasz dd,ee , Wei Leu's , Jai' Piacentini mm,n , Wen-Xing Ding' Zhivotovsky xx,yy,ys , Sébastein Besteiro horror , Dmitry I. Gabrilovich bbb , Do-Hyung Kim CCC,Valerian E. Kagan DDD,HülyaBayiree,Guang-Cho Chen FF,Skot Ayton Ggg',Masaki Comatsu,Stefan Krautwadd JJJ Michael Thumm,Martin Campmann vv,Martin Campmann VV, BBBB,Helbert J. Zeccc Guido Croemer’
摘要:磷化合物工业,特别是可溶性矿物肥料工业规模非常大。但是,剩余的磷资源可供勘探 60-80 年,开采出的磷中只有不到 10-15% 可以用于植物。其他磷则作为环境污染物消失 [1, 2]。传统磷工业的“绿色”替代方案是直接利用微生物溶解不溶性磷矿石。这项工作的目的是基于在俄罗斯气候区变化和独特生态位的考察工作,尽可能广泛地创建和开发活性磷酸盐溶解微生物 (PSM) 的收集。该收集用于开发区域磷生物肥料和其他需求。方法。组织了 15 次长期和短期考察,前往各种气候(从亚北极到亚热带)和生态位(矿山、保护区、洞穴、火山等),收集最有效的 PSM。通过定量控制矿物液体培养基中的 PS 活性和功效、使用多种碳源、检查“非卤化”分离物,加强了磷酸三钙 (TCP) 琼脂 [3,4] 上“透明区”的半定量和矛盾选择方法。选定的 PSM 被储存在收集中并筛选其他潜在活性。结果。广泛的远征搜索(超过 100 个生态位)允许创建具有可变特征培养物的大型 PSM 集合(超过 700 个)。新选择的分离物属于不同的微生物群:从革兰氏阴性杆菌、球菌到革兰氏阳性孢子杆菌和酵母。许多分离物不是从土壤或根际中选出的,而是从营养和磷严重缺乏的生态位中选出的。三分之一的收集的非卤化培养物显示出最高水平的 PSA。与已知的最佳 PSM [7] 相比,许多分离物对 TCP 和天然 P 矿石的 PS 活性非常高,并且具有更好的技术性能。作为生物肥料,几种菌株在盆栽和田间试验中成功测试。PS 联合体的使用表明,可以从贫矿石和废物中连续流动 P,从而回收 P 并保护环境 [5,6]。许多 PSM 的有用特性是高水平的杀菌剂活性。PSM 收集对于筛选代谢物、酶(有机酸、生物聚合物、植酸酶等)非常有前景。这项工作得到了 ISTC 项目 #2754.2、#3107 的支持。
Alpatsky Igor Vyacheslavovich (第 4, 5, 6, 8,10 部分) Bogomolov Alexey Alexandrovich (第 5, 6, 8 部分) Vakarev Igor Vladimirovich (第 5, 6 部分) Vedenin Vadim Sergeevich (第 12 部分) Grave Alexey Vladimirovich (第 12 部分) 1、5、6、8、 9, 13) Kozlovsky Alexander Yuryevich (第 8, 9 部分) Neushkin Arkady Alexandrovich (第 6 部分) Rezvyy Rostislav Rostislavovich (第 1, 2, 3, 7 部分) Tochin Andrey Vladimirovich (第 1, 2, 3, 4, 5, 6 部分) Filippov Andrey Borisovich (第 7 部分) Shumilov Alexander Yulievich (第 8、9 部分)
IN3050/IN4050 - 人工智能与机器学习简介 讲座 1 – 2024 课程介绍 Andrey Kutuzov 和 Kai Olav Ellefsen
Malte Wehrheim, Alexander Wilzewski, Lukas J. Spieß, Shuying Chen, Peter Micke, Steven King, Melina Filzinger, Martin Steinel, Anna Viatkina, Agnese Mariotti, Jan Richter, Nils Huntemann, Elina Fuchs, Andrey Surzhykov and Piet O. Schmidt + External CollaboratorsMalte Wehrheim, Alexander Wilzewski, Lukas J. Spieß, Shuying Chen, Peter Micke, Steven King, Melina Filzinger, Martin Steinel, Anna Viatkina, Agnese Mariotti, Jan Richter, Nils Huntemann, Elina Fuchs, Andrey Surzhykov and Piet O. Schmidt + External Collaborators