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多块结构化网格的多准则划分
多块结构化网格的分区会影响数值模拟的性能和可扩展性。最佳分区器应同时实现负载平衡和最小化通信时间。最先进的域分解算法在平衡处理器之间的负载方面做得很好。但是，即使工作得到很好的平衡，通信成本也可能不平衡。影响通信成本的两个主要因素是边切割和通信量。当前的分区器主要侧重于减少总通信量，并依赖于简单的技术，例如在最长边处切割，而这种技术不会捕获几何中的连通性。它们也没有考虑网络延迟和带宽对分区的影响，导致所有平台上的分区相同。此外，它们的性能测试大多采用平面 MPI 模型，其中分区对通信的影响被同一节点上内核之间的快速共享内存访问所隐藏。在本文中，我们提出了用于多块结构化网格的新分区算法，以解决当前分区器的上述限制。新算法包括一个成本函数，它不仅考虑了通信量和边切，还考虑了网络的延迟和带宽。我们尽量减少所有处理器之间的总体成本，以创建最佳分区。为了证明所提算法的效率
图结构数据的量子机器学习
量子机器学习 (QML) 是将经典机器学习 (ML) 推广到量子领域的一种方式，近年来，这种学习方式迎来了复兴，并催生出一系列令人眼花缭乱的公式和应用（详情请参见 [1-3] 及其参考文献）。广义上讲，量子机器学习有以下分类 [4]：(i) 经典机器学习的量子加速 [5-8]，(ii) 经典机器学习表征量子系统 [9-11]，或 (iii) 量子设备学习量子数据（完整 QML）[12-22]。我们这里重点关注最后一类，因为在这种情况下，量子加速不仅是最有可能的，而且由于前面提到的层析成像难度呈指数级增长，因此也是最迫切需要的 [23]。人们考虑了多种用于 QML 的量子架构，从变分量子电路 [ 19 , 24 ] 到人工神经网络的量子类似物 [ 15 , 17 , 18 , 20 , 21 , 25 ]。我们认为 [ 21 ] 中引入的量子神经网络 (QNN) 架构为完整的 QML 提供了最有前途的平台。例如，此类 QNN 最近被用作量子自动编码器，以对纠缠量子态进行去噪 [ 26 ]。此外，当量子神经元足够局部且稀疏时 [ 27 ]，这些 QNN 似乎提供了一种架构，可能被用来避免“荒芜高原”问题 [ 28 ]。最后，这些 QNN 被发现达到了量子学习的基本信息论极限 [ 12 , 16 , 29 – 31 ]，这是由量子无免费午餐定理 [ 32 – 34 ] 规定的，这是对通用非结构化量子数据源的量子学习性能的限制。量子数据源永远不会是通用和非结构化的，因为生成它们的设备总是有结构的。事实上，因果和空间顺序体现在附近局部产生的状态之间的相关性中
一种用于经验频谱预测的全面深度学习方法及其对纳米结构二聚体的定量验证
纳米光子学利用了最佳的光子学和纳米技术，近年来通过允许亚波长度结构来增强光 - 物质相互作用，从而改变了光学技术。尽管这些突破，设计，制造和这种异国情调的设备的表征仍然存在通过迭代过程，这些过程通常在计算上是昂贵，内存密集和耗时的。相比之下，深度学习方法最近显示出出色的表现作为实用的计算工具，为加速此类纳米光子学模拟提供了替代的途径。本研究通过掌握独立的纳米结构属性及其相应的光学响应之间的隐藏相关性，提出了用于传播，反射和吸收光谱预测的DNN框架。所提出的DNN框架被证明需要足够数量的训练数据，以实现从计算模型中得出的光学性能的准确近似。全面训练的框架可以在计算成本上使用三个数量级来超越传统的EM解决方案。此外，提出的DNN框架采用了深度学习方法，努力优化影响纳米结构的几何维度的设计元素，从而深入了解纳米级的通用传播，反射和吸收光谱预测。此范式提高了复杂的纳米结构设计和分析的生存能力，并且它具有许多潜在的应用，涉及纳米结构与电磁场之间的异国情调的光 - 物质相互作用。在计算时间方面，与常规FEM方法相比，设计算法的速度快700倍以上（使用手动网格划分时）。因此，这种方法为快速而通用的方法铺平了道路，以表征和分析纳米光系统的光学响应。
纳米结构的Tialcun和Tialcucn涂层
获得纳米结构化的氮化物和碳耐碳涂层的最常见方法之一是反应性木ementron溅射（RMS）。RMS方法使使用特定的光学和机械性能形成高质量的涂层。通过离子血浆方法形成涂料的一个重要问题是它们的组成，结构以及其物理和机械性能的预测。12在许多已发表的研究12 - 15中，已经表明，所有沉积参数都在涂层结构和机械特征中认真对待。航天器的可靠操作需要使用具有抗裂缝特性的耐磨涂层。特别是，陀螺仪系统的摩擦学元素（例如推力轴承）需要用硬抗裂缝覆盖
基于纳米结构双层 ZrOx/Au 薄膜的双端忆阻器的增强和抑制行为
摘要 模拟突触功能（例如增强和抑制）对于开发人工神经形态结构具有战略意义。通过在去除开关信号后利用电阻水平的逐渐放松，忆阻器可以定性地再现生物突触的短期可塑性行为。为此，已经提出了各种基于纳米制造的金属氧化物半导体堆栈的忆阻器。在这里，我们介绍了一种不同的制造方法，该方法基于以双层平面配置沉积的簇组装纳米结构氧化锆和金薄膜（ns-Au / ZrO x）。该装置表现出具有短期记忆和增强/抑制的忆阻行为。观察到的松弛可以用拉伸指数函数来描述。此外，在重复脉冲应用下，短期现象的特征时间会动态变化。我们的纳米结构装置的特点是与其他纳米级忆阻装置相比，导电路径长度明显更长；氧化锆纳米结构薄膜的使用使得该装置与神经元细胞培养兼容。
通过甲氨蝶呤官能化的质量纳米结构脂质载体靶向pennyroyal的靶向递送；多个途径凋亡激活剂
引入疾病和感染率随着人口的增加而增长。在对人类的各种威胁中，癌症是全世界许多死亡的原因，大多数死亡都是由于癌症转移。1,2癌症被定义为一种非典型和异常状态，导致多阶段的致癌过程，并针对多种细胞生理系统。3化学疗法，放疗和手术是癌症最接受的治疗方法。4当前的癌症治疗方法的主要困难是药物的不确定分布，药物浓度不足以及对药物的监测不足，直到达到肿瘤为止。5化学治疗剂严重副作用（例如多种耐药性）的主要原因是药物递送到目标区域的不足。6
跨性粪便微生物群移植对成年大鼠代谢和激素状态的影响
疫苗给药的抽象最佳方案以最大程度地减少不稳定疾病的影响取决于许多接收不同控制程度的变量。示例包括疾病的特征及其对不同群体的性别，年龄或社会经济状况的影响，其传播模式或受影响群的人口结构的影响。在这里，我们引入了一种通过疫苗接种和重新感染的感染传播的隔室模型，并分析了这两个过程对疾病进展和死亡人数的变化的影响。人口分为两组，以突出疫苗给药与各种人口结构之间不同关系引起的疾病的总体影响。作为一个实际的例子，我们使用实际人口统计数据研究了各个国家的Covid-19动力学。该模型可以通过适当的参数值估计，可以轻松地应用于通过感染和易感人群以及任何人口结构之间直接相互作用以及任何人口结构传播的任何其他疾病。两个主要构想突出。首先，再感染个体的比例越高，疾病成为准流行的可能性越高。第二，最佳
学习型组织的战略一致性维度和结构化实践：案例研究
学习型组织通过利用其“战略一致性”来促进教育。然而，组织战略是一个关键问题，因为它会影响组织的效率和绩效。本研究旨在评估战略一致性维度对组织学习实践的影响。本研究是定量的、描述性的和解释性的。验证性因子分析 (CFA) 方法用于评估研究变量。研究案例是 Wasit 大学教职员工，他们向 450 名参与者提供样本。使用问卷收集数据。使用 SPSS V.25 和 Amos.V.23 统计程序分析收集的数据。研究假设被接受，并证实了战略一致性维度（包括电信、组织价值、治理、伙伴关系和劳动力技能）对 Wasit 大学学习型组织实践的影响的统计显著性 (p < 5%)。组织学习的战略一致性维度中保留的结构表明电信、组织价值、治理、伙伴关系和教师技能的可用性。大学应该增加对组织学习机制的兴趣和投资，以促进获取知识的过程。在制定战略决策时，必须让教官参与并考虑他们的观点和能力。
可解释的大脑图的堆叠回归和结构性方差分配
将与复杂刺激相关的大脑活动与2的不同特性相关联，刺激是构建功能性脑图的强大方法。然而，3当刺激是自然主义时，它们的性质通常是相关的（例如，自然图像的视觉和4个语义特征，或用作图像特征的卷积神经网络5的不同层）。相关性能可以充当混杂因素6，并使大脑图的解释性复杂化，并可能影响统计估计器的7个鲁棒性。在这里，我们根据提出的两种方法提出了一种大脑映射8的方法：堆叠不同的编码模型和结构化9方差分配。我们的堆叠算法结合了编码模型，每个模型都将10用作输入一个描述不同刺激属性的特征空间。算法11学会预测体素的活性，作为不同12个编码模型的输出的线性组合。我们表明，由此产生的组合模型可以更好或至少与单个编码模型更好或至少预测13个大脑活动。此外，线性组合的14个权重很容易解释；它们显示了预测体素的每个特征空间的重要性15。然后，我们将堆叠模型构建到16个引入结构化方差分区，这是一种新型的方差分区，考虑了17个特征之间的已知关系。我们验证了我们的模拟方法，展示其大脑在fMRI数据上的21个潜力，并发布Python软件包。24我们的方法限制了假设空间的18个大小，并使我们能够提出有关特征空间和大脑区域之间相似性19的有针对性问题，即使在20个特征空间之间存在相关性的情况下。我们的方法对于有兴趣将大脑活动与神经网络的不同层（23）或其他类型的相关特征空间对齐的研究人员有用。
3D结构化的贝塞尔束极化及其在二氧化硅中的烙印手性光学特性
极化在光 - 物质相互作用中起着至关重要的作用。因此，其整体操作是解锁光线制造能力的重要关键，尤其是在飞秒激光直接写作中。现有的偏振技术仅着眼于光束横向的操作，即二维对照。在本文中，我们提出了一种新颖的被动策略，该策略利用了一类飞秒激光的书面空间变化的双向元素，以沿光路沿光路塑造极化状态。作为演示，我们生成了一个三维结构化贝塞尔束，其线性极化状态正在沿焦点缓慢演变（典型。60）。这样的“螺旋极化”贝塞尔束允许在SIO 2中印刷“扭曲的纳米射击”，从而在微米尺度上产生外在的光学手性，该刻度具有高光学旋转。我们的工作为三维极化操作带来了新的观点，并将在结构化的光线，轻度互动和手性装置制造中找到应用。