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World File Search System动态过程
生命的最初1000天的动态过程
摘要：幼儿期，涵盖产前和早期阶段，在塑造心血管危险因素方面具有关键作用。我们进行了叙述性综述，对可用文献进行了非系统性的概括和分析，重点是从产前发展到生命的第一天的心血管风险。诸如母体健康，遗传易感性，胎儿营养不足和快速产后生长等元素有助于这种风险。特定于怀孕期间的母体肥胖和抗生素使用会影响转世风险因素。出生时的状况，例如胎儿生长限制和低出生体重，为潜在的心血管挑战奠定了基础。在采用个性化预防措施以供未来的医疗保健，并为从婴儿期到成年初的整个旅程提供建议，将心血管风险视为一个动态过程是有用的。一种全面的方法对于解决幼儿心血管风险至关重要。通过针对关键时期并实施预防策略，医疗保健专业人员和决策者可以为改善心血管结局铺平道路。在儿童早年对儿童健康进行投资是减轻子孙后代心血管疾病负担的关键。
材料动态过程的时间分辨断层扫描
层析成像是分析内部成分排列的一种方法。医学可能是利用这种方法并推动其发展的最著名学科。[1–3] 然而，层析成像也已应用于其他研究领域，如材料科学[4,5]、生物学[6]、考古学[7]甚至流体动力学[8]，并且在工业领域也越来越受到认可，例如用于质量控制[9]或无损检测[10]。图像采集与实时重建算法[11]、高级图像分析[12]、特征分割和识别分析算法[13,14]与现代机器学习工具[15,16]的结合增强了这种方法的潜力。如今，实验室扫描仪普及且功能强大，受益于改进的空间和时间分辨率，尽管尖端实验仍然局限于高亮度同步加速器和X射线自由电子激光器。可以在极短的时间内获得高空间分辨率。[17,18] 对高空间和时间分辨率、大视野和高总记录时间的需求意味着目标的冲突。文献中概述了不同设备可用的实际速度和分辨率。[19–21]
使用 CRISPR 条形码作为分子钟，以单细胞分辨率捕捉动态过程
图 1. a. 带有 poly-A 读数的动态条形码示意图。b. 实验装置的示意图。c. 基于突变特征的条形码比例，结合两个系统的数据：对具有完整 PAM 基序的原型间隔物进行编辑（活性）；不存在 PAM 基序（非活性）；和未切割的 gRNA（原始）。d. 不同 gRNA 中原始条形码随时间的比例。e. 考虑不同 gRNA 之间的错配、间隙和间隙延伸，条形码随时间的变化。f. 具有 21 bp 间隔物（左）或 26 bp 间隔物（右）的 gRNA 的原始条形码随时间的比例。箱线图按不同时间点的平均间隔物长度着色（Cas9 系统）。g. 原始核苷酸随时间变化的百分比，将间隔物相对于 PAM 序列对齐（Cas9 系统）。h。考虑到按 Cas9 版本分类的所有不同 gRNA，C>T 突变随时间变化的百分比。对于所有箱线图，箱线表示四分位距 (IQR)，每个箱线内的水平线表示中位数。
光激发能量弛豫和π电子振动耦合
完整作者列表：Rodriguez-Hernandez，Beatriz；基尔梅斯国立大学、CONICET、科学技术系 Oldani、A；基尔梅斯国立大学、CONICET、科学技术系 Martinez-Mesa、Aliezer；哈瓦那大学，DynAMoS（原子和分子系统中的动态过程），物理学院；基尔梅斯国立大学、CONICET、乌干达-皮纳科技部、Llinersy；哈瓦那大学，DynAMoS（原子和分子系统中的动态过程），物理学院；基尔梅斯国立大学、CONICET、科学技术系 Tretiak，Sergei；洛斯阿拉莫斯国家实验室，理论部 Fernandez-Alberti，Sebastian；基尔梅斯国立大学、CONICET、科学技术系
并行闭环保障系统建模研究...
与并行性。目前相关文献缺乏对并行闭环系统的研究。由于系统动力学是一种能够揭示复杂系统动态过程的方法。因此，本文提出了一种基于系统动力学的并行闭环作业建模方法。为了分析舰载机并行闭环系统，建立了舰载机保障过程模型。给出了保障过程流程图和系统结构方程，分析了动态过程和静态性能。仿真基于尼米兹号航空母舰的实际数据。模拟分析了加油作业、武器装载作业、其他作业和打击任务对保障能力的影响。通过仿真分析，找到了影响保障能力的瓶颈因素。提出了一种新的舰载机保障过程评估方法。为提高舰载机保障能力和航母作战能力提供了参考。
用 Fenna-Matthews-Olson 复合体演示的开放量子动力学通用量子算法
使用量子算法模拟量子物质中的复杂物理过程和相关性一直是量子计算研究的主要方向，有望实现优于传统方法的量子优势。在这项工作中，我们开发了一种广义量子算法来模拟由算子和表示或林德布拉德主方程表示的任何动态过程。然后，我们通过在 IBM QASM 量子模拟器上模拟 Fenna-Matthews-Olson (FMO) 复合体的动态来演示量子算法。这项工作首次演示了一种用于开放量子动力学的量子算法，该动力学过程涉及现实生物结构，具有中等复杂的动态过程。出于同一目的，我们讨论了量子算法相对于经典方法的复杂性，并基于量子测量的独特性质展示了量子方法的决定性查询复杂性优势。
1737524527.pdf
土壤是重要的自然资源，支持农业，生物多样性和生态平衡。土壤的形成是一个动态过程，涉及将母体材料通过复杂的多个阶段过程转化为土壤，该过程受自然和人为因素的相互作用的影响。
并行闭环保障流程建模研究
舰载机保障过程是一个具有时滞和并行性的复杂闭环系统。目前，相关文献缺乏对并行闭环系统的研究。由于系统动力学是一种能够揭示复杂系统动态过程的方法。因此，本文提出了一种基于系统动力学的并行闭环作业建模方法。为了分析舰载机并行闭环系统，建立了舰载机保障过程模型。给出了保障过程流程图和系统结构方程，分析了动态过程和静态性能。仿真基于尼米兹号航空母舰的实际数据。仿真分析了加油作业、武器装载作业、其他作业和打击任务对保障能力的影响。通过仿真分析，找到了影响保障能力的瓶颈因素。提出了一种新的舰载机保障过程评估方法。为提高舰载机保障能力和航母作战能力提供了参考。
质量预测的一种新型的基于深度学习的鲁棒双速率动态数据建模
摘要 - 传统数据驱动的质量预测方法主要是由静态模型构建的，使用慢速采样率的清洁数据，使得dynamics未使用。为了充分利用以快速采样率收集的动态过程数据，本文提出了一种新型的基于深度学习的鲁棒双率动态数据建模方法，以质量预测动态非线性过程。首先提出了一种新的动态数据降级性对抗归因网络，以解决动态过程数据之间缺少的价值插补。然后，建立了一个新的提示卷积神经网络（HCNN），用于基于双速率数据的质量预测。提出的HCNN将通道扩展的信息提示机理纳入卷积神经网络中，以使用明确的时间和可变信息提取动态特征。最后，使用DOW蒸馏过程数据集和北京多站点空气质量数据集对所提出的方法进行了验证。
第六次超快磁性会议UMC 2024 2
umc 2024-会议系列中的第6个 - 专用于超快自旋和磁化动力学领域，尤其是在picsecond，femtsecond and attosecond时尺度上的磁性材料中的超快动态过程。以前的UMC会议发生在Strasbourg（2013），Nijmegen（2015），Kaiserslautern（2017），York（2019）和Nancy（2022）。