Gandhigram农村研究所的农村能源中心致力于通过教育,研究和社区影响来推进可再生能源技术。非常关注可持续性,我们弥合了学术界,工业和农村发展之间的差距。
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固态准则的异常结构特性到目前为止已经建立了良好,在第一个出版物之后超过四分之一以上[1]。最好通过标准的结晶方法获得的最佳准甲基盐样品在非常狭窄的,可降低的差异峰上得到了完美的序列。在没有翻译不变性的情况下,准晶体可以具有禁止晶体的旋转对称性,例如5倍或在当前情况下为8倍对称。准晶体中local环境的重复性的特性可确保原子的相同有限的配置彼此近似。准晶体在长度尺度的变化方面具有自相似性。这些特性导致人们期望这些物质中的新物理特性,实际上,它们被认为具有有趣的电子,磁性和机械性能。不幸的是,对这些材料的理论理解落在了实验发现后面,部分原因是固态准晶体通常是双合金或三元合金。它们的结构复杂性使得无法使用分析方法,并且将数值计算扩展到极限。因此,实现单个组件的准物质是一个长期的目标。我们最近展示了[2]如何使用四个固定波激光场引起的光势来捕获颗粒,并实现具有八倍符号的二维式准二维结构。当被困颗粒为原子时,de-在本文中,我们提供了该结构的详细信息,即8倍的Quasicrystal,它与众所周知的八角形(或Ammann-Beenker)瓷砖固定器[3]密切相关。
试图显示具有更长范围相互作用的量子ISING模型的共形歧管上的拓扑转变。该模型哈密顿系统具有不同的间隙相位,具有不同的拓扑指数,并且根据横向场的存在和不存在,也具有不同的量子临界线。我们还提供了参数空间不同机制的中心电荷。在存在和不存在横向场的情况下,以及C的非宇宙特征,我们明确显示了关键,拓扑和中央电荷(C)的相互作用。我们显示了在存在横向场的情况下,在存在横向场的情况下,LIFSHITZ过渡是如何发生的。我们明确地表明了保形场理论(CFT)临界性和非CFT临界性的存在。我们提出了一个明确的计算,以找到多项式函数与Anderson-Pseudo自旋模型Hamiltonian之间的关系。我们的结果比非互动的许多人体系统的存在结果更丰富。这项工作不仅提供了保形场理论拓扑状态的新观点,而且还提供了低维量子系统的许多身体系统。
全球结核病报告2023。(世界卫生组织,日内瓦,2023年); Butler,M。S。等。对具有新作用模式的抗菌候选者的审查。ACS感染。dis。10,3440–3474(2024); Gavalda,S。等。PKS13/FADD32串扰结核分枝杆菌中霉菌酸的生物合成。生物学杂志284,19255–19264(2009); Galandrin,S。等。用于鉴定分枝杆菌FADD32活性抑制剂的测定开发。SLAS Discovery 18,576–587(2013); Le,N.-H。等。针对分枝杆菌脂肪酰基 - A酰基 - AM-AMP连接酶FAAL32的药物筛查方法更新了Salicylanilide药物团在抗结结核病中的兴趣。生物有机和药物化学71,116938(2022)。
摘要 — 自动检测和去除脑电图 (EEG) 异常值对于设计强大的脑机接口 (BCI) 至关重要。在本文中,我们提出了一种新的异常值检测方法,该方法适用于样本协方差矩阵 (SCM) 的黎曼流形。现有的异常值检测方法存在错误地将某些样本拒绝为异常值的风险,即使没有异常值,因为检测基于参考矩阵和阈值。为了解决这一限制,我们的方法黎曼谱聚类 (RiSC) 基于提出的相似性度量将 SCM 聚类为非异常值和异常值,从而检测异常值。这考虑了空间的黎曼几何,并放大了非异常值簇内的相似性并削弱了非异常值和异常值簇之间的相似性,而不是设置阈值。为了评估 RiSC 的性能,我们生成了受不同强度和数量的异常值污染的人工 EEG 数据集。比较 RiSC 与现有异常值检测方法之间的 Hit-False (HF) 差异,证实 RiSC 可以显著更好地检测异常值 (p < 0.001)。特别是,对于异常值污染最严重的数据集,RiSC 对 HF 差异的改善最大。
摘要 — 众所周知,考虑用户特定设置可以增强脑机接口 (BCI) 的性能。特别是,振荡活动分类的最佳频带高度依赖于用户,过去二十年已经开发了许多频带选择方法。然而,这些传统方法是否可以有效地应用于黎曼 BCI 尚未得到很好的研究,黎曼 BCI 是一类新兴的 BCI 系统,与传统 BCI 管道不同,它利用了数据的非欧几里得性质。在本文中,我们提出了一种基于黎曼流形的新型频带选择方法。选择频带时,考虑到基于流形上的类间距离和类内方差量化的类独特性。该方法的一个优点是可以针对每个人调整频带,而无需进行密集的优化步骤。在使用基于运动想象的 BCI 公共数据集的比较实验中,我们的方法比固定宽频带和流行的传统频带选择方法的平均准确率有显著提高。尤其是,我们的方法显著提高了最初准确度较低的受试者的表现。这一初步结果表明,开发考虑流形属性的新用户特定设置算法的重要性,而不是直接应用在黎曼 BCI 兴起之前开发的方法。
摘要。每种蛋白质都由一个由 20 个字母/氨基酸组成的线性序列组成。该序列通过二级(局部折叠)、三级(键)和四级(不相交的多重)结构在三维空间中展开。我们之前发表的两篇论文中,利用有限群 G n := Z n ⋊ 2 O(n = 5 或 7,2 O 为二元八面体群)的(信息完整)不可约特征,可以预测线性链的 20 个字母的遗传密码的存在。事实证明,一些蛋白质复合物的四级结构表现出 n 重对称性。我们提出了一种基于自由群理论的二级结构方法。将我们的结果与其他根据 α 螺旋、β 片层和卷曲或更精细的技术预测蛋白质二级结构的方法进行了比较。结果表明,蛋白质的二级结构与某些双曲 3 流形的结构相似。体积最小的双曲 3 流形(Gieseking 流形)、其他一些 3 流形和定向超制图群被选为此类二级结构的暂定模型。对于四级结构,存在与 Kummer 表面的联系。
在此观点交流中,我们简要概述了计算(生物)材料研究的现状,并讨论了该社区中日益发现的四个挑战的可能解决方案:(i)希望开发一个统一的框架来测试新开发方法的实施一致性和物理准确性,(ii)选择一种标准格式,可以处理模拟数据的多样性,同时简化数据存储、数据交换和数据复制,(iii)如何处理海量数据的生成、存储和分析,以及(iv)高效“核心”引擎的好处。表达的观点是计算利益相关者在 Lorentz 中心研讨会上讨论的结果,该研讨会的标题为“多尺度建模研讨会”,旨在(i)改进计算结果的验证、报告和可重复性,(ii)改进模拟包和分析工具之间的数据迁移,(iii)在非专家中推广使用粗粒度和多尺度计算工具,并向扩展的用户社区开放这些现代计算发展。
药物优化变得越来越多。尽管如此,它还是具有挑战性的,因为它需要保留原始药物的有益特性,同时增强其范围的所需属性。在这项工作中,我们旨在通过引入S Caffold GPT来应对这一挑战,这是一种新型的大型语言模型(LLM),设计用于基于分子SCAF-FOLL的药物优化。我们的工作包括三个关键组成部分:(1)一种三阶段的药物优化方法,可以整合预训练,填充和解码优化。(2)一种独特设计的两相增量训练方法,用于预训练药物优化的基于LLM的发电机,以增强性能。(3)代币级的解码优化策略T OP-N,该策略可以使用预验/填充的LLMS启用受控的,奖励引导的生成。fi-nyly,通过对共证和癌症基准进行全面的评估,我们表明,Caffold GPT的表现优于药物优化基准中的基线,同时在保持原始的功能型支架方面表现出色。