XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System力梯度
轻型飞机可接受的操纵杆力梯度标准
图 18 部分翼展襟翼对升力分布和涡量的影响，改编自[5050]................................................................................................................................... 54
通过中央力量的连续变化纠缠
我们描述了一种完整的方法，用于精确研究附近两个量子质量之间的重力相互作用。由于这些质量的位移比其中心之间的初始分离小得多，因此位移与分离比是一个纳特参数，可以扩展引力范围。我们表明，仅当系统演变为非高斯状态时，即至少在至少扩展到立方术语时，在这种实验中的范围对INILIAL相对动量敏感。表现出了力梯度作为位置摩托米相关性的主要贡献者的关键作用。 我们为纠缠增益建立了封闭形式的表达，这表明立方术语的贡献与动量成正比，而四分之一的术语与动量平方成正比。 从量子信息的角度来看，结果发现应用是非高斯纠缠的动量见证人。 我们的方法用途广泛，并适用于任何数量的中央交互。表现出了力梯度作为位置摩托米相关性的主要贡献者的关键作用。我们为纠缠增益建立了封闭形式的表达，这表明立方术语的贡献与动量成正比，而四分之一的术语与动量平方成正比。从量子信息的角度来看，结果发现应用是非高斯纠缠的动量见证人。我们的方法用途广泛，并适用于任何数量的中央交互。
小型发达地区产业与企业政策回顾...
这种外部驱动型增长是小型发达经济体经济表现强劲的基础。这是因为小型发达经济体各部门之间存在强大的生产力梯度：外向型部门（如制造业）的劳动生产率水平（和劳动生产率增长率）高于内向型部门（如零售业或建筑业）。所有发达经济体都存在内向型部门和外向型部门之间生产力水平的差异，但在小型发达经济体中尤其明显。这是因为外部参与使小型经济体能够克服国内市场有限的问题，国内市场规模经济潜力较小，竞争强度较弱。
科学手稿模板
监督的机器学习模型依赖于具有正面（目标类）和负面示例的培训数据集。因此，培训数据集的组成对模型性能有直接影响。具体来说，关于不代表目标类别的样品的负样本选择偏见，在诸如文本分类和蛋白质 - 蛋白质相互作用预测等范围内提出了挑战。基于机器学习的免疫治疗设计是一个越来越重要的研究领域，重点是设计抗体或T细胞受体（TCR），可以与其具有高特异性和亲和力的靶标分子结合。鉴于免疫治疗药物的生物医学重要性，有必要解决负面训练集成分如何影响模型概括和生物学规则发现以实现合理和安全的药物设计的尚未解决的问题。我们着手在抗体 - 抗原结合预测问题的背景下通过改变负面类别，包括结合亲和力梯度来研究这个问题。我们的研究基于提供基于地面真理结构抗体 - 抗原结合数据的大型合成数据集，从而使结合界面上的残基结合能访问了残基的结合能。我们发现，分布式概括和绑定规则发现都取决于所使用的负数据集的类型。重要的是，我们发现模型学习正数据集的绑定规则的能力并不是其分类精度的微不足道相关性。我们通过现实世界中相关的实验数据确认了我们的发现。我们的工作强调了考虑培训数据集组成在基于机器学习的研究中实现最佳分布性能和规则学习的重要性。
培训数据组成确定机器学习概括和生物规则发现
监督的机器学习模型依赖于具有正面（目标类）和负面示例的培训数据集。因此，培训数据集的组成对模型性能有直接影响。具体来说，关于不代表目标类别的样品的负样本选择偏见，在诸如文本分类和蛋白质 - 蛋白质相互作用预测等范围内提出了挑战。基于机器学习的免疫治疗设计是一个越来越重要的研究领域，重点是设计抗体或T细胞受体（TCR），可以与其具有高特异性和亲和力的靶标分子结合。鉴于免疫治疗药物的生物医学重要性，有必要解决负面训练集成分如何影响模型概括和生物学规则发现以实现合理和安全的药物设计的尚未解决的问题。我们着手在抗体 - 抗原结合预测问题的背景下通过改变负面类别，包括结合亲和力梯度来研究这个问题。我们的研究基于提供基于地面真理结构抗体 - 抗原结合数据的大型合成数据集，从而使结合界面上的残基结合能访问了残基的结合能。我们发现，分布式概括和绑定规则发现都取决于所使用的负数据集的类型。重要的是，我们发现模型学习正数据集的绑定规则的能力并不是其分类精度的微不足道相关性。我们通过现实世界中相关的实验数据确认了我们的发现。我们的工作强调了考虑培训数据集组成在基于机器学习的研究中实现最佳分布性能和规则学习的重要性。
14C 标记的半胱氨酸和蛋氨酸在草原生产力梯度上的快速微生物吸收和矿化
半胱氨酸 (Cys) 和蛋氨酸 (Met) 对陆地 S 循环至关重要，因为它们是植物营养和微生物生长所需的碳 (C)、氮 (N) 和硫 (S) 来源。然而，土壤微生物预计会争夺这些 S-氨基酸中的 C、N 和 S。我们假设，由于植物的 C 输入较低，植物生产力低的土壤中的微生物竞争会更激烈。在这里，我们将 14 C 标记的 Cys 和 Met 添加到从海拔驱动的原始草地生产力梯度收集的 5 种土壤中，然后我们用离心排水程序在 60 分钟内测量微生物吸收，然后用 NaOH 捕集器在 48 小时内测量随后的矿化。我们的结果表明，Cys 和 Met 都被土壤微生物迅速吸收，半衰期从 0.34 到 2.14 分钟不等，比通过测量 14 CO 2 释放确定的半衰期快一个数量级（或更多）。微生物从土壤溶液中去除 14 C 和随后释放 14 CO 2 之间存在相当大的延迟，这表明草原土壤中 Cys 和 Met 的降解主要通过生物过程发生。土壤微生物对 Cys 和 Met 的吸收主要由高亲和力运输系统 (0.01 – 0.1 mM) 控制，而亲和力较低的运输系统在较高底物浓度 (1 – 100 mM) 下变得更为重要。此外，在生产力较低、海拔较高的地区，Cys 和 Met 的微生物吸收和矿化率下降，这表明有机 N 和 S 的周转以及随后植物吸收的有效性可能受土壤肥力控制。我们得出结论，尽管 Cys 和 Met 可能代表土壤中 DON 和 DOS 库的小部分，但由于它们在草原土壤中的快速周转和补充率，它们对土壤微生物和植物营养的重要性可能被低估了。