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算法和数据结构简介1：...
▶更快/较慢的算法的简单示例。▶我们如何衡量算法的“好”是多么的“好”？通过渐近分析方法。▶排序算法：Insertsort，Mergesort，QuickSort，。。。▶基本数据结构：实现列表，堆栈，队列，集合，字典的方式。。。▶图上的算法：深度优先和广度优先搜索，拓扑排序，最短路径。▶动态编程：避免重复工作的一种方法。应用程序，例如图像的接缝雕刻。▶语言处理算法/数据结构（例如Java或Python源代码）。语法，语法，解析。▶算法和计算的限制是什么？浏览复杂性理论（棘手的问题，P与NP）和可计算理论（无法解决的问题，图灵机，停止问题）。
CTCF-DNA复合物的结构，包括所有11个锌指
CCCTC结合因子（CTCF）结合了其11个串联锌（ZF）DNA结合域的哺乳动物ChR量型的增强子和启动子的数十含量。除了12-15 bp的核序列外，某些CTCF结合位点还包含上游和 /或3'下游motifs。在这里，我们分别描述了人类CTCF重叠部分的两个结构，包括ZF1 – ZF7和ZF3 – ZF11与DNA的复合体中的ZF1-ZF7和ZF3 – ZF11，它们将核心序列与3'下游或5'上游基序一起结合在一起。像常规的串联ZF阵列蛋白一样，ZF1 – ZF7 fol-DNA的右手扭曲，每个填充物均占据并识别一个在DNA Major Grove中的三个碱基对的三重态。Zf8 pla ys独特的作用，充当跨DNA或gro的间隔物，并定位ZF9 – ZF11，使其与DNA进行交叉接触。我们将ZF1 – ZF7和ZF8 – ZF11的TW O子分组之间的差异归因于每个纤维内两个位置-6和-5处的残基，而ZF1-ZF7的残基和ZF8 – ZF8 – ZF8 – ZF8-ZF8 – ZF8 – ZF8的ZF1 – ZF7的残基和较小的残基。ZF8也富含碱性氨基酸，该氨基酸使盐桥允许在较小的含量中添加到DNA磷酸盐。较高的特异性Ar ginine-鸟氨酸和谷氨酰胺 - 腺嘌呤相互作用，用于ZFS的常规碱基相互作用位置在常规的碱基相互作用位置上进行补充，也适用于ZF9 – ZF11所采用的跨链相互作用。ZF1 – ZF7和ZF8-ZF11之间的差异可以比例化结构，并且可以促进高实用性CTCF结合位点的识别。
通过可编程序序不稳定性实现软圆柱结构中的复杂变形
超弹性圆柱壳在加压下表现出的显著变形使其成为可编程充气结构的理想平台。如果施加负压，圆柱壳将弯曲，从而产生一系列丰富的变形模式，由于选择了超弹性材料，所有这些变形模式都可以完全恢复。虽然真空下的初始屈曲事件很容易理解，但这里探索了后屈曲状态，并确定了设计空间中发生耦合扭曲收缩变形模式的区域；通过仔细控制我们的均质壳的几何形状，可以控制收缩与扭曲的比例。此外，可以通过改变我们壳的圆周厚度来解锁作为后屈曲变形模式的弯曲。由于这些软壳可以从屈曲引起的显著变形中完全恢复，因此可以利用这些不稳定性驱动的变形来构建能够通过单个驱动输入进行可编程运动序列的软机器。
AAE6101 先进航空航天结构与材料
薄壁结构 – 机翼；机身；尾翼；薄壁近似。金属材料 – 材料化学；成型；轻质合金；超级合金。复合材料 – 混合规则；层压板理论；制造；功能复合材料。航空航天结构部件分析 – 弯曲；剪切；扭转；组合载荷；应力；扭转角；挠度；疲劳；断裂。无损检测 – 超声波检测；压电换能器；导波检测；相控阵扫描；结构健康监测。有限元分析 – 一维元素；二维元素；三维元素；高阶元素；静态分析；动态分析。
映射途径：在美国R1机构中AI/ML/DS的先决条件结构的比较分析
摘要 - 本研究的完整论文着重于人工智能，机器学习和数据科学教育的挑战，这些挑战通常涉及广泛的先决条件，以限制学生的访问。在这些领域的早期进入课程对于实现早期本科研究的参与至关重要，从而提高学术保留率至关重要。我们分析了人工智能，机器学习和数据科学课程的课程结构和先决条件，这些课程被称为“人工智能”课程，这些课程在美国的50个Research-1机构的计算部门提供并进行了系统评价。我们的分析专门针对Research-1机构，以其“非常高的研究活动”认可，以调查在本科教育旅程中为学生准备人工智能研究的过程和相关时间表。具体来说，我们对学生最早接触这些课程和机构的常见和不同的方法来结构先决条件感兴趣。因此，我们分析了50所研究1大学的课程课程，重点是人工智能课程的结构和先决条件。我们在收集其他信息的同时根据课程描述进行了分类，例如产品的频率和课程水平（第一年，二年级等）。系统地分解先决条件，我们采用了开放编码来开发统一的代码手册来识别直接的先决条件。我们使用先决条件来构建先决条件链，以确定这些课程的最早暴露水平。最后，我们对课程和机构进行了聚类分析，以了解课程设计中的常见和不同方法。结果表明，公共研究-1机构提供的课程比私人机构提供了更大的曝光率和更少的先决条件，这两者都提供了易于访问的入门课程。数据科学需要更少的初始接触，而机器学习需要更多的先决条件。人工智能课程的标准要求包括算法基础和CS1，机器学习课程需要更多的数学准备。总体而言，这项研究认识到研究1机构的课程框架中的相当多样性，提供了有关标准化人工智能教育的复杂性和潜在途径的详细观点。这项研究鼓励机构修改其课程，以扩大人工智能的教育访问，以增加本科参与人工智能研究。
ECE 590D - 机器的编程和数据结构...
- 作业：小型编程任务，将帮助学生应用学习概念。家庭作业将自动分级。学生将可以使用平台来测试他们的作业；该系统将测试提交并列出任何错误和通过的测试数量。每项家庭作业可以根据需要进行多次分级以提高性能。建议尽快开始作业，以便有时间与TA或教练讨论任何问题。作业也被束缚，这意味着您必须在移至下一个练习之前完成每项练习（至少有70％的正确性）。在截止日期后对您的作业进行分级，将通过从作业等级中减数来处罚。您的成绩是正确性（C）和及时性（T）的产物：𝐺=𝐶×𝑇，其中计算及时性的逻辑函数的逻辑函数（H）您的作业迟到了：𝑇=
![CEU44A62 & 结构 2 [结构高级设计]](/simg/5/533f242659961a8dd04971bc2cdf0f1d628deb8b.webp)
CEU44A62 & 结构 2 [结构高级设计]
1. 认识允许应力（SLS 和 ULS）的原理及其重要性 2. 讨论混凝土和全预应力和部分预应力结构的抗弯强度概念 3. 评估构件在传递过程中和使用寿命期间预应力的损失 4. 区分弹性分析、弹塑性分析和塑性分析 5. 解释、定位和计算 ULS 处的塑性矩重新分配水平 6. 认识钢筋混凝土和预应力混凝土之间的区别，并在任何特定情况下选择合适的混凝土 7. 描述钢-混凝土组合梁的组成部分及其破坏模式 8. 区分组合梁中全剪力连接和部分剪力连接的不同行为
纳米纤维素结构的自下而上组装摘要
纳米纤维素（纤维素纳米纤维和纤维素纳米晶体）都获得了研究牵引力13，因为它们是商业应用和工业过程中的关键组成部分。14已做出了重大努力，以了解组装纳米纤维素的潜力，以及15个纳米纤维素的限制和前景。本评论重点介绍了用于制备仅纳米纤维素结构的自下而上的16种技术，并详细介绍了驱动其组装的分子间和17个表面力。此外，讨论了有助于其18个结构完整性的相互作用以及改进的19个特性的替代途径和建议。提出了六类纳米纤维素结构：（1）粉末，珠子和20滴； （2）胶囊； （3）连续纤维； （4）电影； （5）水凝胶； （6）气凝胶和干燥21个泡沫。尽管对纳米纤维素组装的研究通常集中在基本科学上，但这22个评论还提供了有关在23种应用中广泛使用此类结构的潜在利用的见解。24