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细菌发现可以加速蚊子控制方案
埃克塞特大学和瓦格宁根大学的这项新研究研究了腺菌细菌如何影响蚊子幼虫的发展。结果表明，Asaia一天将开发时间加速了，这可能会促进需要生产数百万成人的质量养育方案。
连贯的纳米光子电子加速器
在光子纳米结构内的激光光的帮助下，电子的加速度代表了微波驱动的加速器的微型替代品。主要优点是，较高的驾驶有助于介电材料的损伤阈值达到10 GV/m。这意味着应达到超过1 GEV/m的加速度梯度。此外，光学加速器的结构大小位于纳米范围内，这意味着可以采用纳米化方法来构建加速器结构。在追求这些目标时，我们展示了一种可扩展的纳米光线性电子加速器，该线性电子加速器通过交替相位效力（APF）方案一致地结合了粒子加速度和横梁限制。它在仅225 nm宽的通道中加速和引导电子在500μm的相当距离内。观察到的最高能量增益为43％，从28.4 KEV到40.7 KEV。我们希望这项工作为纳米光加速器铺平道路。这些片上粒子加速器可能会在医学，工业，材料研究和科学中施加适用的应用。在这次演讲中，我们将提供纳米素化加速器的状态更新。
身体不满意的时间感知和互感相互作用 bimsa：使用内存处理加速长序列对齐 转录组和文本的多模式学习启用与自然语言聊天的交互式单细胞RNA-seq数据探索 psilocybin导致性别，时间和剂量依赖性变化
此外，在帕金森氏病，抑郁症，躁郁症，焦虑症和精神分裂症等精神病和神经系统疾病中观察到的时间感知的扭曲仍然知之甚少（Teixeira等，2013）。例如，患有抑郁症的人通常集中于过去的过去经历，并且经常报告时间似乎缓慢甚至感觉已经停止了（Ren等，2023）。同样，患有帕金森氏病的患者也倾向于感知时间更慢。另一方面，焦虑会引起时间的加速感知，尤其是在高压力和唤醒时期（Holman等，2023）。患有注意力缺陷多动障碍的人可能会感觉到时间比实际的时间更快或慢（Ptacek等，2019）。Stanghellini等。发现，精神分裂症患者可能将时间的看法描述为缺乏连续性，而感到彼此断裂的时刻（Stanghellini等，2016）。这可能表现为即时时间流的损失，使事件感到孤立和无关，这有助于组织日常活动和维持社交互动的困难。因此，时间感知的研究不仅是理解人类认知的基础，而且对实用应用具有巨大的潜力，这些应用可能会对个人和社会福祉产生积极影响，并且对于诊断和治疗各种精神病学和神经疾病具有实际意义。
gjk ++：利用加速方法以更快的碰撞检测
摘要 - 集合检测是各个领域的基本问题，例如机器人技术，计算物理和计算机图形。一般而言，碰撞检测被作为计算几何问题，而所谓的吉尔伯特，约翰逊和Keerthi（GJK）算法是当今最采用的解决方案。在1988年推出时，GJK仍然是计算两个3D凸几何形状之间距离或碰撞的最有效解决方案。多年来，它被证明是高效，可扩展的和通用的，在宽类凸形的形状上运行，范围从简单的原始词（球体，椭圆形，盒子，盒子，锥，锥，胶囊等）到涉及数千个顶点的复杂网格。在本文中，我们通过利用这两个问题是从根本上优化概率的事实来介绍了凸几何之间加速碰撞检测和距离计算的几项贡献。值得注意的是，我们确定GJK算法是凸优化中良好的Frank-Wolfe（FW）算法的特定子案例。通过调整将Polyak和Nesterov加速与Frank-Wolfe方法联系起来的最新作品，我们还提出了经典GJK算法的两个加速扩展。通过涉及日常生活对象的数百万碰撞对的广泛基准，我们表明，这两个加速的GJK扩展大大减轻了碰撞检测的总体计算负担，导致计算时间高达两倍。最后，我们希望这项工作将大大降低现代机器人模拟器的计算成本，从而允许在很大程度上依赖模拟（例如增强学习或轨迹优化）的现代机器人应用加速。
超出对称方案的量子攻击中的二次加速
由于Shor表明量子计算机可能会破坏RSA和Di-Hellman Cryptosystems [13]，这是日常使用最广泛的不对称方案，因此加密社区的重点是对合适的抗量子替代品的设计和分析。在对称密码学中，情况不同。Grover的算法[8]给出了二次加速，以详尽地搜索秘密键。从这个通用的结果中得出了民间传说的信念，即“将关键长度加倍足够”。的确，将密钥的长度加倍使量子攻击与格罗弗的搜索至少成本，在操作数量上，就像对原始密钥的经典详尽搜索一样。在本文中，我们重点介绍了对块密码K（用秘密键K实例化）对攻击者仅具有黑匣子访问的情况。
使用IQVIA的解决方案和专业知识加速您的肥胖试验
肥胖试验很复杂，IQVIA在这里为您提供帮助。通过利用经验丰富的专家和高级患者招聘解决方案来最大化效率并提高试验速度，因此您可以更快地为患者带来治疗。
芯片放置加速度的图形信号处理的功能
放置是一项至关重要的任务，在VLSI物理设计中具有高计算复合物。现代的分析贴花将放置目标作为非线性优化任务，遭受了长时间的迭代时间。为了加速和增强放置过程，最近的研究转向了基于深度学习的方法，尤其是利用图形卷积网络（GCN）。但是，由于电路放置的复杂性涉及大规模的单元格和特定于设计的图形统计，因此基于学习的位置需要时间和数据消耗的模型培训。本文提出了礼物，这是一种无参数的技术，用于加速位置，植根于图形信号处理。礼物擅长捕获电路图的多分辨率平滑插图，以生成优化的放置解决方案，而无需进行耗时的模型训练，同时显着减少了分析放置器所需的迭代次数。实验结果表明，礼物可显着提高放置效率，同时达到竞争性或卓越的性能与最先进的垫片相符。，与
由于人类而导致的甲烷排放的生长加速...
甲烷是一种“超污染物”，在20年内，全球变暖潜力是CO 2的80倍，并且还充当对流层臭氧形成的前体。大气中甲烷分子的寿命约为11年（与CO 2的100-1000年相比），这意味着减少CH 4排放的气候作用将迅速减轻未来的变暖。
衡量休息活动模式的碎片化：基于加速度计现实生活数据
©作者2024，更正的出版物2024。Open Access本文是根据Creative Commons Attribution 4.0 International许可获得许可的，该许可允许以任何媒介或格式使用，共享，适应，分发和复制，只要您对原始作者和来源提供适当的信誉，请提供与创意共享许可证的链接，并指出是否进行了更改。本文中的图像或其他第三方材料包含在文章的创意共享许可中，除非在信用额度中另有说明。如果本文的创意共享许可中未包含材料，并且您的预期用途不受法定法规的允许或超过允许的用途，则您需要直接从版权所有者那里获得许可。要查看此许可证的副本，请访问http：//创建ivecommons。org/licen ses/by/4。0/。Creative Commons公共领域奉献豁免（http：//创建ivecommons。Org/publi cdoma in/Zero/1。0/1。0/）适用于本文中提供的数据，除非在数据信用额度中另有说明。