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在某些特定图的边缘能量上
[1] A. Abdollahi，S。Janbaz，M.R。oboudi，具有友谊图或其组成的镜面图形，trans。梳子。2（4）（2013）37-52。 [2] S. Alikhani，N。Ghanbari，randi´c特定图的能量，应用。 数学。 计算。 269（2015）722–730。 [3] S. B. Bozkurt，D。Bozkurt，关于发病率的能量，Match Commun。 数学。 计算。 化学。 72（2014）215–225。 [4] S. B. Bozkurt，D。Bozkurt，尖锐的能量和兰德能量的上限，Match Commun。 数学。 计算。 化学。 70（2013）669–680。 [5] S. B. Bozkurt，I。Gutman，估计发病率的能量，匹配通讯。 数学。 计算。 化学。 70（2013）143–156。 [6] F. Buckley，迭代线图，恭喜。 numer。 33（1981）390–394。 [7] F. Buckley，迭代线图的大小，图理论注意N. Y. 25（1993）33–36。 [8] L. Chen，Y。Shi，三环图的最大匹配能量，匹配通讯。 数学。 计算。 化学。 73（2015）105–119。 [9] D. M. Cvetkovi´c，M。Doob，H。Sachs，图表，理论和应用谱，学术出版社，1980年。 [10] K. C. Das，I。Gutman，A.S。 Cevik，B。Zhou，关于拉普拉斯能源的，比赛社区。 数学。 com-pot。 化学。 70（2013）689–696。 [11] K. C. Das，S。A。Mojallal，I。Gutman，改善了McClelland的能源下限，Match Commun。 数学。 计算。 化学。 数学。2（4）（2013）37-52。[2] S. Alikhani，N。Ghanbari，randi´c特定图的能量，应用。数学。计算。269（2015）722–730。[3] S. B. Bozkurt，D。Bozkurt，关于发病率的能量，Match Commun。 数学。 计算。 化学。 72（2014）215–225。 [4] S. B. Bozkurt，D。Bozkurt，尖锐的能量和兰德能量的上限，Match Commun。 数学。 计算。 化学。 70（2013）669–680。 [5] S. B. Bozkurt，I。Gutman，估计发病率的能量，匹配通讯。 数学。 计算。 化学。 70（2013）143–156。 [6] F. Buckley，迭代线图，恭喜。 numer。 33（1981）390–394。 [7] F. Buckley，迭代线图的大小，图理论注意N. Y. 25（1993）33–36。 [8] L. Chen，Y。Shi，三环图的最大匹配能量，匹配通讯。 数学。 计算。 化学。 73（2015）105–119。 [9] D. M. Cvetkovi´c，M。Doob，H。Sachs，图表，理论和应用谱，学术出版社，1980年。 [10] K. C. Das，I。Gutman，A.S。 Cevik，B。Zhou，关于拉普拉斯能源的，比赛社区。 数学。 com-pot。 化学。 70（2013）689–696。 [11] K. C. Das，S。A。Mojallal，I。Gutman，改善了McClelland的能源下限，Match Commun。 数学。 计算。 化学。 数学。[3] S. B. Bozkurt，D。Bozkurt，关于发病率的能量，Match Commun。数学。计算。化学。72（2014）215–225。[4] S. B. Bozkurt，D。Bozkurt，尖锐的能量和兰德能量的上限，Match Commun。数学。计算。化学。70（2013）669–680。[5] S. B. Bozkurt，I。Gutman，估计发病率的能量，匹配通讯。数学。计算。化学。70（2013）143–156。 [6] F. Buckley，迭代线图，恭喜。 numer。 33（1981）390–394。 [7] F. Buckley，迭代线图的大小，图理论注意N. Y. 25（1993）33–36。 [8] L. Chen，Y。Shi，三环图的最大匹配能量，匹配通讯。 数学。 计算。 化学。 73（2015）105–119。 [9] D. M. Cvetkovi´c，M。Doob，H。Sachs，图表，理论和应用谱，学术出版社，1980年。 [10] K. C. 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Gutman，图表的能量：旧结果和新结果，在：A。Betten，A.Kohnert，R。Laue，A。Wassermannn（编辑。 ），代数组合和应用，施普林格语，柏林，2001年，196-211。 [16] I. Gutman，共轭烃的拓扑和稳定性。 总π电子能量对分子拓扑的依赖性，J。Serb。 化学。 Soc。 70（2005）441–456。 [17] I. Gutman，X。Li，J。Zhang，Graph Energy，in：M。Dehmer，F。Emmert-Streib（编辑。 ），从生物学到语言学的复杂网络分析，Wiley-VCH，Weinheim，2009年，第145-174页。 [18] F. Harary，图理论，Addison-Wesley，阅读，1969年。 [19] S. Ji，X。Li，Y。Shi，Bicyclic图的极端匹配能量，Match Commun。 数学。 计算。 化学。 70（2013）697–706。 [20] H. H. Li，Y.X。 Zhou，L。Su，具有极端匹配能量和规定参数的图形，匹配通讯。 数学。 计算。 化学。 72（2014）239–248。 [21] H. S. Ramane，H.B。 数学。 Lett。 18（2005）679–682。 数学。4（1970）322–324。[14] I. Gutman，M。Robbiano，E。AndradeMartins，D.M。Cardoso，L。Medina，O。Rojo，线图的能量，Lin。代数应用。433（2010）1312–1323。[15] I. Gutman，图表的能量：旧结果和新结果，在：A。Betten，A.Kohnert，R。Laue，A。Wassermannn（编辑。），代数组合和应用，施普林格语，柏林，2001年，196-211。[16] I. Gutman，共轭烃的拓扑和稳定性。总π电子能量对分子拓扑的依赖性，J。Serb。化学。Soc。70（2005）441–456。[17] I. Gutman，X。Li，J。Zhang，Graph Energy，in：M。Dehmer，F。Emmert-Streib（编辑。），从生物学到语言学的复杂网络分析，Wiley-VCH，Weinheim，2009年，第145-174页。[18] F. 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生成有向无环图的开源软件比较
如何建立因果关系的研究在许多学科中引起了越来越多的关注 [1、2、3、4、5、6]，尤其是在无法进行随机对照实验的情况下。有向无环图 (DAG) [1、2、5] 是可视化假设的因果关系、确定可能出现偏差的位置以及告知如何解决偏差的关键工具之一。这些图显示了暴露、结果和其他相关变量之间的联系。DAG 被广泛应用于流行病学 [7、8、9]、社会学 [10、11、12]、教育学 [13、14、15] 和经济学 [16、17、18]。 DAG 由节点和边组成，节点表示变量，边通过显示从原因指向结果的箭头来传达直接的因果关系。重要的是，如果一个图没有变量是其自身的祖先，即图中没有循环，并且每条边都指向一个方向，则该图符合 DAG 的条件 [19]。要使 DAG 被视为因果关系，它需要包含图中任何两个现有变量的共同原因的所有变量 [1]。
有向超图的近似紧谱稀疏化
谱超图稀疏化是将众所周知的谱图稀疏化扩展到超图的一种尝试，在过去几年中得到了广泛的研究。对于无向超图，Kapralov、Krauthgamer、Tardos 和 Yoshida (2022) 证明了最佳 O ∗ ( n ) 大小的 ε -谱稀疏器，其中 n 是顶点数，O ∗ 抑制了 ε − 1 和 log n 因子。但对于有向超图，最佳稀疏器大小尚不清楚。我们的主要贡献是第一个为加权有向超图构造 O ∗ ( n 2 ) 大小的 ε -谱稀疏器的算法。我们的结果在 ε − 1 和 log n 因子范围内是最优的，因为即使对于有向图也存在 Ω(n2) 的下限。我们还展示了一般有向超图的 Ω(n2/ε) 的第一个非平凡下界。我们算法的基本思想借鉴了 Koutis 和 Xu (2016) 提出的基于 spanner 的普通图稀疏化。他们的迭代采样方法确实有助于在各种情况下设计稀疏化算法。为了证明这一点，我们还提出了一种类似的无向超图迭代采样算法，该算法实现了最佳大小界限之一，具有并行实现，并且可以转换为容错算法。
药物的实体关系图非线性数据融合……
动机：预测可靠的药物-靶标相互作用 (DTI) 是计算机辅助药物设计和再利用中的一项关键任务。在这里，我们提出了一种基于数据融合的 DTI 预测新方法，该方法建立在 NXTfusion 库之上，通过将矩阵分解范式扩展到实体关系图上的非线性推理来推广它。结果：我们在五个数据集上对我们的方法进行了基准测试，并将我们的模型与最先进的方法进行了比较。我们的模型优于大多数现有方法，同时保留了预测 DTI 作为二元分类和实值药物-靶标亲和力回归的灵活性，可与为每个任务明确构建的模型相媲美。此外，我们的研究结果表明，DTI 方法的验证应该比之前一些研究中提出的更严格，更多地侧重于模拟真实的 DTI 设置，其中需要预测以前未见过的药物、蛋白质和药物-蛋白质对。这些设置正是将异构信息与我们的实体-关系数据融合方法集成的好处最明显的环境。
摘要现场检查（OSI）是最终验证...
在准备CTBT的生效后，《全面的核测试条约组织》（CTBTO）正在积极发展OSI功能。被动地震学监测的最新进展包括升级遥测系统，用于数据处理软件的数据传输和开发，以适应地形具有挑战性的环境。为了评估其他地球物理技术的当前OSI地球物理成像能力，以及以综合方式进行深层的现场表征应用，在2022年9月在奥地利YBBStaler Alps进行了广泛的现场测试。共振地震学和主动地震调查，磁性和重力场映射以及电导率测量是在40-350 m深度的三个轮廓上进行的，模仿地下核爆炸产生的地下腔。这是新获得的主动地震数据记录系统的第一个现场测试，其目的是开发用于主动地震调查的OSI方法。在所有地球物理技术中，主动的地震调查具有为更深的位点表征提供最高分辨率的潜力。
partononic共线结构通过量子计算
我们研究了在锤子图上定义的自由屈服模型的基础状态下的多部分信息和纠缠措施。使用邻接矩阵的已知对角线化，我们解决了模型并构建了基态相关矩阵。此外，当子系统由嵌入在较大较大的n个分离的子系统组成时，我们发现切碎相关矩阵的所有特征值。这些结果允许我们找到一个确切的公式，用于隔离图的纠缠熵以及相互和三方信息。我们使用这些措施的确切公式在两个不同的热力学限制中提取其渐近行为，并与数值计算相匹配。尤其是，我们发现纠缠熵承认对数违反该地区法的行为减少了与区域法规模相比的纠缠数量。©2023作者。由Elsevier B.V.这是CC根据许可证（http：// creativecommons .org /licenses /by /by /4 .0 /）的开放访问文章。由SCOAP 3资助。
3DProtDTA：基于残基水平蛋白质图的药物靶标亲和力预测的深度学习模型
管道。在这方面，评估药物靶标结合能力 (DTA) 的计算方法非常有趣 4，因为 DTA 通常被认为是预测药物效果的最佳指标之一。准确预测 DTA 对于筛选出低效分子并防止其进入临床试验至关重要，因此近年来开发了大量计算 DTA 技术。最准确的 DTA 计算估计可以通过原子分子动力学模拟（经典、量子或混合）与计算配体结合自由能的现代技术之一相结合获得。5 然而，准确性是以非常高的计算需求为代价的，这使得这些方法通常不适用于大规模虚拟筛选。这就是为什么在现代药物发现中估计 DTA 的常用方法是分子对接，它在准确性和计算效率之间提供了合理的折衷。 6 然而，人们普遍认为，分子对接中使用的经验评分函数已经接近实际的准确度极限，如果不引入额外的计算负担，这一极限不太可能得到改善。为了解决这些缺点，开发了用于确定 DTA 的经典机器学习 (ML) 方法。这些方法不依赖于计算目标蛋白质和配体之间的物理相互作用。它们纯粹基于知识，依赖于类似配体倾向于
使用里德堡原子图进行量子计算
近十年来，有两项突破性技术在里德堡量子计算研究中发挥了重要作用，影响了该领域目前取得的显著进展。第一项是里德堡阻塞效应[1-3]，它使得中性原子的纠缠成为全球原子量子研究中的日常工具；第二项是原子重排方法[4-6]，该方法利用一组可移动的光镊构建无缺陷的任意原子图，如图1所示。这里我们使用术语里德堡原子图，因为构建的原子阵列的可能几何形状不仅限于物理三维空间中的晶体结构，而更适合用数学图形来表示，数学图形是超几何空间中的顶点和边的集合。在这方面，一般形式的里德堡原子系统可以称为里德堡原子图（或简称里德堡图）。
从2维到三维：通过深度学习
前室深度（ACD）是角度闭合疾病的主要危险因素，并且已用于各种人群的角度闭合筛查。但是，ACD是根据眼部生物计或前部光学相干断层扫描（AS-OCT）测量的，它们是昂贵的，在初级保健和社区环境中可能不容易获得。因此，这项概念验证研究旨在使用深度学习（DL）从低成本前部照片（ASP）预测ACD。我们包括2,311对ASP和ACD测量，用于算法开发和验证，以及380对算法测试。我们捕获了安装在缝隙灯泡生物显微镜上的数字摄像机的ASP。在用于算法开发和有效性的数据中，用眼部生物计（Iolmaster700或Lenstar LS9000）测量前腔深度，并在用于测试的数据中使用AS-OCT（Visante）。DL算法是从Resnet-50体系结构中修改的，并使用平均绝对误差（MAE），系数确定（R 2），Bland-Altman图和类内相关系数（ICC）进行评估。在验证中，我们的算法预测ACD的MAE（标准偏差）为0.18（0.14）mm； r 2 = 0.63。预测的ACD的MAE在眼睛开放角度为0.18（0.14）mm，眼睛闭合的眼睛为0.19（0.14）mm。实际和预测的ACD测量之间的ICC为0.81（95％CI 0.77，0.84）。在测试中，我们的算法预测ACD的MAE为0.23（0.18）mm； r 2 = 0.37。显着性地图突出显示了学生的余量，作为ACD预测中使用的主要结构。这项研究证明了通过DL预测ASP的ACD的可能性。该算法模仿了眼光进行预测的眼光，并为预测与角度闭合筛选相关的其他定量测量提供了基础。
服役期限和美国本土以外服役期 (OCONUS) A. 国防部服役成员。下表根据国防部指令 (DoDI) 1315.18“军事人员分配程序”规定了国防部服役成员的服役期限 OCONUS（以月为单位）。服役成员家属限制服役期在表中显示为无人陪同 (NA)。对于国家海洋和大气管理局 (NOAA) 服役成员，请参见 B 部分，对于国防部文职雇员，请参见 C 部分。1. 服役期限的确定。驻扎在 OCONUS 的国防部服役成员的标准服役期限为 36 个月（有陪同服役）和 24 个月（无人陪同服役）。夏威夷和阿拉斯加是例外，这两个地方的服役期限（有陪同服役和无人陪同服役）都是 36 个月。军事部门或作战司令部可能会提供确凿证据，证明特定服役必须是较短的服役。 DoDI 1315.18 中规定了确定海外服役时长的程序。2. 服役时长变更。按照 DoDI 1315.18 的规定提交服役时长变更提案。请勿向每日津贴、差旅和交通津贴委员会 (PDTATAC) 提交服役时长变更提案。3. 预备役例外。根据联合旅行条例第 030302 或 032301 段的规定，获得海外任务永久变更驻地 (PCS) 津贴的预备役成员无需在该国或更长时间服役既定的服役时长
服役期限和美国本土外服役期限 (OCONUS) A. 国防部服役人员。下表根据国防部指令 (DoDI) 1315.18“军事人员分配程序”规定了国防部服役人员的服役期限 OCONUS（以月为单位）。 受家属限制的服役人员服役期限在表中显示为无人陪同 (NA)。对于美国国家海洋和大气管理局 (NOAA) 服役人员，请参见 B 节，对于国防部文职雇员，请参见 C.1 节。服役期限的确定。驻扎在 OCONUS 的国防部服役人员的标准服役期限为 36 个月（有人陪同服役）和 24 个月（无人陪同服役）。夏威夷和阿拉斯加是例外，无论是有人陪同还是无人陪同，其服役期都是 36 个月。军事部门或作战司令部可能会提供确凿证据，证明特定服役期必须是较短的服役期。确定海外服役期的程序在 DoDI 1315.18 中有规定。2.服役期变更。按照 DoDI 1315.18 的规定提交服役期变更提案。请勿向每日津贴、差旅和交通津贴委员会 (PDTATAC) 提交服役期变更提案。3.预备役部队例外。预备役成员获准永久变更驻地 (PCS) 津贴，用于海外任务，如《联合旅行条例》第 030302 或 032301 段所述，无需在被分配的国家或海外地区服役既定的服役期限。参见 DoDI 1315.18 。4.关键岗位。有关关键岗位政策和分配程序，请参阅国防部 1315.18 和国防部副部长（人事和战备）备忘录《海外任职期限变化——阿拉伯半岛地点》，2020 年 6 月 2 日。