未来的分子微电子学要求设备的电子电导率可调,而不会损害分子电子特性的电压控制。本文,我们报告了在半导体聚苯胺聚合物或极性聚-D-赖氨酸分子薄膜与两种价态互变异构复合物之一(即 [Co III (SQ)(Cat)(4-CN-py) 2 ] ↔ [Co II (SQ) 2 (4-CN-py) 2 ] 和 [Co III (SQ)(Cat)(3-tpp) 2 ] ↔ [Co II (SQ) 2 (3-tpp) 2 ])之间创建界面的影响。利用密度泛函理论指导的 X 射线光发射、X 射线吸收、逆光发射和光吸收光谱测量来识别电子跃迁和轨道。除了结合能和轨道能级略有改变外,底层基底层的选择对电子结构影响不大。在 [Co III (SQ)(Cat)(3-tpp) 2 ] ↔ [Co II (SQ) 2 (3-tpp) 2 ] 中存在一个显著的未占据配体到金属电荷转移态,该态对 Co II 高自旋态中聚合物和互变异构复合物之间的界面几乎不敏感。
带状疱疹后神经痛 (PHN) 是一种对疼痛管理专家具有挑战性的疾病。通过开发新疫苗来预防 50 岁及以上人群的带状疱疹 (HZ) 和随后的 PHN 是一项正在进行的研究项目。活带状疱疹疫苗 (LZV, Zostavax ® ) 首次证明接种疫苗可以预防 HZ,但 LZV 不能用于各种免疫功能低下的患者。这导致了一种新的非活重组带状疱疹疫苗 (RZV, Shingrix ® ) 的开发。这种 RZV 在许多临床试验中显示出有希望的结果,与 LZV 具有高反应原性和相似的全身不良反应。国家免疫咨询委员会已推荐 LZV 作为 50 岁以上成人预防 HZ 的标准疫苗,但尚未进行直接比较 RZV 和 LZV 疫苗的安全性和有效性的研究。本文回顾了两种疫苗的简要历史、有效性和安全性,并根据现有文献讨论了 RZV 相对于 LZV 的优势。
摘要。鉴于迅速增长的乘客和交流量,机场寻求可持续的解决方案,以改善乘客的经验和舒适性,同时最大程度地提高他们的利润。用于改善机场服务质量和管理流程的主要技术,包括物联网(IoT)系统,这些系统实现了智能机场和与其他公共基础架构和智能城市公用事业的相互联系的潜力。为了提供智能机场服务,实时延迟数据和预测是关键的信息来源。本文使用机器学习技术在Apache Spark(一个云计算框架)上引入了必不可少的方法,Apache Mllib是一个机器学习库Apache Mllib,以开发和实施可与信息系统完整的空气延迟的预测模型,以便提供最新的分析。实验结果已经用各种算法在分类和回归方面实现,从而体现了所提出的框架的作用。
摘要。在医学图像分析中,需要一个可靠的模型来检测包含重要解剖信息的输入并据此做出准确的决策。受此启发,我们引入了“临床分布外”(OCD)检测的概念,其中临床分布内数据(ICD)被定义为包含对临床决策至关重要的“临床感兴趣区域”的图像。我们提出了一个基于分类模型的 OCD 检测框架,并通过一种新颖的 softmax 条件变分自动编码器正则器进行增强。在该框架中,softmax 分数被合并到潜在空间中,并以可学习的类条件高斯分布作为先验。通过在特征重建中嵌入类信息,该方法加强了 ICD 类别内的特征紧凑性并增强了 ICD 和 OCD 特征之间的可分离性。所提出的 OCD 检测方法的有效性在从实时胎儿超声(US)视频中选择解剖视图的任务中得到了证明,其性能明显优于最先进的基于分类和基于生成的方法。
关键推动因素。定制进场概念利用机载能力与地面自动化相结合,计算下降轨迹,基于对下降阶段可能遇到的所有已知 ATC 限制的了解,从而解决了这些低效率问题。ATC 在飞机到达目的地之前协调并上传航路许可,其中包括任何速度和高度要求以及替代低空雷达引导所需的任何路径调整。航路许可旨在为飞机的 FMC 提供满足特定航班时间和分离需求的手段,同时允许飞机遵循最佳下降轨迹。地面自动化,例如泰雷兹提供的 ATM 系统或美国国家航空航天局 (NASA) 开发的航路下降顾问 (EDA),可根据复杂的交通限制和空域限制计算出省油的下降解决方案。它构建了一个定制的到达方式,以适应飞机性能限制、标准仪表到达(STAR)限制、调度和排序要求、中间交叉限制和战略
在过去的三十年中,世界经济变得更加相互依存,综合和实地化是一个公认的事实。然而,近年来,由于全球通货膨胀,资产,高能源价格和债务困难的问题,人们对这种现象的好处进行了一些质疑,甚至有一些更大的经济依赖性,因此甚至更大的经济依赖性,从而更有综合的世界经济体系,可能是优先的。要考虑这样的可行性,更不用说可取性的马行动,重要的是要欣赏相互依存的过程的程度,其益处和暗示是什么,因此,隐含的后果是恢复到较小的相互依赖的国际经济体系的潜在后果。作为一个简单的工作定义,可以采取经济相互依存的理由来表示(1)其他国家发生的情况会影响单个国家的经济绩效,以及(2)单个国家在某种程度上可以或希望做什么取决于其他国家的行动和政策。通常意味着两者。经济相互依存意味着,任何一个国家的经济福祉都受到其他国家的行动和政策的影响。但是该概念的简单性隐藏了
通过神经元修剪编辑的模型编辑进展,对从大语言模型中删除不良概念的承诺有望。尚不清楚模型是否具有编辑后重新修剪概念的能力。为了调查这一点,我们通过跟踪重新培训的修剪神经元的概念显着性和相似性来评估模型中的重新学习。我们的发现表明,模型可以通过将高级概念重新定位到早期的外行者,并将修剪的概念重新恢复到具有相似语义的启动神经元,从而快速恢复性能。这种恶魔表明,模型表现出多性性的能力,并且可以在单个神经元中融合旧概念和新概念。虽然神经元修剪将可解释性转化为模型概念,但我们的结果突显了永久概念删除以改善模型安全性的挑战。监视概念的重新出现和开发技术以减轻不安全概念的重新学习将是更强大的模型编辑的重要方向。总的来说,我们的工作强烈证明了LLMS概念删除的概念表示的韧性和流动性。
摘要 — 在本文中,我们讨论了如何使用人工智能中的约束满足问题概念对某些无线接入网络优化问题进行建模,并使用量子计算机大规模解决这些问题。作为一个案例研究,我们讨论了根序列索引 (RSI) 分配问题 — 一个重要的 LTE/NR 物理随机接入信道配置相关自动化用例。我们将 RSI 分配公式化为使用从商业移动网络获取的数据构建的二次无约束二进制优化 (QUBO) 问题,并使用基于云的商用量子计算平台对其进行求解。结果表明,量子退火求解器可以成功分配无冲突的 RSI。与众所周知的启发式方法相比,一些经典算法在解决方案质量和计算时间方面甚至更有效。非量子优势是由于当前实现是一种半量子概念验证算法。此外,结果取决于所使用的量子计算机的类型。尽管如此,所提出的框架具有高度灵活性,并且在利用移动网络自动化中的量子计算能力方面具有巨大潜力。
本研究旨在为与拥挤和有争议的太空领域相关的新兴问题提供组织和技术建议。作者为词典提供了一个新颖的概念,标题为“空间表征生态系统”,以更好地定义空间领域中的关系和责任的NU,同时为问题的全球性质增添了清晰度。该研究还提供了一个空间炭化生态系统数据架构结构,以解决复杂的数据问题,以提供领导者的决策信息。通过对空间情境意识和太空领域意识领域的演变的历史分析,作者确定了新的太空表征生态系统在美国太空安全利益中发挥的重要作用。这项工作有助于讨论案件,对军事,商业和情报社区部门的相关组织进行了广泛的调查,这些组织捕捉了历史背景,以向太空社区提供各种组织和技术建议。太空学者,爱好者,运营商,工程师和领导者可能会发现动机,以解决在高度争议且竞争的太空威胁环境中获得自由行动和自由动作的问题。作者的愿望是为子孙后代建立一个二线至上的空间表征生态系统底漆,即在对美国和盟友太空安全的无休止的竞赛中扮演领导角色。
合成致死性(SL)发生,而两个基因中的单个突变都没有显着影响。此概念也可以扩展到SL的三个或更多基因。计算方法和实验方法来预测和验证SL基因对,特别是对于酵母和大肠杆菌。但是,目前缺乏一个专门的平台来收集微型SL基因对。因此,我们为微生物遗传学设计了一个合成相互作用数据库,该数据库收集了13,313个SL和2,994个合成救援(SR)基因对,该基因对,文献中有86,981个假定的SL对通过281种细菌基因组中的同源式transe方法获得。我们的数据库网站提供了多种功能,例如搜索,浏览,可视化和爆炸。基于s中的SL相互作用数据。酿酒酵母,我们回顾了重复的重要性问题,并观察到重复的基因和单例在我们考虑个体和SL时具有相似的比例。微生物合成致死和救援数据库(MSLAR)有望成为对微生物SL和SR基因感兴趣的研究人员的有用参考资源。MSLAR可以自由地向所有人开放,并在网络上可在http://guolab.whu上找到。edu.cn/mslar/。