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与反转的DNA序列对齐的局部算法
描述了一种动态编程算法，以找到DNA子序列的所有最佳比对。对齐不仅使用核苷酸的替代，插入和缺失，还使用序列的子字符串的反转（反向补充）。反转比对本身包含核苷酸的取代，插入和缺失。我们研究与非相反反转的对齐问题。为了提供一种计算有效的算法，我们将候选反转限制为k得分最高的反转。还描述了一种算法，以找到与反演的最佳非交流对齐的算法。新算法应用于果蝇Yakuba线粒体DNA的区域，并为URF6和细胞色素B进行编码的小鼠编码，并发现了URF6基因的反转。讨论了相交反转的开放问题。
利用互易空间神经网络捕捉长程相互作用
𝑆(𝑘 ⃗ , 𝑟 + 𝑇 ⃗ ) = ∑𝑞 𝑗 exp(−𝑖𝑘 ⃗ ∙𝑟 −𝑖𝑘 ⃗ ∙𝑇 ⃗ ) 𝑗 = exp(−𝑖𝑘 ⃗ ∙𝑇 ⃗ ) 𝑆(𝑘 ⃗ , 𝑟 )。至于反转，它
使用单次水下弹性 - 拉曼激光雷达
摘要：LIDAR已成为水中垂直分析光学参数的有前途的技术。单光子技术的应用使紧凑型海洋激光雷达系统的发展，促进了其在水下部署。这对于进行空气海界面上没有干扰的海洋观测至关重要。然而，同时在532 nm（βM）处于180°处的体积散射函数，而在弹性反向散发信号中，在532 nm（k m激光拉尔）处的激光雷达衰减系数仍然具有挑战性，尤其是在几何近距离信号中受到了几何形状重叠因子（GOF）的影响。为了应对这一挑战，这项工作提出了添加拉曼通道，使用单光子检测获得了拉曼反向散射的轮廓。通过用拉曼信号将弹性反向散射信号归一化，归一化信号对激光雷达衰减系数变化的敏感性大大降低。这允许将扰动方法应用于反转βM并随后获得K M LIDAR。此外，可以降低GOF和激光功率中波动对反转的影响。为了进一步提高分层水体的反转算法的准确性，提出了迭代算法。此外，由于激光雷达的光望远镜采用了一个小的光圈和狭窄的视野设计，因此K M LIDAR倾向于在532 nm处的光束衰减系数（C M）。使用Monte Carlo模拟，建立了C M和K M LIDAR之间的关系，从而允许C M衍生物来自K M LIDAR。最后，通过反演误差分析来验证该算法的可行性。通过在水箱中进行的初步实验来验证LiDAR系统的鲁棒性和算法的有效性。这些结果表明，LIDAR可以准确地介绍水的光学参数，从而有助于研究海洋中的颗粒有机碳（POC）。
由纳米层INGAAS/GAAS异质结构作为量子信息技术的光学材料
摘要：基于应变的带结构工程是一种强大的工具，可以调整半导体纳米结构的光学和电子特性。我们表明，我们可以调整INGAAS半导体量子井的带结构，并通过将其整合到卷起的异质结构中并改变其几何形成，从而改变发光的光线。来自光致发光和光致发光激发光谱的实验结果表明，由于重孔在卷起的Ingaas量子井中的轻孔状态与轻孔的反转，价带状态的强型能量转移与结构相比具有强大的能量转移。带状态的反转和混合会导致滚动量子井的光学选择规则发生强烈的变化，这些量子井也显示出传导带中消失的自旋极化，即使在近乎谐振的激发条件下也是如此。的频带结构计算以了解电子过渡的变化，并预测给定几何构造的发射和吸收光谱。实验与理论之间的比较表明了一个极好的一致性。这些观察到的基本属性的深刻变化可以作为开发量子信息技术新颖的光学设备的战略途径。关键字：频带结构反演，半导体量子井，光学选择规则，滚动微管，拉伸和压缩混合状态，弯曲的半导体膜■简介
解开反转之谜：技术进步、挑战......
摘要 倒位是一种染色体结构变异，通过影响基因表达和重组率显著影响植物的适应性和基因功能。然而，与其他结构变异相比，它们在功能生物学和作物改良中的作用仍未得到充分探索。在这篇综述中，我们重点介绍了技术和方法上的进步，这些进步使得我们能够通过泛基因组框架和机器学习算法全面了解倒位变异。基因组编辑是一种诱导或逆转植物倒位突变的有效方法，为修改局部重组率提供了一种有效的机制。鉴于倒位在作物育种中的潜力，我们预计科学界将在未来的研究和育种应用中越来越关注倒位。
一条后处理管道，用于在心脏磁共振成像中为机器学习算法准备原始数据
通过查看RAW文件中的元数据，SequenceName标签用于丢弃CINE图像，扫描序列标签以选择梯度召回和反转恢复技术（反转时间> 100 ms），序列为Variant标签，以丢弃稳态图像。术语，并去除轴向或冠状图像。扫描通过图像方向分组在一起（每组重新任务和最大元素数），并且只选择了最多的文件数量的组。最后，通过图像形状进行分组（要求一定数量的元素），并且只有具有最高分辨率的系列才能得到。然后，对于每个受试者，提取的串联由一个3D阵列（N，H，W）组成，n个切片数，以及（H，W）图像重新分配。属性在受试者之间不是均匀的。
人工智能保障和人工智能安全
Matt Fredrikson、Somesh Jha 和 Thomas Ristenpart，《利用置信度信息的模型反转攻击和基本对策》，载于第 22 届 ACM SIGSAC 计算机和通信安全会议论文集（ACM，2015 年），1322–1333 页。
日本地热领域的案例研究
ummary，对磁铁（MT）调查的需求正在增加。对于日本的大多数可开发地热场，复杂的地下结构和地形违规行为在提高准确性方面面临着重大挑战。在日本的地热领域，我们使用有限元建模代码femtim进行了高分辨率地形进行3-D反转进行了高密度MT调查，以解决这些问题。此外，被调查的地区面临着可能影响我们成功的巨大文化噪音挑战。为了减轻这种情况，我们延长了收购时间并应用了其他技术流程。我们使用短时傅立叶变换分析了数据，以识别与时间相关的噪声条件，从而使我们能够更严格地在死带频率上选择交叉动力。进一步平滑处理的声音曲线，以作为更合理的建模输入。解决了噪声问题后，我们在反转中利用了阻抗和威先令的完整组成部分。使用非结构化的四面体元素来产生高分辨率地形，最大程度地减少了地形畸变对MT传递函数的影响。变形张量也被认为是目标函数中的变量。我们使用1-D OCCAM的反转结果来设置先前模型中均匀半空间的值。通过调整权衡参数，使用L-Curve方法定义了最佳模型。总体而言，倒电阻率模型在发声曲线和感应箭头图中都很好地拟合了观察到的数据。我们将最终的电阻率模型与来自2D倒置重力数据的电阻率对数和密度曲线进行了比较。从我们的模型中提取的电阻率分布与记录数据一致，并且更深的电阻率结构和密度曲线中的掩埋体形状相似。此案例证明了MT调查及其在日本的前景的3-D反转中的商业调查进展。关键字：Magnetotelteruric方法；地热场；女性地球物理探索； 3D反转
F-16 大攻角机动控制... - eucass
非线性动态逆是针对大迎角机动问题研究最多的非线性控制技术。非线性动态逆是一种基于系统动力学逆的反馈线性化方法 [1]。通常，飞机动力学可分为两类：慢速动力学和快速动力学，F-16 也不例外。慢速动力学对于固定翼飞机是相同的，可以使用风轴微分方程推导。另一方面，快速动力学对于每架飞机都是独一无二的，在推导飞机的快速动力学时必须包括空气动力学数据库。本文使用了基于 NASA 兰利和艾姆斯研究中心的 F-16 风洞试验结果的亚音速气动数据库 [1]。该数据库适用于 和每种飞行条件。因此，它是在大攻角区域测试新开发的控制律的合适平台。在 Simulink 环境中开发了 F-16 的 6 自由度数学模型。数学模型包括气动数据库、发动机模型、大气方程和运动方程 [3]、[4]。开发了平飞、爬升、下降和稳定平转飞行条件下的配平算法 [5]。此外，还基于小扰动理论推导出了线性化算法 [6]。为了比较非线性动态逆控制律和线性控制律的性能，设计了横向和纵向运动的线性控制增强系统。采用特征结构分配技术综合了线性控制律。纵向控制器是一种简单的迎角控制指令系统，使用 F-16 飞机的短周期动力学设计而成。横向控制器是一种侧滑和稳定轴滚转速率指令系统，使用 F-16 飞机的线性化横向稳定轴方程设计而成。线性控制器的设计过程最终根据高度和速度安排增益矩阵，以实现全包络有效飞行控制律。使用预定义的大迎角机动对线性和非线性飞行控制律进行了比较。这种机动被定义为快速且同时的俯仰和滚转运动。虽然拉起运动在迎角和之间变化，但滚转运动在倾斜角保持恒定。随着攻角的增大，纵向和侧向动力学无法分离，因此增益调度线性控制器和非线性动态逆控制器的机动能力变得重要。
敏捷固定翼无人机的建模与姿态控制...
线性控制方法。一种常见的候选方法是非线性动态逆，它涉及使用微分代数方法将非线性模型转换为完整或部分模型。动态逆的基本原理是使用代数方法的逆变换来消除从输入到输出的非线性（输入/输出线性化），从而获得系统的非线性控制器。这是通过强制稳定的线性误差动力学来实现的。优点是它可以实现简单的设计，不需要繁琐的增益调度，具有易于在线实施的特点，因为它可以产生控制器的“闭式解”，并且保证了误差动力学的渐近稳定性。这种方法的缺点是对建模不准确性很敏感，并且与线性方法不同，这种方法在大多数情况下会得到一个模型相关的控制器。