• 识别有机化合物的非生物来源(生命起源前化学和早期地球环境,PCE3,https://www.prebioticchem.org/) • 大分子的合成和功能以及生命的起源(PCE3,https://www.prebioticchem.org/) • 早期生命和日益复杂的生命(LIFE,https://www.lifercn.org/) • 生命与物理环境的共同进化(LIFE,https://www.lifercn.org/) • 识别、探索和描述宜居性和生物特征的环境(生命检测网络,NfoLD,https://www.nfold.org/;海洋世界网络,NOW,https://oceanworlds.space/) • 构建可居住世界(海洋世界网络,NOW,https://oceanworlds.space/;以及系外行星系统科学联盟,NExSS;https://nexss.info/) 这些研究主题由五个受社区启发的目标统一起来作为天体生物学项目的核心支柱,它们仍然是至关重要的:促进跨学科科学,加强 NASA 的任务,促进行星管理,增强社会兴趣,激励子孙后代。信息请求。在提交此文件时,NASA 的天体生物学项目正在准备一份信息请求 (RFI),以寻求广泛的社区意见,以制定即将出台的 2025 年 NASA 天体生物学十年研究、探索和综合进步战略 (NASA-DARES 2025)。该战略将通过建立一个全面的框架来塑造 NASA 天体生物学的未来,该框架将正式确立天体生物学作为 NASA 科学研究和任务组合的跨领域支柱的新兴角色——这一主题正在成为
摘要: - 研究对Cu对Batio 3的结构过渡特性的影响进行了比较研究。对X = 0.1-0.3样品进行了研究,钛酸钡的化学公式为Batio 3。作为粉末,它是白色至灰色的,并具有钙钛矿结构。Batio 3使用最广泛的铁电材料。Batio 3在Curie温度下(T C〜120°C)具有化学公式ABO 3的钙钛矿结构(空间组R3C)。在室温下有四方结构。是铁电材料。铁电体是表现出类似于铁磁性磁性的电活动的结晶材料。由于它们自发的极化,即使在没有外场的情况下,这些材料也会显示出自发的极化,因此滞后作用。这发生在铁电材料中。直到给定温度,可以看到某种类型的行为。称为居里温度(TC)。此动作不超过此TC。到目前为止,我们已经通过合适的Cu掺杂组成(x = 0.1,0.2)来研究并表征了铁电BA 1-X Cu X Tio 3。RT-XRD表征产生了预期的特征峰,其中一些杂质峰表明系统中存在杂质阶段。拉曼峰在拉曼频谱中移动,导致了预期的拉曼模式,即300K时的a,e和混合模式a+e。关键字: - 居里温度,铁电,拉曼光谱,钙钛矿结构。
理解人类行为是AI和机器人界的长期挑战,涉及对复杂,依赖上下文的行动和意图的理解。在社会互动的背景下,个人的运动反映了他们的行为和意图。作为人类,我们预测了短期未来的未来运动和状态,以优化流利的相互作用。但是,将这种行为转移到机器人仍然是一个挑战。本项目设想适当的HRI生成强大的机器人行为。尤其是,学生将通过利用在人类运动产生中观察到的高端质量(DDPM)中观察到的高端质量来扩展我们以前的工作[1]中的确定性机器人行为[1] [2]。仍然,为了克服由于经常性降解步骤而导致的DDPM的缓慢推理速度,学生将探索使用一致性模型(CM)进行实时推理[3]。最终目标是生成HRI行为,通过关注机器人行为,多样性和鲁棒性对现实世界的闭合的忠诚度,与人类相互作用非常相似。鉴于最终目标是在实际情况下对其进行测试,因此学生将在培训期间采用合成的遮挡策略,以使模型对现实世界中可能发生的错误姿势估计进行健全。
最近出现的技术改变了企业运作的方式。在包括制造和运输在内的许多行业中都可以看到影响。跨国公司的重点是满足客户的需求和要求,同时提高投资回报率和运营效率。供应链是关键业务流程之一,因此公司应利用包括物联网(IoT),机器人技术和人工智能(AI)在内的破坏性技术。物联网使公司可以实时沟通和联系,支持决策过程,提高可见性并增强供应链管理流程。工业4.0正在通过物联网等技术来改变制造业,从而为包括提高效率和提高质量的公司带来许多好处。供应链管理中的技术可创造竞争优势,提高性能,同时降低风险。此外,通过集成敏捷性,协作和信息共享,可以更有效地满足客户的需求。采用物联网,RFID和传感器技术可提高可见性,可追溯性,资源计划,同时允许公司满足客户的需求。最后,亚马逊等公司的出现表明,大量使用技术对于公司至关重要,以保持竞争力并满足需求。这样做,对自动仓库的大量投资使亚马逊通过物理基础设施和数字技术之间的连通性确保了有效的供应链。技术的进步使亚马逊能够达到峰值效率和灵活性,从而快速向客户提供物品。
单步反向合成旨在预测一组导致靶分子创建的反应,这在分子发现中是至关重要的任务。尽管靶分子通常可以通过多种不同的反应合成,但尚不清楚如何验证反应的可行性,因为可用的数据集仅覆盖了可能的溶液的一小部分。因此,不鼓励现有模型充分探索可能的反应空间。为了解决这些问题,我们首先提出了可行性阈值计数(FTC)度量,以估计与机器学习模型的反应可行性。sec- ond,我们开发了一种新型的逆合合成模型RetroGFN,它可以探索有限的数据集并返回一组可行的反应。我们表明,RetrogFN在FTC指标上的现有方法的幅度很大,同时在广泛使用的TOP-K精度度量上保持竞争性结果。