XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systeminitio
研究共振低能电子与甲酰胺的结合：模型肽键解离动力学和其他碎裂通道
我们报告了通过解离电子附着于气态甲酰胺而产生的阴离子的三维动量成像测量的实验结果。从动量图像中，我们分析了 NH7、O~ 和 H~ 碎片的角能和动能分布，并讨论了两种入射电子能量范围（从 5.3 eV 到 6.8 eV 以及从 f 0.0 eV 到 ff .5 eV）的多重共振的可能电子附着和解离机制。与实验结果相比，对于 ^6 eV 入射电子，NET 阴离子的角分布的从头算理论结果强烈表明，产生该碎片的两个共振之一是 2 A" Feshbach 共振。
航空电子学 第一年 第二年
本课程为正在为新加坡民航局 (CAAS)、新加坡适航要求 (SAR-66) 基础知识考试试卷学习的工程师提供飞机维护实践以及材料和硬件的基础知识和理解，该考试科目为材料和硬件 (M06) 和维护实践 (M07) 模块，可获得 B2 类维护工程师的飞机维护执照。本课程涵盖安全预防措施、飞机维护环境中的工作实践、机械和电动工具、通用飞机系统和检查技术、黑色、有色和复合材料、腐蚀类型及其识别、螺栓和铆钉紧固件、管道、控制电缆以及飞机系统的电气元件。
基于石墨烯的纳米载体：一项计算研究Niyazi Bulut Firat University，科学系，物理系，Elazig-Türkiye电子邮件：
在本演讲中，我将首先引入石墨烯，并提供范德华骨料的概述以及分散力在分子系统中的作用，然后讨论从头算电子结构计算，概述标准计算技术，例如密度功能理论（DFT）及其相关的计算成本。谈话还将专注于使用分析公式的分子间电位的表示，并将这些方法应用于日益复杂的分子系统。最后，我将描述用于精确模拟DFT函数基准测试的计算方法。此外，我将分析对总体相互作用能量的物理贡献，从而提供有关选择适当功能的见解，以优化石墨烯作为纳米载体的性能。
飞行员选拔测试、面试和评估中心...
本文件介绍了指导原则，并就招聘和选拔初级监管员的相关领域和相关领域提出了政策建议。主要关注适当选拔工具和方法的实施、质量保证和维护。介绍了招聘、选拔和培训中的管理和专业实践，以帮助引入新政策或调整现有政策。目标是在整个招聘、选拔和培训过程中提高方法和工具使用的有效性（有效性）和效率。此外，指南还描述了招聘、选拔和培训系统质量保证方面的专业实践，这将有助于确定现有系统中的潜在问题或缺点或实施新方法。这样做的目的是保持和提高所用方法和工具的质量和有效性。
回收锂电池
海绵是现存的最早的分支动物之一。因此，该组的遗传数据对于理解其他动物的各种特征和过程的EVO非常有价值。但是，像许多海洋生物一样，它们很难对它们进行顺序，因此基因组数据很少。在这里，我们从瑞典西海岸收集的一个人Geodia Barretti Bowerbank 1858年为北大西洋深海高微生物舞蹈物种Geodia Barretti Bowerbank介绍了基因组议会草案。核基因组组件具有4,535个支架，N50的48,447 bp和144 MB的总长度；线粒体基因组长17,996 bp。BUSCO完整性为71.5％。使用从头算和基于证据的方法的组合发现了31,884个蛋白质编码基因。
印度理工学院鲁尔基分校
系/中心/学院名称：化学系 学科代码：CYT-501 课程名称：催化与反应设计的计算方法 LTP：2-0-2 学分：3 学科领域：STAR 课程大纲：量子化学：Hartree-Fock 理论、基组、相关从头算方法、配置相互作用、MP2 理论、耦合簇方法、多参考方法、密度泛函理论、半经验方法、固体和周期模型。几何优化：势能表面的特征、几何优化方法、量子化学方法的几何优化、过渡态和反应路径。速率常数和平衡、统计热力学和平衡、过渡态理论、均相和异相催化、基于计算的示例以了解催化剂在反应中的作用、筛选催化反应以找到最佳催化剂。
无性异源多倍体根结线虫的分阶段染色体规模基因组组装揭示了复杂的亚基因组结构
我们展示了异源多倍体根结线虫Meloidogyne javanica的染色体级基因组组装。我们发现M . javanica基因组主要是异源多倍体，包含两个亚基因组A和B，最有可能起源于两个祖先亲本物种的杂交。使用全长非嵌合转录本、与参考数据库的比较和从头算预测技术对组装进行了注释，并使用祖先k聚体谱分析对亚基因组进行了分阶段。亚基因组B似乎显示染色体重叠群的分裂，虽然亚基因组之间存在大量同源性，但我们还确定了缺乏同源性的区域，这些区域可能在杂交之前或之后在祖先基因组中发生了分化。这种带注释和分阶段的基因组组装为了解这些全球重要植物病原体的起源和遗传学提供了重要资源。
人工智能在药物筛选中的作用……
随着计算能力的快速发展以及计算化学和生物学的进步，计算工具在药物发现和开发中的作用变得越来越重要，提高了研究效率，降低了临床前和临床试验的成本和潜在风险。机器学习，尤其是深度学习，作为人工智能 (AI) 的一个分支，在药物发现和开发中表现出显著的优势，包括高通量和虚拟筛选、药物分子的从头设计以及解决困难的有机合成。本综述总结了药物发现和开发中使用的 AI 技术，包括它们在药物筛选、设计和解决临床试验挑战中的作用。最后，讨论了基于 AI 技术的药物发现和开发面临的挑战以及未来的潜在方向。
Magnonic自旋Seebeck和Altermagnets中的旋转nernst效果的原子自旋动力学模拟
镁带结构的特征是与手性相反的模式的能量分裂，即使在没有应用的外部领域和相对论效应的情况下，由于海森伯格交换相互作用中的各向异性。我们基于原型RUO 2（一种原型的“ D-Wave” Altermagnet）对基于从头开始的电子结构计算进行定量原子自旋动力学模拟，以研究由热梯度产生的镁电流。我们报告了大量自旋Seebeck和自旋Nernst效应，即纵向或横向自旋电流，具体取决于磁子相对于晶体的繁殖方向，以及与温度ProFile中的非线性相关的有限自旋积累。我们的发现与Altermagnetic自旋组对称性以及线性自旋波理论和半经典Boltzmann转运理论的预测一致。
由邻近旋转轨道和交换耦合诱导的菱形三层石墨烯中的新兴相关阶段
理论上研究了接近性诱导的自旋轨道和交换耦合对菱形三层石墨烯（RTG）相关相图的影响。通过使用Ab Initif拟合的RTG的有效模型，该模型由过渡金属二分法（自旋 - 轨道接近效应）和铁磁CR 2 GE 2 TE 6（交换接近效应），我们将库仑相互作用纳入了随机相互作用，以探索在不同的位置和不同位置的潜在相关阶段。我们发现，由旋转轨道接近效应引起的丰富的自旋瓦利分辨石头和Intervalley相干性不稳定性，例如由于存在谷化量的耦合而出现了旋转 - 瓦利 - 固定相。同样，接近交换通过偏置旋转方向来消除相位变性，从而实现了磁相关效应 - 相关相位对封装铁磁性层的相对磁化方向（平行或反平行）的强灵敏度。