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创新经济中农业集群的理论分析
摘要。This article analyzes the theoretical aspects of clusters in the innovative economy and their management, including the increase in economic efficiency of agro-clusters as a result of the organization of the agricultural sector on the basis of "production - service - production - storage - supply - processing - sales" development of cluster services, increase in production and diversification of exported finished products as a result of improvements, the authors have developed a unique, new definition of the term “簇”。从方法论的角度来看，集群的“面”，其专业化和名称是由集群核心公司组成的，这至关重要。属于一个集群核心的公司无法访问另一个集群的核心，但可以在集群结构的第二或第三级参与另一个集群。随着集群核心中的公司生产相同类型的产品，它们之间的竞争将继续。core核心的关键特征是组成的公司之间的竞争，即群集核心既有竞争和协作。因此，作者提出了提高乌兹别克斯坦集群效率的建议。
基于第一原理计算的单轴菌株的扶手椅抗氨基纳米管的理论研究
摘要：使用Ab始于从头算计算，研究了优化的几何形状，以及钝化边缘扶手椅抗氨基烯纳米纤维（ASBNR）的电子和传输特性。由于量子限制，当宽度分别从5 nm降低到1 nm时，带隙的大小可以从1.2 eV到2.4 eV（间接）调节。这项研究的重点是宽度为5 nm（5-ASBNR）的纳米容器，因为它的制造潜力较高，并且可以接受电子应用的带型带。应用单轴压缩和拉伸菌株会减少5-ASBNR膜的带隙。当引入超过4％以上的拉伸应力时，观察到直接带隙转变的间接转换。此外，当引入高于9％的压缩应变时，可以观察到半金属行为。通过施加压缩（拉伸）应变，孔（电子）有效质量降低，从而增加电荷载体的迁移率。研究表明，可以通过在丝带上施加拉伸或压缩应变来调节基于ASBNR的纳米电子设备的载体迁移率。关键字：2D材料，偶然，纳米式，压缩和拉伸应变，带状结构，状态密度■简介
理论框架示例定量
确定您的关键概念。第一步是从您的问题声明和研究问题中挑出关键术语。评估并解释相关理论。展示您的研究如何适应。研究示例中的概念框架是什么？概念框架是一种分析工具，用于获得对现象的全面理解。它可用于不同的工作领域，最常用于视觉上解释关键概念或变量以及需要研究的它们之间的关系。什么是理论来源？什么是理论文章。理论文章包含或指与特定知识领域有关的新的或已建立的抽象原则。这些文章经过同行审查，但通常不包含研究或提供实验数据。理论和概念框架是一样的吗？理论框架提供了给定现象中事物之间关系的一般表示。另一方面，概念框架体现了必须进行研究的特定方向。概念框架也称为研究范式。您认为写批评论文的最大考虑是什么？以及任何其他类型的学术论文，批评都具有其结构。它应该包括：带有清晰论文陈述的介绍。带有概要和论点的身体……。编写技术和样式。证据。有用性。示例。什么是理论论文？理论论文论文通常遵循一种有争议的模式，并围绕问题的解决方案进行组织。此类论文中通常解决的问题包括：根据问题的性质，这些论文可能以不同的方式构成。什么是理论方法？理论方法可能是一些发展的概括，但是证明了为什么发生了一件事情。的确，任何指定有关原因或效果区理论的任何一般性陈述的陈述主要基于隐含的最低限度。什么是概念和理论框架？概念框架是指根据文献中可用的定义和研究人员采用的操作定义来呈现变量的概念背景。理论框架是指介绍文献中可用的理论。访谈是经验研究吗？基于直接观察，焦点小组讨论和深入访谈的实证研究定义为定性研究。其中包括案例报告和研究有限的研究，而不是旨在建立变量之间的统计关联。什么是实证研究的例子？例如：制药公司使用实证研究对受控组或随机组进行特定药物来研究效果和原因。以这种方式，他们证明了他们为特定药物提出的某些理论。定性研究目标还是主观？定性研究在方法中主要是主观的，因为它试图了解人类的行为和控制这种行为的原因。研究人员倾向于以这种类型的研究方法主观沉浸在主题中。开发理论模型的研究方法是什么？文献综述用于总结理论基础，定量方法将用于验证理论框架。您如何在句子中使用理论？在理论层面上句子中理论的例子，雇用更多的人似乎是合乎逻辑的。此时，这个想法纯粹是理论上的。危险不仅仅是理论上的可能性。定性分析是经验还是理论？定量研究是经验研究，其中数据是数字的形式。定性研究是实证研究，其中数据不是数字的形式。它是指涉及一种方法或群集的整个思维方式或一种方法，以及数值形式的数据。
学习计划 - 基本相互作用的理论物理
基本相互作用的理论物理学侧重于研究相对论场论，例如构成粒子物理学标准模型的理论、广义相对论和弦理论，这些理论对许多基本粒子和引力/宇宙学现象提供了惊人的精确预测。此外，它们最近还产生了解决强耦合系统物理问题的新方法，开辟了新的、非常有前途的研究途径；在凝聚态领域，它们在表征新材料方面发挥了重要作用。
共振隧穿增强场的理论分析
图 3. 场发射电流密度（根据公式 (10) 计算）在不同条件下量子阱宽度 d 的函数：(a) 直流场 F ，其中 L = 0.1 nm，H = 6 eV；(b) 阱深度 H ，其中 L = 0.1 nm，F = 4 V/nm；和 (c) 到表面的距离 L ，其中 H = 6 eV，F = 4 V/nm。在 J - d 图中，共振峰出现在不同的 (d) F 、(e) H 和 (f) L 处的量子阱宽度，分别对应于 (a) – (c) 中的情况。向上的三角形是从图 3(a)-3(c) 中提取的。圆圈是使用公式 (11) 计算的。公式 (10) 中的温度取自 T = 300 K。
Daniel Durstewitz Dept。理论神经科学（\ rgs）...
我们的小组在数学和算法级别上推动了ML/AI方法，重点是通过移动设备获得的时间序列数据，例如神经成像，脑电图/MEG或顺序行为数据（例如，生态时刻评估，EMA）。我们遵循一种强烈理论驱动的方法开发方法，深深植根于统计和动力学系统理论（DST）。鉴于在理论驱动的方法论发展中这种强大的主链，我们的方法和算法在深度学习领域处于绝对的最前沿，这为对神经和行为过程的完全新颖的见解提供了机会，这超出了“传统”机器/深度学习方法的范围。尤其是，我们对时间序列分析的DST观点会导致ML/AI方法，该方法产生了观察到时间序列的非线性动力学的机械解释模型。这是因为在某种程度上，任何已知的物理，生物学或社会系统都可以通过耦合微分方程的系统进行数学形式化。因此，与更传统的机器学习和时间序列预测的统计方法相比，我们的DST驱动方法具有两个主要优势：1）它们允许在单一主题级别对未来时间序列事件的理论上最佳预测； 2）此外，它们产生了一个可以深入，模拟和系统操纵的基础动力学的计算模型，以使（神经或行为）过程获得生成观察到的时间序列的（神经或行为）过程的机械见解。本质上，这些方法返回可用于预测个人疾病轨迹或探测可能的干预措施的个人行为和/或大脑动力学的计算模型。我们用于识别动力学系统基础时间序列观测的框架基于深层复发性神经网络（RNN），该神经网络（RNN）已知是动力学系统的通用近似值（即，可以模拟任何其他动态系统）。
生长曲线的理论验证用于量化噬菌体 - 细菌相互作用
细菌感染病毒，噬菌体是地球上最丰富的生物学实体，经常用作基础研究中的模型系统，并且与诸如噬菌体疗法之类的医学应用越来越重要。一个普遍的需求是量化给定细菌宿主的噬菌体感染性（或宿主对噬菌体的抗性）。但是，量化感染力的当前方法患有低通量或低精度。一种具有对噬菌体相互作用的高通量和高精度定量潜力的方法是生长曲线，其中在存在和不存在噬菌体的情况下，随着时间的流逝，细菌密度随着时间的流逝而测量。最近的工作提出了几种将这些曲线量化为噬菌体感染力度量的方法。然而，对于这些指标如何相互关系或与潜在的噬菌体和细菌性状相关的知之甚少。为了解决这一差距，我们采用噬菌体和细菌种群的生态建模来模拟各种特征值的生长曲线。我们的发现表明，许多生长曲线指标提供了噬菌体感染性的平行度量。信息性指标包括细菌生长曲线的峰值和下降部分，是由潜在的噬菌体和细菌性状之间的相互作用驱动的，并且与常规的噬菌体适应性指标相关。此外，我们还展示了插入性状变化如何改变生长曲线动力学。最后，我们测试了生长曲线对接种密度的敏感性，并评估技术以比较不同细菌宿主的生长曲线。总的来说，我们的发现支持生长曲线的使用，以精确地对微生物科学的噬菌体 - 细菌相互作用进行精确的高通量定量。
Isonicotinohydrazide Chalcone及其Ni复合物作为酸清洗过程中的腐蚀抑制剂：理论和实验方法
对产生相应的（z）-n' - （（（1H-indol-3- yl）甲基甲基甲基甲基甲基）的相应的（z）-n' - （CH）的反应。 CH和CHN抑制剂的抑制效率分别分别减轻体重减轻，而CH和CHN抑制剂的抑制效率分别为约86.9％，CH和CHN抑制剂的抑制效率分别为降低的抑制剂，而CHN抑制剂的极化耐极能力高于CHN抑制剂的较高限制，而CHN抑制剂的浓度降低了，则在较大的情况下降低了COROSIT的差异。对于CH和CHN抑制剂，K ADS分别为11.4824 m -1和6.8667 m -1。吸附的自由能（∆ g o ads。）为-12.1685 kJ mol -1，CHN抑制剂为-14.7326 kJ mol -1。这表明CH和CHN抑制剂都被物理吸附到低碳钢表面上，而CHN则优先吸附。拉曼光谱分析对碳钢的分析揭示了表面上存在γ -FEOOH，而在与这些抑制剂的吸附相关的CH和CHN抑制剂后，检测到了其他峰。拉曼光谱分析对碳钢的分析揭示了表面上存在γ -FEOOH，而在与这些抑制剂的吸附相关的CH和CHN抑制剂后，检测到了其他峰。
支持量子声明宣言的图论论证
1981 年 5 月，费曼在一次会议演讲中提出了“用计算机模拟物理”的想法。在那次演讲中，他提出了使用量子计算机模拟传统计算机难以模拟的量子系统的想法。他的演讲发表在 [ 1 ] 上，被认为是量子计算研究领域的一次大爆炸。从那时起，学术界和企业界都为开发有用的量子计算机付出了很多努力。尽管有许多利益相关者加入了这项任务，但这条路还远未完成。最大的问题之一是制造问题：创建和保存量子位。量子位相当于量子环境中的比特，但它们不像传统比特那么容易保存。它们必须在非常低的温度下储存以保持一致性——任何基于不相干量子位的计算都会导致错误。尽管这项任务成本高昂，但还是有少数公司能够构建出可以运行的量子计算机。受量子力学规则的限制，量子计算模型仅通过幺正运算来操纵量子比特，幺正运算是线性算子的一个子集。投影是线性算子的另一个子集，它允许读取量子比特的内容，尽管不可避免地会改变它们的状态。因此，每个量子算法都必须开发为一系列幺正算子和投影。诸如 Shor 的因式分解 [ 2 ] 和
人工智能模型可解释性的理论框架及其在生物医学中的应用
摘要 — 可解释人工智能 (XAI) 是人工智能界一个充满活力的研究课题。它引起了各种方法和领域的关注，尤其是那些涉及高风险决策的领域，例如生物医学领域。关于这个主题的文章已经很多，但 XAI 仍然缺乏共享的术语和能够为解释提供结构合理性的框架。在我们的工作中，我们通过提出一种新颖的解释定义来解决这些问题，该定义综合了文献中的内容。我们认识到解释不是原子的，而是来自模型及其输入输出映射的证据与人类对这些证据的解释的组合。此外，我们将解释纳入忠实性（即，解释是对模型内部运作和决策过程的准确描述）和可信度（即，解释对用户的说服力有多大）的属性中。我们的理论框架简化了这些属性的操作方式，并为我们作为案例研究分析的常见解释方法提供了新的见解。我们还讨论了我们的框架可能对生物医学产生的影响，这是一个非常敏感的应用领域，XAI 可以在建立信任方面发挥核心作用。索引术语 — 可解释性、机器学习、生物医学