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学习临时机器人网络的最佳拓扑
在本文中，我们合成了一种数据驱动的方法来预测临时机器人网络的最佳拓扑。此问题从技术上讲是一个多任务分类问题。但是，我们将其分为一类可以更有效解决的多类分类问题。为此，我们首先创建了一种算法，以创建与机器人网络各种配置相关的地面真实最佳拓扑。该算法结合了我们的学习模型成功地学习的复杂最佳标准集合。此模型是一个堆叠的集合，其输出是特定机器人的拓扑预测。每个堆叠的集合实例构成了三个低级估计器，它们的输出将通过高级增强搅拌器汇总。将我们的模型应用于10个机器人网络，在预测与引用网络各种配置的最佳拓扑的预测中显示了超过80％的精度。
碳点的特性与来自'...
摘要：Singlet Pission（SF）已被探索为通过产生更多激子来改善光伏性能的可行途径。通过高度的鸡际耦合实现了有效的SF，从而有助于电子超级交换以产生三重态。然而，强烈耦合的发色团通常会形成准分子，可以用作SF中间体或低能陷阱位点。然而，随后的破坏性过程需要最佳的电子耦合，以促进最初准备的相关三重态对孤立的三重态生产。构象柔韧性和介电调节可以通过调节鸡际表的电子相互作用来提供调整SF机制和效率的方法。在密集堆叠的传统有机固体中，这种策略不能轻易采用。在这里，我们表明SF活性发色团的组装周围定义明确的溶液稳定金属 - 有机框架（MOF）可以是模块化SF工艺的绝佳平台。一系列三个新的MOF，由9,10-双（乙烯烯基）蒽衍生的支柱建立，显示了拓扑定义的堆积密度和炭疽核的构象柔韧性，以决定SF机制。各种稳态和瞬态光谱数据表明，最初制备的单线种群可以偏爱准分子介导的SF或直接SF（均通过虚拟电荷转移（CT）状态）。这些溶液稳定的框架提供了介电环境的可调性，以通过稳定CT状态来促进SF过程。鉴于MOF是各种光物理和光化学发展的理想平台，因此产生大量长寿三胞胎可以在各种光子能量转换方案中扩展其实用程序。
晶体拓扑的本地标记
在过去的几年中，晶体拓扑已在光子晶体中使用，以实现边缘和角落的状态，从而增强了潜在的设备应用的光 - 物质相互作用。然而，当前用于对散装拓扑结晶相分类的带理论方法无法预测任何结果边界 - 定位模式的存在，定位或光谱隔离。虽然不同晶相中的材料之间的界面必须具有某种能量的拓扑状态，但这些状态不必出现在带隙内，因此可能对应用没有用。在这里，我们得出了一类局部标记，用于识别由于结晶对称性以及相应的拓扑保护量度。作为我们基于真实空间的方法本质上是局部的，它立即揭示了拓扑边界 - 定位状态的存在和鲁棒性，从而产生了设计拓扑结晶异质结构的预测框架。除了启用设备几何形状的优化外，我们预计我们的框架还将为依赖空间对称性的其他类别的拓扑类别提供局部标记提供途径。
基于蚂蚁的神经拓扑搜索（ANTS）用于优化循环网络
摘要。为循环神经网络 (RNN) 手工制作有效且高效的结构是一个困难、昂贵且耗时的过程。为了应对这一挑战，我们提出了一种基于蚁群优化 (ACO) 的新型神经进化算法，称为基于蚂蚁的神经拓扑搜索 (ANTS)，用于直接优化 RNN 拓扑。该过程从多种现代循环细胞类型中进行选择，例如 ∆ -RNN、GRU、LSTM、MGU 和 UGRNN 细胞，以及可能跨越多个层和/或时间步骤的循环连接。为了引入鼓励形成更稀疏的突触连接模式的归纳偏差，我们研究了核心算法的几种变体。我们主要通过制定不同的函数来驱动底层信息素模拟过程（模仿标准机器学习中的 L1 和 L2 正则化）以及引入具有专门角色的蚂蚁代理（受真实蚁群运作方式的启发），即构建初始前馈结构的探索蚁和从前馈连接中选择节点以随后制作循环记忆结构的社会蚁。 我们还结合了社区智慧，其中最佳权重由蚁群共享以进行权重初始化，从而减少本地训练候选 RNN 所需的反向传播时期数，从而加快神经进化过程。 我们的结果表明，ANTS 进化的稀疏 RNN 明显优于由现代记忆细胞组成的传统一层和两层架构以及众所周知的 NEAT 算法。 此外，我们还改进了实验中使用的时间序列数据集的先前最新结果。
基于mmwave的粉丝拓扑优化的波甘方法
摘要：动态飞行临时网络（粉丝）和毫米波（MMWave）技术的集成可以为许多数据密集型应用提供有前途的解决方案，因为它可以建立具有明显的数据传输功能的强大型号基础架构。但是，要在此动态网络中启用有效的MMWave通信，必须精确地对齐安装在无人机上的可可的天线（UAV）与相应的同行单元。因此，设计一种可以快速确定优化对齐和网络拓扑的新颖方法很重要。在本文中，我们提出了一种基于生成的对抗网络（GAN）的方法，称为Wavegan，用于粉丝拓扑优化，旨在通过在最佳的通道条件下选择通信路径来最大化网络吞吐量。所提出的方法由Wavegan模型组成，然后进行梁搜索。前者学习如何从监督数据集中生成优化的网络拓扑，而后者则调整生成的拓扑以满足基于MMWave的粉丝的结构要求。仿真结果表明，所提出的方法能够快速找到粉丝拓扑，并具有很小的最佳差距，适合不同的网络大小。
基于离子液体的聚合物基质用于单重和双重药物输送：结构拓扑对特性和体外输送效率的影响
) 被用作药物递送系统 (DDS) 中的基质。根据 TMAMA 单元中的反离子类型，它们被分为单药物系统和双药物系统，前者表现为具有氯反离子并负载异烟肼 (ISO) 的离子聚合物，后者的特点是 ISO 负载于自组装 PAS 结合物中。通过测定临界胶束浓度 (CMC) 证实了这些共聚物的两亲性质，显示离子交换后数值增加（从 0.011–0.063 mg/mL 至 0.027–0.181 mg/mL）。自组装特性有利于 ISO 包封，单系统和双系统中的药物负载量 (DLC) 都在 15% 到 85% 之间。体外研究表明 ISO 释放百分比在 16% 到 61% 之间，PAS 释放百分比在 20% 到 98% 之间。采用2,5-二苯基-2H-溴化四唑(MTT)试验进行的基本细胞毒性评估，证实了所研究的系统对人类非致瘤性肺上皮细胞株(BEAS-2B)无毒性，尤其是在同时含有ISO和PAS的双系统的情况下。这些结果证实了聚合物载体在药物递送中的有效性，并展示了其在联合治疗中用于药物递送的潜力。
拓扑，批判性和动态生成的量子位...
我们考虑了在二维中的拓扑顺序的范式可解的模型，即基塔耶夫的hon-eycomb hamiltonian，并将其转变为一个仅测量的动力学，该动力学由两qubit键键操作员的随机调查组成。我们找到了一个纠缠相图，在某些方面与哈密顿问题的相似，而在其他方面则在质量上有所不同。主要测量一种类型的键时，我们发现区域法纠缠的相位，可以在系统大小的时间指数上保护两个拓扑量子（在圆环上）。这将最近提供的Floquet代码的概念泛滥，其中逻辑量子位是通过时间周期测量时间表动态生成的，它是随机设置的。当所有类型的债券以可比的频率测量时，我们发现一个临界阶段对违反该区域的键，该阶段将其与哈密顿量对应物区分开来。临界阶段具有与三方共同信息所诊断的相同拓扑Qubits相同的集合，但仅在系统大小的时间多项式中保护它们。此外，我们观察到了混合状态的动态纯化的异常行为，在后期，动态指数Z = 1 /2（一种通过测量实现的超级焊接动力学）的特征。
依赖拓扑的DNA结合
摘要DNA存储我们的遗传信息，并且在生物学和生物技术应用中无处不在，其中它与从小分子到大型大分子复合物的结合伴侣相互作用。结合通过分子中的机械菌株调节，进而可以改变局部DNA结构。经常以封闭的拓扑形式发生DNA，拓扑和超串联为结合诱导的变形和应变调节结合的相互作用增加了全局约束。在这里，我们提出了一个定量模型，即DNA拓扑引入的全局约束如何调节结合并在拓扑和亲和力之间产生复杂的相互作用。我们专注于荧光介入量，该荧光介导剂放弃DNA并通过荧光检测启用直接定量。使用大量测量结果，我们表明，根据配体浓度和初始拓扑结构，相对于开放拓扑的DNA超螺旋可以增加或减少插入。我们的模型定量地说明了使用psoralen用于紫外线诱导的DNA交联获得的观察结果，该交联经常用于量化体内超螺旋。最后，我们观察到单分子测定中拓扑依赖性的结合，该结合可直接访问结合动力学和DNA超级旋转动力学。我们的结果对DNA的检测和定量以及在细胞环境中DNA结合的调节具有广泛的意义。
单轴铁电体中标称带电畴壁的极化拓扑结构
铁电体中的非均匀极化纹理为丰富的新材料物理学提供了沃土。非均匀极化分布的含义之一是在极化不连续处或一般在极化矢量场发散非零的点处出现束缚电荷。束缚电荷会感应出能量耗费很大的电场。因此，无论极化分布多么复杂，系统都倾向于保持其内部的电中性。那么中性意味着要么极化矢量场应该无发散，要么束缚电荷应该受到半导体性质的自由载流子的屏蔽。非均匀且几乎无发散的极化纹理主要见于多轴铁电体 [1,2]，其中自发极化矢量可以旋转。