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sbiax：基于jax
我们提供的软件SBIAX旨在使用机器学习和物理研究人员使用密度估计SBI技术来运行贝叶斯推断。这些模型可以轻松地适合代码中的多加速器培训和推断。该软件 - 用JAX编写（Bradbury等，2018） - 允许将最先进的生成模型整合到SBI上，包括连续正常化的流量（Grathwohl等，2018），匹配流量（Lipman等人，2023年，2023年），掩盖了自动化的自动化型（papamakarian et aul ther and all。在代码中实现。该代码具有与Optuna（Akiba等，2019）的集成（Akiba et al。，2019年）的超参数优化框架，该框架将用于确保一致的分析，用于快速MCMC采样的BlackJax（Cabezas等，2024）用于Neural网络方法，用于快速MCMC采样（Kidger＆Garcia，2021）。SBIAX的设计允许训练和采样新的密度估计算法，只要它们符合SBIAX中所示的简单且典型的设计模式。
抑制TERT抑制慢性髓样白血病细胞的增殖和诱导的凋亡
分类变量表示为计数和百分比，而连续变量则为标准偏差（SD）或具有四分位间范围（第25％和第75个百分位数）的中位数表示为手段。p值，并将卡方检验应用于分类变量。使用多元逻辑回归和平滑曲线拟合探索了DR和HDL-C之间的关联，并调整了相关的临床协变量。使用递归算法确定拐点。在检测非线性时，构建了一个加权的两型逻辑回归模型。使用EmpowerStats软件（http://www.empowerstats.com）和R版本4.1.1进行统计分析。p值小于0.05被认为具有统计学意义。
密度奖金计划的全面分析
日期：2025年1月2日主题：对密度奖金计划的全面分析本文档提供了有关Clarion Associates and Economic＆Plance Systems（EPS）对密度奖金计划的全面分析的一部分完成的工作的信息。2023年6月5日，工作人员向市长和市议会提供了有关土地开发法规（LDC）修正案的备忘录，这表明市政府工作人员正在对响应多个理事会发起的决议进行全面分析密度奖金。2023年11月14日，住房部工作人员向住房和规划委员会提出了从现有密度奖金计划清单的发现。随后，住房和规划部门已经完成了单独的部门的过渡，规划部门已聘请工作人员来努力。在2024年3月7日，市议会会议上，市议会批准了与科罗拉多州D/B/A Clarion Associates的Clarion Associates计划和咨询服务的合同。CLARION及其亚宗教经济与规划系统（EPS）提供了计划和经济分析，以支持对密度奖金计划的全面分析。顾问完成密度奖金计划的全面分析（附件A）的最终报告包括以下信息：
piersica正在开发一种电池，该电池的能量密度是商业锂离子电池的能量密度的两倍，高度
Claudiu Bucur博士首席执行官David Jacobs CFO Piersica，Inc。进行访谈：Lynn Fosse，高级编辑CEOCFO杂志CEOCFO：Bucur博士，Bucur博士，Piersica背后的想法是什么？Bucur博士：Piersica的想法是开发一种电池，该电池产生的电池是商用锂离子电池中可用的能量密度的两倍以上。我们提供的产品与商业电池相比，电池中存储的能量要高得多。ceocfo：您弄清楚其他人没有的是什么？Bucur博士：首先，很难将锂离子电池的能量密度加倍。我们已经进入了锂离子电池的商业化30多年，从1990年到2024年，没有人能够使能量密度增加一倍。我们想做的是当今水平的能量密度的两倍以上，因此这将是巨大的增长。我们发现的是，大多数竞争对手都试图在利用现有商业材料的同时提高能量密度。他们从工程步骤开始，而不是从材料开发步骤开始。但是，主要问题是这些现有材料施加的限制非常具有挑战性，主要的材料是这些材料非常重。使用现有材料，制造轻电池很难，即使不是不可能的，这就是高能的含义，即轻电池。piersica通过开发一种新的，高度导电和极轻的材料来构成我们下一代电池的关键组成部分来做到这一点。ceocfo：为什么/您是如何开始研究这种方法的？这是第一步。Bucur博士：在开始Piersica之前，我在电池行业工作了15年，包括在美国和亚洲。 我遇到了该行业目前面临的许多相同问题。 最终，我得出的结论是，为了克服这些挑战，需要一个新的观点。 我离开了OEM并成立了Piersica，以开发一些我认为可以解决能源密度问题的技术方面，并且将是新的，不同的，而且非常有价值。 ceocfo：您今天在哪里？ Bucur博士：我们开发了一种非常轻巧的新专有材料。 这种较轻的材料使我们能够制造更轻的电池，从而实现更高的能量。 您可以为存储更多的能量Bucur博士：在开始Piersica之前，我在电池行业工作了15年，包括在美国和亚洲。我遇到了该行业目前面临的许多相同问题。最终，我得出的结论是，为了克服这些挑战，需要一个新的观点。我离开了OEM并成立了Piersica，以开发一些我认为可以解决能源密度问题的技术方面，并且将是新的，不同的，而且非常有价值。ceocfo：您今天在哪里？Bucur博士：我们开发了一种非常轻巧的新专有材料。这种较轻的材料使我们能够制造更轻的电池，从而实现更高的能量。您可以为
碳掺杂二维材料中的人工智能能隙预测：利用 Behler-Parrinello 描述符实现高密度系统
摘要 在本研究中，我们使用机器学习 (ML) 技术探索了碳掺杂六方氮化硼 (h-BN) 薄片的电子特性。六方氮化硼是一种被广泛研究的二维材料，具有出色的机械、热学和电子特性，使其适用于纳米电子学和光电子学应用。通过用碳原子掺杂 h-BN 晶格，我们旨在研究掺杂如何影响其电子结构，特别关注基态能量和 HOMO-LUMO 间隙。我们生成了一个包含 2076 个 h-BN 薄片的数据集，这些薄片被氢饱和并掺杂了随机变化浓度的碳原子。选择了三种典型的掺杂场景——一个、十个和二十个碳原子——进行深入分析。使用密度泛函理论 (DFT) 计算，我们确定了这些配置的基态能量和 HOMO-LUMO 间隙。使用 Behler-Parrinello 原子对称函数从优化结构生成描述符，这些描述符捕获了 ML 模型的关键特征。我们采用了随机森林和梯度提升模型来预测能量和 HOMO-LUMO 间隙，实现了较高的预测准确率，R 平方值分别为 0.84 和 0.87。这项研究证明了 ML 技术在预测掺杂 2D 材料特性方面的潜力，为传统方法提供了一种更快、更经济的替代方案，对纳米电子、储能和传感器领域的材料设计具有广泛的意义。
通过密度比的正交分解来学习皮质肌肉依赖性
皮质脊髓神经途径对于运动控制和移动执行至关重要，在人类中，通常使用并发的电解质学（EEG）和肌电图（EMG）录音来研究它。但是，当前捕获这些记录之间高级和上下文连接性的方法具有重要的局限性。在这里，我们基于密度比的正交分解来介绍统计依赖估计量的新应用，以模拟皮质和肌肉振荡之间的关系。我们的方法通过学习特征值，特征函数和密度比的投影空间从信号实现的实现，解决皮质 - 肌肉连接性皮质的可解释性，可伸缩性和局部时间依赖性来扩展。我们通过实验证明，从皮质肌肉连通性中学到的本征函数可以准确地对运动和受试者进行分类。此外，它们揭示了确认运动过程中特定脑电图通道激活的通道和时间依赖性。我们的代码可在https://github.com/bohu615/corticomuscular-eigen-coder上找到。
血小板与高密度脂蛋白胆固醇比率与糖尿病和糖尿病前期风险之间的关联：2005 - 2018 年 NHANES 的最新发现
方法：本研究分析了 2005-2018 年全国健康和营养检查调查 (NHANES) 的数据。糖尿病和糖尿病前期的患病率以及 HDL-C 水平和血小板计数均来自横断面调查。PHR 通过将血小板计数除以 HDL-C 浓度计算得出，并根据既定的临床标准对糖尿病或糖尿病前期进行分类。我们使用多元逻辑回归分析来估计比值比 (OR) 和 95% CI。逻辑回归模型分为分类模型和连续模型。使用受限三次样条函数 (RCS) 和两段线性回归评估潜在的非线性关系以确定任何拐点。此外，还进行了亚组和相互作用分析以确定不同人群之间的差异。
studi sifat elektronik grafit menggunakan metode密度...
a b s t r a k i n f o a r t i r e l这项研究是通过使用量子意式浓缩软件实现的密度函数理论方法来确定基于状态的带结构和密度的石墨电子性能的。进行计算之前，收敛研究是收敛的截止和K点。计算是使用能量截止的125 RY和K-Point 30 30 30。从频带结构曲线中，石墨的电子特性是能带隙0.01085552 eV的半导体。同时，根据状态曲线的密度，在费米水平附近的2 ev中获得了高密度。div>旋转和旋转的状态曲线的密度表明石墨是一种非磁性物质。
中子星形外壳的时间依赖性核能密度的功能理论工具包：中子超氟中心核的动力学
我们提出了一种新的数值工具，旨在探测中子星形地壳的致密层。它基于时间依赖性的Hartree-fock-Bogoliubov理论，该理论具有Brussels-Montreal家族的广义Skyrme核能密度功能。我们使用它来研究中子恒星内皮中通过超流体中子培养基加速的核的时间演变。我们提取低速限制的有效质量。我们观察到阈值速度并指定耗散的机制：声子发射，库珀对破裂和创建涡流环。这些微观效应对于理解各种中子星现象至关重要。此外，我们描述的机制是一般的，也适用于其他速度超级流体，与液体氦气或超速气体等障碍物相互作用。
在高压下通过超快光谱揭示的LA3NI2O7中的密度波状差距演变
密度波（DW）阶的顺序被认为与最近发现的高温超导体LA 3 Ni 2 O 7中的超导性相关。然而，仍然缺乏对其在高压下进化的实验研究。在这里，我们探索了双层镍3 ni 2 o 7单晶体中的准颗粒动力学，使用超快光泵探针光谱在高达34.2 GPA的高压下。在环境压力下，温度依赖的松弛动力学表明，由于在151 K附近的能量间隙打开了能量隙，因此表现出声子瓶颈的效果。Rothwarf-Taylor模型确定了DW样间隙的能量尺度为66 MeV。结合了最近的体验结果，我们建议在环境压力和低温下的DW样过渡是自旋密度波（SDW）。随着压力的增加，该SDW顺序被显着抑制至13.3 GPA，然后在26 GPA左右完全消失。值得注意的是，在高于29.4 GPA的压力下，我们观察到另一个类似DW的顺序的出现，其过渡温度约为135 K，这可能与预贴的电荷密度波（CDW）顺序有关。我们的研究提供了在高压下类似DW的差距演化的实验证据，从而对LA 3 Ni 2 O 7中DW顺序与超导性之间的相关性提供了关键的见解。