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从 KCl 电化学合成纳米硅——...
本书章节 用 KCl–K 2 SiF 6 熔体电化学合成纳米硅，用于高功率锂离子电池 Timofey Gevel 1,2、Sergey Zhuk 1,2、Natalia Leonova 1、Anastasia Leonova 1、Alexey Trofimov 1,2、Andrey Suzdaltsev 1,2* 和 Yuriy Zaikov 1,2 1 俄罗斯乌拉尔联邦大学电化学器件与材料科学实验室 2 俄罗斯科学院乌拉尔分院高温电化学研究所 *通讯作者：Andrey Suzdaltsev，乌拉尔联邦大学电化学器件与材料科学实验室，Mira St. 28, 620002 叶卡捷琳堡，俄罗斯 2022 年 4 月 12 日出版 本书章节是 Andrey Suzdaltsev 等人发表的文章的转载al. 于 2021 年 11 月在 Applied Sciences 上发表。 （Gevel, T.；Zhuk, S.；Leonova, N.；Leonova, A.；Trofimov, A.；Suzdaltsev, A.；Zaikov, Y. 通过 KCl-K 2 SiF 6 熔体电化学合成纳米硅，用于强效锂离子电池。应用科学。2021，11，10927。https://doi.org/10.3390/app112210927） 如何引用本章：Timofey Gevel、Sergey Zhuk、Natalia Leonova、Anastasia Leonova、Alexey Trofimov、Andrey Suzdaltsev、Yuriy Zaikov。通过 KCl-K 2 SiF 6 熔体电化学合成纳米硅，用于强效锂离子电池。收录于：应用科学主要档案。印度海得拉巴：Vide Leaf。2022 年。© 作者 2022 年。本文根据知识共享署名 4.0 国际许可条款分发（http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/），该许可条款允许
新西兰人，约翰·拉尔夫教授赢得马库斯·沃伦伯格奖
Boerjan教授指出，目前将木质素从木头上取出，并经常用作燃料。他的研究表明，通过操纵木质素水平，可以实现较高的木材生产。种植森林的产量较高，将减少刺激圣地森林的压力。拉尔夫教授通过询问“我们忽略了使用大自然对我们如此精美的东西的短视之际”。nat ural木质素可以生产急需的产品，而无需使用化石燃料和化学S，并使用更简单的过程。一个例子是从木质生物量而不是化石碱中生产泰诺疼痛的我二氨酸。使用木质素所带来的经济回报可能是巨大的。
改善俄罗斯经济危机表现的预警系统指标
1耶卡特林堡乌拉尔州矿业大学战略和工业管理部，620144 Sverdlovsk Oblast，俄罗斯2高层管理，大西洋科学技术学术出版社，马萨诸塞州波士顿，美国马萨诸塞州01233，美国； Marina.Vasiljeva2017@gmail.com 3 Mirea-Russian Technological University，119454莫斯科，俄罗斯莫斯科； sokolov_a_researcher@yahoo.com 4经济政策与经济安全研究所，俄罗斯联合会政府领导下的金融大学，俄罗斯莫斯科125993； Nikolay.kuznetsov53@gmail.com 5财政部，货币流通和信贷，乌拉尔州立大学经济大学，Yekaterinburg，620144 Sverdlovsk Oblast，俄罗斯Sverdlovsk Oblast； maksimmaramygin@yandex.ru 6莫斯科州立技术大学工业物流部，俄罗斯莫斯科105005； mar1e.volkova@yandex.ru 7假肢部，I.M.Sechenov第一莫斯科州立医科大学（Sechenov大学），俄罗斯莫斯科119146； Angelinazekiy@yandex.ru 8 Yakutsk东北联邦大学经济与金融系，677007 Sakha Republic，俄罗斯； izabella.elyakova@yandex.ru 9莫斯科大都会治理Yury Luzhkov University，107045莫斯科，俄罗斯莫斯科； n.nikitina_info@yahoo.com *通信：Alexandrossemin@yandex.ruSechenov第一莫斯科州立医科大学（Sechenov大学），俄罗斯莫斯科119146； Angelinazekiy@yandex.ru 8 Yakutsk东北联邦大学经济与金融系，677007 Sakha Republic，俄罗斯； izabella.elyakova@yandex.ru 9莫斯科大都会治理Yury Luzhkov University，107045莫斯科，俄罗斯莫斯科； n.nikitina_info@yahoo.com *通信：Alexandrossemin@yandex.ru
使用 qBang 优化变分量子算法
变分量子算法 (VQA) 代表了一种利用当前量子计算基础设施的有前途的方法。VQA 基于通过经典算法在闭环中优化的参数化量子电路。这种混合方法减少了量子处理单元的负载，但代价是经典优化会产生平坦的能量景观。现有的优化技术，包括虚时间传播、自然梯度或基于动量的方法，都是有前途的候选方法，但要么给量子设备带来沉重的负担，要么经常遭受收敛速度缓慢的困扰。在这项工作中，我们提出了量子 Broyden 自适应自然梯度 (qBang) 方法，这是一种新颖的优化器，旨在提炼现有方法的最佳方面。通过采用 Broyden 方法近似 Fisher 信息矩阵中的更新并将其与基于动量的算法相结合，qBang 降低了量子资源需求，同时比资源要求更高的替代方案表现更好。荒原、量子化学和最大切割问题的基准测试表明，在以下情况下，其整体性能稳定，并且比现有技术有明显改进
地球空间科学与技术（ESPACE）
入学要求 工程学或自然科学学士学位（或更高）（例如航空航天、机械、电气、通信工程、信息学、大地测量学、数学、物理学） 非母语人士的英语语言证书 个人简历 动机信 自行撰写的科学论文 地点 课程在慕尼黑市中心校区和加兴校区授课。 每学期费用 无学费。详细信息：www.tum.de/en/studies/fees-and-financial-aid/
Nero-理论和应用科学系 - IS
用于网络入侵检测的异常检测方法学会在数据驱动的基础上识别与正常行为的偏差。但是，当这些方法涉及到不同的零日攻击时，目前的方法努力推断出分布样本的异常程度。受神经算法推理范式的成功启发，以利用基于规则的行为的概括，本文提出了一种深入学习策略，用于解决零日网络攻击检测和分类。此外，关注物联网（IoT）的特定情况（IoT），隐私保存要求可能意味着任何学习算法的培训数据制度低。为此，提出的框架使用基于公制的元学习来实现很少的学习能力。提出的管道称为Nero，因为它从NE URAL算法推理蓝图中导入编码程序架构架构，以收敛ZE RO-DAY攻击检测策略在受约束训练数据中。
综合计划更新：目标和目的模板
近年来，生活质量在经济发展中的重要性不断演变。正如游客参观城市一样，企业和潜在的未来居民也是如此。自经济发展委员会成立以来，出现了许多主题。委员会确定的一些主要优势包括“生活质量”，重点是自然美景和高等教育，这在 Winona 的业务增长优势中名列前茅。其他优势包括娱乐、艺术和文化、勤劳的人民和宜居社区。
具有多种功能的人类蛋白质数据库
摘要 MultifacetedProtDB 是一个多功能人类蛋白质数据库，其信息来源于其他数据库，包括 UniProt、GeneCards、人类蛋白质图谱 (HPA)、人类表型本体 (HPO) 和 MONDO。它收集了文献中提到的“多面”多任务蛋白质，这些蛋白质具有多效性、多结构域、混杂性（与催化多种底物的酶有关）和兼职性（具有两种或多种分子功能），难以在现有的非特定数据库中直接搜索到。多功能蛋白质的研究是一个不断扩展的研究领域，旨在阐明生物过程的复杂性，特别是在人类中，其中多功能蛋白质在各种过程中发挥作用，包括信号转导、代谢、基因调控和细胞通讯，并且经常参与疾病的爆发和发展。该网络服务器允许使用多个过滤器按基因、蛋白质和任何相关的结构和功能信息进行搜索，如 PDB 中的可用结构、结构模型和相互作用因子。蛋白质条目补充了全面的注释，包括 EC 编号、GO 术语（生物途径、分子功能和细胞成分）、Reactome 中的途径、UniProt 中的亚细胞定位、HPA 中的组织和细胞类型表达以及 MONDO、Orphanet 和 OMIM 分类后的相关疾病。MultiFacetedProtDB 可作为网络服务器免费使用：https://multifacetedprotdb.biocomp.unibo.it/。
在线工作建议中探索用于图形数据理解的大语言模型
大型语言模型（LLMS）已彻底改变了语言处理任务，并在各个领域中证明了它们的出现功能。然而，在工作建议中，它们用于图形语义挖掘的可能性在很大程度上没有探索。本文着重于揭示大型语言模型在理解图形图表方面的能力，并利用这种理解来增强在线招聘中的建议，包括促进分布式（OOD）应用程序。我们提出了一个新颖的框架，该框架利用了大型语言模式提供的丰富上下文信息和语义表示，以分析行为图并揭示基本的作品和关系。具体来说，我们提出了一个元路径提示构造器，该构造器首次推荐LLM推荐掌握行为图的语义，并设计一个相应的路径增强模块，以减轻基于路径的序列输入引入的及时偏差。通过填充此功能，我们的框架为个人用户提供了个性化和准确的工作建议。我们评估了方法对全面的现实数据集的有效性，并证明了其提高推荐结果的相关性和质量的能力。这项研究不仅阐明了大型语言模型的未开发潜力，而且还为招聘市场中的高级推荐系统提供了宝贵的见解。这些发现有助于纳特语言处理的日益增长的领域，并为增强求职体验提供了实践含义。