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基于距离的拓扑表征，图形能量预测和嵌入2D网络中P型表面中的苯环的NMR模式
纳米结构是分子和微观尺度上的微小物体，其中碳纳米管是其中最引人注目的。这些元素具有特殊的微电源特性和其他独特特征。研究人员最近专注于这些材料的数学特征。分子描述符在数学化学中至关重要，尤其是在QSAR和QSPR建模中。拓扑指数在其中具有重要的地位。这项研究介绍了十个最关键的拓扑指数的精确配方，用于位于高度对称的2D晶格BCZ 48中的P型表面上的苯环。我们已经合并了计算的索引，以开发2D晶格的图形能量的预测模型，此外，还提供了NMR模式和Homo-Lumo GAP。
1-08 en prensa manuela maia杂文与设计师有关气候变化通信的图形研究
在设计人员的沟通中，一项关于气候变化的沟通的图形研究很难付诸实践。 div>吸引注意力和激励行动需要可理解的科学数据。 div>我们开发并测试了一种工具来增强图形设计师的构想。 div>我们得出的结论是，图形通信对象的设计可能需要超越图像的使用，基于单个数据和证词的数据。 div>了解气候变化的人类原因需要一种多学科的方法，用于传统的图形设计项目的领域，并与视觉交流策略结合现有知识。 div>
人类脑皮质的遗传异常神经元的围产期减少 综合基准基于纳米孔的DNA甲基化检测的基准测试onkar kulkarni 1,2，*，Reuben Jacob Mathew 1，*，Lamuk Zaveri 1，* Anxa1+多巴胺神经元脆弱性定义了前驱帕金森氏病Bradykinesia和程序性运动学习障碍 Farnesyl转移酶KO-2806将复发性肿瘤重新敏感为RAS抑制 在石油中揭示古老的DNA：洞悉地球隐藏的生活事件和 远程感应北极甲烷 硝基化动力学的失调促进硝化应力，并有助于心脏代谢心力衰竭，并保留的射血分数 抗生素对东非社区中铜绿假单胞菌基因组表达的影响：系统评价 白色念珠菌通过激活EGFR诱导缺氧反应，以促进结直肠癌的进展 烯醇酶-1对于急性炎症期间的中性粒细胞募集至关重要 流体智能与认知图形成的神经测量有关
1。马萨诸塞州波士顿波士顿儿童医院神经病学系2。 马萨诸塞州波士顿儿童医院儿科，遗传学和基因组学系 马萨诸塞州波士顿哈佛医学院生物医学信息学系4. 美国马萨诸塞州波士顿的哈佛医学院和马萨诸塞州医学院和马萨诸塞州的健康科学与技术计划5. 霍华德·休斯医学院，雪佛兰大通，马里兰州6。 生物学和生物医学科学研究生课程，哈佛医学院，马萨诸塞州波士顿7。 Ph.D. 日本伊巴拉基塔库巴大学的人类生物学计划，日本8。 生命与环境科学研究所，杜斯库巴大学，杜斯库巴大学，日本伊巴拉基，日本†这些作者为这项工作做出了同样的贡献。 *信件：Christopher.walsh@childrens.harvard.edu; peter_park@hms.harvard.edu马萨诸塞州波士顿波士顿儿童医院神经病学系2。马萨诸塞州波士顿儿童医院儿科，遗传学和基因组学系马萨诸塞州波士顿哈佛医学院生物医学信息学系4.美国马萨诸塞州波士顿的哈佛医学院和马萨诸塞州医学院和马萨诸塞州的健康科学与技术计划5.霍华德·休斯医学院，雪佛兰大通，马里兰州6。生物学和生物医学科学研究生课程，哈佛医学院，马萨诸塞州波士顿7。Ph.D. 日本伊巴拉基塔库巴大学的人类生物学计划，日本8。 生命与环境科学研究所，杜斯库巴大学，杜斯库巴大学，日本伊巴拉基，日本†这些作者为这项工作做出了同样的贡献。 *信件：Christopher.walsh@childrens.harvard.edu; peter_park@hms.harvard.eduPh.D.日本伊巴拉基塔库巴大学的人类生物学计划，日本8。生命与环境科学研究所，杜斯库巴大学，杜斯库巴大学，日本伊巴拉基，日本†这些作者为这项工作做出了同样的贡献。*信件：Christopher.walsh@childrens.harvard.edu; peter_park@hms.harvard.edu
人工智能驱动的视觉受损的人驱动的文本到触觉图形生成
摘要本研究介绍了使用双向和自动回归变压器（BART）和向量量化的变分自动编码器（VQ-VAE）的文本条件触觉图形生成模型的开发。该模型利用了潜在空间的修改组织，分为两个独立的组件：文本和图形。该研究通过使用自定义样本扩展培训数据集来解决触觉图形样本有限的挑战，从而增强了模型将文本信息转换为图形表示的能力。提出的方法改善了视障人士的触觉图形创建，从而在合成的触觉图形中提供了增加的可变性，可控性和质量。这一进步增强了包容性教育材料生产过程的技术和经济方面。
图形对比度学习是高级SCRNA-SEQ数据分析的多功能基础
单细胞RNA测序（SCRNA-SEQ）在单细胞水平上对全转录组基因表达提供了前所未有的见解。细胞聚类长期以来在SCRNA-SEQ数据的分析中已建立，以识别具有相似表达谱的细胞组。然而，细胞聚类在技术上具有挑战性，因为原始的SCRNA-SEQ数据具有各种分析问题，包括高维度和辍学值。现有研究开发了深度学习模型，例如图形机器学习模型和基于对比度的学习模型，用于使用SCRNA-SEQ数据进行细胞聚类，并总结了将细胞聚类的无监督学习到人介入的格式中。虽然细胞聚类的进展是深刻的，但我们没有更接近找到一个简单而有效的框架来学习鲁棒聚类所需的高质量表示。在这项研究中，我们提出了SCSIMGCL，这是一个基于图形对比的学习范式的新型框架，用于图形神经网络的自我监督预处理。该框架促进了对细胞聚类至关重要的高质量表示的产生。我们的SCSIMGCL结合了细胞细胞图结构和对比度学习，以增强细胞聚类的性能。对模拟和实际SCRNA-SEQ数据集的广泛实验结果表明了所提出的SCSIMGCL的优势。此外，聚类分配分析证实了SCSIMGCL的一般适用性，包括最新的聚类算法。所提出的SCSIMGCL可以作为开发用于细胞聚类工具的从业者的强大框架。此外，消融研究和超参数分析表明，在自我监督的学习环境中，决策的鲁棒性表明了我们的网络体系结构的功效。SCSIMGCL的源代码可在https://github.com/zhangzh1328/scsimgcl上公开获得。
一些基于图形的加密技术
摘要 - 在当今快速发展的技术环境中，确保机密性至关重要。密码学是保护信息免于未经授权访问的关键学科。它采用各种加密算法来有效地保护数据。随着数字威胁的发展，对应对传统网络攻击的非常规加密方法的需求不断增长。本文介绍了利用特殊图形和公共密钥加密技术的创新加密算法，通过模块化算术属性增强安全性，并实现更强大的通信保障。分区v 1，v 2，。。。，VERTEX集V的V K称为G的色度分区。G的最小序列G的最小序列称为色数χ（G）。如果| V 1 | =β0和| V I | =β0（v - ∪i j = 1 v j）。G的最小有序色分区的顺序称为有序的色数χ1（G）。χ1（g）≥χ（g）是立即的。在本文中，我们将Nordhaus gaddum结果扩展到有序的色数。
使用循环变压器的图形算法
由于有希望的经验进步，使用神经网络的图算法最近引起了极大的兴趣。这激发了对神经网络如何通过关系数据复制推理步骤的进一步理解。在这项工作中，我们研究了变压器网络从理论角度模拟算法的能力。我们使用的体系结构是一个循环变压器，其额外的注意力头与图形相互作用。我们通过构造证明，该架构可以模拟单个算法，例如Dijkstra的最短路径，广度和深度搜索，以及Kosaraju的强烈连接组件以及同时的多种算法。网络中的参数数不会随输入图大小而增加，这意味着网络可以模拟任何图的上述算法。尽管有有限的精确度，但我们在解决方案中的模拟显示了一个限制。最后，当利用额外的注意力头时，我们显示出具有恒定宽度的图灵完整性结果。
3D网格语义分割的图形变压器影响农民参与自愿碳市场的意图的因素：计划行为的扩展理论
农业土壤中的碳固化对于可持续农业至关重要，这有助于实现可持续发展目标并打击气候变化。自愿碳市场（VCM）旨在鼓励农民实施封存做法，这是欧洲最近的一项创新，与已建立的美国系统相反。因此，对农民参与的意图的理解有限。这项研究分析了农民通过扩展的计划行为理论（ETPB）参与VCM和影响因素的意愿。为此，从位于西西里岛地区的241名意大利农民收集了数据，并应用了部分最小二乘结构方程模型（PLS-SEM）。结果表明，态度，感知的行为控制和VCM知识对农民参与VCM的意图具有统计学上的显着影响。相比之下，主观规范和感知的环境精神风险没有统计学上的显着影响。我们的发现表明，农民的意图受到对自己能力和对主题知识的信心的强烈影响。这应该指导政策制定者和从业人员提供扩展服务和技术援助，以帮助农民了解VCM的潜力。的确，有限的知识是参与该计划的主要障碍。
