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CMS电磁量热计中能量聚类的深度学习技术
CMS电磁热量表（ECAL）是由约75000铅钨（PBWO 4）晶体制成的同型热量表。它位于跟踪器和辐射热量计之间，分为两个主要部分：枪管（crystal size：2。2 x 2。2 x 23厘米），覆盖伪to | η| <1。479和端盖（晶体大小：2。9 x 2。9 x 23厘米），覆盖假性1。479 <| η| <3。0。ECAL对于重建光子和电子是必需的，以及喷气机能量和缺失横向动量的测量[1]。当电子或光子横穿ECAL时，它将能量沉积在多个晶体中（“充值”）。簇是通过收集最大能量的能量沉积物来建造的。每个群集归因于一个粒子或几个隔板颗粒。但是，电子和光子可以与ECAL前面的材料相互作用。在这种情况下，电子发射Bremsstrahung光子和光子转换为电子对，在ECAL中产生附近的多个簇。这些簇必须合并以重建初始粒子的能量。此组合称为超级收集器[2]。当前，几何方法用于重建供应商。首先，找到具有在给定阈值较高的（种子）上方的能量的簇[2]。然后，在种子周围打开一个窗口，其形状类似于（η，ϕ）平面中的胡须。之所以选择这种形状，是因为簇沿横向ϕ轴而不是由于CMS磁场引起的纵向η轴（3.8 t）。窗口的大小在种子的η位和cluster的能量上。最后，所有落入定义窗口中的群集被认为是超集群的一部分。由于几何窗口的形状，所述算法称为“胡须”。
氢键水线/簇 - 人造水通道的自然选择性
器官或组织。某些子类，例如HAQP0、1、2、4和5，可以选择性地运输水，同时拒绝其他离子[6-12]，这可以归因于独特的窄选择性滤波器，仅允许单个水分子易位。出现到通道入口时，水分子可以自动调整其自适应结合和方向，然后通过通道产生连续的水线/簇。此过程将伴随着几个小溶质的易位。，例如，HAQP3运输尿素，甘油和水分子。此外，在HAQP3中，Ni 2+与组氨酸241的结合可以带来与人类肺部疾病有关的Ni 2+敏感性[17]。
OpenShift容器平台4.14与基于代理的安装程序
控制平面主机之一在启动过程开始时运行辅助服务，并最终成为引导程序主机。此节点称为Rendezvous主机（节点0）。辅助服务确保所有主机都满足要求并触发OpenShift容器平台群集部署。所有节点都具有写入磁盘的Red Hat Enterprise Linux CoreOS（RHCOS）图像。非引导节点重新启动并启动集群部署。重新启动节点后，会合主机重新启动并加入群集。引导程序已完成，并且部署了群集。
集群描述和关键优先级
2月20日，运输基础设施的脱碳和弹性负责任的共同领导者：FrançoiseGuaspare和Karim Hassan Hosny Inser-Inser-inper Inser会议将集中在运输部门的脱碳和弹性上，以强大的关键策略，投资计划，投资计划和协作努力来实现可持续性。讨论将涵盖关键方面，例如可持续燃料的生产，收费基础设施的发展和气候适应计划。该会议还将解决即将到来的2025年可持续运输投资计划，旨在扩大运输脱碳解决方案的投资。会议将汇集专家，以探索资金机会，政策发展和创新的脱碳和弹性方法。DG Move和DG Clima的代表将被邀请提供有关支持可持续和弹性运输基础设施的最新政策和计划的见解。此外，包括CCAM，2零，清洁航空和零排放水上运输的主要欧洲合作伙伴关系，将讨论他们对这些目标的贡献。
对尼古丁成瘾的遗传敏感性：我们对CHRNA5/A3/B4基因簇的理解的进步和缺点
Romain Icick，Benoît忘记，IsabelleCloëz-Tayarani，StéphaniePons，Uwe Maskos等。遗传对尼古丁成瘾的易感性：我们对ChrNA5/A3/B4基因群集的理解的进步和缺点。Neuropharmacology，2020，177，pp.108234。10.1016/j.neuropharm.2020.108234。Pasteur-02936148
一种高效且基于轻巧的身份方案，用于在集群无线传感器网络中安全通信
hal是一个多学科的开放访问档案，用于存款和传播科学研究文件，无论它们是否已发表。这些文件可能来自法国或国外的教学和研究机构，也可能来自公共或私人研究中心。
Optimutu：具有优化阈值的分类学意识到OTU聚类和用于元编码数据的生物信息学工作流程
要将以环境得出的元编码数据转换为社区矩阵进行生态分析，必须首先将序列聚集到操作分类单元（OTU）中。此任务对于包括大量带有不完整参考库的数据，包括大量的分类单元。OptimoTU提供了一种具有分类学意识的OTU聚类方法。它使用一组分类学识别的参考序列来选择最佳的遗传距离阈值，以将每个祖先分类群分组为最与后代分类单元最匹配的集群。然后，查询序列根据初步分类学标识和其祖先分类群的优化阈值聚类。该过程遵循分类学层次结构，从而将所有查询序列的所有查询序列完全分类为命名的分类学组以及占位符“ Pseudotaxa”，这些序列适合无法分类为相应等级的命名分类单元的序列。Optimutu聚类算法是作为R软件包实现的，在C ++中实现了速度的计算密集步骤，并合并了成对序列对齐的开源库库。距离也可以在外部计算，并且可以从UNIX管道中读取，从而允许大型数据集聚类，在该数据集中，整个距离矩阵将不方便地存储在内存中。Optimutu生物信息学管道包括一个完整的工作流程，用于配对端的Illumina测序数据，其中包含了质量过滤，DeNoising，Wratifact删除，分类学分类以及与Optimotu的OTU集群。开发了用于高性能计算簇的OptimoTU管道，并将其缩放到每个样品和数万个样本的数据集中。
脉冲神经网络的并行集群架构
脉冲神经网络 (SNN) 是神经形态计算的一个分支，目前在神经科学应用中用于理解和建模生物大脑。SNN 还可能用于许多其他应用领域，例如分类、模式识别和自主控制。这项工作提出了一个高度可扩展的硬件平台 POETS，并使用它在大量并行和可重构的 FPGA 处理器上实现 SNN。当前系统由 48 个 FPGA 组成，提供 3072 个处理核心和 49152 个线程。我们使用该硬件实现了多达四百万个神经元和一千个突触。与其他类似平台的比较表明，当前的 POETS 系统比 Brian 模拟器快二十倍，比 SpiNNaker 快至少两倍。
集群在墨西哥经济表现中的作用
摘要：本文采用一种算法，该算法考虑了服务业和制造业之间不同维度的联系，以确定墨西哥经济的集群配置，并分析它们在地区经济表现中的作用。它确定了 24 个集群，并分析了它们的地理分布、它们在区域增长中的作用、它们的就业集中度的演变以及它们的溢出效应。主要发现表明，制造业集群在该国北部各州占有重要地位，而服务业集群在中部各州占有重要地位。最后，塑料制品制造、零售和餐饮服务、食品和饮料制造以及汽车等集群对经济表现出相对较高的直接和间接溢出效应。关键词：集群、集聚经济、就业集中、经济溢出效应 JEL 分类：L60、L80、O54