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“ box-tdi polytopes的算法和结构属性...
范围。优化问题的很大一部分等同于优化线性程序，其中可行区域是由线性不等式定义的多面体。解决此类问题的复杂性受到多面体结构的很大影响。尤其是当多面体是整数时，众所周知，我们可以在多项式时间内解决问题的大小[7]。实际上，最有效的算法之一仍然是Dantzig开发的单纯形方法。即使该方法以不良的理论性能而闻名[8，9]，它已经看到了新的兴趣和几种理论进步[5]，特别是最近的一些发展，连接了多面体的结构以及该算法的效率[1]。该算法的另一个兴趣点是与问题本身的多面体结构的密切联系。尤其是，影响单纯形算法性能的一个关键因素是多面体直径，它限制了最坏情况下所需的枢轴数量。在这种情况下，赫尔希猜想的弱形式已被证明对由完全单型矩阵定义的多型植物有效[2，6]。box-tdi polyhedra是可以用box-tdi系统描述的多面体。这些多面体直接概括了由完全单型矩阵描述的多面体[3]。此外，即使整数线性编程最近已被证明在Box-TDI Polyhedra上是NP-HARD [4]，当此Polyhedra是整数时，该主题尚未探索。该项目的主要目的是研究Box-TDI Polyhedra是否承认直径范围的改善，以及这是否对线性编程算法的效率有影响。
校正：探索分子相互作用，负责GI友好型微型制剂的抗炎属性，flurbyprofen和丁香油
然而，未解决的炎症会导致慢性炎症性疾病，例如感染，胃炎，免疫介导的疾病，神经退行性疾病，心脏疾病疾病和癌症（Chen等人（Chen等人）2018; Arooj等。2023）。
可控图像合成，属性分解...
*通讯作者邮件：mksamy14@yahoo.com与属性分解的GAN（AD-GAN）提出了一个新颖的生成对抗网络框架，可通过将属性分解为单独的组件来促进对图像合成的精确控制。该模型引入了一种创新的解开图像属性的方法，可以在不影响他人的情况下对特定特征进行单独修改。通过利用属性分解的表示形式，Ad-Gan有效地隔离了面部图像中的各种元素，例如姿势，表达和身份，从而能够生成高度逼真和可定制的图像。这种方法可显着提高图像生成任务的灵活性和准确性，使其成为需要详细属性操作的应用程序的宝贵工具。关键字：图像合成，gan，网络1。引言近年来，生成的对抗网络（GAN）已成为图像合成的有力框架，从而能够生成高质量的，逼真的图像。尽管具有令人印象深刻的功能，但基于GAN的图像合成中的重大挑战之一是对生成图像的特定属性进行细粒度的控制。传统的gan体系结构经常纠缠着各种属性，因此很难在不无意中改变其他属性的情况下修改一个属性。
从头开始计算中的电气属性，两个...
1 MOE Key Laboratory for Nonequilibrium Synthesis and Modulation of Condensed Matter, School of Physics, Xi'an Jiaotong University, Xi'an 710049, China 2 State Key Laboratory of Surface Physics and Department of Physics, Fudan University, Shanghai 200433, China 3 Key Laboratory of Computational Physical Sciences (Ministry of Education), Institute of Computational Physical Sciences, State Key Laboratory of Surface物理和物理系，福丹大学，上海，200433年，中国4物理学系和纳米科学与工程研究所，阿肯色大学，阿肯色大学，阿肯色州72701，美国5大学，美国5级大学，巴黎大学 - 萨克莱大学，中心，中心zjjiang@xjtu.edu.cn†charles.paillard@centralesupelec.fr Electro-Optic（EO）效应效果将光学常数的变化与低频电场有关。多亏了密度功能扰动理论的出现（DFPT），现在可以以AB-Initio方式计算大量三维（3D）材料的EO特性。然而，在大多数密度功能理论中使用周期性边界条件施加了使用大量真空包围的平板模拟二维（2D）材料。从此类计算中预测的EO系数（即使不正确）可能会严重偏离2D材料的实际EO特性。目前的工作讨论了问题，并介绍了恢复关系，从而恢复了真正的EO属性。I.简介
使用环境DNA metabarcoding数据可视化生态系统属性的新的深度学习方法
fi g u r e 1基于VAE方法的图表应用于EDNA数据（VAESEQ）。该模型由一个自动编码器（AE）和一个变异自动编码器（VAE）组成。AE将每个MOTU的遗传序列信息与每个样品中每个MOTU的存在/不存在相结合，以生成第一个潜在编码Z AE。然后将此信息传递给一个编码层的VAE。因此，在每次迭代中，VAE接收到一个样品中每个MOTU检测到的序列的输入，并且嵌入Z AE的自动编码器。vae处理两个输入，并将样品的维度降低到二维潜在空间z vae。在z vae中，我们找到了所有数据点的2D表示（图S3A，b）。在解码部分中，VAE重建了两个输入，以相应地优化网络。
纳米尿素对生长，产量属性和产量的影响
纳米肥料是最重要的农业领域，由于其能力提高产量，提高土壤生育能力，减少污染并为微生物带来了有利的环境，因此吸引了土壤科学家以及环保主义者的注意。因此，考虑到这些方面，在拉比（Rabi），2022-23期间进行了野外实验，以评估“纳米尿素对生长，产量属性和小麦在灌溉条件下的影响”。该试验在随机块设计中具有不同的13处理和三种复制。结果表明，不同纳米尿素治疗的影响对小麦的产量和产量属性显着影响。通过在分丁和接头时建议的N +两种尿素（5％）的治疗记录谷物产量（54.08 Q/ha）（T 4）。在耕作和接头时建议的N +两次喷雾剂（t 4）的n +两种喷雾剂（t 4）的相同处理下，发现了更高的生物量产率（140.96 Q/ha）。归因性字符的收益率也会因不同的治疗而显着影响。明显更高的植物高度（82.40厘米）和每平方英尺的有效分ers米（505）通过建议N +两次尿素喷雾剂（5％）在分丁和接头（T 4），而治疗对植物支架的处理没有影响，1000粒重（G）和每个峰值的谷物数量。
相对于连续尺度空间的近似属性，用于高斯导数算子的混合离散
本文基于与归一化采样的高斯核或综合高斯内核的卷积，对高斯衍生物的两种混合离散方法的性质进行了分析。研究这些离散方法的动机是，在相同规模水平上需要多个阶的多个空间衍生物时，与基于更直接的衍生近似值相比，它们基于基于更直接的衍生近似值而具有更高的效率相比，它们基于具有较高的衍生性速率，以示例性衍生性衍生性不能衍生性不能进行。我们根据定量绩效指标来表征这些混合离散方法的特性，同意它们所暗示的空间平滑量，以及它们从量表 - 流动特征探测器的相对一致性以及从自动量表选择中获得的量表的相对一致性，从尺度上的量表与尺度相关的量度相差很大，该尺度的范围与尺度的相差相差，该尺度的尺度是有效的。理论以及不同类型的离散方法之间。在设计和解释以非常精细的水平运行的规模空间算法的实验结果时，提出的结果旨在作为指导。
属性增强的相似性排名稀疏链接预测
链接预测是图数据中的一个基本问题。在其最现实的环境中，问题包括预测一组断开对的节点对之间的丢失或将来的联系。图形神经网络（GNN）已成为链接预测的主要框架。基于GNN的方法将链接预测视为二进制分类问题，并处理极端类不平衡 - 真实图非常稀疏 - 通过对（随机均匀）进行抽样（随机均匀），不仅是用于培训，而且用于评估的脱节对。但是，我们表明，在平衡设置中链接预测的GNN的报告并不能转化为更现实的不平衡设置，并且在han-dling稀疏性方面，基于更简单的基于拓扑的方法通常会更好。这些发现激发了基于相似性的链接预测方法，该方法采用（1）基于节点属性的图形学习来增强拓扑启发式启发式，（2）解决类不平衡的排名损失，以及（3）负面采样方案，通过图分划分有效地选择硬训练对。实验表明，冰淇淋的表现优于现有的基于GNN的替代方案。