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听力三角策略对中二年级学生想象性思维的有效性
当今世界，科学的各个领域都取得了长足的发展，教育工作者在科学课程和教学中看到，随着社会及其社会、文化、经济和政治条件的要求不断变化，教育目标和宗旨也在不断变化和发展，时代在迅速变化，变革和挑战也在迅速增加。因此，现代科学的教学策略多种多样，其方法和方法侧重于利用一切可能性，成为一个具有科学、数学和技术文化的好公民，有效和胜任地应对生活问题，并准备好在二十一世纪生活在一个充满问题、挑战、期望、技术革命、知识和信息的技术工业社会中。（Zaytoun，2007，13）
嘈杂的中型量子算法
1 新加坡国立大学量子技术中心，117543，新加坡 2 多伦多大学计算机科学系，加拿大安大略省多伦多 M5S 2E4，加拿大 3 多伦多大学化学系化学物理理论组，加拿大安大略省多伦多 M5G 1Z8，加拿大 4 QOLS，Blackett 实验室，伦敦帝国理工学院 SW7 2AZ，英国 5 当前地址：勃林格殷格翰，荷兰阿姆斯特丹 6 哈佛大学物理系，美国马萨诸塞州剑桥 02138，美国 7 麻省理工学院电子研究实验室，美国马萨诸塞州剑桥 02139，美国 8 麻省理工学院物理系，美国马萨诸塞州剑桥 02139，美国 9 哈佛大学化学与化学生物学系，美国马萨诸塞州剑桥 02138，美国 10 MajuLab，CNRS-UNS-NUS-NTU 国际联合研究单位 UMI 3654，新加坡 11 南洋理工大学国立教育学院与高等研究院637616，新加坡 12 矢量人工智能研究所，加拿大安大略省多伦多 M5S 1M1 13 加拿大高级研究所，加拿大安大略省多伦多 M5G 1Z8
嘈杂的中型量子（NISQ）算法 - DR-NTU
通用容错量子计算机能够有效解决整数分解和非结构化数据库搜索等问题，需要数百万个具有低错误率和长相干时间的量子比特。虽然实现此类设备的实验进展可能需要数十年的研究，但嘈杂的中型量子 (NISQ) 计算机已经存在。这些计算机由数百个嘈杂的量子比特组成，即未经纠错的量子比特，因此在有限的相干时间内执行不完美的操作。为了利用这些设备实现量子优势，已经提出了用于物理、机器学习、量子化学和组合优化等各个学科的算法。此类算法的总体目标是利用有限的可用资源来执行经典的挑战性任务。在这篇评论中，对 NISQ 计算范式和算法进行了全面总结。讨论了这些算法的关键结构及其局限性和优势。此外，还提供了用于编程和测试 NISQ 设备的各种基准测试和软件工具的全面概述。
通过酶促控制反应中间体可以实现...
方案 1 。Fe-氧介导的烯烃氧化。Fe-氧介导的烯烃氧化通常会生成相应的环氧产物。以苯乙烯 (1) 为模型底物，P450 催化的烯烃环氧化（环氧化物途径，紫色）和反马氏氧化（羰基途径，橙色）的拟议催化循环，首先形成铁-氧复合物，称为化合物 I (Cpd I)。第一个 C–O 键形成 (TS1) 生成短寿命自由基中间体 (Int-1)，该中间体通过非常快速的第二个 C–O 键形成步骤 (TS2) 直接转化为环氧产物 (2)。这两个 C–O 键形成步骤通常以立体特异性方式进行，可能分步发生（当形成浅反应性自由基中间体时没有差向异构化）或以协同方式发生。另一种逐步反马氏氧化（羰基途径）被认为是通过分子内电子转移发生的，产生高反应性的碳正离子中间体（Int2）。随后的 1,2-氢化物迁移（TS3）产生羰基产物醛 3。
用于空间领域感知应用的加速 AI 驱动大气预测 丹尼·费尔顿 诺斯罗普·格鲁曼公司 玛丽·艾伦·克拉多克、希瑟·凯利、兰德尔·J·阿利斯、埃里克·佩奇、杜安·阿普林 诺斯罗普·格鲁曼公司 摘要 太空激光和监视应用经常受到大气效应的影响。气溶胶、云和光学湍流引起的大气衰减和扭曲会产生有害影响，从而对任务结果产生负面影响。2019 年 AMOS 会议上简要介绍的一篇论文介绍了 2017 年在哈莱阿卡拉峰安装的地面仪器。这些仪器仍在积极收集数据，它们正在提供前所未有的空间环境实时表征，包括精确的大气传输损耗。虽然实时测量是理解和表征空间环境的第一步，但仅靠它们是不够的。为了优化任务规划，许多应用都需要对空间环境进行准确的短期大气预测。虽然大气预报并不是什么新鲜事，但最近随着 21 世纪人工智能 (AI) 技术的应用，大气预报的技能得到了极大提升。这些技术是高性能计算 (HPC) 和深度学习 (DL) 的结合。本演讲的主题是使用来自地面大气收集系统的 TB 级数据训练预测模型，并使用图形处理单元 (GPU) 加速其训练和推理的能力。本研究侧重于预测的三个时间尺度。这些时间尺度包括短期（0 到 60 分钟）、中期（1 小时到 3 小时）和长期（3 到 48 小时）。这些时间尺度代表激光和/或监视应用和任务的各种决策点。在短期预测情况下，多种 DL 技术应用于从光学地面站 (OGS) 收集的本地数据。这些 DL 技术包括使用 U-Net 卷积神经网络和多层感知器 (MLP) 和随机森林 (RF) 模型的集合。 MLP 用于从激光云高仪和红外云成像仪 (ICI) 等仪器收集的点数据。对于中间时间尺度，卷积长短期记忆 (LSTM) 网络和 U-Net 均使用来自 NOAA 地球静止卫星云图集合的图像进行训练。最后，组合 U-Net 和自动编码器神经网络用于训练由 HPC 数值天气预报 (NWP) 模型模拟的大气预测器以进行长期预测。NWP 会产生许多 TB 的数据，因此，使用这些神经网络是优化其预测能力的理想选择。本研究利用了多种 HPC 资源。其中包括由四个 NVIDIA Tesla V100 GPU 组成的内部 GPU 节点以及毛伊高性能计算中心 (MHPCC) 的资源。结果表明，在几乎所有情况下，这些预测技术都优于持久性，而且偏差很小。使用 HPC 和 DL 推理实时进行预测的能力是未来的重点，将在会议上报告。1. 简介大气衰减和失真降低了太空激光和监视应用的功效。特别是，云层可以部分或完全遮挡目标，并阻止或要求降低光通信系统的数据速率。但是，通过准确表征和预测大气影响，可以减轻许多负面影响。本研究的目的是开发和完善一种最先进的大气预测系统，该系统可生成高分辨率的大气衰减预测，以支持太空激光和监视应用的决策辅助。为了实现这一目标，HPC 和 AI 的进步与数 TB 的高分辨率地面和太空大气数据集合相结合。多种 HPC 资源用于处理本研究所需的地面和卫星数据，并使用四个 NVIDIA Tesla V100 GPU 加速 AI 预测技术的训练和推理。该技术用于进行多时间尺度大气预测：1 小时预测、2 小时以上预测和 48 小时预测。最长 1 小时；最长 2+ 小时；最长 48 小时。最长 1 小时；最长 2+ 小时；最长 48 小时。
用于空间领域感知应用的加速 AI 驱动大气预测 丹尼·费尔顿 诺斯罗普·格鲁曼公司 玛丽·艾伦·克拉多克、希瑟·凯利、兰德尔·J·阿利斯、埃里克·佩奇、杜安·阿普林 诺斯罗普·格鲁曼公司 摘要 太空激光和监视应用经常受到大气效应的影响。气溶胶、云和光学湍流引起的大气衰减和扭曲会产生有害影响，从而对任务结果产生负面影响。2019 年 AMOS 会议上简要介绍的一篇论文介绍了 2017 年在哈莱阿卡拉峰安装的地面仪器。这些仪器仍在积极收集数据，它们正在提供前所未有的空间环境实时表征，包括精确的大气传输损耗。虽然实时测量是理解和表征空间环境的第一步，但仅靠它们是不够的。为了优化任务规划，许多应用都需要对空间环境进行准确的短期大气预测。虽然大气预报并不是什么新鲜事，但最近随着 21 世纪人工智能 (AI) 技术的应用，大气预报的技能得到了极大提升。这些技术是高性能计算 (HPC) 和深度学习 (DL) 的结合。本演讲的主题是使用来自地面大气收集系统的 TB 级数据训练预测模型，并使用图形处理单元 (GPU) 加速其训练和推理的能力。本研究侧重于预测的三个时间尺度。这些时间尺度包括短期（0 到 60 分钟）、中期（1 小时到 3 小时）和长期（3 到 48 小时）。这些时间尺度代表激光和/或监视应用和任务的各种决策点。在短期预测情况下，多种 DL 技术应用于从光学地面站 (OGS) 收集的本地数据。这些 DL 技术包括使用 U-Net 卷积神经网络和多层感知器 (MLP) 和随机森林 (RF) 模型的集合。 MLP 用于从激光云高仪和红外云成像仪 (ICI) 等仪器收集的点数据。对于中间时间尺度，卷积长短期记忆 (LSTM) 网络和 U-Net 均使用来自 NOAA 地球静止卫星云图集合的图像进行训练。最后，组合 U-Net 和自动编码器神经网络用于训练由 HPC 数值天气预报 (NWP) 模型模拟的大气预测器以进行长期预测。NWP 会产生许多 TB 的数据，因此，使用这些神经网络是优化其预测能力的理想选择。本研究利用了多种 HPC 资源。其中包括由四个 NVIDIA Tesla V100 GPU 组成的内部 GPU 节点以及毛伊高性能计算中心 (MHPCC) 的资源。结果表明，在几乎所有情况下，这些预测技术都优于持久性，而且偏差很小。使用 HPC 和 DL 推理实时进行预测的能力是未来的重点，将在会议上报告。1. 简介大气衰减和失真降低了太空激光和监视应用的功效。特别是，云层可以部分或完全遮挡目标，并阻止或要求降低光通信系统的数据速率。但是，通过准确表征和预测大气影响，可以减轻许多负面影响。本研究的目的是开发和完善一种最先进的大气预测系统，该系统可生成高分辨率的大气衰减预测，以支持太空激光和监视应用的决策辅助。为了实现这一目标，HPC 和 AI 的进步与数 TB 的高分辨率地面和太空大气数据集合相结合。多种 HPC 资源用于处理本研究所需的地面和卫星数据，并使用四个 NVIDIA Tesla V100 GPU 加速 AI 预测技术的训练和推理。该技术用于进行多时间尺度大气预测：1 小时预测、2 小时以上预测和 48 小时预测。最长 1 小时；最长 2+ 小时；最长 48 小时。最长 1 小时；最长 2+ 小时；最长 48 小时。
使用直接检测装置获取的能量滤波器中中间能量损失时标记的生物标本的元素映射
鳗鱼技术已应用于材料中，以绘制单个原子敏感性5-7和生物科学的映射元素，以检测和量化许多内部元素。8–11鳗鱼技术可以在透射电子显微镜（TEM）模式中应用，通常称为能量过滤TEM（EFTEM）12-16或扫描透射透射电子显微镜（STEM）模式，称为Stem-Eels或EELS Spectrum-Imimiganging。17–22尽管EFTEM模式的灵敏度低于Stem-Eels，但它提供了更大的视野，至少要大的数量级，通常为10 5 –10 7像素，而茎 - 茎中的10 3 –10 5像素。10,17对于某些生物学应用，更包含的视野与分辨率或灵敏度一样重要，就像将颜色EM电子探针应用于同时在细胞中标记多个细胞蛋白/细胞器的情况一样。23–25在我们开发的方法中，多个靶向分子的定位是通过序列沉积与二氨基苯胺结合的序列沉积来实现的，二氨基苯胺被正交光泽剂/过氧化物酶选择性地氧化。23然后，通过EFTEM模式获得的LAN比的核心损坏或高损坏（M 4,5边）元素图/地图在伪色中叠加在传统的电子显微照片上，以创建颜色的EM图像。23,26,27
使用直接检测装置在能量过滤 TEM 中获取中等能量损失下的标记生物样本的元素映射
EELS 技术已应用于材料科学，以单原子灵敏度绘制元素图谱 5–7，并应用于生物科学，以检测和量化多种内源性元素。8–11 EELS 技术可应用于透射电子显微镜 (TEM) 模式，通常称为能量过滤 TEM (EFTEM) 12–16，或应用于扫描透射电子显微镜 (STEM) 模式，称为 STEM-EELS 或 EELS 光谱成像。17–22 虽然 EFTEM 模式的灵敏度低于 STEM-EELS，但它提供的视野更大，至少大一个数量级，通常为 105–107 像素，而 STEM-EELS 为 103–105 像素。 10,17 对于某些生物应用，更宽广的视野与分辨率或灵敏度同样重要，例如使用彩色 EM 电子探针同时标记细胞中的多种细胞蛋白质/细胞器。23–25 在我们开发的方法中，通过依次沉积与二氨基联苯胺结合的特定镧系元素螯合物来实现多个目标分子的定位，这些螯合物被正交光敏剂/过氧化物酶选择性氧化。23 然后将通过 EFTEM 模式获得的镧系元素的芯损耗或高损耗（M 4,5 边缘）元素图/图以伪彩色叠加到常规电子显微照片上以创建彩色 EM 图像。23,26,27
编码模型，用于鸽子底膜中间和深层中连续运动敏感的神经元
（未通过同行评审认证）是作者/资助者。保留所有权利。未经许可就不允许重复使用。此预印本版的版权持有人于2021年4月26日发布。 https://doi.org/10.1101/2021.04.24.24.4441242 doi：Biorxiv Preprint
面向沿海地区中级用户的数据服务
EEA 和 Mercator Ocean International (MOI) 分别负责哥白尼陆地 (CLMS) 和海洋服务，并制定“路线图”，包括为沿海用户开发定制产品和工具。如今，这两条工作线比以往任何时候都更加紧密，但仍有一些考虑因素需要考虑，以完成沿海地区的共同愿景，这些愿景主要源于用户对海洋和陆地的不同看法。某些沿海应用需要从海洋和陆地两个愿景中获取详细信息，而哥白尼服务目前尚未实现这种集成方式。根据 2014 年 12 月与欧盟委员会签署的授权协议，EEA 还负责哥白尼现场组件的跨领域协调。