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World File Search System化学
主题：化学学期I NEP（修订）
共价键的特征。简单分子和离子的杂交和形状。价壳电子对排斥（VSEPR）理论简单分子和离子。分子轨道理论，用于同核和异核（CO和NO）双原子分子，电子缺乏分子中的多中心键，键强度和键能，偶极力矩和电负性差的离子特征。
植物化学研究及其跨学科应用的当前发展
MMK和SDM Mahila Mahavidyalaya是SDM教育协会下56个机构中唯一的妇女学院，在体现了赋予妇女权能的主要目标时，拥有一个特殊的位置。I am happy to observe that the institution is working hard and smart to fulfill the vision statement “Empowerment of Women to Face the Global Challenges” through building networks with high profile and premier institutions of our country.的确，我感到满意的是，MMK和SDM MMV和IBAB，班加罗尔的谅解备忘录已成功交换，并且该谅解备忘录通过全国会议而活跃起来是其活动之一。我祝贺组织团队和IBAB联合在一起，通过关注一个与自然心脏（即植物科学）接近的主题，以丰富我们的学生和学者。我敢肯定，在暴露于植物化学的证据驱动结果的情况下，观众将以更广泛的视角欣赏这个主题。
2025年2月14日至15日，化学系...
berhampur是一家市政公司，位于印度东印度奥里萨邦甘贾姆（Ganjam）地区的东海岸线上，在州首府布巴内什瓦尔（Bhubaneshwar）以南约169公里，安得拉邦（Andhra Pradesh）的Visakhapatnam以北255公里。它是奥里萨邦最古老，最大的城市之一。绰号为“丝绸之城”，以其丝绸纱丽，寺庙和独特的文化而闻名。它主要是一个在奥里萨邦（Odisha）对八个地区产生影响的交易中心。Berhampur City以其在全球极为重要和决策地位的广泛人力资源而闻名。交易量也每天都在增长。Berhampur以其丰富的文化而闻名。一些突出的地方是MKCG医学院IISER的Khallikote University，Khallikote University。
肾小球素的三个重要作用和化学特性
气候变化的后果紧急要求减少大气碳，包括通过隔离土壤中的碳。羊膜菌根真菌（AMF）的肾小球蛋白相关的土壤蛋白（GRSP）以其土壤聚集和碳固执特性而闻名。具有相当大的结合能力，GRSP还可以吸附各种阳离子，并在土壤中隔离重金属，从而有助于土壤受精和修复工作。然而，尽管它对土壤健康和气候变化有益，但在土壤化学的背景下，这些特征的基础机制仍未得到探索。在这篇综述中，我们关注GRSP的三个至关重要的作用 - 长期碳固醇，土壤聚集以及土壤补救和生育能力 - 在先前的研究（即疏水性）阐明的化学特征的背景下，即组糖基化（N-糖基化）和金属吸附。基于提出的化学机制，当前的综述还提供了对可能影响GRSP持续性的土壤因素的见解。我们通过为GRSP提出一个工作模型来结束，旨在为将来的研究建立一个概念平台，以研究其已知或新颖的化学或生化反应，从而提高我们对这一重要土壤蛋白质群体的理解。
人工智能化学报告 - 四氢大麻酚
13C NMR（101 MHz）：δ16.40（1C，S），17.68（1C，S），20.50（1C，S），25.70（1C，S），26.50（1C，1C，1C，S），40.10（1C，1C，1C，1C，S），56.11（1C，1C，1C，1C，S），93.20（1C），S），S 1 C），SES 10.10（10），109.10977979，93.20（10） （1C，S），107.70（1C，S），111.50（1C，S），116.10（1C，S），119.90（1C，S），121.40（1C，S），123.95-124.15（2C，2C，124.00（S），S），124.10，124.10，124.10（S），1C） 146.10（1C，S），149.10（1C，S），155.40（1C，S），160.00（1C，S），160.40（1C，S），164.00（1C，S），181.70（1C，S），181.70（1C，1C，S）。
迈向量子化学的高效量子计算
在当前嘈杂的中等规模量子 (NISQ) 体制下，人们设计了各种算法来取得实用的量子优势。这些 NISQ 算法大多数都是变分的，即基于变分定理。变分量子算法 (VQA) 17,18 可以通过将不需要量子属性的计算卸载到传统计算机上来显著减少量子电路深度。这个想法自然而然地源于尽可能少地使用量子计算机。VQA 是启发式的，依赖于一个按照某种方案进行优化的拟定电路。VQA 的一个相当大的缺点是这个优化过程需要许多测量，这个因素可能会限制或消除获得实用量子优势的机会。14 尽管存在这个缺点，但由于与当前硬件限制有关的原因，VQA 是迄今为止研究最多的量子算法类型。变分量子特征值求解器 (VQE) 19,20 是最著名的 VQA。然而，其他方法，如变分量子虚时间演化 (VarQITE)，也是有竞争力的替代方案。21
div div dostarlimab具有基于铂的化学疗法，用于治疗高度卫星不稳定性或不匹配修复缺陷
3.1子宫内膜癌从子宫内壁开始。症状可能包括阴道出血，骨盆疼痛，意外的体重减轻，恶心和疲劳。大约23％的子宫内膜癌患者的亚型具有较高的微卫星不稳定性（MSI-H）或DNA不匹配修复（DMMR）缺乏生物标志物。子宫内膜癌对预期寿命和生活质量都有重大影响。患有晚期或复发性子宫内膜癌的患者（这意味着癌症已经超过子宫超出了子宫或以前的治疗后回来）的预后不佳。只有15％在第4阶段诊断出5年或更长时间。影响不仅限于身体健康，而且还限于人们及其家人的心理健康和福祉。患者专家强调，此阶段有效的治疗选择有限，使人们感到沮丧，绝望和抛弃。他们强调了缺乏
深度强化学习
[1] R. Sutton和A. Barto，《加固学习简介》，麻省理工学院出版社，1998年。[2] C. Szepesvari，《增强学习算法》，Morgan＆Claypool Publishers，2010年。[3] C. Watkins，从延迟的奖励中学习，博士学位论文，剑桥大学，英格兰，1989年。[4] M. Wiering和M. Van Otterlo，加固学习：最新的ART，Springer，2014年。[5] M. Puterman，马尔可夫决策过程：离散随机动态编程，Wiley，1994年。[6] D. P. Bertsekas，动态编程和最佳控制，第一卷和II，雅典娜科学，2017年。[7] W. B. Powell，近似动态编程，Wiley，2011年。[8]选定的纸
用于合成和分析高级功能层和涂层的电化学方法
他获得了博士学位。学位于2010年，在：化学技术与冶金学大学（UCTM） - 索菲亚（Bulgaria）的硅酸盐技术，结合材料和高温可融合的非金属材料领域的领域。 他的博士学位论文的标题为：“纳米复合材料混合涂料的调查和评估以保护腐蚀”。 他获得了硕士学位 在2004年获得UCTM – Sofia的冶金学和材料科学学院的化学工程学位，具有硅酸盐材料的专业，其论文的标题是：详细和表征带有perovskite结构的红色陶瓷色素，在Uji - Castellon（Spain）也呈现。 他的学士学位 论文于2002年在同一所大学发表，并致力于：“通过固定的光敏剂对饮料水进行灭菌”。 如今，他是8本书的作者，以及70多个出版物（H-Index 13和660引用），与先进的腐蚀保护系统，陶瓷材料回收，喷雾热解合成和陶瓷传感器元素有关。他获得了博士学位。学位于2010年，在：化学技术与冶金学大学（UCTM） - 索菲亚（Bulgaria）的硅酸盐技术，结合材料和高温可融合的非金属材料领域的领域。他的博士学位论文的标题为：“纳米复合材料混合涂料的调查和评估以保护腐蚀”。他获得了硕士学位在2004年获得UCTM – Sofia的冶金学和材料科学学院的化学工程学位，具有硅酸盐材料的专业，其论文的标题是：详细和表征带有perovskite结构的红色陶瓷色素，在Uji - Castellon（Spain）也呈现。 他的学士学位 论文于2002年在同一所大学发表，并致力于：“通过固定的光敏剂对饮料水进行灭菌”。 如今，他是8本书的作者，以及70多个出版物（H-Index 13和660引用），与先进的腐蚀保护系统，陶瓷材料回收，喷雾热解合成和陶瓷传感器元素有关。在2004年获得UCTM – Sofia的冶金学和材料科学学院的化学工程学位，具有硅酸盐材料的专业，其论文的标题是：详细和表征带有perovskite结构的红色陶瓷色素，在Uji - Castellon（Spain）也呈现。他的学士学位论文于2002年在同一所大学发表，并致力于：“通过固定的光敏剂对饮料水进行灭菌”。如今，他是8本书的作者，以及70多个出版物（H-Index 13和660引用），与先进的腐蚀保护系统，陶瓷材料回收，喷雾热解合成和陶瓷传感器元素有关。
实时强化学习的复杂性分析
本文分析了在线增强学习算法的复杂性，即Q学习和价值意识的异步实时版本，应用于确定性域中达到目标状态的问题。先前的工作得出的结论是，在许多情况下，Tabula Rasa强化学习是针对此类问题的指定的，或者只有在增强学习算法时才可以处理。我们表明，相反，算法是可以处理的，而任务表示或初始化的模拟更改。我们在最坏情况的复杂性上提供了紧密的界限，并显示出复杂性是如何较小的，如果系统性学习算法对状态空间或域具有某些特殊属性的初始了解。我们还提出了一种新颖的双向Q学习算法，以从所有状态到目标状态找到最佳路径，并表明它不比其他算法更复杂。