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甲硝唑抗生素的净化
摘要 本研究研究了以 Alocasiamacrorrhiza 叶提取物为还原剂合成磁性纳米粒子 (MNPs)。CuFe 2 O 4、CuFe 2 O 4 /CuO 和 CuFe 2 O 4 /CuO/CdS 构成这些 MNPs 的核壳，这些 MNPs 在天然尼尼微岩 (NR) 上稳定下来，以提供更具成本效益的载体。使用各种分析技术来表征利用环保方法生产的 MNPs/NR 纳米复合材料。所用方法包括红外光谱、X 射线衍射、扫描电子显微镜和振动样品磁强计 (VSM)。在太阳辐射批量系统中，使用由 MNPs 制成的强效纳米催化剂分解抗生素甲硝唑 (MET)。使用太阳能光催化系统研究初始 MET 浓度、照射时间、H 2 O 2 浓度、催化剂纳米复合材料浓度和 pH 值溶液对 MET 光降解的影响。人工神经网络 (ANN) 也用于数据建模，以确定哪种氧化技术在特定条件下表现最佳。这项调查表明，在所有 MNP 中，CuFe 2 O 4 /CuO/CdS 磁性催化剂的 MET 去除效率最高，为 97%。此外，ANN 用于检查利用 CuFe 2 O 4 /CuO/CdS/NRs 催化剂进行 MET 光催化氧化的数据。结果表明，MNP 剂量对 MET 光降解的影响最大。训练回归、验证、测试和总数据的相关系数 (R 2 ) 分别为 0.999、0.996、0.993 和 0.998。
基于脑电图的SPD神经网络嵌入银行以嵌入银行的常见空间模式
将非线性数据建模为Riemannian歧管上的对称阳性定义（SPD）矩阵，引起了对各种分类任务的广泛关注。在深度学习的背景下，基于SPD矩阵的Riemannian网络已被证明是对电子脑电图（EEG）信号进行分类的有前途的解决方案，可在其结构化的2D特征表示中捕获Riemannian几何形状。但是，现有方法通常在嵌入空间中学习所有可用的脑电图中的空间结构，其优化程序依赖于计算 - 昂贵的迭代。此外，这些十种方法努力将所有类型的关系船编码为单个距离度量标准，从而导致一般性丧失。为了解决上述局限性，我们提出了一种riemannian嵌入银行方法，该方法将整个填充空间中常见的空间模式学习的概率分为k个缩写，并为每个子问题构建一个模型，与SPD Neural Net-net Works结合使用。通过利用Riemannian歧管上的“独立学习”技术的概念，Reb将数据和嵌入空间划分为k非重叠子集中，并在Riemannian ge-be-emetric Space中学习K单独的距离指标，而不是向量空间。然后，在SPD神经网络的嵌入层中，学习的K非重叠子集分为神经元。公共脑电图数据集的实验结果证明了尽管非平稳性质，但提出的脑电图信号的常见空间模式的拟议方法的优越性，在维持概括的同时提高了收敛速度。
贝叶斯推理的计算技术
统计计算很大程度上由概率的加权总和或积分组成。贝叶斯推论和频繁统计之间的关键实际差异之一是，在将这些竞争性的方法解决相同问题的情况下出现了巨大不同类型的积分类型（Loredo 1992）。例如，考虑到某些观察到的数据d，估计某些模型的参数m；用θ共同表示参数。在贝叶斯和频繁的积分中出现的关键数量是假设模型为真的数据并假定要知道的参数的概率，p（d |θ，m）。被认为是数据的函数，这称为采样分布；作为参数的函数，它称为可能性函数，它将缩写为l（θ）。该方法之间的基本实际差异是，频繁计算需要在数据维度（样本空间）上进行此数量的积分，而贝叶斯计算需要在参数空间上进行积分。基于通过参数空间进行求和或集成在试图使用样品空间中计算的概率进行推断的概率的概率上的推断。在这里的简短空间中，对这些优势的重要讨论是不可能的。必须提及两个具有巨大实际实用性的积极优势。在贝叶斯推理中，可以直接消除滋扰参数，同时简单地通过在φ上整合（ψ，φ）的关节分布来解决它们的不确定性。首先，在绝大多数的实际应用中，参数空间可以分为两个部分θ=（ψ，φ），其中兴趣集中在ψ上，并且φ由对数据建模但不感兴趣的“滋扰”参数组成（例如，背景强度）。没有完全的SAT-
AGC低碳玻璃
在以下框架条件下要考虑的值：（1）全球变暖电位（GWP）既表示摇篮到门（A1-A3），又表示摇篮到坟墓（A-B-C）的影响（A-B-C）在NF EN 15804+A2：2018中所定义的影响； （2）基于生产活动期间收集的数据，我们当前的EPD和可再生能源的验证数据，在生命周期评估模型中计算出的验证数据，基于使用数据收集的数据建模的影响，低碳planibel clearlite的GWP值是自定义的值； （3）低碳层，层表板，IPLUS，能量，停止范围的GWP值是根据低碳平底层透明质晶体基质（S）GWP计算出的自宣布的值，以及对气候变化的估计转化影响，对气候变化的影响，用AGC生产站点（以及我们当前的Epdect and Extival and Evility fivital of Evility and Evility core nive and Evility reNE rene ren ren ren ren ren n of AGC生产站点都建立了对气候变化的影响； （4）IgU范围的估计GWP值是从AGC低碳玻璃估计的平均值，仅使用温暖的垫片和可再生电力（风）用于IgU生产，而IgU产量转化为75％至85％。根据标准NF EN 15804+A2：2018和法国国家补充NF EN15804/CN：2022 已验证并根据标准验证和生产的第三方，并将发行当前的2023年。已验证并根据标准验证和生产的第三方，并将发行当前的2023年。
iLQR-VAE：基于控制的输入驱动动态学习及其在神经数据中的应用
了解神经动力学如何引起行为是系统神经科学中最基本的问题之一。为了实现这一点，一种常见的方法是记录行为动物的神经群体，并将这些数据建模为来自潜在动力系统，该系统的状态轨迹随后可以通过某种形式的解码与行为观察相关联。由于记录通常在仅构成更广泛牵连网络的一部分的局部电路中进行，因此同时学习局部动态并推断可能驱动它们的任何未观察到的外部输入非常重要。在这里，我们介绍了 iLQR-VAE，这是一种基于控制的新型非线性动态系统变分推理方法，能够学习潜在动态、初始条件和持续的外部输入。与最近的深度学习方法一样，我们的方法基于输入驱动的顺序变分自动编码器 (VAE)。主要的新颖之处在于在识别模型中使用强大的迭代线性二次调节器算法 (iLQR)。标准证据下限的优化需要通过 iLQR 解决方案进行区分，这得益于可区分控制方面的最新进展。重要的是，通过生成模型隐式定义识别模型可以大大减少自由参数的数量，并允许灵活、高质量的推理。例如，这使得在对较小块进行训练后，可以在一次长时间试验中评估模型。我们展示了 iLQR-VAE 在一系列合成系统上的有效性，这些系统具有自主和输入驱动的动态。我们进一步展示了在两个不同的伸手任务中对非人类灵长类动物的神经和行为记录的最新性能。
舒布·贾恩
学术荣誉和奖项 学校： • 2022-2023 年剑桥 A 级 11 年级学校第一名 • 2021-2022 年因在剑桥 IGCSE 所有科目中取得 9A* 的成绩而获得享有盛誉的 Sharda Devi 奖（毕业生代表） • MISA 国际学校协会成员——2021-2022 年剑桥考试取得杰出成就 • 中央邦给予的特别认可 2021-2022 年 10 年级状元 • 总体成就获得通用熟练度，授予 400 名学生中的前两名 2023 年 国家/国际： • RISE 全球奖学金决赛入围者——12,000 名申请者中的前 4%，入选 2024 年 500 名全球决赛入围者之一 • 2023 年 IGCSE 文学 P2 和数学 P2 世界状元 •呼吸。 2023 • 斯坦福数学奥林匹克 - 2024 年荣誉奖，在全球 700 支队伍中排名前 25 名 2024 • SOF 奥林匹克名人堂成员 - 国际数学奥林匹克满分，获得世界排名第 1 位及 1,000 美元现金奖励。 2024 • MU20 20Under20 - 亚洲在法律技术、社会倡导和领导力方面排名前 20 的高中生。 2024 • 在新加坡获得学术卓越奖学金进行国际学习 2017-2021 机器学习： • 使用机器学习开发人工智能法律援助应用程序 (Aapka Nyay) 2022-2024 • 应用预测分析和数据建模来增强决策过程 • 精通 Python，使用 TensorFlow 和 Scikit-learn 等库 • 完成 Ed-X 自然语言 (NLP) 技术课程 • 自学习神经解码和脑机接口 (BCI) 以进一步增强我的应用程序
从卫星图像中学习的自我监督...
基于深度学习（DL）的一般图像表示学习（IRL）对于卫星图像引起了极大的兴趣，因为它的能力：i）通过自我监督的学习来模拟大量的大量免费可用遥感（RS）数据，从而大大降低了标记数据的要求； ii）将各种RS问题概括为下游任务。基于学习的方法最初为在RS图像上使用自我监督的IRL铺平了道路（例如[1]，[2]）。这种方法通过最大化同一图像的两种观点之间的一致性来对卫星图像表示与卷积神经网络（CNN）进行对比度学习，这是通过数据增强策略生成的。关于RS IRL的最新研究集中在卫星图像的掩盖数据建模上，例如[3] - [10]。他们通过遮罩的自动编码器（MAE）促进了自我监督的学习，并具有视觉变压器（VITS）。通过重建卫星图像，用遮盖的零件执行有效的IRL，即他们学习了描述图像的视觉内容的功能，这些功能可用作调整下游任务的专用模型的起点。最近对MAE对卫星图像IRL的兴趣取决于两个主要原因。首先，与对比的自我监督学习相反，MAE能够学习图像表示，而无需应用任何数据增强策略。这对于卫星图像特别重要，因为大多数数据增强策略都是为自然图像而设计的，并且它们直接适应卫星可能总是可行的。）。第二，已经表明，与VIT相结合的MAE可以根据训练数据的数量成比例地将其缩放到较大的DL模型中[11]，[12]。但是，当使用MAE时，所得图像表示往往为较低的语义水平[13]。这防止了他们的全部潜力，用于需要更高级别卫星图像语义的许多下游任务（例如，场景分类，土地地图生成等。
估计第二支柱和潜在政策反应对美国国内经济活动的影响，为2023年4月准备的科赫工业准备
1这些不确定性之所以出现，是因为第二个支柱的确切细节不确定。许多可用的详细信息可能太复杂了，无法与可公开的数据建模。不确定哪个国家最终将采用第二个支柱，以什么形式发生；柱子一号和支柱二的支柱之间可能存在相互作用，而这些相互作用不被视为该分析的一部分。而且，公司对第二支柱的行为反应不确定。一些国家已经对第二支柱采取了立法行动，而另一些国家宣布今年打算这样做。请参阅本报告的警告和局限性部分，以进行其他讨论。2在该分析中定义了在美国以外的两个支柱的广泛采用，因为在全球范围内采用了支柱的两个收费规定，因此，美国跨国公司的所有外国收入都可能受QDMTTS的影响，并且跨国公司的所有国内收入都可能受到UTPRS的所有国内收入，并以跨国公司的收入为至少7.亿欧元。UTPR的设计和旨在适用于不受QDMTT或IIR约束的任何CE，但是，在这种特定情况下，UTPR仅适用于跨国公司的国内收入（在这种情况下其他收入也受QDMTT的约束）。美国不施加QDMTT，IIR或UTPR。对由QDMTT产生的美国跨国公司的外国收入的外国税，假定为GILTI产生FTC。但是，这些FTC不能总是被使用（例如，处于多余信用状态的美国跨国公司无法利用这些额外的FTC）。SBIE被认为是有形资产的5％，以及薪资成本的5％。此分析对美国以外的两大支柱的广泛采用可能是可能的，并且可能与此分析中的风格化假设有很大差异。可能会出现其他情况以外的其他情况，例如本报告中定义的情况，例如跨国公司受美国以外的IIR和UTPR的约束。报告的正文讨论了其他关键假设。
KRAS突变非小细胞肺癌
第四次工业革命理解了智能制造，其中采用了传感器，计算平台和数据建模（Kusiak，2018）。di Nardo等。（2020）在行业4.0的框架中开发了一个模型，其中管理的作用在这个新的高度网络环境中是关键。建议网络物理系统以及大量的数据获取和采矿可能支持决策和计划执行阶段。在此框架中，技术进步是必要的，但不是足够的条件。实际上，在动态环境中通过不同的界面定义为人类用户和机器之间的通信/相互作用的功能性和有针对性的人类相互作用也是必不可少的。管理层必须监督对技术创新的不断增长的需求，这是必不可少的，这是必不可少的，因为复杂的复杂性，更严格的市场流程以及全球化产生的较高竞争（De Carolis等，2016），并确保在工作环境中良好的创新能力。从这个意义上讲，部分过程的自动化仅在所有组织之间实施实质性变化时才增加价值，而当机器的效率通过人类的认知技能和足够的功能增强时，这种情况就会发生。在这种光明中，神经管理是一个新的管理部门，最近开发了决策过程（Balconi和Fronda，2019，2020a）以及社会行为与互动（Balconi和Vanutelli，2017; Venturella et al。，2017; Balconi and Fronda，2020b，2020b，2020b ,, 2020b）均通过使用Neurosc进行了研究。这种多学科方法的结合和结果可能会促进智能制造，尤其是对于共同机器人技术而言，由于安全性和生产力原因，代理之间的运营效果具有显着的重量。在这项工作中，“共同机器人”一词打算强调其协作维度，这是与其他技术系统相关的主要特征（Ajoudani等，2018）。
社论：结合模型降阶和数据科学的先进材料建模
材料建模一直是一个具有挑战性的问题。此类建模中出现了许多复杂性，例如非线性材料行为、复杂物理和大变形，以及多物理现象。此外，材料通常会表现出丰富的厚度响应行为，这阻碍了使用经典简化方法，并且在使用经典模拟技术时需要极其精细的网格。模型简化技术似乎是减少计算时间的合适解决方案。许多应用和材料成型过程都受益于模型简化技术提供的优势，包括固体变形、传热和流体流动。此外，数据驱动建模的最新发展为材料建模开辟了新的可能性。事实上，使用数据建模对模拟进行校正或更新导致了所谓的“数字孪生”模型的形成，从而通过数据驱动建模改进了模拟。通过使用机器学习算法，也可以对当前模型不准确的材料进行数据驱动建模。因此，在材料制造过程和材料建模框架内有效构建数字孪生的问题如今已成为一个越来越受关注的话题。数字孪生技术的最新进展是使用实验结果来校正模拟，同时也在无法通过实验定义基本事实时将其变化纳入正在运行的模拟中。本研究主题讨论了模型简化技术、数据驱动建模和数字孪生技术的最新发展，以及它们在材料建模和材料成型过程中的应用。在 Victor Champaney 等人的论文中，作者解决了非平凡插值的问题，例如，当曲线中的临界点（例如弹塑性转变点）移动位置时就会出现这种问题。为了找到该问题的有效解决方案，本文展示了几种方法，结合了模型简化技术和代理建模。此外，还展示了通过为预测曲线提供统计界限来量化和传播不确定性的替代品。本文展示了几种应用，以经典材料力学问题为例。