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TEA挑战中的分子动力学20 -RSC Publishing
机器学习力量ELDS（MLFF）的实际应用旨在增强计算化学参考方法的能力，从而实现了否则不可行的动力模拟。实现此目标需要高度信任模拟结果，从而使MLFF模型成为研究和行业管道中的标准工具。通过对标准化的火车/玩具问题分裂的模型测试轻松地测试了大型建筑开发，而这种方法在机器学习（ML）社区中一直是标准的，创建了实际上对材料和分子科学研究有用的模型，需要复杂的系统规格C评估。即使是针对特定c系统的材料中最早的成功模型，也已经做到了这一点，在计算观察值，例如声子光谱，相变，缺陷形成能等方面都非常准确。，以及重现潜在能量表面和原子力的精确度。1 - 9之后，随着计算机科学界处理分子建模问题，他们的实践也变得突出，尤其是在比较不同的ML体系结构的作品中，开发人员评估了模型的准确性，主要是通过在能量和地面真理中评估其目标的误差和力量。10 - 29有一个广泛的观点，我们需要返回评估可观察结果。30同时，已经开发出了复杂的MLFF精度测度31 - 35和可视化工具29,36，以解决ML模型在本地和全球措施上的性能。50 - 57特别建议，长分子动力学（MD）模拟19,37 - 49在平均绝对误差（MAE）或均方根误差（RMSE）时，可以对MLFF可靠性作为身体行为的可靠性进行了可靠的测试。
通过声音辅助激发
半导体量子点中的旋转是有希望的局部量子记忆，可以产生偏振化编码的光子簇状态，如开创性的Lindner和Rudolph方案[1]。然而，利用光学转变的极化程度受到共鸣激发方案的阻碍，这些方案被广泛用于获得高光子不明显。在这里我们表明，声子辅助激发（一种保持高度可区分性的方案）也允许完全利用极化的选择性光学转变来初始化并测量单个自旋状态。我们在低横向磁场中访问孔自旋系统的相干性，并在激发态的辐射发射过程或量子点基态下直接监测自旋倾向。我们报告的旋转状态检测功能为94。7±0。由光学选择规则和25±5 ns孔旋转相干时间授予的2％，证明了该方案和系统具有以十二个光子为单位的线性簇状态的潜力。
在热混合方案中通过动态核极化（DNP）对核自旋的部分授予核自旋样品的定量分析
动力学核极化（DNP）是一种强大的方法，它允许通过微波辐照电子Zeeman跃迁来传递电子极化，从而使几乎任何旋转核的核对任何旋转核的核两极化。在某些条件下，可以使用热混合（TM）模型以热力学术语描述DNP过程。不同的核物种可以通过与电子旋转的相互作用并达到共同的自旋温度间接交换能量。在质子（H）和氘（D）核之间可能发生这种“串扰”效应，并在脱离和重新偏振实验中发生。在这项工作中，我们将这种效应在实验中，使用质子化或剥离的tempol自由基作为偏振剂。对这些实验的分析基于普罗威尔托洛罗的方程式，可以提取相关的动力学参数，例如不同储层之间的能量传递速率以及非Zeman（NZ）电子储量的热容量，而Proton和Deuterium Reservoirs的热能可以基于其估计的表现。这些参数允许人们对杂核的行为（例如碳-13或磷-31）进行预测，但前提是它们的热容量可以忽略不计。最后，我们介绍了Propotorov动力学参数对Tempol浓度和H/D比的依赖性的实验研究，从而提供了对“隐藏”自旋的性质的洞察力，由于它们与自由基的接近，这些自旋的性质无法直接观察到。
电池电动汽车长途移动性的模型：多人分析
通过等效电路模型对电池进行建模需要确定其参数。可以通过利用电池对当前脉冲的瞬态响应来完成此确定性（通常称为GitT：Galvanostatic的间歇性滴定技术）。一种经典的方法是首先将开路电压（OCV）和过压分开，然后从后者中提取模型参数。然而，OCV的估计很困难，这可能会导致过电压的错误，尤其是对于诸如Di ti ti ti的缓慢动力学时。我们在这里提出了一种在GITT期间估算OCV的方法，以及一种估算过电压的方法，该方法允许提取与缓慢动力学相关的参数。将提出方法带来的结果与更经典的方法进行了比较。doi：https：//doi.org/10.1016/j.est.2022.106199
多尺度大脑建模：用于临床和技术应用的桥接显微镜和宏观脑动力学
大脑的复杂组织从神经元内的分子级过程到大型网络，因此必须了解这种多尺度结构以发现大脑功能并解决神经系统疾病至关重要。多尺寸的大脑建模已成为一种变革性方法，将计算模型，高级成像和大数据集成以弥合这些组织水平。本评论探讨了将微观现象与宏观大脑功能联系起来的挑战和机遇，并强调了推动领域进步的方法。它还强调了多尺度模型的临床潜力，包括它们在推进人工智能（AI）应用程序和改进医疗保健技术中的作用。通过检查当前的研究并提出了跨学科合作的未来方向，这项工作展示了多尺度大脑建模如何彻底改变科学的理解和临床实践。
聚合物的聚合物圆多吡啶复合物的肿瘤靶向单光动力疗法
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。
Del Re, Luigi 一种用于 e 的动态规划方法
摘要：本文讨论了通过基于动态规划 (DP) 的方法实现的混合动力电动汽车 (HEV) 能量管理系统 (EMS) 的有限适应性和计算负担。首先，提出了一个确定性动态规划 (DDP) 框架来解决特定驾驶循环下的 HEV EMS 问题。为了解决这一限制，提出了一种改进的 DDP 方法，将车辆的实际行驶位置集成到控制律中。这样，给定的基于 DDP 的 EMS 可以应用于所有驾驶循环，但仍在同一道路上测量。还开发了基于随机动态规划 (SDP) 的 EMS，并证明它们更能适应与用于计算的驾驶场景完全不同的驾驶场景。在所有呈现的案例中都采用了真实世界的驾驶循环，同时使用了简化的 HEV 动力系统模型来减轻典型的 DP 计算负担。
城市垃圾的水力空化预处理 - IRIS
Lanfranchi A.、Tassinato G.、Valentino F.、Martinez GA、Jones E.、Gioia C. 等人 (2022)。城市垃圾的水力空化预处理：与产酸发酵、PHA 合成和厌氧消化过程的整合。CHEMOSPHERE，301，1-9 [10.1016/j.chemosphere.2022.134624]。
