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测量 - 符号优化，用于平均部分观察到的协方差矩阵
对称的正定定义（SPD）矩阵渗透到许多科学学科，包括机器学习，优化和信号处理。配备了Riemannian的几何形状，SPD矩阵的空间受到了引人注目的特性及其所使用的riemannian Means，现在是某些应用中的金标准，例如脑部计算机界面（BCI）。本文解决了平均变量缺失的协方差矩阵的问题。这种情况通常发生在廉价或不可靠的传感器中，或者当伪影抑制技术删除导致等级矩阵的损坏的传感器时，阻碍了基于协方差的方法中Riemannian几何形状的使用。一种替代但可疑的方法包括删除缺少变量的矩阵，从而降低了训练集的大小。我们解决了这些局限性，并提出了一种基于大地凸的新配方。我们的方法在生成的数据集上进行了评估，这些数据集具有受控数量的丢失变量和已知基线，证明了所提出的估计器的鲁棒性。在实际BCI数据集上评估了这种方法的实际利益。我们的结果表明，所提出的平均值比经典数据插补方法更适合分类。关键字：SPD矩阵，平均值，缺少数据，数据插补。
二氧化碳，CH4和N2O的Eddy-covariance通量...
摘要。基于清晰收获，现场制备，播种和中间稀疏的旋转林业通常是Fennoscan-dia的主要管理方法。然而，清除切割后对温室气体（GHG）排放的理解仍然有限，特别是在排水的泥炭地森林中。在这项研究中，我们报告了二氧化碳（CO 2），甲烷（CH 4）和一氧化二氮（N 2 O）的基于涡流的（基于EC的）净排放，该释放的北谷植物林中的肥沃盐水收获后1年1年。我们的结果表明，在年度上，该站点是净CO 2来源。CO 2排放主导着年度温室气体余额（23.3 T CO 2等式ha -1 yr -1，22.4-24.1 t co 2 eq。ha-1 yr-1，取决于EC间隙填充方法；总计82.0％），而n 2 o的作用（5.0 t co 2 eq。ha -1 yr -1，4.9-5.1 t co 2 eq。ha -1 yr -1; 17.6％）也很重要。该站点是一个弱的CH 4来源（0.1 T CO 2 eq。ha -1 yr -1，0.1-0.1 t co 2 eq。ha -1 yr -1; 0.4％）。开发了一个统计模型，以估计表面型CH 4和N 2 O排放。该模型基于空气温度，土壤水分和Ec ec ec ec toper toper typer的贡献。使用未占用的飞机（UAV）光谱成像和机器学习对表面类型进行了分类。我们的研究提供了有关CH 4和N 2 o频道如何受到基于表面上的模型，表面型特异性最高的CH 4散发出现在植物覆盖的沟渠和裸露的泥炭中，而表面则以活树，死木，垃圾，垃圾，暴露的泥炭为主导，是N 2 O发射的主要贡献者。
策略使用硼氮共价键来实现高性能窄带电致发光
基于此，作者进一步构建了窄带发射，高量子效率和低效率滚动特性的天蓝色OLED。值得注意的是，基于BCZBN-3B的OLED的最大外部量子效率为42.6％，为使用二进制发射层的OLED设备设定了新的效率记录。此外，在1000 cd m -2的亮度下，该设备仍保持30.5％的效率，显示效率较小。
基因组基因座影响人脑结构协方差的模式
Junhao Wen，Ilya M Nasrallah，Ahmed Abdulkadir，Theodore D Satterthwaite，Zhijian Yang等。基因组基因座影响人脑结构协方差的模式。美国科学学院的会议记录，2023，120（52），10.1073/pnas.2300842120。hal-04362321
在自闭症谱系障碍中的大脑结构协方差网络的拓扑变化跨越了来自Enigma财团的43个数据集的拓扑不对称
Zhiqiang Sha 1✉2，Evdocia anagnosou 3，Celso Bolte 4，Guillaume Auzias 5，Marlene Behramann 12,13，Calvo 14，Calvo 14，Eileen Daly 15，Eileen Daly 15，Deneuth 5，Deneuth 5，Deneuth 5，Meiyu duan Duan Duan Duan Duan Duan Duan Duan Duan Duan Duan Duan Duan duan fitz in 31，Sarah Duris fitea forrise florothe l. jac selle l. Maria Jalbrzikowski 22，Joost Janssen 4，Joseph A.国王20 King 20，Luna 22，Sarah E. Medland 32，Filippo Muratori 12.13，Bob Orange 17，Parellada 4，Joseph C J. Taylor 40，Gregory L. Wallace 41，Jan K.King 20，Luna 22，Sarah E. Medland 32，Filippo Muratori 12.13，Bob Orange 17，Parellada 4，Joseph C J. Taylor 40，Gregory L. Wallace 41，Jan K.
测量 - 符号优化，用于平均部分观察到的协方差矩阵
对称的正定定义（SPD）矩阵渗透到许多科学学科，包括机器学习，优化和信号处理。配备了Riemannian的几何形状，SPD矩阵的空间受到了引人注目的特性及其所使用的riemannian Means，现在是某些应用中的金标准，例如脑部计算机界面（BCI）。本文解决了平均变量缺失的协方差矩阵的问题。这种情况通常发生在廉价或不可靠的传感器中，或者当伪影抑制技术删除导致等级矩阵的损坏的传感器时，阻碍了基于协方差的方法中Riemannian几何形状的使用。一种替代但可疑的方法包括删除缺少变量的矩阵，从而降低了训练集的大小。我们解决了这些局限性，并提出了一种基于大地凸的新配方。我们的方法在生成的数据集上进行了评估，这些数据集具有受控数量的丢失变量和已知基线，证明了所提出的估计器的鲁棒性。在实际BCI数据集上评估了这种方法的实际利益。我们的结果表明，所提出的平均值比经典数据插补方法更适合分类。关键字：SPD矩阵，平均值，缺少数据，数据插补。
DNA编码的化学文库产生非共价和非肽SARS-COV-2主要蛋白酶抑制剂
1美国贝勒医学院病理与免疫学系的药物发现中心，美国德克萨斯州休斯敦77030，美国。2 Verna和Marrs McLean生物化学与分子药理学系，贝勒医学院，德克萨斯州休斯敦77030，美国。3，明尼苏达州明尼阿波利斯，明尼苏达州，明尼苏达州，分子生物学和生物物理学系，分子生物学和生物物理学，美国明尼苏达州55455，美国。4美国贝勒医学院国家热带医学院儿科系，美国德克萨斯州休斯敦77030。 5美国德克萨斯州贝茨街1102号，德克萨斯州休斯敦市贝茨街1102号疫苗开发中心，美国德克萨斯州77030，美国。 6伯克利结构生物学中心分子生物物理学和综合生物成像，劳伦斯·伯克利国家实验室，美国加利福尼亚州伯克利94720，美国。 7，德克萨斯大学圣安东尼奥大学生物化学与结构生物学系，德克萨斯州圣安东尼奥市，美国78229，美国。 8霍华德·休斯医学院，德克萨斯大学健康圣安东尼奥分校，圣安东尼奥，德克萨斯州78229，美国。 9这些作者同样贡献：Ravikumar Jimmidi，Srinivas Chamakuri，Shuo Lu。 10这些作者共同监督这项工作：Srinivas Chamakuri，Timothy Palzkill，Damian W. Young。 ✉电子邮件：srinivas.chamakuri@bcm.edu; timothyp@bcm.edu; damian.young@bcm.edu4美国贝勒医学院国家热带医学院儿科系，美国德克萨斯州休斯敦77030。5美国德克萨斯州贝茨街1102号，德克萨斯州休斯敦市贝茨街1102号疫苗开发中心，美国德克萨斯州77030，美国。 6伯克利结构生物学中心分子生物物理学和综合生物成像，劳伦斯·伯克利国家实验室，美国加利福尼亚州伯克利94720，美国。 7，德克萨斯大学圣安东尼奥大学生物化学与结构生物学系，德克萨斯州圣安东尼奥市，美国78229，美国。 8霍华德·休斯医学院，德克萨斯大学健康圣安东尼奥分校，圣安东尼奥，德克萨斯州78229，美国。 9这些作者同样贡献：Ravikumar Jimmidi，Srinivas Chamakuri，Shuo Lu。 10这些作者共同监督这项工作：Srinivas Chamakuri，Timothy Palzkill，Damian W. Young。 ✉电子邮件：srinivas.chamakuri@bcm.edu; timothyp@bcm.edu; damian.young@bcm.edu5美国德克萨斯州贝茨街1102号，德克萨斯州休斯敦市贝茨街1102号疫苗开发中心，美国德克萨斯州77030，美国。6伯克利结构生物学中心分子生物物理学和综合生物成像，劳伦斯·伯克利国家实验室，美国加利福尼亚州伯克利94720，美国。7，德克萨斯大学圣安东尼奥大学生物化学与结构生物学系，德克萨斯州圣安东尼奥市，美国78229，美国。8霍华德·休斯医学院，德克萨斯大学健康圣安东尼奥分校，圣安东尼奥，德克萨斯州78229，美国。 9这些作者同样贡献：Ravikumar Jimmidi，Srinivas Chamakuri，Shuo Lu。 10这些作者共同监督这项工作：Srinivas Chamakuri，Timothy Palzkill，Damian W. Young。 ✉电子邮件：srinivas.chamakuri@bcm.edu; timothyp@bcm.edu; damian.young@bcm.edu8霍华德·休斯医学院，德克萨斯大学健康圣安东尼奥分校，圣安东尼奥，德克萨斯州78229，美国。9这些作者同样贡献：Ravikumar Jimmidi，Srinivas Chamakuri，Shuo Lu。10这些作者共同监督这项工作：Srinivas Chamakuri，Timothy Palzkill，Damian W. Young。✉电子邮件：srinivas.chamakuri@bcm.edu; timothyp@bcm.edu; damian.young@bcm.edu
CVD石墨烯的湿化学非共价官能化：分子掺杂及其对电解石墨烯场现场效应晶体管特性的影响
Mbaye Dieng，Mohamed Bensifia，JérômeBorme，Ileana Florea，Catarina Abreu等。CVD石墨烯的湿化学非共价官能化：分子掺杂及其对电解质配备石墨烯现场效果晶体管晶体管的影响。物理化学杂志C，2022，126（9），pp.4522-4533。10.1021/acs.jpcc.1c10737。hal-03871463
患有发展性计算障碍的儿童大脑中数字处理和记忆区域的结构协方差增加
注：首先通过 Kolmogorov-Smirnov 检验对各个组进行正态分布检验。对于正态分布数据，平均值、标准差 ( SD ) 和 p 值基于双样本 t 检验。如果在一个或两个组中违反了正态性假设，则列出中位数和四分位距 (IQR)，并执行 Mann-Whitney U 检验（用 U 表示）。对于名义数据，对性别执行 Fisher 精确检验（用 F 表示），对惯用手执行似然比（用 L 表示）。
黎曼几何用于结合 BCI 中的功能连接度量和协方差
脑机接口不需要任何肌肉能力就能进行交流，因此被广泛研究用于帮助运动障碍患者。脑电图 (EEG) 作为一种低成本、轻量级的技术，是记录大脑活动产生的电位的常用方法 [1]。尽管 BCI 有着广泛的临床应用，但它却无法在实验室外使用。需要克服的主要挑战之一是受试者之间高度的差异性，在文献中称为“BCI 效率低下”现象，相当一部分用户即使经过几次训练后仍无法控制 BCI 设备。解决这个问题的有效方法之一是改进神经解码器 [2]。为此，研究得出了依赖于协方差矩阵的新特征，例如，对于 𝑇 信号样本的 EEG 信号 𝑋，𝐶𝑜𝑣 = 1 𝑇 −1 𝑋𝑋 ⊤，以及邻接矩阵。这些邻接矩阵是