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双维的定向IDLA森林
1。简介。内部扩散限制聚集（IDLA）是Meakin和Deutch [33]于1986年为化学应用引入的随机增长模型，然后在数学框架中，由Diaconis和Fulton在[16]中。在此模型中，通过从某个源点开始的随机步行访问的curlant聚集物中添加到汇总的第一个站点，从而递归定义了聚集体。经典IDLA模型在Z D中构建如下。我们以0 =开始; 。在步骤n，一个简单的符号随机步行从原点0开始，直到它退出电流骨料A n-1，例如在某个顶点z处，该顶点Z添加到n-1中以获取a n = a n = a n-1∪{z}。在经典的IDLA模型（以及本文）中，该单词粒子用于参考随机步行，该随机步行在退出当前汇总a -1时停止，并在新的顶点z上安顿下来。第一个定理是由Lawler，Bramson和Griffeath在[27]的经典IDLA模型中建立的。它断言骨料n（适当归一化时）会导致A.S.随着北部的影响，到达欧几里得球（W.R.T.最多线性的极限形状）。从那时起，几篇论文（由Lawler [26]，Asselah和Gaudil-Lière[2，3，4]和Jerison，Levine和Shefinfield [22，23，24]）改善了在2 d d d d d d d d d d d d d d d d d和Sublogarithmic in Eaverplogarithmic中的爆发的界限。最近，已经考虑了此问题的许多变体。In particular, IDLA on discrete groups with polynomial or exponential growth have been studied in [ 10 , 11 ], on non-amenable graphs in [ 20 ], with multiple sources in [ 29 ], on supercritical percolation clusters in [ 17 , 40 ], on comb lattices in [ 5 , 21 ], on cylinder graphs in [ 25 , 30 , 41 ], con- structed with drifted random walks in [ 31 ] or在[7]中具有统一的起点。
1 EnzyHTP 计算定向进化与...
摘要：定向进化通过迭代诱变促进酶工程。尽管高通量筛选应用广泛，但构建“智能库”以有效识别有益变体仍然是该社区面临的主要挑战。在这里，我们基于 EnzyHTP 开发了一种新的计算定向进化协议，EnzyHTP 是我们之前报道过的用于自动化酶建模的软件。为了提高吞吐效率，我们实施了一种自适应资源分配策略，该策略根据工作流中酶建模子任务的特定需求动态分配不同类型的计算资源（例如 GPU/CPU）。我们将该策略实现为 Python 库，并使用氟乙酸脱卤酶作为模型酶测试了该库。结果表明，与在整个工作流中 CPU 和 GPU 都随时可用的固定资源分配相比，应用自适应资源分配可以节省 87% 的 CPU 小时数和 14% 的 GPU 小时数。此外，我们在自适应资源分配框架下构建了一个计算定向进化协议。该工作流程在 Kemp 消除酶定向进化实验中针对两轮突变筛选进行了测试，总共有 184 个突变体。使用折叠稳定性和静电稳定能作为计算读数，我们重现了四个实验观察到的目标变体中的三个。借助该工作流程，整个计算任务（即 18.4 μs MD 和 18,400 QM 单点计算）在三天内使用约 30 个 GPU 和约 1000 个 CPU 完成。
战场上的定向能武器
作者约翰·P·盖斯二世中校于 1983 年以威斯康星大学麦迪逊分校的优异成绩加入空军。盖斯中校的职业生涯丰富多彩。盖斯中校是一名武器系统教官和领航员，在 F-111A、F-111E、T-37、AT-38B、T-43 和 AC-130H 飞机上拥有超过 1,200 小时的飞行经验。在作战方面，他曾担任 E LDORADO C ANYON 行动的规划师，在波斯尼亚和黑塞哥维那上空执行过作战任务，并指挥过驻韩特种作战特遣队。他曾担任中队军官学校领导力部门的负责人，在那里他重组了用于培训所有空军连级军官的领导力课程。在空军指挥参谋学院就读期间，盖斯中校与他人共同撰写了《替代未来专著》，该书是参谋长指导的空军 2025 年研究的专著。在就读空军战争学院之前，他被任命为空军特种作战司令部总部战略规划、条令和部队整合部门负责人。在这个职位上，他负责所有空军特种部队的所有长期规划、条令制定和联合部队整合。他领导了 AFSOF 2027 的制定，这是一份指导空军特种部队采购的未来愿景文件。盖斯中校拥有威斯康星大学气象学理学学士学位、奥本大学政治学硕士学位和空军战争学院战略研究硕士学位。
M2Mathématiqueset ia定向动物作为分支宣传颗粒...
因此，由于能量函数η被定义为粒子之间距离（负1）的乘积，因此每个粒子x仅通过术语（x - ℓ -1）（r - x - 1）与左ℓℓ邻域和右r邻居相互作用。因此，颗粒之间的相互作用具有无限范围。本文的目的是表明，实际上，这种相互作用可以理解为被看不见的“抗颗粒”创建/介导。在UIP的情况下，我们将证明我们可以构建一个由颗粒和抗粒子组成的新系统，其中两个相反类型的粒子在碰撞时会消灭，因此该系统的痕迹（仅保留所有抗粒子（仅保留颗粒）之后，该系统的痕迹都是原始的UIP。该新模型的定义特征是，所有颗粒和抗粒子都按照最近的邻里位移规则独立发展。与BHP和UIP+ 4相似的结果。定理1中提供了我们主要结果的确切陈述。有关这些分支/歼灭粒子系统的说明，请参见图3。
相互信息辅助自适应变分量子质量
摘要：将鞭毛（将二键均稳定于放射性衰减中，纳入新材料中，可以创造出诸如永久磁性，超导性和非平凡拓扑的新兴特性。了解驱动BI反应性的因素对于实现这些特性至关重要。使用压力作为可调的合成载体，我们可以访问未开发的相空间区域，以促进不在环境条件下反应的元素之间的反应性。此外，在高压下发现材料发现的计算方法和实验方法比单独实验可以实现对热力学景观的更广泛的见解，从而使我们了解我们对主导化学因子控制结构形成的理解。在此，我们报告了我们对MO- BI系统的组合计算和实验探索，以前尚无二元金属间结构。使用从头算随机结构搜索（AIRSS）方法，我们确定了0-50 GPA之间的多个合成目标。高压原位粉末X射线X射线差异实验在钻石砧细胞中进行的确认，在施加压力时，Mo-bi-bi混合物在35.8（5）gpa的35.8（5）gpa时表现出丰富的化学作用，包括计算预测的Cual 2-Type MOBI 2结构。电子结构和声子分散计算表明，价电子计数与高压过渡金属 - BI结构中的键合以及识别两个动态稳定的环境压力符号。■简介我们的研究证明了合并的计算方法 - 实验方法在捕获高压反应性发现高压反应性方面的功能。
有向图对比学习
图对比学习 (GCL) 已出现，用于从对比视图中学习可泛化的表示。然而，它仍处于起步阶段，存在两个问题：1）通过数据增强改变图结构来生成对比视图可能会误导消息传递方案，因为这种图改变操作会剥夺内在的图结构信息，尤其是有向图中的方向结构；2）由于 GCL 通常使用带有手动挑选参数的预定义对比视图，因此它没有充分利用数据增强提供的对比信息，导致模型学习的结构信息不完整。在本文中，我们设计了一种称为拉普拉斯扰动的有向图数据增强方法，并从理论上分析了它如何在不改变有向图结构的情况下提供对比信息。此外，我们提出了一个有向图对比学习框架，该框架从拉普拉斯扰动生成的所有可能的对比视图中动态学习。然后我们使用多任务课程学习来训练它，以从多个易到难的对比视图中逐步学习。我们通过实证研究证明，我们的模型能够比其他 GCL 模型保留更多有向图的结构特征，因为它能够提供完整的对比信息。在各种基准测试中的实验表明，我们优于最先进的方法。
集群学习辅助定向进化
其中 x 是序列，f(x) 是未知的序列到适应度图。DE 是一种黑盒优化问题，它按顺序查询序列进行实验筛选。贪婪搜索能够有效地用最少的实验找到改进的序列，但由于适应度景观中普遍存在的上位性，它通常仅限于探索局部最优 2 – 4 。另一方面，通过多位点饱和诱变进行随机探索不可避免地会产生庞大的组合文库，这往往会超出筛选能力 5 。一种以最小的实验负担搜索上位性景观的有效策略是十分可取的。过去十年，生物数据的机器学习 (ML)（包括深度学习，DL）算法得到了快速发展 6 – 10 。监督模型可以学习蛋白质与适应度之间的关系，并提供酶活性和选择性3、蛋白质热稳定性11、蛋白质折叠能12、13、蛋白质溶解度14、蛋白质-配体结合亲和力15和蛋白质-蛋白质结合亲和力16的定量预测。由于获取监督标签的成本高昂，自监督蛋白质嵌入已成为蛋白质建模的重要范例。通过对自然进化产生的大量未标记序列数据进行训练，自监督蛋白质嵌入可以捕获序列中大量潜在的生物信息，并将信息传递给下游的监督任务17、18。许多模型架构（如变分
电化学导向的有损生物功能化......
纳米技术和光子学领域的最新进展为开发新一代灵活、便携、多功能和高性能光纤传感器提供了可能性，例如基于有损模式谐振 (LMR) 的传感器。由于其灵活性和相对较高的灵敏度，这种新方法在过去 20 年中应运而生，并发现了许多应用，如折射率 (RI) [ 1 ]、电压 [ 2 ]、pH 值 [ 3 ]、湿度 [ 4 ] 和化学检测 [ 5 , 6 ]。此外，由于 RI 灵敏度高，基于 LMR 效应的无标记生物传感器的研究也已有大量报道 [ 7 , 8 ]。这种光学效应发生在光纤上的薄膜中。然而，必须满足基底（光纤）、薄覆盖层和外部介质的介电常数的特定条件。一般来说，薄膜介电常数的实部必须为正，同时其幅度要高于其虚部和分析物的介电常数 [ 7 ]。因此，要获得 LMR，需要选择合适的光纤覆盖材料。许多薄膜材料沉积在石英玻璃上时可以获得 LMR。这些材料包括半导体和金属氧化物或氮化物（氧化铟镓锌 [9]、氮化硅 [10]、氧化铟锡 (ITO) [11]、掺氟氧化锡 (FTO) [12]、氧化锡 [13]、氧化锌 [9, 14]、氧化铟 [15]、氧化钛 [16]，以及氧化铪、氧化锆和氧化钽 [17]、类金刚石碳膜 (DLC) [18] 和各种聚合物 [3]）。其中一些材料，例如 ITO [19-21] 和 FTO [12]，由于其独特的性能，例如良好的电导率和合适的带隙 [22]，已被报道能够在光学和电化学两个领域发挥作用（EC）传感器的询问是可以同时进行的。由于多个