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M2Mathématiqueset ia定向动物作为分支宣传颗粒...
因此，由于能量函数η被定义为粒子之间距离（负1）的乘积，因此每个粒子x仅通过术语（x - ℓ -1）（r - x - 1）与左ℓℓ邻域和右r邻居相互作用。因此，颗粒之间的相互作用具有无限范围。本文的目的是表明，实际上，这种相互作用可以理解为被看不见的“抗颗粒”创建/介导。在UIP的情况下，我们将证明我们可以构建一个由颗粒和抗粒子组成的新系统，其中两个相反类型的粒子在碰撞时会消灭，因此该系统的痕迹（仅保留所有抗粒子（仅保留颗粒）之后，该系统的痕迹都是原始的UIP。该新模型的定义特征是，所有颗粒和抗粒子都按照最近的邻里位移规则独立发展。与BHP和UIP+ 4相似的结果。定理1中提供了我们主要结果的确切陈述。有关这些分支/歼灭粒子系统的说明，请参见图3。
用安全的SD ‑ WAN替换分支防火墙的四个原因
安全的SD ‑ WAN可以在本地打破云应用程序流量，从而消除了效率低下的数据中心。通过识别第一个数据包上的应用程序，它会根据业务策略自动将流量转移到Internet上，从而大大提高了性能，从而可以大大提高用户体验。例如，由组织的安全策略定义的受信任的云应用程序可以直接发送到云，而不受信任的应用程序可以首先将其定向到转发给SaaS提供商之前，请先将其定向到云提供的安全服务。这种方法允许组织通过自动将流量转向安全服务边缘（SSE）解决方案来构建SASE体系结构。
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在本课程中，我们将讨论最新的理论进步，以描述深度学习方法的经验表现。我们将主要专注于研究深度网络中 *概括的能力。让我们考虑一项分类任务，在该任务中，鉴于一组功能和培训标签，我们希望预测一个新的测试特征的未知标签。对经典学习理论的表面知识将表明，非常复杂的模型必须对学习数据过度，但是实践反复证明，尽管超过了巨大的超越，但神经网络仍可带来良好的结果。我们将描述一些提议解释这种现象的想法。可能首先的受试者是：泛化理论（容量，边缘，稳定，压缩，...），由SGD和优化景观隐含的正则化，PAC-Bays，大型网络（NTK）的理论近似。
心脏中咽中胚层中心脏和分支肌肉的出现
hal是一个多学科的开放访问档案，用于存款和传播科学研究文件，无论它们是否已发表。这些文件可能来自法国或国外的教学和研究机构，也可能来自公共或私人研究中心。
从人类数字孪生 (HDT) 到增强型士兵机器人孪生 (ASRT) 的分支
人类数字孪生 (HDT) 确实是一项强大的技术，在军事领域也可以称为士兵数字孪生 (SDT)。然而，尽管在开发 SDT 方面付出了巨大的努力，但相关技术还远未得到充分发挥。尽管如此，SDT 还在士兵机器人孪生 (SRT) 方向开辟了新天地，SRT 是士兵的机械版本而非数字版本，并且正在出现士兵机器人孪生 (ASRT) 的增强版本分支。ASRT 分支涉及人类士兵的赋能、远程控制增强能力以及所谓的“另一个自我”，即感知与实际位置不同的位置的可能性。所有这些都将通过关键支持技术成为可能。本文涵盖了上述方面，并为相关主题添加了新的观点。
FANCM分支易位酶的结构特异性DNA结合的机理
FANCM是一种DNA修复蛋白，可以识别停滞的复制叉，并招募下游修复因子。fancm活性对于利用端粒（ALT）机制替代延长的癌细胞的存活也至关重要。FANCM通过其对分支DNA结构的强亲和力有效地识别基因组或端粒中停滞的复制叉。在这项研究中，我们证明了N末端易位酶结构域驱动了这种特定的分支DNA识别。易位酶内的HEL2I子域对于有效的底物参与至关重要，夫妻DNA与催化ATP依赖性分支迁移结合。去除HEL2I或该结构域中的关键DNA结合残基的突变减少了FANCM对连接DNA和废除分支迁移活性的亲和力。重要的是，这些突变的粉丝变体未能挽救细胞周期停滞，与端粒相关的复制应力或替代内源性粉丝的替代阳性癌细胞的致死性。我们的结果表明，HEL2I结构域是FANCM正确接合DNA底物的关键，因此通过限制ALT途径的过度激活，在其肿瘤抑制功能中起着至关重要的作用。关键字：fancm，易位酶，DNA结合，端粒的替代延长，携带杂合或纯合的粉丝突变的个体易于早期发作癌症，并且对化学疗法诱导的骨髓抑制（4-7）易感性（4-7）。这是因为FANCM是DNA修复的重要介体，这是抑制引起癌症的突变以及对化学疗法诱导的DNA损伤做出反应所需的细胞过程（8）。fancm缺乏细胞积累了停滞的复制叉，单链DNA间隙和姐妹染色单体交换，它们在用DNA损伤剂处理后升高（9,10）。相反，FANCM缺乏对使用基于重组的端粒维持机制（称为端粒替代延长或ALT）的癌细胞有害。我们先前表明，Alt阳性癌细胞中的FANCM敲低既引起极高的复制应力，又引起了持续的重组中间体的诱导。
大脑分支血管周围空间间质液淋巴流动的新机制
普渡大学，2023 年 1 月 27 日 摘要 目的。基于血管周围空间的解剖学和力学，探索脑间质组织液流动的生物物理学，以便更好地了解淋巴液流动的发生方式。方法。在可快速计算的、分支的、多尺度的脑组织几何模型中研究心脏频率下的液体流动动力学。这些模型由混合的穿透动脉和静脉树提供。它们包括颅内压和血管内压的脉动变化、脑组织的弹性扩张以及沿 Virchow-Robin 空间轴的脑脊液流动阻力的非线性变化。在笔记本电脑上计算由此产生的动脉周围和静脉周围压力的变化以及由此产生的从小动脉到小静脉血管周围空间的间质液批量流量。结果。在典型的生理条件下，较小的远端动脉周围分支和静脉周围分支之间会产生约 0.5 mmHg 的时间平均正压。根据组织几何形状和液压阻力，产生的流量足以每 1 到 10 小时更新一次间质液。增加血管周围空间的径向宽度会降低这种效果。计算出的整个大脑的平均淋巴流量与蛛网膜绒毛测量到的新脑脊液产生量相似。结论。当适当考虑血管周围树的分支结构时，它们的经典解剖结构具有令人惊讶的新兴特性。在动脉周围和静脉周围空间较小的远端分支之间可以发生具有生物学意义的平流量。关键词。平流、阿尔茨海默病、淀粉样蛋白、生物物理学、血脑屏障、体积流量、脑脊液、循环、细胞外、液压、颅内压、血管周围泵送、通透性、软脑膜、脉动、蛛网膜下腔、Virchow-Robin 腔、废物。
基于分支对决 Q 网络的分布式储能系统微电网在线调度
I. 引言 微电网是一种很有前途的概念，它可以解决将分布式可再生能源和储能系统整合到电网中的挑战。在线优化是根据系统的实时状态来调度微电网的运行，是确保微电网经济运行的关键技术。然而，可再生能源的不确定性给微电网的在线优化带来了巨大的挑战。为了解决这个问题，研究人员提出了几种在线优化方法，如模型预测控制 (MPC) [1] 和基于近似动态规划 (ADP) 的算法 [2]。然而，上述方法的在线优化性能依赖于预测信息。因此，性能受到可再生能源和负荷功率的预测精度的影响。为了减少对预测的依赖，已经提出了几种其他的微电网在线优化方法，包括 Lyapunov 优化 [3]、CHASE 算法 [4] 以及最近开发的基于深度强化学习 (DRL) 的优化方法（例如深度 Q 网络 (DQN) [5]、MuZero [6]）。
AWS 规范指南 - 为多账户 DevOps 环境选择 Git 分支策略
转向基于云的方法并在 AWS 上交付软件解决方案可能会带来变革。这可能需要更改您的软件开发生命周期流程。通常，在 AWS 云中的开发过程中会使用多个 AWS 账户。选择兼容的 Git 分支策略来与您的 DevOps 流程配对对于成功至关重要。为您的组织选择正确的 Git 分支策略可帮助您在开发团队之间简洁地传达 DevOps 标准和最佳实践。Git 分支在单个环境中可能很简单，但在多个环境（例如沙盒、开发、测试、登台和生产环境）中应用时可能会变得混乱。拥有多个环境会增加 DevOps 实施的复杂性。