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World File Search System推导
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
从单速度Baer-Nunziato和Kapila Systems的两相多孔介质系统的定量推导
hal是一个多学科的开放访问档案，用于存款和传播科学研究文件，无论它们是否已发表。这些文件可能来自法国或国外的教学和研究机构，也可能来自公共或私人研究中心。
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。
射血分数保留和降低的老年人早期心力衰竭再入院的预测因素：概念模型的回顾与推导
背景：心力衰竭 (HF) 在患有心力衰竭保留射血分数 (HFpEF) 或心力衰竭降低射血分数 (HFrEF) 的老年人中普遍存在，并且早期 HF 再入院率很高。预防早期再入院很复杂，因为 HF 的两种亚型之间存在很大差异，并且预测模型不足以识别关键促成因素。目标：介绍有关选定临床、血流动力学、社会因素与 HFpEF 和 HFrEF 老年人早期（60 天）HF 再入院之间关系的研究，推导出再入院预测因素的概念模型，并了解文献在多大程度上解决了老年女性中的这些预测因素。方法：在四个计算机数据库中搜索与早期 HF 再入院和老年人 HF 指数住院后相关的临床、血流动力学和社会因素的研究。结果：最终审查纳入了 21 篇全文文章，并按主题组织。大多数研究集中于早期（30 天）HF 再入院，对 31 至 60 天期间的关注有限。确定了影响早期 HF 再入院的具体临床、血流动力学和社会因素。现有文献证实，影响指数 HF 住院后早期（60 天）HF 再入院的风险预测因子或其组合仍然不一致。此外，文献未能仅捕捉到这些预测因子对老年女性的影响。提出了一个风险预测因子的概念模型用于临床干预。结论：需要进一步评估以了解老年女性早期（31 至 60 天）HF 再入院的风险预测因子。© 2022 作者。由 Elsevier Inc. 出版。这是一篇根据 CC BY-NC-ND 许可协议开放获取的文章 ( http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ )
基于流密码>构建安全快速的键推导功能
摘要 - 为了保护电子数据，由称为钥匙推导功能的标准函数生成的伪随机密码键起重要作用。该功能的输入称为初始键合材料，例如密码，共享秘密键和非随机字符串。关键推导功能的现有标准安全函数基于流密码，块密码和哈希功能。最新的安全和快速设计是基于流密封的键推导功能（SCKDF 2）。基于流密码，块密码和哈希函数的密钥推导功能的安全级别相等。但是，与其他两个函数相比，基于流密码的密钥推导函数的执行时间更快。本文提出了基于流密码的密钥推导函数的改进设计，即i -sckdf 2。我们使用Trivium模拟了提出的I -SCKDF 2的实例。结果，与现有的SCKDF 2相比，i -sckdf 2的执行时间较低。结果表明，i -sckdf 2生成n -bit加密密钥的执行时间比SCKDF 2低50％。i -sckdf 2的安全性通过了Dieharder测试工具中的所有安全测试。已证明提出的I -sckdf 2是安全的，并且与SCKDF 2相比，模拟时间更快。
pemocs：慢性中风中个性化运动认知示例培训的概念的理论推导 - 具有应用示例的方法论论文
背景：应对残留的认知和步态障碍是社区居住的慢性中风幸存者的突出需求。运动认知exergames可能有望满足这种未满足的需求。然而，到目前为止，许多研究都以非结构化的方式实施了运动认知的Exergame干预措施，并且合适的应用程序协议尚不清楚。因此，我们旨在总结有关此主题的现有文献，并为运动认知术语干预措施开发了培训概念。方法：遵循理论派生程序的个性化运动认知Exergame培训的培训概念的发展。这包括（1.1）关于长期中风康复的彻底（叙事）文献搜索； （1.2）更广泛的文献搜索超出了感兴趣的主题，以识别类比和诱导创造力； （2）对父母理论的识别； （3）采用主要父母理论的合适内容或结构； （4）诱导修改以使其适应新的感兴趣领域。我们还考虑了医学研究委员会的“开发和评估复杂干预措施的框架”的几个方面。特别是进行了可行性研究，并根据发现进行了重新发现的措施。结果：一个培训概念，用于改善社区居住的慢性中风幸存者中的认知功能和步态，应考虑神经可塑性，（运动）技能学习和培训的原则。来自相关领域的概念和模型激发了对该概念的进一步添加和修改。我们建议使用基于步长的Exergame培训至少12周，每周2 - 3次，持续约45分钟。Gentile对运动学习的分类学被确定为个性化进度和可变性规则的合适基础，并通过第三个认知维度扩展。
具有严格量子电路推导的氢分子系统的量子计算模拟
2 量子哈密顿量的量化和 Bravyi-Kitaev 变换 .................................................................. 10 2.1 第一和第二次量化.................................................................................................................................................... 10 2.2 Bravyi-Kitaev 变换................................................................................................................................................... 12 2.2.1 数学背景................................................................................................................................................................................... 12 2.2.2 占有数基变换................................................................................................... . . . . . . . 14 2.2.3 奇偶校验基变换 . . . . . . . . . . . . . 19 2.2.4 Bravyi-Kitaev 基变换 . . . . . . . . . . . . . 24 2.2.4.1 基编码 . . . . . . . . . . . . . . 25 2.2.4.2 奇偶校验集 . . . . . . . . . . . . ... . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37 2.3.3 双激发算符.......................................................................................................................................................39 2.3.4 氢分子哈密顿量的完全 BK 变换 44
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。
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 大象诱导多能干细胞的推导 与深色小胶质细胞相关的综合应力反应促进了小胶质细胞脂肪形成，并有助于神经变性 RNA3DB：用于训练和基准的RNA结构预测的深度学习模型 sparta：... 的可解释功能分类
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。