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World File Search System均方根
原创文章 基于Python编程的搅拌摩擦焊接头力学性能分析人工智能算法
摘要：在现代计算科学中，机器学习和优化过程之间的相互作用标志着最重要的发展。优化在机械工业中起着重要作用，因为它可以降低材料成本、减少时间消耗并提高生产率。最近的工作重点是对搅拌摩擦焊接工艺进行优化任务，以获得搅拌摩擦焊接接头的最大极限抗拉强度 (UTS)。为此选择了两种机器学习算法，即人工神经网络 (ANN) 和决策树回归模型。输入变量为工具转速 (RPM)、工具移动速度 (mm/min) 和轴向力 (KN)，而输出变量为极限抗拉强度 (MPa)。观察到，在人工神经网络的情况下，训练和测试集的均方根误差分别为 0.842 和 0.808，而在决策树回归模型的情况下，训练和测试集的均方根误差分别为 11.72 和 14.61。因此，可以得出结论，ANN 算法比决策树回归算法提供更好、更准确的结果。
计算机模拟药物再利用，靶向 SARS-CoV-2 Mpro
图 1 (a) C α 均方根偏差图，(b) 最后 100 纳秒的平均 RMSD 值。接下来，对最后 100 纳秒轨迹进行聚类分析（图 2），并得出代表性
对DNA构象变化的动态见解以及镁离子对
1,2 deen dayal upadhyay gorakhpur大学物理学系，戈拉赫布尔摘要：分子动力学模拟被用来仔细检查DNA链的构象变化，并阐明镁离子对拓扑异构酶IA酶的影响。通过均方根偏差（RMSD），均方根波动（RMSF），氢键距离，二面角和溶剂可访问的表面积（SASA）的计算，我们精心仔细检查了结构动力学。结果揭示了DNA链改变的复杂模式，展示了镁离子在调节拓扑异构酶IA酶行为中的深刻作用。这项研究为控制DNA构象变化的分子机制提供了基本见解，为进一步理解拓扑异构酶IA酶功能的生化复杂性奠定了基础。关键字：拓扑异构酶IA，MD模拟，DNA裂解，基因组稳定性。
具有不确定因果顺序的量子计量学
我们研究了通过不确定的因果顺序增强的量子计量学，证明了在连续变量系统中估计两个平均位移乘积的二次优势。我们证明，没有任何以固定顺序使用位移的设置能够使均方根误差消失得比海森堡极限 1 =N 更快，其中 N 是影响平均值的位移数。与此形成鲜明对比的是，我们表明，以两种替代顺序的叠加探测位移的设置产生的均方根误差以超海森堡缩放 1 =N 2 消失，我们证明这是所有具有确定因果顺序的设置的叠加中最优的。我们的结果开启了以不确定顺序探测量子过程的新测量设置的研究，并提出了对正则对易关系的增强测试，并可能应用于量子引力。
使用天气变量的甘蔗产量预测的机器学习技术
摘要。天气对农作物的生长，发育和产量有深远的影响。本研究涉及天气参数用于甘蔗产量预测的使用。机器学习技术（例如K-最近的邻居（KNN）和随机森林模型）已用于甘蔗产量预测。天气参数，即最高温度和最低温度，降雨，早晨和晚上相对湿度，阳光小时，蒸发以及甘蔗产量被用作输入变量。诸如R 2，均方根误差（MSE），平均绝对误差（MAE），均方根误差（RMSE），平均绝对百分比误差（MAPE）之类的性能指标已用于选择预测作物产量的最佳模型。在模型中，根据高R 2和最小误差值选择随机森林算法作为最佳拟合。结果表明，在傍晚的天气变量中，降雨和相对湿度对甘蔗产量有重大影响。
从便携式脑电图耳机解码效价和唤醒的神经特征
近年来，使用脑电图 (EEG) 数据和机器学习技术进行情绪分类的现象日益增多。然而，过去的研究使用的是医疗级 EEG 设置的数据，这些设置时间较长，且环境受限。本文重点介绍使用各种特征提取、特征选择和机器学习技术在效价-唤醒平面上对情绪进行分类。我们评估了不同的特征提取和选择技术，并提出了用于情绪识别的最佳特征和电极集。OASIS 图像数据集中的图像用于引发效价和唤醒情绪，并使用 Emotiv Epoc X 移动 EEG 耳机记录 EEG 数据。分析是在公开可用的数据集上进行的：DEAP 和 DREAMER 用于基准测试。我们提出了一种新颖的特征排名技术和增量学习方法来分析性能对参与者数量的依赖性。进行了留一交叉验证，以识别情绪引发模式中的受试者偏见。计算了不同电极位置的重要性，可用于设计用于情绪识别的耳机。收集的数据集和管道也已发布。我们的研究在 DREAMER 上取得了 0.905 的均方根得分 (RMSE)，在 DEAP 上取得了 1.902 的均方根得分 (RMSE)，在我们的价标签数据集上取得了 2.728 的均方根得分，在 DREAMER 上取得了 0.749 的得分，在 DEAP 上取得了 1.769 的得分，在我们提出的唤醒标签数据集上取得了 2.3 的得分。
基于S-三嗪的MMP- ...
摘要：本研究通过全面的分子动力学（MD）仿真探讨了新型S-三嗪基于S-三嗪的MMP-10抑制剂的动态行为和结合稳定性。所研究的化合物，称为化合物（i），表现出有效的抗大肠癌活性（HCT-116; IC 50 =0.018μm）。从机械上讲，标题化合物（i）超过了参考MMP抑制剂NNGH对MMP-10（IC 50 =0.16μm），HCT-116细胞中的GSH耗尽（相对折叠降低= 0.81），使用适度的GPX4抑制作用，诱导的脂质过氧化物和1.32相对倍数。使用Gromacs计划进行100 ns进行MD模拟，以评估复合物的均方根偏差（RMSD），均方根均方根波动（RMSF），旋转半径（RG）（RG），溶剂可访问的表面积（SASA），SASA（SASA），配体相互作用网络，触点频率分析，触点和分子机械构成 - 型 - 分子机械范围（MM MM MM），阐明负责其抗直肠癌活性的分子原则。结果表明，化合物（i）在MMP-10活性位点具有稳定且一致的相互作用，该相互作用支持其有前途的抑制作用和在结直肠癌治疗中的前瞻性治疗应用。结直肠癌（CRC）是第三常见的恶性肿瘤，也是癌症相关死亡率的第四大原因。
