在最近的一篇论文中[物理学。修订版d 102,016020(2020)],使用伪量子电动力学来模拟电子之间的库仑相互作用,并确定二维dirac样系统中的质量重新归一化。在本文中,我们通过在分隔两个介电的平面界面以一定距离检查该系统来扩展这些发现。使用随机相近似,我们计算重新归一化组的功能,并显示质量,费米速度的行为和费米恩场的异常维度如何受此界面的存在影响。为了体现我们公式的应用,我们计算了该界面对二维材料中重归于重量化的能带隙的影响。在适当的限制下,我们的结果恢复了上述出版物中报告的相应的结果,以及其他结果。
摘要 - 不监督的单眼深度估计框架 - 作品显示出有希望的自主驱动性能。但是,现有的解决方案主要依靠一个简单的召集神经网络来进行自我恢复,该网络努力在动态,复杂的现实世界情景下估算精确的相机姿势。这些不准确的相机姿势不可避免地会恶化光度重建,并误导了错误的监督信号的深度估计网络。在本文中,我们介绍了Scipad,这是一种新颖的方法,它结合了无监督的深度置式联合学习的空间线索。具体来说,提出了一种置信度特征流估计器来获取2D特征位置翻译及其相关的置信度。同时,我们引入了一个位置线索聚合器,该位置线索聚合器集成了pseudo 3D点云中的depthnet和2D特征流入均匀的位置表示。最后,提出了一个分层位置嵌入喷油器,以选择性地将空间线索注入到鲁棒摄像机姿势解码的语义特征中。广泛的实验和分析证明了与其他最新方法相比,我们的模型的出色性能。非常明显的是,Scipad的平均翻译误差降低了22.2%,而Kitti Odometry数据集的相机姿势估计任务的平均角误差为34.8%。我们的源代码可在mias.group/scipad上找到。
01。农业生物技术单元1:细胞结构和功能原核和真核细胞结构,细胞壁,质膜,细胞细胞器的结构和功能:液泡,线粒体,质体,高尔基体,Golgi Appratus,er,Er,er,过氧化物症。细胞分裂,细胞周期的调节,蛋白质分泌和靶向,细胞分裂,生长和分化。 单元2:碳水化合物,脂质,蛋白质和核酸的生物分子和代谢结构以及功能,碳水化合物的合成,糖酵解,HMP,柠檬酸周期和代谢调节,氧化磷酸化和氧化磷酸化和底物水平磷酸化磷酸化,植物磷酸化,植物,植物,植物,植物,Hormones,Hormones。 功能分子,抗氧化剂,营养前体,HSP,抗病毒化合物。 单元3:酶学酶,结构构象,分类,测定,分离,纯化和表征,催化特异性,作用机制,活性位点,调节酶活性。 Unit 4: Molecular Genetics Concept of gene, Prokaryotes as genetic system, Prokaryotic and eukaryotic chromosomes, methods of gene isolation and identification, Split genes, overlapping genes and pseudo genes, Organization of prokaryotic and eukaryotic genes and genomes including operan, exon, intron, enhancer promoter sequences and other regulatory elements. 突变自发,诱导和位置,在细菌,真菌和病毒中重组,转化,转导,结合,转座元素和转座。 翻译机制及其控制,翻译后修改。细胞分裂,细胞周期的调节,蛋白质分泌和靶向,细胞分裂,生长和分化。单元2:碳水化合物,脂质,蛋白质和核酸的生物分子和代谢结构以及功能,碳水化合物的合成,糖酵解,HMP,柠檬酸周期和代谢调节,氧化磷酸化和氧化磷酸化和底物水平磷酸化磷酸化,植物磷酸化,植物,植物,植物,植物,Hormones,Hormones。功能分子,抗氧化剂,营养前体,HSP,抗病毒化合物。单元3:酶学酶,结构构象,分类,测定,分离,纯化和表征,催化特异性,作用机制,活性位点,调节酶活性。Unit 4: Molecular Genetics Concept of gene, Prokaryotes as genetic system, Prokaryotic and eukaryotic chromosomes, methods of gene isolation and identification, Split genes, overlapping genes and pseudo genes, Organization of prokaryotic and eukaryotic genes and genomes including operan, exon, intron, enhancer promoter sequences and other regulatory elements.突变自发,诱导和位置,在细菌,真菌和病毒中重组,转化,转导,结合,转座元素和转座。翻译机制及其控制,翻译后修改。单元5:遗传信息的基因表达,操纵子概念,原核生物和真核生物转录的转录机制,转录单位,调节序列,增强序列和增强剂,激活因子,激活因子,共激活因子,共激活因子,共抑制剂,原核生物和真核生物的转化因子和促进剂,促进剂,促进剂,促进剂,促进剂,促进剂,促进剂,促进剂,促进剂,促进剂,促进剂,促进剂,促进剂,促进剂,促进剂,促进剂,促进剂,促进剂,促进剂,促进剂,促进剂,促进剂,促进剂,促进剂,促进剂,促进剂,促进剂,促进剂,促进剂,促进剂,促进剂,促进因遗传密码。
本文介绍了 MatKG,这是一个涵盖材料科学关键概念的新型图形数据库,涵盖了传统的材料结构-属性-处理范式。MatKG 通过基于转换器的大型语言模型自主生成,并通过统计共现映射生成伪本体模式。目前,MatKG 包含来自 80,000 个实体的超过 200 万个唯一关系三元组。这允许以独特的分辨率和比例对材料知识进行有针对性的分析、查询和可视化。此外,知识图谱嵌入模型用于学习图中节点的嵌入表示,这些表示可用于下游任务,例如链接预测和实体消歧。当用作知识库时,MatKG 允许快速传播和吸收数据,而当作为嵌入模型进行训练时,则可以发现新的关系。
摘要:与电解电容器相比,超级电容器每单位质量或体积可以存储多一百万倍的能量。由于其内部电阻低,它们能够驱动或吸收脉冲高电流。在过去的四分之一世纪里,超级电容器 (SC) 制造商开发了几种具有高功率密度和更长循环寿命的大规模设备系列,帮助最终用户改进其储能系统和产品。如今,有三种常见的设备系列,即 (i) 对称双层电容器 (EDLC)、(ii) 具有锂电极的混合电容器和 (iii) 基于伪电容概念的电池电容器。这篇评论文章比较了这些系列,并概述了电动汽车 (EV)、微电网和消费电子产品中的几种最新应用。
复合希格斯模型以及部分综合性,预测了矢量样顶级零件的存在。一类这样的模型显示出腐烂到第三代夸克和异国伪巨石玻色子的顶级伙伴的谷仓比,从而在LHC开辟了新的搜索拓扑。我们系统地研究了部分综合框架中顶级有零件的异国情调衰变。我们旨在弥合简化的现象学模型与完全由4D强耦合量规理论动机的完整复合希格斯机械之间的差距。我们在TEV量表上介绍了一个Lagrangian,并确定了许多通用特征,特别是关于顶级派对的光谱。最终作为原则的证明,我们讨论了SU(5)/SO(5)coset中顶级派鞋的异国情调衰减。
不同(伪)快度(η)下局部流平面之间的方位角关联可以揭示重离子碰撞中初始核物质密度分布的重要细节。对因子分解比(r2)及其导数(F2)的大量实验测量表明存在纵向流平面去相关。然而,非流动效应也会影响该观测量并阻碍对该现象的定量理解。在本文中,为了区分去相关和非流动效应,我们提出了一个新的累积量可观测量T2,它在很大程度上抑制了非流动。用一个简单的蒙特卡洛模型测试了该技术对不同初态场景和非流动效应的敏感性,最后将该方法应用于多相传输模型(AMPT)模拟的√Au+Au 碰撞事件
摘要在这项工作中提出了一种强大的无模型自适应迭代学习控制(R-MFAILC)算法,以解决横向控制自动驾驶总线的问题。首先,根据自主总线的周期重复工作特性,利用了迭代域中使用的一种新型的动态线性化方法,并给出了具有伪梯度(PG)的时变数据模型。然后,R-MFAILC控制器的设计具有建议的自适应衰减因子。所提出的算法的优势在于R-MFAILC控制器,该控制器仅利用了调节实体的输入和输出数据。此外,R-MFAILC控制器具有很强的鲁棒性,并且可以处理系统的非线性测量干扰。在基于卡车SIM模拟平台的模拟中,验证了所提出的算法的有效性。使用严格的数学分析来证明所提出算法的稳定性和收敛性。
在临床试验中,可以在进展后治疗患者,只要他们具有临床益处,并且没有实质性的不良反应,如研究者所评估。应在12周后评估患者的肿瘤反应。与ipilimumab和nivolumab的组合诱导治疗后。在免疫疗法开始后的头几个月中,一些患者可以经历短暂的肿瘤耀斑(称为“伪进展”或免疫反应)。这可能表现为现有病变的生长或随后肿瘤回归之前的新病变的发展。虽然这很少见(约5%),但可以考虑继续进行4至6周后进行第二次扫描以确认进展,特别是如果患者保持良好状态。辐射召回,在长时间的放射治疗过程后开始这种治疗时,应考虑对时间的考虑。