XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System收敛
神经发育和相关精神疾病中的转录因子：遗传和环境风险因素的潜在收敛
神经发育和相关精神疾病中的标题转录因素：遗传和环境风险因素的潜在收敛类型类型文章Dutra消息来源，Mellanie，Schwingel，Gustavo Brum，Bambini-Junior，Victorio和Gottfried，Carmem（2021）神经发育和相关的精神疾病中的转录因素：遗传和环境风险因素的潜在收敛。国际发育神经科学杂志，81（7）。pp。545-578。ISSN 0736-5748创作者Santos-Terra，Julius，Deckmann，Iohanna，Dutra消息来源，Mellanie，Schwingel，Gustavo Brum，Bambini-Junior，Victorio和Gottfried
开源模拟工具的验证和确认...
C.4 平板情况的完整 C f 网格收敛结果 ...................119 C.5 平板情况的完整 y + 网格收敛结果 .....................120 C.6 y + 在三角翼表面的分布（粗网格） .......。。。。。。。。。。。。121
基因网络揭示了质量核心期间的干细胞状态收敛，并在多阶段皮肤致癌中发展为恶性肿瘤
在致癌过程中（11 - 13）。在小鼠中，已经鉴定出许多不同的干细胞标记，这些标记通过在上皮内重新室内隔室来促进体内平衡（14，15）。也已提出在正常皮肤中的某些干细胞在几种肿瘤类型（9，16）中充当癌症干细胞（CSC），以LGR5（17），LGR6（17），LGR6（18），Twist1（19），Sox2（Sox2（20）和Pitx1和Pitx1（21））。确定过渡期间出现的细胞塑性； 20
印度统计学院学生手册
集合和函数的语言 - 可数集和不可数集。实数 - 最小上界和最大下界。序列 - 序列的极限点、收敛序列；有界和单调序列、序列的上极限和下极限。柯西序列和 R 的完备性。级数 - 级数的收敛和发散、绝对收敛和条件收敛。黎曼重排定理。级数收敛的各种测试。（积分测试将推迟到分析 II 中引入黎曼积分之后。）无穷级数与实数的十进制展开、三进制、二进制展开之间的联系。柯西积、无限积。
研究论文 聚束环形微通道热沉中受限射流冲击的分析
射流冲击冷却被视为高功率电子设备热管理的绝佳选择。然而，它的缺点是高压降损失和远离射流区域的低局部传热系数。尽管据报道回流区是由于夹带而出现的，但是回流尺寸对热行为的影响尚不清楚。在这里，在数值研究中采用带有收敛环形通道的射流冲击散热器，以最大限度地减少微通道中冲击射流带来的不利冷却影响。可实现的 k − ε 湍流模型用于模拟热场和湍流流场（Re = 5,000 至 25,000）。研究发现，小尺度上不同的流动回流区是增强传热速率的原因。虽然在 Re 数较低时，收敛壁面射流冲击散热器的热性能高于其平板壁面散热器，但在 Re 数较高时，热性能结果有利于平板壁面射流冲击散热器。在 Re 数较高时，收敛通道中的流动再循环面积会缩小，因此与平板壁面射流散热器相比，收敛通道的热性能会下降。此外，研究发现，采用更陡的收敛通道会缩小流动再循环区域，导致 Re = 25,000 时压降降低高达 59%。本研究考察了不同 Re 数下流动再循环对射流冲击收敛环形散热器热工水力性能的影响。
全局收敛修正牛顿法用于直接最小化 Ohta-Kawasaki 能量及应用于二嵌段共聚物的定向自组装
嵌段共聚物 (BCP) 是由通过共价键连接的化学性质不同的单体的子链或嵌段组成的聚合物，每个嵌段都是一系列相同单体的线性序列。大量一种类型的嵌段共聚物的集合称为熔体。在高温下，不可压缩熔体中的嵌段会均匀混合。随着温度降低，不同的嵌段会分离，并导致称为微相分离的过程。BCP 熔体的微相分离导致中观尺度多相有序结构的自组装，如片层、球体、圆柱体和螺旋体 [1, 5, 26]。微相分离可进一步由在下面表面形成的化学和/或拓扑图案化模板引导，从而实现复杂纳米结构的设计。该过程称为 BCP 的定向自组装 (DSA)。设计 BCP 的 DSA 以复制具有所需特征的纳米结构在纳米制造应用中非常有吸引力 [4, 31, 40, 45]。已证明，BCP 的 DSA 的计算研究在确定材料特性、薄膜厚度、聚合物-基底相互作用和几何限制对自组装过程的影响方面非常有价值 [23, 34, 48, 49]。BCP 熔体的微相分离连续模型 [37]，如自洽场论 (SCFT) 模型、Ohta-Kawasaki (OK) 模型和 Swift-Hohenberg 模型，使得以相对较低的计算成本探索由 DSA 过程形成的纳米结构空间成为可能。它们通常用于与 BCP 的 DSA 相关的设计和逆问题 [ 21 , 27 – 29 , 32 , 36 , 43 ]。为了进一步降低计算成本，必须开发快速而强大的算法来获得模型解，特别是因为在解决设计和逆问题的过程中必须反复求解模型。在本文中，我们重点研究了二嵌段共聚物（具有两个
物理知识的机器学习作为内核方法
物理知识的机器学习结合了基于数据的方法的表现力和物理模型的解释性。在这种情况下，我们考虑了一个通用回归问题，其中经验风险是通过量化物理不一致的部分微分方程正规化的。我们证明，对于线性差异先验，该问题可以作为内核回归任务提出。利用内核理论，我们得出了正规风险的最小化器ˆ f n的收敛速率，并表明ˆ f n至少以sobolev minimax速率收敛。但是，根据物理错误，可以实现更快的速率。以一维示例说明了这一原则，支持以物理信息为正规化经验风险的说法对估计器的统计性能有益。关键字：物理知识的机器学习，内核方法，收敛速率，物理正则化
物理知识的机器学习作为内核方法
物理知识的机器学习结合了基于数据的方法的表现力和物理模型的解释性。在这种情况下，我们考虑了一个通用回归问题，其中经验风险是通过定量物理不一致的部分微分方程正规化的。我们证明，对于线性差异先验，该问题可以作为内核回归任务提出。利用内核理论，我们得出了正规风险的最小化器ˆ f n的收敛速率，并表明ˆ f n至少以sobolev minimax速率收敛。但是，根据物理错误，可以实现更快的速率。以一维的例子为例，说明了这一原则，支持以物理信息将经验风险正规化可以对估计器的统计绩效有益的说法。关键字：物理知识的机器学习，内核方法，收敛速率，物理正则化
并网光伏系统三相逆变器基于无源性的黎曼刘维尔分数阶滑模控制
由于环境条件多变，光伏 (PV) 系统参数始终是非线性的。在多种不确定性、干扰和时变随机条件的发生下，最大功率点跟踪 (MPPT) 很困难。因此，本研究提出了基于被动性的分数阶滑模控制器 (PBSMC)，以检查和开发 PV 功率和直流电压误差跟踪的存储功能。提出了一种独特的分数阶滑模控制 (FOSMC) 框架的滑动面，并通过实施 Lyapunov 稳定性方法证明了其稳定性和有限时间收敛性。还在被动系统中添加了额外的滑模控制 (SMC) 输入，通过消除快速不确定性和干扰来提高控制器性能。因此，PBSMC 以及在不同操作条件下的全局一致控制效率是通过增强的系统阻尼和相当大的鲁棒性来实现的。所提技术的新颖之处在于基于黎曼刘维尔 (RL) 分数阶微积分的 FOSMC 框架的独特滑动曲面。结果表明，与分数阶比例积分微分 (FOPID) 控制器相比，所提控制技术可在可变辐照度条件下将 PV 输出功率的跟踪误差降低 81%。与基于被动性的控制 (PBC) 相比，该误差降低 39%，与基于被动性的 FOPID (EPBFOPID) 相比，该误差降低 28%。所提技术可使电网侧电压和电流的总谐波失真最小。在不同太阳辐照度下，PBSMC 中 PV 输出功率的跟踪时间为 0.025 秒，但 FOPID、PBC 和 EPBFOPID 未能完全收敛。同样，直流链路电压在 0.05 秒内跟踪了参考电压，但其余方法要么无法收敛，要么在相当长的时间后才收敛。在太阳辐射和温度变化期间，使用 PBSMC，光伏输出功率在 0.018 秒内收敛，但其余方法未能收敛或完全跟踪，与其他方法相比，由于 PBSMC，直流链路电压的跟踪误差最小。此外，光伏输出功率在 0.1 秒内收敛到参考功率