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计算和科学方法的交易| vo。 5，No. 1，2025 ISSN：2998-8780 https：//pspress.org/index.php/tcsm Pinnacle Science Press Ti
摘要：本文提出了针对非线性金融市场的时间序列嵌套增强学习风险控制算法，旨在解决复杂的动态市场环境中传统方法的缺点。通过引入时间序列嵌套结构，该算法可以共同对短期波动和长期趋势进行建模，并准确捕获市场的多级动态特征。同时，结合了多目标优化机制，达到最大收益和最小化风险之间的平衡，从而显着提高了风险管理的适用性和策略的灵活性。实验结果表明，本文中的算法在收入优化，风险控制和动态适应性方面表现良好，尤其是在高挥发性市场和趋势逆转场景中，表现出强大的鲁棒性和适应性。对回报和风险权衡曲线的进一步分析验证了多目标优化策略的有效性，并为不同的市场状况和投资者需求提供了科学风险管理解决方案。这项研究为复杂金融市场的动态风险控制提供了一个新的技术框架，并为未来的跨市场和多资产投资组合研究奠定了理论基础。
数据领导者的生成ai
计算几何形状已演变成公认的学科，自1970年代后期从算法设计和分析中出现以来，其期刊，会议和活跃的研究人员。该领域的成功可以归因于问题和解决方案的美，以及众多的应用程序域，例如计算机图形，GIS，机器人技术以及几何算法起着基本作用的其他应用程序。许多几何问题的早期算法解决方案要么很慢，要么难以理解和实施。然而，近年来已经看到了改进和简化这些方法的新算法技术的发展。本教科书旨在使大量受众访问现代算法解决方案。每章从应用程序域中出现的问题开始，然后将其转化为使用计算几何技术的纯几何形状。本书涵盖了计算几何学的各种主题，但重点不是提供对应用程序域的全面覆盖。相反，它是读者的动机，并旨在使他们有效地解决几何问题所需的知识。所提供的解决方案通常很简单且易于理解，即使它们可能不是最有效的解决方案。本书还采用各种各样的技术，例如分裂和征服和平面扫描方法。我们选择不涵盖解决问题的所有可能变化，而是专注于在计算几何学中引入主要概念，为进一步的探索提供了坚实的基础。每章以一个名为“注释和评论”的部分结束，该部分总结了呈现的结果的起源，并提供了其他见解，参考和练习建议。这些部分可以跳过，但包含有价值的信息，以寻求更深入的理解。本书提供了一系列练习，从对理解的简单检查到基于所涵盖材料的更复杂的问题。它是为算法设计和数据结构的基础知识而设计的，专为计算机科学和工程学的高级本科或低级研究生课程。不需要几何学知识，并且基本概率理论用于分析随机算法。第三版包括有关Voronoi图和现实输入模型的新部分，使其成为自学或课堂使用的综合资源。此外，CGAL软件项目还提供开源C ++库，可提供有效的几何算法，适用于各种应用，例如地理信息系统，计算机辅助设计和医学成像。已由以其商业产品闻名的公司获得了许可协议。
耐药癌细胞的计算分析
图 1. 在表达 GFP 标记的野生型或变体 AR 的 M12 同源 PC 细胞系中追踪 EB1 彗星。MT 尖端和 AR 用 GFP 标记并成像一分钟（采集率为每秒两张图像）。EB1 彗星通过计算跟踪（Yang 等人，2005 年）。颜色编码代表 EB1 速度，较冷的颜色对应较低的速度，较暖的颜色对应较快的速度。比例尺等于 5 µm。（A）表达野生型 AR 变体的 PC 细胞的 MT 生长轨迹。中位速度约为 15 µm，边缘处明显减速，没有 AR。（B）表达对紫杉醇治疗有抗性的 ARv7 变体的细胞的 MT 生长轨迹。中位速度约为 24 um/min。下图显示相应的 EB1 彗星速度直方图。 (C) 为 AR 野生型的生长速度直方图，(D) 为 ARv7 变体的生长速度直方图，单位为 µm/min。
通过基于原子分子模拟和均匀化方法，通过逆计算方法预测玻璃聚合物纳米复合材料的机械异质性
探测纳米颗粒重新执行和聚合物纳米复合结构中的聚合物基质之间形成的区域的机械行为，称为“相间”，这是一个主要挑战，因为这些区域很难通过实验方法进行研究。在这里，我们准确地表征了聚合物纳米复合材料的异质机械行为，重点是通过纳米力学模拟和数值均质化技术的组合来关注聚合物/纳米芯的相互作用。最初，使用详细的原子分子动力学模拟研究了用二氧化硅纳米颗粒加固的玻璃状聚（乙烷）聚合物纳米复合材料的全局机械性能，均以1.9％和12.7％的硅胶体积分数。接下来，通过探测在平衡处纳米列列附近的聚合物原子的密度分布曲线来鉴定聚合物/二氧化硅相间的厚度。根据此厚度，将相互间隙细分以检查机械性能的位置依赖性变化。然后，使用连续力学和原子模拟，我们继续计算有效的Young模量和Poisson的聚合物/纳米颗粒间相的比例，作为距纳米颗粒距离的函数。在最后一步中，提出了一个反数值均质化模型，以根据比较标准与MD的数据进行比较标准来预测相间的机械性能。发现结果是可以接受的，这增加了准确有效地预测纳米结构材料中界面特性的可能性。
Sharmin等人的线粒体由驱动蛋白3 ...
图3（a）：针对HMPV（PDB ID：5WB0）的抗病毒化合物和对照的分子动力学仿真结果（2000 ns）。模拟图表示平均（a）RMSD和（b）RMSF值，表明结构稳定性和灵活性。模拟图显示（D）SASA，（E）氢键形成和（F）结合自由能，说明了相互作用强度和分子暴露。循环（c）循环（rog）值的平均（c）半径被注释以突出结合的紧凑性。在测试的化合物中，Remdesivir展示了最稳定，最有效的结合，由低RMSD，高氢键和强结合自由能的支持。
利用靶向RNA的药物发现的计算方法
RNA分子由于细胞在细胞中的功能和调节作用而导致了有希望的治疗靶标。靶向RNA的药物发现中的计算建模为加快新型小分子化合物的发现提供了重要的机会。然而，与蛋白质靶向药物设计相比，该领域遇到了独特的挑战，这主要是由于实验数据的有限和当前模型无法充分解决RNA在配体识别过程中的构象灵活性。尽管存在这些挑战，但使用基于结构的方法或定量结构 - 活性关系（QSAR）模型成功地鉴定了涉及RNA的活跃化合物。本综述概述了建模RNA-MALL分子相互作用的最新进步，强调了计算方法在RNA靶向药物发现中的实际应用。此外，我们调查了现有的数据库，以分类核酸 - 小分子相互作用。随着对RNA-MALL分子相互作用的兴趣会增长并策划数据库扩大，该领域预计快速发展。新颖的计算模型有助于增强有效和选择性的小分子调节剂的识别，以满足治疗需求。
用于建模电喷雾微型化学化学的计算方法，以改进定量质谱
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定制积极情绪的计算方法 -
摘要以下项目涉及基于多感应刺激的积极情绪支持应用的建议。该项目的第一个目标是研究情绪与情绪之间的差异，关系和互动，试图了解情绪识别方法和引起刺激如何在情绪领域进行调整。这是构建旨在检测用户心情并随时间进行监控的系统的基本步骤，同时试图通过提出适当的多感官刺激来支持积极的情绪。因此，另外两个中间步骤至关重要：i）使用可穿戴设备和简短问卷结合使用的可穿戴设备来构建多式模式检测框架； ii）定义多种感官刺激应表现出哪些视听特征，以增强其积极的情绪支持效果，从而利用不同的学习模型。将在用户第一次访问系统时提交分析调查表。然后，进行了多模式情绪检测，并对当前的情绪和智能手机和可穿戴设备（例如环境，行为和生理数据）的数据进行了生态瞬时评估（EMA）。由于定义了用户的当前情绪，因此系统会自动选择适当的视听刺激，以提示如果需要的话，可以改善情绪。情绪支持会话后，将需要用户的反馈来提高系统的有效性，并确保为特定用户提供更好的刺激。案例研究将被视为了解该系统在实际应用中的功效。特别是，将开发一种汽车场景，在驾驶模拟过程中利用虚拟现实刺激。
MCB4324计算基因组学和表观基因组学
Meixia Zhao博士1006，微生物学和细胞科学电话：352-273-3715电子邮件：meixiazhao@ufl.edu办公室时间：星期一和星期三5:00 pm-6：00 pm或通过通过canvas下的Zoom Conferences进行预约。课程描述基因组学和表观基因组学利用高通量测序技术来理解生物学问题。本课程的主要目标是在（EPI）基因组学中介绍历史，理论，最新进步和计算方法，以进行大规模的基因组分析。课程主题包括序列比对，基因组组装和注释，变体鉴定，转录组学，小RNA，DNA甲基化，组蛋白修饰，开放染色质区域和3D染色质相互作用。课程成功完成本课程后，学生应该能够：•使用UNIX中的基本命令技能。•掌握了基因组学和表观基因组学的基本概念和方法。•识别并区分不同计算方法和方法的优点和缺点。•在分析不同类型的高通量基因组数据中采用并比较计算方法和方法。•解释由不同的计算方法和方法生成的数据。课程网站登录通过CANVAS https://elearning.ufl.edu/课程pre-Requousides：BSC 2891或STA 2023或MCB 3020或MCB 3023或PCB 3023或PCB 3063或BSC 4434C或MCB 4325C或MCB 4325C或允许的教师的许可。我们将使用的许多计算工具都安装在嘻哈超级计算机上。每个学生都将在史型活动unix服务器上提供用户帐户。需要访问课程UNIX服务器以完成实验室练习和作业。重要日期•期中考试：22-26，2025。•期末考试：4月26日至2025年。不需要教科书信息教科书。在每个班级之前，PDF和其他相关文档将在线策划和可访问。此外，还将提供补充讲义供您审查。