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分子动力学中采样过渡路径的生成方法
分子动力学旨在模拟原子的物理运动，以便采样Boltzmann – Gibbs的概率度量和相关的轨迹，并使用Monte Carlo估计值来计算宏观特性[1，17]。执行这些数值模拟时的主要困难之一是标准化：该系统倾向于将其捕获在相空间的某些区域，通常在目标概率度量的局部最大值附近。在这种情况下，从一个亚稳态到另一个状态的过渡在复杂的系统中特别感兴趣，因为它们表征例如结晶或酶促反应。与分子时间尺度相比，这些反应长期尺度发生，因此对逼真的罕见事件的模拟在计算上很难。
eSg-disclosures-metric-methodology and Calculation guide ...
ESG指标页面上的指标每天都进行刷新（除了欧盟气候基准测量指标以外，这些指标反映了最新重新平衡的数字），因此它们可能不会反映在指数方法中应用的目标，而索引方法仅针对索引重新平衡。此外，根据例如监管要求，ESG索引方法可能不会考虑以下（或所有这些指标）或考虑到以下指标所使用的所有ESG数据集。
新的主要阴性IL6ST变体扩展了依赖GP130的Hyper-Ige综合征的免疫学和临床光谱
摘要 - 对网络入侵检测系统的评估需要足够数量的混合网络流量，即由恶意和合法流动组成。特别是获得现实的合法流量很难。合成网络流量是响应不足或不完整的现实数据集的工具之一。在本文中，我们仅着重于合成产生高质量的合法流量，而我们不会深入研究恶意交通。对于这项特定任务，最近的贡献利用了高级机器学习驱动的方法，特别是通过生成对抗网络（GAN）。但是，对GAN生成的数据的评估通常会忽略关键属性，例如协议依从性。我们的研究通过提出一组全面的指标来解决差距，以评估合成合法网络流量的质量。为了说明这些指标的价值，我们通过简单但有效的概率生成模型Bayesian Network（BN）将面向网络的gans进行了经验比较。根据我们提出的评估指标，基于BN的网络流量产生的表现优于基于ART GAN的对手。在我们的研究中，BN产生了更现实和有用的合成良性流量，并同时最大程度地减少了计算成本。
基于心理任务的大脑计算机界面中用户培训方法的审查
摘要。基于心理任务的大脑计算机界面（MT-BCIS）允许其用户仅通过使用通过心理任务产生的大脑信号来与外部设备进行交互。虽然MT-BCI有望用于许多应用，但由于缺乏可靠性，它们仍然几乎没有使用外部实验室。MT-BCI要求其用户发展自我调节的特定大脑信号的能力。但是，控制BCI的人类学习过程仍然相对较少了解，以及如何最佳地训练这种能力。尽管他们承诺和成就，但传统的培训计划已被证明是最佳的，并且可以进一步改善。为了优化用户培训并提高BCI绩效，应考虑人为因素。应采用跨学科的方法，以为学习者提供适当和/或自适应培训。在本文中，我们概述了MT -BCI用户培训的现有方法 - 尤其是在环境，说明，反馈和练习方面。我们提出了这些培训方法的分类和分类法，提供有关如何选择最佳方法并确定开放挑战和观点以进一步改善MT-BCI用户培训的指南。
基于能源和碳定价策略和增强学习方法的综合能源系统的能源管理方法
专注于综合能源系统（IES）的低碳经济运作，本文提出了一种新型的能碳定价和能源管理方法，以促进基于碳发射流理论和增强学习（RL）方法的IES中碳排放减少。首先，提出了能量碳综合定价模型。提出的定价方法通过追踪嵌入的能量使用碳排放量，并建立了电网，IES和自使士之间的能量碳含量关系。其次，考虑到能源碳综合定价策略的能源管理模型是基于马尔可夫决策过程（MDP）建立的，其中包括Posumers Energument Enctumpt Optumpt Coss Model and Energy Service Service Provider（ESP）PROFIF模型。然后，提出了一种基于RL方法的求解方法。最后，数值结果表明，所提出的方法可以改善运营经济并减少IES的碳排放。在定价和能源管理过程中考虑伴随电力和热力的碳价格时，可以改善ESP的利用，并可以降低生产商的成本，并且与不考虑碳价格相比，IES的总碳排放量可以降低5.75％。
虚拟现实及其评估方法中的体现感
实施方案是指内部，拥有和控制身体的感觉。在虚拟现实中，可以用一个虚拟的身体代替一个人的身体，称为头像。通过此化身的修改对实施方案的调制对用户具有感知和行为后果，这些用户可以影响用户与虚拟环境互动的方式。因此，定义指标必须对虚拟现实中的体现感进行可靠的评估，以更好地了解其维度，它们的互动方式以及它们对虚拟环境中相互作用质量的影响。在这篇评论中，我们首先介绍了有关体现感，其维度（代理，身体所有权和自我位置的感觉）的当前知识，以及它们如何与其他人联系。然后，我们深入研究目前用于评估实施方案的不同方法，从问卷到神经生理学措施。我们对现有指标进行了批判性分析，讨论了它们在虚拟现实的背景下的优势和缺点。值得注意的是，我们认为，在虚拟现实的背景下，最相关的实现实体的实时度量也是特定的，并且不需要双重任务。脑电图似乎是对未来的良好候选人，如果改善了其对运动和实用性的敏感性（例如其敏感性）。虽然完美的指标尚未确定，但如果存在，这项工作提供了根据上下文选择哪种指标的线索，这应该有助于更好地评估和理解虚拟现实中的体现感。
开创了嵌入式研究翻译方法的使用，以增加小农户的收入和生计
虽然参与性的研发得到广泛赞誉，但有效的明确程序可以确保最终用户参与仍然是圣杯。我们的研究提出了一种简单的参与方法，该方法是通过Laser Pulse开发的嵌入式研究翻译（ERT），并证明了其在乌干达西尼罗河地区的小型持有人蔬菜养殖社区中的应用。ERT涉及将研究结果直接集成到特定情况下的实际应用或解决方案中。它强调研究人员和利益相关者之间的合作，确保发现与现实世界中的相关，可行并有效地应用。它建立在四个支柱上：（i）研究人员与利益相关者之间的伙伴关系（ii）参与产生相关研究（III）产品的过程，以及（iv）对发现的传播。基于这些支柱及其基本原则，建议进行实施过程，从启动阶段开始，研究人员积极涉及各种各样的合作伙伴和利益相关者。这是一个设计阶段，其特征是参与性讨论，协作决策和计划。这些步骤指导实施阶段，在此期间，合作伙伴仍在积极参与研究。最后，伙伴关系共同传播了这些发现，以最大程度地发挥影响力和吸收。接下来是第二阶段（CO验证），其中利益相关者通过FGD和反馈会议验证信息。在我们的研究中，我们使用五阶段的程序将方法调整为乌干达语境：在第一阶段（了解环境），研究人员迅速获得了有关目标种植系统的相关方面以及通过文献审查和定量基线调查的广泛干预领域的尽可能多的信息。在第三阶段（干预措施的优先领域共选择），研究人员和利益相关者共同选择了目标作物以及要解决的特定约束。第四阶段是共同发展，涉及潜在技术的共同体和共同测试。最后阶段（传播）包括通过合作伙伴关系和其他传播渠道来扩展共同开发的技术。
SREP监督方法2024
ICAAP评估。JST评估了ICAAP，以确定机构的资本管理框架是否强大，整合并且与其规模，复杂性和风险概况成正比。此评估是从定性和定量的角度进行的，重点是：1。风险识别和测量：评估机构如何在其ICAAP框架内识别，衡量和汇总风险。2。治理与整合：评估ICAAP如何嵌入日常管理过程中，包括管理机构的作用，内部控制，验证和审计作为治理的一部分。3。前瞻性资本计划：审查机构如何在其资本计划中纳入长期观点，以确保在各种情况下（包括压力条件）的可持续性。ICAAP评估在告知内部治理和风险管理方面起着至关重要的作用，并且是主管确定Pillar 2的其他资本要求的关键因素。
架构材料中不稳定性引起的模式产生 - 方法
架构材料表现出与其几何形状直接相关的非常规性。由细长的元素组成时，结构材料可以通过细胞壁的屈曲或折断行为表现出大变形，表现出几何性非线性。这可以在具有不同属性的材料中创建一个与原始结构不同的新模式。在本文中，我们介绍了研究模式生成弹性不稳定性引起的架构材料的方法的回顾。我们首先在经典示例上审查相关研究：压缩下的六边形蜂窝。我们强调了它们在确定基本分叉现象及其对研究介质（单位细胞长度）模式变化方法的贡献方面的重要性。然后，我们详尽地回顾了现在使用的方法和工具，以研究受弹性不稳定性的此类材料的后构成行为。
研究文章：新型PCR程序的良好肝脏肝脏坏死性疾病（AHPND）和突变体-AHPND快速检测的新型PCR程序的建立前的提取方法和DNA提取方法
在2009年中国急性肝癌坏死病（AHPND）的第一次爆发后，这种疾病仍被认为是虾类水产养殖业的全球危险疾病。当前，没有有效的方法来预防和治疗AHPND。因此，可以避免并控制这种疾病的快速检测方法被认为是最有效的策略。在2021年，建立了一种新的PCR反应，可以同时检测AHPND和突变体AHPND。为了开发PCR试剂盒，建立了包括富集前步骤和DNA提取方法的PCR程序以进行PCR反应。新的PCR程序被验证，检测极限为5.10 3 CFU/mL。此检测极限是当前用于检测AHPND的常规PCR方法的两倍。弧菌溶血性在37°C的肉汤中显示出最佳的生长，并伴有虾的肝癌。也修改了用虾组织中提取DNA的简单沸腾方法。PCR程序已在42个AHPND的样本上成功验证。使用PCR试剂盒快速检测AHPND和相关的突变体AHPND，用于快速诊断虾农场的AHPND和相关突变体-AHPND。关键字：AHPND，突变体-AHPND，DNA提取，PCR，Vibrio parahaayticus 1-分子和环境生物技术的部门，生物学和生物技术学院，生物学实验室，生物传感器，生物传感器，科学大学，Ho Chi Minh City，Viet Nam，生物传感器。2-越南胡志明市科学大学分子生物技术实验室。3-越南国立大学，林格·沃德（Linh Trung Ward），越南城，越南城，越南 *