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populus次级的原子，大分子模型...
植物二级细胞壁（SCW）由三个主要生物聚合物的异质相互作用组成：cellu-损失，半纤维素和木质素。有关特定分子间相互作用和SCW上部结构的高阶架构的详细信息仍然模棱两可。在这里，我们使用固态核磁共振（SSNMR）测量值来推断有关气管木中所有三个主要生物聚合物的结构构型，分子间相互作用以及相对接近的精致细节。为了增强这些发现的效用，并能够评估有机体中基于物理的环境中的假设，NMR可观察物被阐述为植物SCW内生物聚合物组件的原子，大分子模型。通过分子动力学模拟，我们定量评估了原子模型的几种变体，以确定通过SSNMR测量结果证实的结构细节。
合成维度中量子模型的经典类似物
我们通过将POTTS模型扩展到包括真实和合成空间中邻近的原子之间的相互作用并研究其效能特性的原子之间的相互作用来引入超声分子合成或rydberg原子合成维度的量子物质类似物。对于J 1的中间值，所得阶段和相图与时钟和小人模型的相似，其中三个阶段出现。有一个类似于高温无序相和低温铁磁相之间量子合成维度模型的板相。我们还使用机器学习来使用混淆方法学习相图的非平凡特征，该方法能够辨别出几种连续的相变。
环境辅助量子模型用于研究RNA ‑ ...
自适应突变现象在进化论社区中一直吸引生物学家的注意。在这项研究中，我们根据开放量子系统理论的含义提出了一种自适应突变的量子机械模型。我们调查了一个新框架，该框架解释了如何稳定和指示随机点突变，以根据量子力学约束所规定的微观规则来适应环境引入的应力。我们考虑了一对纠缠量子台由DNA和mRNA对组成，每个量子对使用了一个不同的储层，用于分析使用时间依赖的扰动理论分析纠缠的串扰。储层分别是细胞质和核质和mRNA和DNA周围环境的物理表现。我们的预测证实了适应性突变的环境辅助量子进展的作用。将同步计算作为确定双方DNA-mRNA可以通过纠缠相关的度量。防止纠缠损失对于控制环境影响下的不利点突变至关重要。我们探讨了哪些物理参数可能会影响DNA和mRNA对系统之间的纠缠，尽管与环境相互作用具有破坏性作用。
基于物理的非均匀热电子模型...
图。2反极图（IPF），显示了使用最近的邻居算法将晶粒方向分组为八个方向组之一。颜色指示分配给每个方向组的工作函数值，这是W表面的功能值，其最稳定的化学计量学BA-O通过密度功能理论（DFT）计算得出。
最大化非单词酮子模型和线性函数的总和：了解无约束的情况
是出于实际应用的动机，最近的作品考虑了子模函数g和线性函数的总和的最大化。迄今为止，几乎所有此类工作仅研究了此问题的特殊情况，其中G也保证为单调。因此，在本文中，我们系统地研究了该问题的最简单版本，其中允许g是非单调的，即无约束的变体，我们将其称为正则不受约束的非约束下义最大化（正则化usizusm）。我们的主要算法结果是通用正则化usem的首个非平凡保证。对于线性函数ℓ是非阳性的正则uSM的特殊情况，我们证明了两个不Xibibibity的结果，表明先前的作品对这种情况暗示的算法结果远非最佳。最后，我们重新分析了已知的双重贪婪算法，以获得改进的正则化usemized use的特殊情况的保证，其中线性函数是非负的；我们通过表明无法获得（1 / 2，1）对这种情况的APPROXIMATION（尽管有直觉的论点表明这种近似保证是自然的）来补充这些保证。
对称多量子系统中纠缠研究中的信息图及其在 Lipkin–Meshkov–Glick D 级原子模型中量子相变的应用
信息图被用来讨论两种不同信息测度之间的关系，如冯·诺依曼熵与误差概率[1]，或冯·诺依曼熵与线性熵[2]。对于线性（L）熵和冯·诺依曼（S）熵，通常对任何有效的概率分布ρ绘制（L（ρ），S（ρ））图。这里，ρ也可以表示量子系统的密度矩阵（或者更确切地说是具有其特征值的向量），这也是本文的主要兴趣所在。我们特别关注由此产生的信息图区域的边界，其中相关的概率分布（或密度矩阵）将被表示为“极值”。在参考文献[3]中，对两个量子比特的熵进行了比较（有关离子-激光相互作用的情况，另见[4]）。在 [5] 中，对任意熵对的信息图进行了详细研究。文中证明了，对于某些条件（线性、冯·诺依曼和雷尼熵满足），极值密度矩阵始终相同。文中给出了反例，但一般来说，偏差会非常小，并且可以安全地假设这些极值密度矩阵具有普适性。在本文中，我们将使用信息图来获取对称多量子系统中粒子纠缠的全局定性信息，该系统由广义“薛定谔猫”（多组分 DCAT）态（在 [6] 中首次引入，作为振荡器的双组分偶态和奇态）描述。这些 DCAT 态原来是 U(D)自旋相干（准经典）态的 ZD−12 宇称改编，它们具有弱重叠（宏观可区分）相干波包的量子叠加结构，具有有趣的量子特性。为此，我们使用一和二量子Dit 约化密度矩阵 (RDM)，它是通过从由 cat 态描述的 N 个相同量子Dit 的复合系统中提取一两个粒子/原子，并追踪剩余系统获得的。众所周知（见 [3] 及其参考文献），这些 RDM 的熵提供了有关系统纠缠的信息。我们将绘制与这些 RDM 相关的信息图，并提取有关一和二量子Dit 纠缠的定性信息，以及相应 RDM 的秩，这也提供了有关原始系统纠缠的信息 [7]。我们将应用这些结果来表征 3 级全同原子 Lipkin–Meshkov–Glick 模型中发生的量子相变 (QPT)，以补充 [ 8 ] 的结果。具体来说，我们已经看到，一和二量子 DIT RDM 的秩可以被视为检测 QPT 存在的离散序参量前体。本文结构如下。第 2 节回顾了信息图的概念，描述其主要属性，特别是关于秩的属性。第 3 节回顾了 U(D) 自旋相干态的概念及其 ZD−12 宇称适配版本 DCAT。在第 4 节中，我们计算了 2CAT 和 3CAT 的一和二量子 Dit RDM、它们的线性熵和冯诺依曼熵，绘制了它们并构建了相关的信息图。在第 5 节中，我们使用信息图提供有关 Lipkin–Meshkov–Glick (LMG) 模型中 QPT 的定性信息。第 6 节致力于结论。
![人工智能：回顾和在制药领域的广泛应用 更多 Swati K. 助理教授，NGSPM 药学院，印度纳西克 电子邮件 ID：moreswati2711[at]gmail.com 摘要：在生命科学领域，下一个前沿是制药领域的人工智能。人工智能具有解决问题的能力，属于计算机和工程科学的分支。基本上，人工智能是机器学习程序，如今制药行业非常需要它。在药物研发中，药物发现部门应该需要它来预测新药分子的开发，在药物和其他生物分子模型的评估研究中也更需要它。此外，人工智能的使用还可以改善药物发现过程、临床试验过程和进一步的研究。关键词：人工智能 (AI) 需求、机器学习程序、流程简化 1. 简介 变化是每个人生活中的重要内容，就像变化在各个流程和各个部门中都很重要一样，因此在制药科学和医学领域，药物发现方面、化学产品的配制以及新化学实体的制造过程也非常需要变化。人工智能是创新过程之一，它可以改变药物的各个方面，从而造福制药科学](/simg/d/d9152d74b2dd0ef2640324504a893439197e1385.png)
人工智能：回顾和在制药领域的广泛应用 更多 Swati K. 助理教授，NGSPM 药学院，印度纳西克 电子邮件 ID：moreswati2711[at]gmail.com 摘要：在生命科学领域，下一个前沿是制药领域的人工智能。人工智能具有解决问题的能力，属于计算机和工程科学的分支。基本上，人工智能是机器学习程序，如今制药行业非常需要它。在药物研发中，药物发现部门应该需要它来预测新药分子的开发，在药物和其他生物分子模型的评估研究中也更需要它。此外，人工智能的使用还可以改善药物发现过程、临床试验过程和进一步的研究。关键词：人工智能 (AI) 需求、机器学习程序、流程简化 1. 简介 变化是每个人生活中的重要内容，就像变化在各个流程和各个部门中都很重要一样，因此在制药科学和医学领域，药物发现方面、化学产品的配制以及新化学实体的制造过程也非常需要变化。人工智能是创新过程之一，它可以改变药物的各个方面，从而造福制药科学
人工智能：回顾和在制药领域的广泛应用 More Swati K. 助理教授，NGSPM 药学院，印度纳西克 电子邮件 ID：moreswati2711[at]gmail.com 摘要：在生命科学领域，下一个前沿是制药领域的人工智能。人工智能具有解决问题的能力，属于计算机和工程科学的分支。基本上，人工智能是机器学习程序，如今制药行业非常需要它。在制药研究和开发中，药物发现部门应该需要它来预测新药分子的开发，在药物和其他生物分子模型的评估研究中也更需要它。此外，人工智能的使用还可以改善药物发现过程、临床试验过程和进一步的研究。关键词：人工智能 (AI) 需求、机器学习程序、流程简化 1.简介 变化是每个人生活中的重要事项，例如，变化在各个流程和各个部门都很重要，因此在制药科学和医学领域，药物发现方面、化学产品的配制以及新化学实体的制造过程也非常需要变化。人工智能是创新过程之一，它可以改变药品的各个方面，从而造福于制药科学。在药品的机械和化学创新中，需要开发新颖和创新的原理和解释技术。使用自动化算法程序进行各种试验也是非常有益的，这是制药科学中人工智能 (AI) 最重要的部分。
肠产毒性大肠杆菌的多表位融合抗原候选疫苗可在兔子模型中预防 B7A 菌株的定植
产肠毒素大肠杆菌 (ETEC) 菌株是导致儿童和旅行者腹泻的主要原因。由于决定其病理的毒素和粘附素的性质各异，开发针对这种异源菌群的有效疫苗已被证明非常困难。使用多表位融合抗原 (MEFA) 疫苗学平台开发了一种多价候选疫苗，并证明其可有效在小鼠和猪中引发广泛的保护性抗体反应。然而，在这些系统中并未测量到对小肠 ETEC 定植的直接保护。众所周知，ETEC 菌株的定植是疾病结果的决定性因素，并且依赖于粘附素。在这项研究中，我们开发了一种非手术兔定植模型来研究兔对 ETEC 定植的免疫保护。我们测试了基于 MEFA 的疫苗粘附素抗原与 dmLT 佐剂结合诱导广泛免疫反应和防止 ETEC 在兔小肠定植的能力。我们的结果表明，候选疫苗 MEFA 抗原在兔体内引发抗体，这些抗体与其结构中包含的七种粘附素发生反应，并可防止持续定植于幼兔体内的攻击菌株的定植。
COVID-19类型事件对随机骰子模型下经济和气候的影响
经典骰子模型是经济和气候系统联合建模的广泛接受的综合评估模型，在该模型中，所有模型状态变量都会随着时间的推移而确定性地发展。我们将骰子模型重新制定为最佳控制动态编程问题，其中六个状态变量（与碳浓度，温度和经济资本有关）随着时间的推移而确定性地演变，并且由两个控制（碳排放率和消耗）造成影响。然后，我们通过添加离散的随机冲击变量来扩展模型，以模拟压力和正常状态中的经济，作为由COVID-19-19大流行等事件引起的跳跃过程。这些冲击减少了世界的总产出，导致世界净产量和碳排放量的减少。假设冲击事件平均每100年随机发生一次，持续5年，则在几种情况下解决了扩展模型作为最佳随机控制问题。结果表明，如果每次事件发生在世界上的全球总产出全面恢复，即使在5年内，即使在每年的总产量中，即使在每年的总产量下降10％的情况下，COVID-19事件对温度和碳浓度的影响也无关紧要。撞击变得明显，尽管仍然很小（长期温度下降0。1°C），在存在5％输出降低的持续冲击中，通过递归降低的生产率传播到随后的时间段。如果确定性骰子模型策略是在随机冲击的存在下应用的（即当此策略次优）时，温度下降较大（大约0。25°C），也就是说，由于震惊而导致的较低的经济活动意味着，更雄心勃勃的缓解目标现在是可行的，成本较低。25°C），也就是说，由于震惊而导致的较低的经济活动意味着，更雄心勃勃的缓解目标现在是可行的，成本较低。
热地球磁场的新型量子模型......
摘要。地球内核的 P 波和 S 波速度分布表明，自地球和太阳系诞生以来，地球物质就一直处于量子纠缠状态。我们做出的这一假设使我们能够开发地磁场从开始到消失的量子模型。与普遍接受的发电机不同，我们的模型提供了一个明显的能量源，即相变以及在相变过程中释放的热能、机械能和电能。后者产生双电层，其旋转产生初始偶极场。改变相变方向会导致磁场反转。在热地球模型框架内分析了地球、月球、水星和火星的磁和古地磁数据，NASA 项目记录了它们的引力特征，这些特征为行星的形成和演化提供了条件，从而为地球及其磁场的进一步演化提供了预测。