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通过合并贝叶斯网络
我们介绍了基于快速贪婪的等效搜索算法，通过合并本地学到的贝叶斯网络来学习基因调节网络的结构的新方法，用于学习基因调节网络的结构。该方法在Matthews相关系数方面与艺术的状态具有竞争力，该系数既考虑到精度和召回率，同时也可以在速度方面进行改进，扩展到数万个变量，并能够使用有关基因调节网络拓扑结构的经验知识。为了展示我们的方法扩展到大规模网络的能力，我们使用来自不同大脑结构的样本（来自艾伦人脑大脑图书馆）的数据来学习全人类基因组的基因调节网络。此外，这种贝叶斯网络模型应以专家的清晰度来预测基因之间的相互作用，遵循当前可解释的人工智能的趋势。为了实现这一目标，我们还提出了一种新的开放式可视化工具，该工具促进了大规模网络的探索，并可以帮助寻找感兴趣的体验测试节点。
201使用叶甲醇提取物...
已经对使用Kaliandra叶甲醇提取物作为铁金属腐蚀抑制剂的抽象研究进行了研究。本研究的目的是确定在HCl培养基中铁金属抑制过程中浸泡时间，浓度和温度变化中，Kaliandra叶提取物（Calliandra calothyrsus M.）中包含的二级代谢产物和最佳条件。kaliandra叶提取物是通过用甲醇溶剂浸润提取的。使用减少浸泡时间，kaliandra叶提取物的浓度和温度来确定每年的腐蚀速率和抑制效率％的腐蚀测试。结果表明，kaliandra叶甲醇提取物含有二级代谢化合物生物碱，类黄酮，单宁和皂苷。在6天的抑制作用时，获得了HCL腐蚀性培养基上铁金属抑制过程的最佳条件，抑制效率和腐蚀速率值为86.49％和0.00119 mm/年，并以13,000 ppm的浓度和温度为26℃年度和91.61.61.61.61.61.61.61.61.61.61.61.61.61.61.61.61.61.61.61.61.61.61.61.60％。在使用温度变化的浸入中，所使用的温度越高，抑制效率降低和腐蚀速率增加，以使铁金属经历更快的腐蚀。
使用贝叶斯网络
为了比较定理2和4，我们从[5，表1]中的每一行选择相同的Q，n，c和ℓ= k 1 + k 2。对于Q，n，c和ℓ= k 1 + k 2的元组，它们[5，sec。vi]还引入了集合P，以量化给定参数的最大可能距离q，n，c和ℓ= k 1 + k 2，通过该版本的GV边界来确保存在量子代码的存在。具体而言，对于固定值（q，n，k 1，k 2，c）（或（q，n，ℓ= k 1 + k 2，c）），我们考虑z-最小和x-最小距离的p旧（d 1，d 2）的集合（d 1，d 2）和x-毫米最低距离的不对称eaqeccs（d），d 1，d 1，d 2 2），但（5）die（5）die（5）或die（5）或die（5）或die（或满足）或die（或满足die（die），或（或满足d），或（5），或满足（5），或满足（5）或die（或满足d）。 ，d 2）或（d 1，d 2 + 1）分别违反了不平等（5）[或不平等（1）]。对于任何（d 1，d 2）∈P旧存在（d'
关于额颞叶痴呆的全面回顾：
摘要。额颞叶痴呆 (FTD) 是一种渐进性神经退行性疾病，其特征是大脑额叶和颞叶选择性退化。本综述探讨了 FTD 对语言、言语和行为的影响。早期症状包括找词困难、言语输出减少和理解障碍，常常导致失语症。该研究讨论了 FTD 患者观察到的深刻行为变化，包括冷漠、脱抑制、强迫行为和同理心丧失，以及准确和早期诊断的重要性及其挑战。我们甚至回顾了针对性治疗的潜力以及多学科护理在管理 FTD 的语言、言语和行为方面所发挥的重要作用。通过研究客观数据和关于该主题的全面研究，本研究提供了有关 FTD 对语言、言语和行为的深刻影响的宝贵见解，有助于改善这种毁灭性疾病的临床管理和潜在治疗策略。
苦叶（vernonia杏仁酸）提取物对
该研究研究了Vernonia杏仁核（苦叶）提取物对1M H 2 SO 4溶液中低碳钢腐蚀的影响。减肥方法用于评估影响。研究了不同浓度的提取物（0.1％，0.2％，0.3％，0.4％和0.5％v/v）和温度在303K到333K之间。的发现表明，提取物的存在导致酸性溶液中低碳钢的腐蚀速率降低。通过计算抑制效率来确定抑制程度。最有效的浓度确定为0.5％，在303K的温度下抑制效率为66％。通常，随着温度升高，抑制剂效率降低。抑制的机制涉及在低碳钢表面形成更被动的膜，表明苦叶提取物在预防腐蚀中起着重要作用。
无毒豆科植物叶提取物作为1 M HCl
抽象的重量减少，极化和开路电势方法用于研究中心脑叶叶提取物对304L奥氏体不锈钢UNS S30403在1 M盐酸中的腐蚀抑制作用。根据极化曲线，热力学和激活参数，这种无毒提取物的表现为混合型抑制剂。体重减轻的计算和电位动力学极化研究都表明1.2 g L -1是叶提取物的最佳浓度。虽然减肥方法在最佳浓度下浸入10和60天后的抑制效率为86.84和75.00％，但极化研究显示，在303和333 K时，极化效率分别为93.08和98.66％的抑制作用。根据Langmuir的吸附等温线，提取物分子粘附在UNS S30403表面上。通过SEM，EDX和XRD测量确认了在UNS S30403表面上的保护膜的存在。叶提取物的抑制作用被认为是提取物浓度，浸入时间和温度的函数。FTIR分析表明，奥氏体不锈钢UNS S30403与Centrosema pubescens叶提取物的分子之间存在相互作用。
自然叶提取物作为绿色抑制剂的潜力
摘要：使用电二酸溶液中低碳钢腐蚀的Abelmoschus esculentus和柑橘的最大值叶提取物的抑制和热力学行为，使用了预二动力学极化曲线的测量和电化学障碍镜（EIS）技术。傅里叶变换红外光谱（FTIR）用于识别提取物中存在的生物活性成分和官能团。在任何给定的浓度下，Abelmoschus esculentus叶提取物作为0.5 m HCl溶液中低碳钢的腐蚀抑制剂比柑橘糖叶提取物更有效。电位动力学极化曲线表明，这两种叶提取物在0.5 M HCl溶液中充当碳钢的混合型抑制剂。阻抗反应表明腐蚀过程在激活控制下进行。这些植物叶提取物的抑制取决于扫描电子显微镜（SEM）和能量分散X射线光谱法（EDS）证实，提取物的化学成分的吸附。
有效的批处理贝叶斯优化...
摘要 - Bayesian优化是模拟电路合成的有前途的方法。但是，贝叶斯优化框架的顺序性质显着限制了其充分利用现实世界计算资源的能力。在本文中，我们提出了一种通过多目标采集函数集合（MACE）进行有效的可行贝叶斯优化算法，以进一步加速优化过程。通过对改进概率（PI），预期改进（EI）和较低置信（LCB）的帕累托阵线进行抽样查询点，我们结合了最新的艺术习得功能的利益，以实现探索和剥削之间的精致折衷和无限限制的优化问题之间的脆弱交易。基于此批处理设计，我们进一步调整了约束优化问题的算法。通过将优化过程分为两个阶段，并首先关注找到初始可行点，我们设法获得了有关有效区域的更多信息，并可以更好地避免在不可行的区域周围采样。达到了第一个可行点后，我们通过对收购函数集合采用特殊设计的惩罚术语来赞成可行的区域。实验结果定量地表明，与批处理大小为15时，与差分进化（DE）相比，我们提出的算法可以将总体仿真时间减少到74倍（DE）。对于受限的优化问题，与基于加权的基于预期改进的贝叶斯优化（WEIBO）方法相比，我们提出的算法可以将优化过程高达15倍，当批处理大小为15时。