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mlregtest：普通语言的机器学习基准
由形式语言构建的合成数据集允许对序列分类的机器学习系统的学习和泛化功能进行细粒度检查。本文在序列分类中为机器学习系统提供了一个新的基准，称为MLREGTEST，其中包含来自1,800种普通语言的培训，开发和测试集。不同种类的形式语言代表了不同种类的长距离依赖，并且正确识别序列中的长距离依赖性是ML系统成功概括的已知挑战。mlregtest根据其逻辑复杂性（Monadic的二阶，第一顺序，命题或受限命题）及其逻辑文字（字符串，层，弦，弦，子序列或组合）的种类组织语言。逻辑上的复杂性和文字选择提供了一种系统的方式来理解普通语言中不同种类的长距离依赖性，因此可以理解不同的ML系统的能力，以学习这种长距离依赖的依赖。最后，检查了不同神经网络（简单的RNN，LSTM，Gru，Trans-trans-trans-trans-trans-trans-trans-trans-trans-trans-trans-trans-trans-trans-trans-trans-trans-trans-trans-trans-trans-trans-trans-trans-trans-trans-trans-trans-trans-trans）的性能。主要的结论是，性能在很大程度上取决于测试集，语言类别和神经网络体系结构。
构型步进限制实现了可调手性的近红外发光超分子势噻嗪有机框架
在此报告，报告了从三肽到Achiral网络超分子有机框架（SOF）的手性转移，基于构造式踩踏置构，它不仅显示了高度选择性的可逆性刺耳性转移（还显示出近来的nir nir nir cornir cornir cornir cornir cornir cornir cornir nir nir nir nir nir，Taking advantage of macrocyclic confinement, CB[8] separately encapsulated two kinds of tetracationic bis(phenothiazines) derivatives (G1, G2) at 2:1 stoichiometric to form organic 2D SOFs, efficiently enhancing 12.6 fold NIR luminescence and blueshifted from 705 to 680 nm for G1, and redshifted G2分别为695至710 nm。毫不偶然地，三种肽与两种非毒剂非共价框架（G1/CB [8]或G2/CB [8]）表现出不同的圆二色性信号，其基于不同的结合模式和效果的奇异式旋转模式，并取得了良好的chirition contrirect and y ryflative contrirative trapprAMECTRAMEC，在G2/CB的量度最多46.2倍，量子产率（QY）从0.71％增加到10.29％[8]，显示可逆性的手性转移和在热刺激下可调的NIR荧光。因此，当前的研究已实现了从三肽到SOF的可控手性转移，并增强了可调的NIR荧光的能力，后者成功地应用于热反应性手性手性逻辑门，信息加密和细胞成像中。
太阳能独立光伏系统电池 - ijrpr
我们首先看到的是，如今大规模应用的只有两种电池，即铅酸电池和镍镉电池。因此，我们对这两种电池进行了更详细的研究。政府应该努力推动更多地使用镍镉电池，而不是铅酸电池，因为它们具有一些优势，例如寿命长、维护成本低、能够承受过度放电、低温容量保持性好、电压调节要求不严格。与铅酸电池相比，镍镉电池的主要缺点是成本高、可用性有限，这就是政府应该在这方面做出努力的原因。没有“完美的电池”，光伏系统设计师的任务是决定哪种电池类型最适合每种应用
达尔文棺材上的钉子 - 基因编辑 - biblebooKS.co
第一个例子是英国烟雾弥漫的工业化地区的飞蛾。在这种情况下，灰色飞蛾比白色飞蛾占优势，因为它们对鸟类来说较不显眼。另一个例子是修剪整齐的草坪上的短蒲公英花。高的花会被割草机剪掉，所以短的花占优势。对于创造论者来说，这些优势很容易解释，因为短茎和长茎的花是自然产生的，不同颜色的飞蛾也是如此。环境或割草机杀死了一些飞蛾和花朵，而另一些则占优势。没有证据表明不同种类的飞蛾和花朵不是正常存在，就像不同种类的人类一样。这不是自然选择，因为它不是由遗传结构的变化引起的；这也不是进化，因为它不是物种的变化。