XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemSigmoidal
基于网络的RTMS调制工作内存
图1（a）研究访问。（b）使用Sigmoidal拟合（D）示意图（d）在DLPFC中的九个区域（ROI）和LPC中的八个ROI的单个试验（C）设置大小的任务示意图，用作潜在的TMS目标（颜色代表与哈佛牛津的颜色不同）。（e）结合DWI和fMRI的靶向方法的例证。（f）用于定义刺激目标并在每个TMS访问上输入的随机表。（g）。RTMS参数RTMS参数
基于计算遗传学和转录组学研究的一项提名慢性疼痛治疗的药物重新利用候选者
对基因表达作用相反作用的药物，慢性疼痛表现出负相连通性评分。签名映射得分通常显示出乙状结肠分布，其中一部分测试药物对基因表达的疾病表达强烈或相反的影响，分别对应于高度正面或负相关得分。
基于计算遗传学和转录组学研究的一项提名慢性疼痛治疗的药物重新利用候选者
对基因表达作用相反作用的药物，慢性疼痛表现出负相连通性评分。签名映射得分通常显示出乙状结肠分布，其中一部分测试药物对基因表达的疾病表达强烈或相反的影响，分别对应于高度正面或负相关得分。
Liebig的基于限制因素的原则单...
在这项贡献中，我们提出了一种单个物种人口增长模型，该模型是使用利比格（Liebig）限制因素原则提出的思想提出的。固有的自然出生率通过人口规模和人口依赖于寄托的资源的最小值决定。模仿不受限制的人口增长假设，我们假设自然死亡率与人口的规模成正比。我们还认为，外部喂养资源的消费率直接与人口的自然增长速率成正比。在这种交付中，我们对相关的轨迹和基于人群的构成构成构成的构成研究，基于人群的生长或天然构成的构成。可能的相结构包括具有稳定平衡，乙状结肠生长，消光或平稳性的机制。所有研究案例都证实，所提供的模型需要在提供明显的解释能力的同时观察到的变化模式的高可重复性。所提出的模型还允许同时识别人口大小轨迹和资源减少功能。
用指数方程描述铝合金的总疲劳裂纹扩展曲线
在恒幅试验条件下，金属和合金的疲劳裂纹扩展 (FCG) 行为通常用裂纹扩展速率 da/dN 与应力强度因子范围� K 之间的关系来描述。图 1 示意性地显示了速率 da/dN 与� K 的典型对数-对数图，该图具有 S 形，可分为三个区域 [1-4]。区域 I 是近阈值区域，其中曲线变得陡峭并似乎接近渐近线� K th ，即下限� K 值，低于该值预计不会发生裂纹扩展。区域 II（中间区域）对应于稳定的宏观裂纹扩展。巴黎幂律 [5] 是一种经验关系，在对数-对数拟合中显示一条直线，是中等裂纹扩展速率（10 -8 至 10 -6 m/循环）此区域中疲劳的基本模型。区域 III 与最终失效前的快速裂纹扩展有关，主要受 K c 控制，即材料和厚度的断裂韧性。长期以来，人们观察到，对于固定的 � K ，da/dN 受应力循环不对称性的强烈影响，通常以载荷比 R 表示 [6-8]。发现阈值应力强度值 (� K th ) 取决于 R
整合高级气味识别的感觉数据
将生物原理整合到人工嗅觉系统中，导致了气味检测和分类的显着前进。受到自然嗅觉的复杂机制的启发，研究人员正在开发模仿生物嗅觉途径功能的复杂系统。这些系统利用高密度化学主义传感器阵列（HCSA）结合了先进的计算技术，例如FPGA加速的肾小球收敛CUITS（FGCC）和层次图形图形神经网络（HGNN）。这种生物启发的方法可以实现对挥发性有机化合物（VOC）（VOC）的实时自适应反应，从而提高了气味识别的准确性和效率。是多参数sigmoidal传感器激活（MPSA），它通过利用传感器ARS的多种响应来量化VOC。通过模仿生物系统中发现的神经相互作用，通过可编程突触横梁（LIPSC）实施了横向抑制作用。添加 - 时间自组织图（TSOM）促进气味模式的动态聚类，从而使人们对复杂的气味环境有细微的理解。这项研究的一个新方面在于气味填充物的Grassmannian歧管嵌入（GME），该杂物提供了一个数学框架，用于代表和分析气味的多维性质。再加上哈密顿蒙特卡洛优化的反馈（HMC-FB），该系统有效地补偿了传感器读数的漂移，从而确保了随着时间的推移一致的性能。通过弥合生物学灵感与技术创新之间的差距，这些人工嗅觉系统有望彻底改变从环境监测到食品安全和医疗保健的应用。
深度振荡神经网络
摘要 — 我们提出了一种新颖的、受大脑启发的深度神经网络模型，即深度振荡神经网络 (DONN)。像循环神经网络这样的深度神经网络确实具有序列处理能力，但网络的内部状态并非设计为表现出类似大脑的振荡活动。出于这种动机，DONN 被设计为具有振荡内部动力学。DONN 的神经元要么是非线性神经振荡器，要么是具有 S 形或 ReLU 激活的传统神经元。该模型中使用的神经振荡器是 Hopf 振荡器，其动态在复杂域中描述。输入可以以三种可能的模式呈现给神经振荡器。S 形和 ReLU 神经元也使用复值扩展。所有权重阶段也是复值的。训练遵循权重变化的一般原理，通过最小化输出误差，因此与复杂反向传播总体相似。还提出了一种将 DONN 推广到卷积网络的方法，即振荡卷积神经网络。所提出的两个振荡网络已应用于信号和图像/视频处理中的各种基准问题。所提出的模型的性能与同一数据集上公布的结果相当或优于公布的结果。
用指数方程描述铝合金总疲劳裂纹扩展曲线
金属和合金在恒幅试验条件下的疲劳裂纹扩展 (FCG) 行为通常用裂纹扩展速率 da/dN 与应力强度因子范围 ' K 之间的关系来描述。图 1 示意性地显示了速率 da/dN 与 ' K 的典型对数-对数图，该图具有 S 形，可分为三个区域 [1-4]。区域 I 是近阈值区域，其中曲线变得陡峭并似乎接近渐近线 ' K th ，即下限 ' K 值，低于该值预计不会发生裂纹扩展。区域 II（中间区域）对应于稳定的宏观裂纹扩展。巴黎幂律 [5] 是一种经验关系，在对数-对数拟合中显示一条直线，是中等裂纹扩展速率（10 -8 至 10 -6 m/循环）此区域中疲劳的基本模型。区域 III 与最终失效前裂纹的快速扩展有关，主要受 K c 控制，即材料和厚度的断裂韧性。长期以来，人们观察到，对于固定的 ' K ，da/dN 受应力循环不对称性的强烈影响，通常用载荷比 R 表示 [6-8]。发现阈值应力强度值 ( ' K th ) 取决于 R
通过统计验证和模型识别通过机器学习
各种建模技术用于预测锂离子电池的容量褪色。代数还原模型本质上可以解释且计算快速，非常适合用于电池控制器，技术经济模型和多目标优化。用于用石墨阳极的锂离子电池，石墨表面上的固体电解质插入（SEI）生长占主导地位。这种褪色通常是使用物理知情方程式建模的，例如预测溶剂扩散限制SEI生长的时间根 - 根源，以及Arrhenius和Tafel类似方程，预测温度和最新电量率依赖性。在某些情况下，提出了完全的经验关系。但是，很少进行统计验证以评估模型最佳性，并且通常只研究了少数可能的模型。本文展示了一种新的程序，可以自动通过双级优化和符号回归从数百万算法生成的方程中自动识别降级降解模型。使用交叉验证，敏感性分析和通过自举通过交叉验证，敏感性分析和不确定性定量在统计上验证。在LifePo 4 /石墨细胞日历老化数据集中，自动识别了使用方形 - 根，功率法，拉伸指数和sigmoidal功能的模型，与人类专家确定的模型相比，具有更高的准确性和更低的不确定性，并证明先前已知的物理关系可以使用“重新验证的机器学习”。©2021作者。[doi：10.1149/1945-7111/abdde1]由IOP Publishing Limited代表电化学学会出版。这是根据Creative Commons Attribution 4.0许可（CC by，http://creativecommons.org/licenses/ by/4.0/）分发的开放式访问文章，如果原始工作适当地引用了原始作品，则可以在任何媒介中不受限制地重复使用工作。
纸的类型（条款）1三种异源乳酸的生化表征2来自乳酸菌，乳酸杆菌和L
摘要：在这项研究中，我们克隆并表征了三个细菌lac酶，来自10个CIES菌株的菌株，Pediococcus pediococcus pediococcus pediococcus pediococcus，paracasei lacticasibacillus paracasei和Lactocococcus乳酸乳酸菌和11个奶酪中分离出来的乳酸乳酸菌，并评估了其生物氨基化的能力，并评估了人类的生物氨基化能力。 2,2'-氮杂（3-乙基苯甲苯二唑啉-6-磺酸（ABTS）或天然（Epicatechin）介体13化合物。尽管已经将一些重组细菌腔酶进行了表征，并揭示了14个是使用或不使用介质来降解生物胺的生物学工具，但以前没有对天然介体的作用进行15项研究，例如在葡萄酒中发现的酚类底物，而在生物基因降解中，在葡萄酒中发现了16个一些蔬菜食品。三个重组细菌lac-17病例表现出乙状结肠动力学，相似的分子质量和不同的K 0.5以及在ABT上的特定活性18。它们是嗜酸的，最佳温度为28ºC，在19个温度高于37ºC的温度下的热稳定性较低。在没有任何20个介体的情况下，这三个laccase能够降解多巴胺，而其余的胺则没有降解。ABT的存在以某种方式改善了21种多巴胺和酪胺降解，而epicatechin的添加并不能改善其DEG 22辐射。这是第一项研究，其中将laccases使用的人工23介质的生物胺降解效率与天然介体进行了比较。24