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使用基于片段的量子化学计算蛋白质-配体相互作用能量的收敛协议
基于碎片的量子化学方法提供了一种避免电子结构计算的非线性缩放的方法，因此可以使用高级方法研究大型分子系统。在这里，我们使用碎片来计算具有数千个原子的系统中的蛋白质-配体相互作用能，使用一种用于管理基于碎片的计算的新软件平台，该平台实现了屏蔽多体展开。使用最小基半经验方法 (HF-3c) 进行的收敛测试表明，使用单残基碎片和简单氢帽的二体计算足以重现使用传统超分子电子结构计算获得的相互作用能，误差在 1 kcal/mol 以内，计算成本约为 1%。我们还表明，HF-3c 结果说明了密度泛函理论在增强四倍 ζ 质量的基组中获得的趋势。碎片化的战略部署有利于融合生物分子模型系统与高质量电子结构方法和基组一起使用，将从头算量子化学引入迄今为止难以想象的规模的系统。这将有助于为机器学习应用生成高质量的训练数据。
精密医学与牙科的收敛
医疗保健的范式正在转向精确的Medi Cine，根据GE网络，环境和生活方式因素为个体患者量身定制治疗。牙科传统上是一门独立的学科，越来越多地被认为是整体健康不可或缺的组成部分。本文通过人工智能（AI）和机器人技术探索了精密医学和牙科的融合。我们深入研究AI如何分析大量患者数据，包括遗传，口服和系统性健康信息，以告知个性化的牙科治疗计划。此外，我们研究了机器人技术在增强牙科程序中精确和效率方面的作用。通过整合AI和机器人技术，牙科可以超越一种反应性的口腔健康方法，并成为精密医学的积极成分，最终改善患者的结果和生活质量。
人工智能与沉浸式环境的融合
NVIDIA 的 Magic3D 代表了 AI 驱动的 3D 建模的重大飞跃。这款创新工具可以根据文本描述生成 3D 模型，大大减少了创建复杂 3D 资产所需的时间和专业知识。这些 AI 工具对 3D 资产创建过程的影响是深远的。传统上，创建高质量的 3D 模型需要在专门的软件上进行大量培训，对于复杂的资产可能需要几天甚至几周的时间。借助 AI 驱动的工具，这个过程可以缩短到几小时甚至几分钟。这种效率不仅节省了时间；它为虚拟世界设计的快速原型设计和迭代开辟了新的可能性。
神经发育和相关精神疾病中的转录因子：遗传和环境风险因素的潜在收敛
神经发育和相关精神疾病中的标题转录因素：遗传和环境风险因素的潜在收敛类型类型文章Dutra消息来源，Mellanie，Schwingel，Gustavo Brum，Bambini-Junior，Victorio和Gottfried，Carmem（2021）神经发育和相关的精神疾病中的转录因素：遗传和环境风险因素的潜在收敛。国际发育神经科学杂志，81（7）。pp。545-578。ISSN 0736-5748创作者Santos-Terra，Julius，Deckmann，Iohanna，Dutra消息来源，Mellanie，Schwingel，Gustavo Brum，Bambini-Junior，Victorio和Gottfried
零售营销中边缘计算和供应链弹性的融合
在快节奏的零售世界中，拥有强大而灵活的供应链对于成功至关重要，因为企业面临着客户期望的提高和市场不确定性。边缘计算正在作为一种关键技术，可以通过实时处理数据，减少延迟并提高响应能力来增强供应链的弹性。本文探讨了边缘计算和供应链弹性如何相交零售营销中的相交以及它们如何优化营销策略和客户体验。边缘计算通过处理附近生成位置的数据来起作用，与传统的云系统相比，这加快了处理并减少延迟。这种实时数据处理对于需要管理库存，轨道运输并适应市场变化的零售商至关重要。通过边缘计算，零售商可以立即了解其供应链，从而更快，更准确地决策。本文回顾了当前的研究和案例研究，以说明零售中边缘计算的好处。这些好处包括通过实时更新，更多个性化和引人入胜的营销活动以及通过自动化流程提高物流效率的更好库存管理。边缘计算还可以增强使用增强现实等技术的店内体验，从而可以提高客户互动和满意度。但是，采用边缘计算还带来了挑战，例如高实施成本，集成新系统的复杂性以及对数据安全的担忧。本文解决了这些挑战，并提供了克服它们的策略，为有效使用边缘计算提供了实用的建议。总之，本文认为，边缘计算将是零售未来成功和创新的重要因素。通过使供应链更加敏捷，响应和高效，Edge Computing可以帮助零售商满足市场需求并保持领先地位。随着技术的不断发展，边缘计算在改善供应链弹性和转型零售营销中的作用将变得更加重要。
第17章美洲的选区和融合
平面结构是一个模板，可以在该模板上进行编码（Tallman 2021b； Tallman 2024 [此卷]）。它构成了将多元或分布类型学的思想应用于选区问题的尝试。开发了平面结构的顺序，以评估逻辑上不同的选区测试/域相互对齐和/或嵌套的程度，并探索这方面有多少类型学变化。平面结构可以被概念化为模板，它是由“结块”策略建立的（GOOD 2016），这意味着该模板旨在描述对尽可能多的结构的线性规定方面的各个方面，或者是一种施加了一种类型的短语语法语法，对非末端Nodes的类型施加了限制性（请参阅Tall Malsissible of Tall Mansibles the Tall Mansibles the Tall Mansiblessplosissible（请参阅该量2024）。我们应该指出，该设备不是乔姆斯基（Chomsky）（1965）的“语法理论”。这是一个比较概念，用于研究语言结构的非常特定的方面。换句话说，它是一种测量设备，可以用不同的约束和编码属性来构建不同的研究问题（例如，Good 2016）。如果我们不使用平面结构或某种这种测量技术，我们将无法跟踪诊断何时保持一致以及何时无法跟踪。平面法分子方法的“分形”方面脱离了摘要中所述的选区测试的前提，当应用于实际语言数据时，可以使用模棱两可的解释。当将选区测试应用于给定语言时，我们将无法也不会按原样应用测试。相反，在将“测试”应用于新系统时，有一个抽象的过程，然后重新凝固。我们将测试从其语言特定的上下文中提升，使其抽象，然后添加详细信息将其应用于新语言，并在此过程中重新整理测试。如果要超越原始开发和使用的上下文，则必须以这种方式回收每个选区测试。我们注意到，例如，我们称之为“单词”的某些结构可能不会被我们已经将其识别为某种语言的其他元素中断，例如英语。我们从该属性中抽象出来，并声称“非中断”是识别“单词”的一般诊断。但是什么是不间断的呢？当然，我们不能使用英语单词来测试HUP中给定的结构跨度是否是基于非中断的“单词”。因此，我们通过重新划定测试，将HUP - 特定的中断元素引入方程来解决问题。这涉及一个认知的飞跃，这似乎是如此微不足道，以至于它超过了有意识的意识。
生物数字融合的未来标准
如果没有多个个人和组织的宝贵支持和合作，本研究项目就不可能实现。我们要对 BSI 在此项努力中的合作表示最深切的感谢，特别是教育和发展经理 Matthew Chiles 博士、环境、社会和治理标准主管 Dawn Hunter、标准开发经理 John Ross、大学合作伙伴关系经理 Emma Glass、数字/高价值制造部门负责人 Ben Sheridan 和医疗保健部门负责人 Rob Turpin 他们提供的见解、广泛支持和资源对该项目的成功完成至关重要。我们也非常感谢 Irina Brass 博士在整个过程中的不断指导。她的周到指导极大地影响了我们工作的方向。我们还要感谢 Jean- Christophe Mauduit 博士和 Maria Cross 博士的评论和反馈，帮助我们改进工作质量。最后，我们要向所有参加我们的访谈和研讨会的专家致以诚挚的谢意。您的贡献非常宝贵，我们非常感谢您与我们分享的时间和知识。
哪些涉及就业措施之间差异的日益增长？
我们的分析表明，就业统计数据（CES）和当前人口调查（CPS）之间的就业措施之间存在显着和持久的差异。调整企业的净出生死亡贡献仅部分解释了这一差距。剩余的差异很大可能是由于CP的人口增长低估，这可能与最近移民波动有关。这一发现对理解当前的劳动力市场具有重大影响：调整后的CPS数据显示，从2023年初到2024年6月，与未调整的CPS数据相反，劳动力市场具有更强大的劳动力市场，并且供应迅速增长，这仅表明需求增长。我们的研究强调了准确的估计值的重要性，并持续对知情政策决策进行数据修订。
二次正规化线性程序的定量收敛
具有二次正则化的线性程序由于其在最佳运输方面的应用而引起了新的兴趣：与熵正则化不同，平方惩罚导致最佳运输耦合的近似值稀少。众所周知，当正则化参数趋于零时，在任何多层层上的四个正规化线性程序的解会收敛到线性程序的最小值解决方案。但是，该结果仅是定性的。我们的主要结果通过指定正规化参数的确切阈值来量化收敛性，然后正则化解决方案还求解线性程序。此外，我们在阈值之前绑定了调节解的次优性。这些结果与大规模正规化制度的收敛速率相辅相成。我们将一般结果应用于最佳传输的设置，在那里我们阐明了阈值和次级次要性如何取决于数据点的数量。
扩散模型的概率流量
扩散模型通过学习扭转扩散过程来将噪声转换为新的数据实例，已成为当代生成建模的基石。在这项工作中，我们在离散时间内开发了基于流行的基于扩散的采样器（即概率流ode Sampler）的非反应收敛理论，假设访问（Stein）得分函数的ℓ2-2-准确估计值。对于R d中的分布，我们证明D/ε迭代（模拟一些对数和低阶项）足以将目标分布近似于ε总变化距离。这是为概率流ode采样器建立几乎线性维依赖性的第一个结果。仅对目标数据分布的最小假设（例如，没有施加平滑度假设），我们的结果还表征了ℓ2分数估计误差如何影响数据生成过程的质量。与先前的作品相反，我们的理论是基于基本而多功能的非反应方法而开发的，而无需求助于SDE和ODE工具箱。