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解决siRNA药物治疗遗传病的副作用问题
“脱靶效应很可能发生在存在与 siRNA 种子区域形成碱基配对的非靶标 mRNA 时，”Hiroshi Abe 教授解释道。“我们意识到，可以通过化学修饰降低该种子区域的碱基配对能力或双链稳定性来抑制脱靶效应，确保只有当整个引导链与靶标 mRNA 结合时才能形成稳定的复合物。”
课程标题问题解决编程用机器学习技术
o1：应用高级工具和技能，利用新兴技术，设计，开发，管理和实施创新的解决方案，以解决复杂的组织和社会问题。o2：练习基本技能和知识，以管理和领导组织内的数字创新和转型计划。O5：利用高级数据分析和包括AI在内的计算方法来解决复杂的业务问题。 o7：通过应用高级研究方法来解决现实世界中信息系统和数字创新挑战来证明研究水平。O5：利用高级数据分析和包括AI在内的计算方法来解决复杂的业务问题。o7：通过应用高级研究方法来解决现实世界中信息系统和数字创新挑战来证明研究水平。
DNA分析的进步：革新法医人类学和解决冷病例
法医人类学的另一个重要发展是使用3D成像和面部重建技术。计算机辅助断层扫描（CT）扫描，磁共振成像（MRI）和摄影测量的进步现在允许创建详细的骨骼残留3D模型，然后可以将其用于面部重建。当面部特征或其他区别特征在骨骼残留中不立即明显时，此技术是无价的。通过根据骨骼结构重建一个人的面孔，人类学家可以产生一个图像，该图像可能与个人更加相似，同时帮助调查人员和公众确定死者。此外，3D成像使得可以详细检查骨骼，从而可以更好地评估个人生命期间或死亡时可能发生的创伤或疾病。在可能几十年甚至几个世纪以上的情况下，这项技术为用新的镜头重新审视调查提供了有力的工具。
用量子退火算法解决资源受限的项目调度问题
量子退火是一种有前途的方法，可用于解决资源受限项目调度问题 (RCPSP) 等复杂调度问题。本研究首次应用量子退火来解决 RCPSP，分析了 12 个众所周知的混合整数线性规划 (MILP) 公式，并将量子比特效率最高的公式转换为二次无约束二进制优化 (QUBO) 模型。然后，我们使用 D-wave advantage 6.3 量子退火器解决该模型，并将其性能与经典计算机求解器进行比较。我们的结果表明，该算法具有巨大的潜力，尤其是对于中小型实例。此外，我们引入了目标时间和 Atos Q 分数指标来评估量子退火和逆量子退火的有效性。本文还探讨了高级量子优化技术，例如定制退火计划，以增强我们对量子计算在运筹学中的理解和应用。
使用生成机器学习求解配置空间中的薛定谔方程
图 1：(a) 受限玻尔兹曼机 (RBM) 架构由一个可见输入层和一个二进制值隐藏层组成；对于给定的配置 (v, h)，参数 (a, b, W) 用于定义能量函数 E 和相关的类玻尔兹曼概率密度 P。(b) 例如，RBM 可以在一组手写数字上进行训练，然后用于生成新的真实数字；为此，数字图像被展平为一维二进制向量 v(k)，其中 1 和 0 分别对应数字和背景像素。(c) 配置相互作用 (CI) 方法将分子的波函数展开为激发斯莱特行列式的线性组合，可以表示为一种一维二进制图像。 (d) 本研究中提出的 CIgen 算法以迭代方式训练 RBM 在波函数当前近似中的行列式分布上，然后通过生成新的贡献来扩展它。
Farahani，H。（2025）。探索用于实践解决问题的应用程序的Gröbner基础。计算算法和数字维度，4（2），95-10Farahani，H。（2025）。探索用于实践解决问题的应用程序的Gröbner基础。计算算法和数字维度，4（2），95-10
gröbner基础理论是计算代数中的一个基本概念，尤其是在多项式理想的研究中。Gröbner基地的历史可以追溯到奥地利数学家WolfgangGröbner和他的学生Bruno Buchberger的作品。尽管Gröbner本人并没有提出这个概念，但他在代数几何学和环理论中的工作奠定了重要的基础。GröbnerBases的概念以他的荣誉命名。Gröbner基础理论的正式发展始于Buchberger的博士学位。 1965年，在沃尔夫冈·格布纳（WolfgangGröbner）的监督下，在1965年在因斯布鲁克大学（University of Innsbruck）举行。Buchberger引入了一种算法（现在称为Buchberger算法），用于在多项式环中为给定的理想构建Gröbner基础。该算法将方法转化为多项式方程，
《保险追偿与处置指令》（IRRD）和一项修正《偿付能力标准 II 指令》的指令已在《政府公报》上公布。
《保险追偿与处置指令》（IRRD）和《偿付能力标准 II 指令》修正案在《欧盟官方公报》上公布
从计算和神经教育方法建模创造性解决问题的任务
摘要：创造力是一个复杂的过程，已在不同领域进行了研究，在任务类型、背景和评估方法方面具有高度的多样性。在本研究中，我们专注于定义不明确的个人创造性问题解决 (CPS) 任务，目的是创建一个基于 CPS 调节过程的计算模型，该模型受到相关认知过程和人工认知架构的神经科学知识的启发。模型操作化考虑了学习者在解决定义不明确的任务时所采用的路径的突发特性以及该路径在描述任务的问题空间内的几何化。然后根据创造力背后的计算过程区分基于刺激和目标导向的创造性行为。通过计算和神经教育方法，该研究引入了创造性问题解决任务的模型，并提供了问题解决任务的操作几何定义，强调了与定义不明确的问题相关的挑战。我们完成了关于创造力作为一种语义基础过程的讨论，重点是数据表示，以及使用推理和度量空间算法进行符号数据操作。
无卤素溶剂加工的效率超过18％...
端组（例如）在非富勒烯受体（NFA）中对启用绿色溶剂配置的聚合物太阳能电池（PSC）的潜在影响仍未探索，这是环保PSC开发的进步机会。在此，通过修改Y6衍生物NFA的Y6衍生物NFA的最先进的NFA，BTP-4F的Y6衍生物，在两种新颖的NFAS中，在两种NFAS中，在两种NFAS中，Y6衍生物NFA的最先进来开发1'，1'-Dycyanomethem甲基-4-氟-4-氟-5-噻酯-3- indanone（IC-ft）。独特地，这项研究表明，除了通常认为F··H的强有性氢键键合中，它在确定最终分子构象中起着关键作用，这是通过2D NMR研究和GIBBS Free Energuls conde and conde and f from f··。不对称的BTP-ft posess是最低的最低分子轨道水平，并增强了甲苯中的溶解度。因此，它可以减轻相位分离，促进纳米纤维形态的形成，促进激子解离并最终增强PSC的性能，并达到0.900 V的高开路电压，并达到17.56％的功率转化效率（PCE）。此外，三元混合PM6：BTP-FT：BTP-4F在甲苯加工的设备中增强了PCE的增强。这项研究通过丰富了NFA分子上的电子吸引EGS的阵列，对NFA设计的NFA设计具有新颖的视角。
