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摘要:使用归一化的流和重新加权,Boltzmann发电机可以从玻尔兹曼分布中启用平衡采样,该分布由能量函数和热力学状态定义。在这项工作中,我们引入了热力学插值(TI),该插值允许以可控制的方式生成采样统计。我们引入了直接在环境配置空间中工作的Ti风味,在不同的热力学状态或通过潜在的,正态分布的参考状态绘制。我们的环境空间方法允许规范任意目标温度,从而确保训练集的温度范围内的普遍性,并证明了外推的潜力。我们验证了TI对表现标准化和非平凡温度依赖性的模型系统的有效性。最后,我们演示了如何通过各种自由能扰动方法组合基于Ti的采样来估计自由能差,并提供相应的近似动力学速率,通过发电机扩展动态模式分解(GEDMD)估计。■简介
《公司(标准公司章程)(修正案)条例》2015 年;《所得税(标准税收)(修正案)条例》2015 年;《驾驶执照(根西岛)理论考试(修正案)条例》2015 年;《商标(根西岛辖区)条例》2015 年;《注册专利律师(混合合伙企业和法人团体)条例》2015 年;《注册专利和生物技术发明(对生物技术发明的专利保护豁免)(根西岛辖区)条例》2015 年;《注册植物育种者权利(指定国家和办事处)(根西岛辖区)条例》2015 年; 2015 年《注册植物育种者权利(农场保存种子)(规定物种和群体)(根西岛辖区)条例》;2015 年《注册植物育种者权利(农场保存种子)(规定信息)(根西岛辖区)条例》;2015 年《注册植物育种者权利(农场保存种子)(小农户)(根西岛辖区)条例》;2015 年《注册植物育种者权利(农场保存种子)(小农户)(根西岛辖区)条例》;
https://www.naro.go.jp/laboracy/bains/conthsu/pukyu/tdex.thtml <https://www.naro.go.jp/laboracy/bains/conthsu/pukyu/tdex.thtml <
随着 Siri 和 Alexa 等对话式 AI 应用在儿童中变得无处不在,CS 教育界已开始利用这种流行度作为吸引年轻学习者学习 AI、CS 和 STEM 的潜在机会。然而,向 K-12 学习者教授对话式 AI 仍然具有挑战性且尚未得到探索,部分原因是某些对话式 AI 概念(例如意图和训练短语)具有抽象性和复杂性。一种以引人入胜的方式教授复杂主题的有前途的方法是通过非插电活动,事实证明,这种方法在不使用计算机的情况下非常有效地促进 CS 概念理解。目前正在研究开发用于教授 AI 的非插电活动,但迄今为止很少有研究关注对话式 AI。本经验报告描述了针对中学生的对话式 AI 夏令营的一系列新颖的非插电活动的设计和迭代改进。我们讨论了学习者的反应以及通过实施这些非插电活动获得的经验教训。我们希望这些见解能够支持 CS 教育研究人员使对话式 AI 学习更具吸引力并让所有学习者都能接受。
自闭症谱系障碍(ASDS)是影响社会交流,行为和感觉处理的一组神经发育障碍,其中PUFA被认为很重要。这篇微型审查文章旨在调查有关使用必需脂肪酸(EFA)在自闭症谱系障碍(ASDS)治疗中的当前证据。该研究研究了与EFA,它们的好处及其在ASD治疗中的作用有关的各种研究。本文着重于探索EFA对ASD的影响的潜在机制,包括其抗炎性,抗氧化剂和神经保护特性。此外,该研究讨论了与在ASD治疗中使用EFA有关的局限性和挑战,包括剂量和治疗持续时间的变异性。这篇综述的结果表明,尽管一些研究表明EFA对ASD症状产生积极影响,但目前有没有有效的证据支持其常规用作ASD的独立治疗方法。需要进一步研究以更好地了解ASD治疗中EFA的潜在利益和局限性。
前瞻性陈述符合经修订的 1933 年证券法第 27A 条和经修订的 1934 年证券交易法第 21E 条的含义,在本年度报告表 10-K 中有所体现,包括与管理层对新产品推出的期望有关的陈述;我们某些组件、原材料和成品来源的充分性;以及我们利用某些库存的能力。为此,本文中包含的任何非历史事实陈述均可视为前瞻性陈述。在不限制前述条款的情况下,“相信”、“预期”、“计划”、“期望”、“寻求”、“估计”等词语和类似表达旨在识别前瞻性陈述。这些前瞻性陈述旨在提供我们当前的预期或对未来事件的预测;基于当前的估计、预测、信念和假设;并不保证未来的业绩。实际事件或结果可能与前瞻性陈述中描述的结果存在重大差异。本 10-K 表格中的风险因素以及公司不时向美国证券交易委员会 (SEC) 提交的报告中的风险因素,可能导致 Neogen Corporation 的结果与此类前瞻性陈述所示的结果存在重大差异。有许多重要因素,包括竞争、招聘和对关键员工的依赖、天气对农业和粮食生产的影响、持续的 COVID-19 疫情对我们业务的影响、俄罗斯入侵乌克兰和相关制裁造成的全球业务中断、经营成果、流动性、财务状况和股价、通货膨胀、供应链、收购的识别和整合、研发风险、专利和商业秘密保护、政府监管、与完成 3M 交易相关的风险以及第 1A 项中详述的其他风险。