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玻恩规则的推导
我尝试推导玻恩规则，该尝试出现在 Itamar Pitowsky 的第一本纪念书中（Vaidman 2012）。我只能通过阅读 Itamar 的论文（Pitowsky 1989、2003、2006；Hemmo 和 Pitowsky 2007）来猜测他对我的推导的看法。虽然我们的结论可能不同，但我们似乎对哪些量子特征很重要达成了一致。在本文中，我概述了玻恩规则的各种推导。在关于这个主题的众多论文中，我发现了对特定方法的深入分析，在这里我试图考虑一个更广泛的背景，以阐明玻恩规则推导在量子理论中的地位。我希望这将引发更普遍的分析，最终达成共识，为量子理论的基础奠定坚实的基础。玻恩规则诞生于量子力学诞生之时。它在解释经典物理学无法解释的实验结果方面起着至关重要的作用。玻恩规则是关于量子测量结果概率的陈述。这是一种操作意义，它对应于
探空气球上升建模：推导……
摘要。提出了一种新模型，以描述对流层和较低平流层中声音气球的上升（高度约为30–35 km）。与以前的模型相反，详细说明了拖动系数的变化，并且气球和大气之间的热量不平衡。为了补偿缺乏声音气球的阻力系数的数据，对拖动系数和雷诺数之间关系的参考曲线是从Lindenberg上空空气方法相互比较（Luami）竞选期间启动的流量数据集中得出的。通过溶解气球内的径向热扩散方程来解释从周围空气中的热量转移到气球中。在目前的状态下，该模型不考虑太阳能电源，即只能描述夜间气球的上升。但是，它也可以改编成代表白天的声音，其太阳辐射将其模型为扩散过程。该模型的潜在应用包括声音气球轨迹的预测，可用于提高匹配技术的准确性以及空气垂直速度的推导。通过在模型中从实际提升速率中计算出的静态空气中的气球的上升速率来获得latter。该技术可提供垂直空气运动的近似值，在对流层中的不确定性误差为0.5 m s -1，在平流层中为0.2 m s -1。提供了空气垂直速度的提取
人类多能干细胞：推导和应用
细胞疗法人PSC已经在诸如失明，糖尿病和帕金森病等疾病的再生医学中发挥作用。10。在动物前临床和人类临床试验中都在测试了从PSC衍生的分支细胞类型的移植。一项主要的安全措施是在移植前消除无效的肿瘤细胞。这可以通过差异和分类方案，药理学手段或引入诱导细胞死亡的“开关系统”来实现。为了避免免疫排斥，患者自己的细胞可以重新编程为IPSC，从而可以自体移植。在同种异体移植中，可以通过建立HLA单倍型匹配PSC或产生通用细胞来避免使用免疫抑制药物治疗的需求，这些细胞旨在逃避不良的免疫反应。
大象诱导多能干细胞的推导 parasurf大象诱导多能干细胞的推导parasurf
动机：识别抗体结合位点，对于开发疫苗和治疗性抗体至关重要，这些抗体是耗时且昂贵的过程。准确地预测了伞形结合位点，可以通过提高我们对抗体 - 抗原相互作用的理解来加快发展的速度。结果：我们提出了Parasurf，这是一个深度学习模型，可通过纳入表面几何和非几何因素来显着增强副群预测。对三种突出的抗体 - 抗原基准测试和测试，帕苏尔夫几乎在几乎所有指标中都取得了最先进的结果。与仅限于可变区域的模型不同，Parasurf证明了能够准确预测抗体整个FAB区域的结合得分的能力。此外，我们使用所采用的三个数据集中最大的分析进行了广泛的分析，重点介绍了三个关键组成部分：（1）对每个互补性确定区域环路的Paratope预测的详细评估，（2）模型的性能在重链上独家培训，以及（3）重型训练模型的结果，而无需将重型链置于重型链中。可用性和实现：Parasurf的源代码，以及所使用的数据集，预处理管道和经过训练的模型权重，可在https://github.com/aggelos-michael-michael-papadopoulos/parasurf上免费获得。联系人：angepapa@iti.gr，axenop@iti.gr补充信息：补充数据可从BioInformatics Online获得。
大象诱导多能干细胞的推导
随着蛋白质结构预测的进步，RNA结构预测最近从深度学习研究人员那里受到了越来越多的关注。rnas引入了实验性RNA结构的稀疏性和较低的结构多样性，因此引入了实质性的chal。现有文献通常对这些挑战的解决通常很差，其中许多报道由于使用培训和测试集具有显着的结构重叠而导致的性能。此外，最新的结构预测批判性评估（CASP15）表明，RNA结构的深度学习模型目前的表现优于传统方法。在本文中，我们介绍了从蛋白质数据库（PDB）推出的结构化RNA的数据集RNA3DB，该数据集旨在培训和基准测试深度学习模型。RNA3DB方法将RNA 3D链条分为不同的组（组件），这些链在序列和结构方面都不冗余，提供了一种可靠的方法来分割训练，验证和测试集。确保这些结构上不同的组件的任何分裂可以产生测试和验证集，这些测试集与训练集中的序列和结构不同。我们提供RNA3DB数据集，这是RNA3DB组件的特定火车/测试拆分（以大约70/30的比率），该数据将被更新时期
大象诱导多能干细胞的推导
人为时代的生物多样性损失危机需要研究非模型生物的新工具。大象既是一种濒危物种，又是研究复杂表型（例如大小，社会行为和寿命）等复杂表型的出色模型，但它们仍然严重研究。在这里，我们报告了通过化学媒体诱导和菌落选择的两个步骤，然后对大象转录因子Oct4，Sox2，Sox2，sox2，klf4，myc±nanog and Lin28a和MADENATION进行过度表达，然后通过化学媒体诱导和菌落选择过度表达了大象诱导的多能干细胞（EMIPSC）的第一个推导。自Shinya Yamanaka进行重新编程以来，已经报道了来自许多物种在内的许多物种的IPSC，包括功能灭绝的北部白鼻菌，但EMIPSC仍然难以捉摸。对于多种物种，与小鼠和人类（如小鼠和人类）相比，采用了重编程方案，但我们的EMIPSC方案几乎没有变化，但我们的EMIPSC方案需要更长的时间表和抑制TP53扩张基因，这些基因被认为可以在大象中赋予独特的癌症。IPSC解锁了探索细胞命运，细胞和组织发育，细胞疗法，药物筛查，疾病建模，癌症发展，配子发生及其他方面的巨大潜力，以进一步了解我们对这一标志性的巨型巨型。这项研究为遗传拯救和保护的晚期非模型生物细胞模型打开了新的边界。
E = MC2的最简单推导 - 斯坦福计算机科学
𝑐或（2）=𝑝𝑐上述方程的许多派生来自爱因斯坦的质量能量方程，导致圆形依赖性，这使得派生无效。相反，对光动量和压力的存在的识别和理论证实早于质量能量方程的发表，并以经验观察为基础。材料实体由带电的颗粒组成，当电磁波（包括可见的灯，入射在这种物体上）时，它们会根据Lorentz力在带电的颗粒上施加力。然后通过这些力传输电磁波的能量和动量，这些力在颗粒上发挥作用，从而增加了它们的能量。这构成了电磁波中动量和能量之间关系的基础。这是使用洛伦兹力的简化形式的方程（1）推导。另一方面，动量（p）定义为（3）𝑝=𝑚𝑣，其中m是实体的质量，v是其速度。在光子的情况下以光速（c）行驶，可以将定义重写为
使用多光谱 WorldView-2 卫星进行深度推导...
摘要尽管最近努力收集整个太平洋岛屿地区的高分辨率多波束测深数据，但在 0-30 米深度范围内仍存在重大差距。实现这些地区的测深覆盖对于评估那里的珊瑚礁生态系统的健康状况至关重要。在这里，我们使用 WorldView-2 多光谱卫星图像和两种深度推导方法（Lyzenga，2006；Stumpf 等人，2003），将光谱辐射值与地面真实深度信息相关联，以推导夏威夷主要岛屿浅水区的深度。与 Stumpf 等人相比，我们的结果表明使用 Lyzenga (2006) 多元线性回归方法的准确性有所提高。(2003) 比率法。此外，我们通过从 Lyzenga (2006) 方法中消除线性化过程获得了更好的结果。这种改进可能与夏威夷主要岛屿内缺乏大型海草聚集有关，因为海草的存在已被证明会影响地面真实深度和光谱辐射值之间的线性关系（Doxani 等人，2012 年）。我们得出的深度产品的准确性与多光谱卫星图像的质量、地面真实数据的可用性和水深直接相关，水深 >20 米时准确性会大幅下降。我们的结果表明，在缺乏浅层（0-20 米）高分辨率测深数据的情况下，卫星得出的深度是研究浅层珊瑚礁生态系统的重要资源。
使用多光谱 WorldView-2 卫星进行深度推导...
摘要尽管最近努力收集整个太平洋岛屿地区的高分辨率多波束测深数据，但在 0-30 米深度范围内仍存在重大差距。实现这些地区的测深覆盖对于评估那里的珊瑚礁生态系统的健康状况至关重要。在这里，我们使用 WorldView-2 多光谱卫星图像和两种深度推导方法（Lyzenga，2006；Stumpf 等人，2003），将光谱辐射值与地面真实深度信息相关联，以推导夏威夷主要岛屿浅水区的深度。与 Stumpf 等人相比，我们的结果表明使用 Lyzenga (2006) 多元线性回归方法的准确性有所提高。(2003) 比率法。此外，我们通过从 Lyzenga (2006) 方法中消除线性化过程获得了更好的结果。这种改进可能与夏威夷主要岛屿内缺乏大型海草聚集有关，因为海草的存在已被证明会影响地面真实深度和光谱辐射值之间的线性关系（Doxani 等人，2012 年）。我们得出的深度产品的准确性与多光谱卫星图像的质量、地面真实数据的可用性和水深直接相关，水深 >20 米时准确性会大幅下降。我们的结果表明，在缺乏浅层（0-20 米）高分辨率测深数据的情况下，卫星得出的深度是研究浅层珊瑚礁生态系统的重要资源。
使用差异形式的量子机械预期值推导
摘要通常是各种物理量的预期值，例如占据某些状态的电子数量或不同电子状态之间的库仑相互作用，可以用积分来表示。相比之下，我们的方法基于差异形式，表明可以通过平均时间来获得期望值。确认我们方法的有效性，我们准备了两种情况：一个是一个非常简单的情况，没有多体相互作用，另一种是包含多体项的情况（最简单的安德森·哈密顿式）。关于简单的情况而没有包含多体项，我们可以分析地证明，占据从我们方法得出的任何状态的电子数量等同于从绿色功能方法中评估的分析。包括多体项时，我们的结果显示了与绿色功能方法得出的分析方法的良好数值一致。通过两种情况，基于我们方法的预期值计算被认为是有效的。