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World File Search System杂环
关于研究主题进化机制和控制灾难的编辑，在复杂环境下
在扩大资源发展的背景下以及地下空间的利用，工程灾难（例如滑坡，隧道倒塌，地震，碎片流和城市基础设施故障），导致了实质性的经济损失和伤亡。复杂的环境因素，包括弱或不稳定的地质结构，液压和大气压影响，大降雨和水位波动，流体 - 固定的耦合，地震和外部动态干扰，会显着影响强度，变形和稳定性的岩土技术材料的稳定性（Han et and。等，2024； Han等，2018）。因此，在复杂的环境中调查和理解工程灾难的演化机制和开发有效的灾难控制方法已成为工程界的关键任务。为了促进预防灾难和控制的研究进度，并促进同龄人之间的交流，我们很荣幸介绍研究主题：“在复杂环境下进行工程灾难的进化机制和控制方法。”该研究主题旨在收集最先进的研究结果，新方法，案例研究和审查文章，特别关注与灾难控制方法和失败演化机制有关的研究。该研究主题受到了广泛的关注和许多提交。该项目现已得出结论，共有29篇发表的论文涵盖了灾难分析
与源自3-羟基苯甲福兰-2-克拉巴的Schiff碱基的杂环复合物的综合，光谱表征和抗菌活性
协调化学的演变受到Schiff碱基的极大影响，Schiff碱是一个很容易与大多数过渡金属形成稳定复合物的家族。众所周知，随着金属络合物的增加，某些药物的消耗会提高其功效1。有趣的是，研究表明某些金属螯合物可能会预防肿瘤发育2。除了它们在有机合成和催化中的重要功能外，据报道，Schiff碱配体的金属络合物具有广泛的工业，生物学，治疗性，分析性和其他用途3-7。Schiff倒数金属络合物由3-羟基苯甲酰呋喃-2-甲醛制成，具有特定方式破坏DNA的能力。Furan衍生物的有效抗菌特性是众所周知的。此外，含有杂环分子的Schiff碱金属络合物具有药物承诺为10,11。因此，一个共同的问题是新的Schiff基础和相关复合物的合成12。制备化学也依赖于知道物质的质子化常数13。此外，新合成化合物的质子化也可以提供有关其结构14的支持性信息。如果理论上计算的质子化常数符合实验值，则建议的结构可能是正确的15-17。
自由基应变释放光催化合成氮杂环丁烷
四元环在药物研发中越来越受欢迎，这促使合成化学界改进和重新发明旧策略来制作这些结构。最近，应变释放概念已被用于构建复杂的架构。然而，尽管有许多策略可用于获取小碳环衍生物，但氮杂环丁烷的合成仍未得到充分开发。在这里，我们报告了一种光催化自由基策略，用于从氮杂双环[1.1.0]丁烷中获取密集功能化的氮杂环丁烷。该方案使用有机光敏剂，该光敏剂通过不同类型的磺酰亚胺精细控制关键的能量转移过程。氮杂双环[1.1.0]丁烷通过自由基应变释放过程拦截自由基中间体，从而只需一步即可获得双功能化的氮杂环丁烷。该自由基过程是通过光谱和光学技术以及密度泛函理论计算的结合揭示的。通过合成各种氮杂环丁烷目标物（包括塞来昔布和萘普生的衍生物）证明了该方法的有效性和通用性。
无GPS的精度：在复杂环境中自动无人机导航的多传感器融合
摘要 - 无人机技术的快速发展已扩大了其应用程序，包括递送服务，环境监控以及搜索和救援操作。然而，这些应用中的许多应用在受GPS污染的环境中遇到了重大挑战，例如密集的城市地区和森林森林森林茂密的地区，传统导航方法却摇摇欲坠。本文提出了一种新型的多传感器融合算法，旨在提高自主无人机的定位准确性而不依赖GPS。通过整合来自惯性测量单元（IMU），LIDAR和视觉传感器的数据，提出的方法有效地补偿了单个传感器的局限性，从而在复杂的环境中实现了可靠的导航。实验结果表明，该算法在城市地区达到1.2米的平均定位精度，在森林环境中达到1.5米，从而展示了其针对传感器噪声和环境挑战的弹性。循环封闭技术的实施进一步提高了长期导航准确性，使其适合长时间的任务。这项研究有助于自动无人机导航的知识越来越多，并为增强现实情况下无人机的操作能力带来了重大影响。未来的工作将集中于整合其他传感器，探索机器学习技术以进行自适应融合，并进行广泛的现场试验以验证系统在动态环境中的性能。
能力感知的任务分配和团队形成分析复杂环境的合作探索
摘要 - 为了实现复杂的现实世界利用任务的自主权，我们考虑为具有异质自治能力的机器人团队的部署策略。在这项工作中，我们制定了一个多机器人勘探任务，并计算一项操作政策，以维持机器人团队的生产率并最大程度地提高任务奖励。环境描述，机器人能力和任务结果被建模为马尔可夫决策过程（MDP）。我们还包括实地世界操作中的限制，例如传感器故障，有限的沟通覆盖范围和移动性压力元素。然后，我们在DARPA地下（Subt）挑战的背景下研究了现实情况下提出的操作模型。在SubT挑战的最终竞争中，计算出的部署政策还与基于人类的操作策略进行了比较。最后，使用拟议的模型，我们讨论了建立具有异质功能的多机器人团队的设计权衡。
在复杂环境中与基础模型和多代理增强学习协调搜索
摘要 - 我们提供了一个多代理系统模拟，旨在在多个机器人之间有效协调和合作，尤其是适合搜索操作。此模拟反映了未结构化且复杂的室外场景，其中明显的阻塞和遮挡的地形表面会造成搜索困难。该软件利用了系统性学习（RL）和集中式多代理变压器（MAT）来使自主剂能够收集，处理和集成数据到MAT中。模拟机器人可以在动态和非结构化环境中有效搜索。项目代码和视频可以通过https://github.com/ directLab/coordinating-mat-env索引术语 - ISAAC SIM，多代理模拟，增强增强学习，非结构化环境，仿真，软件，软件
含杂环的 HDAC 抑制剂对癌症有效
HDAC 是一类催化组蛋白尾部赖氨酸残基乙酰基去除的酶，从而导致染色质重塑。[3] 具体而言，乙酰基的去除会导致染色质凝聚，这是由于去乙酰化的组蛋白胺的氮的正电荷与带负电荷的 DNA 链之间的相互作用。[4] 这种相互作用阻碍了转录因子的进入，最终导致转录抑制。因此，HDAC 是调控基因表达的重要酶。[5] 在 HDAC 底物中，不仅有组蛋白尾部的赖氨酸，还有非组蛋白，如转录因子、细胞骨架蛋白、分子伴侣和核输入因子，涉及广泛的生物学过程。[6]
利什曼病的综述：杂环分子的当前知识和未来方向
由原生动物寄生虫利什曼尼亚（Leishmania）的各种物种引起的利什曼尼亚疾病继续构成重大的全球健康挑战。药物一直处于打击这些疾病的最前沿，为受苦的人群提供了希望。本评论文章提供了：（1）对当前知识和利什曼尼亚疾病的杂环药物疗法不断发展的景观的全面分析； （2）专注于药物作用机理； （3）治疗作用； （4）副作用； （5）潜在的未来方向。审查首先概述了杂环药物在治疗利什曼尼亚疾病中的重要重要性。它突出了用于对抗利什曼原虫的各种药物，并阐明了其功效的独特机制。这些机制包括寄生虫内细胞过程的破坏，对DNA复制的干扰以及宿主免疫反应的调节。此外，本文深入研究了药物治疗的影响和副作用，对他们对患者的影响进行了深入的分析。它强调了有效的寄生虫清除和最大程度地减少不良反应之间需要保持平衡的需求，这强调了持续研究对完善药物治疗方案的重要性，并降低了耐药性。该评论还探讨了从化学疗法到免疫疗法的利什曼病疾病的各种疗法，并讨论了它们的优势和局限性。此外，它讨论了正在进行的研究工作，旨在开发新型药物配方，例如脂质体和基于纳米载体的递送系统，以增强药物疗效并降低毒性。本文至关重要地关注利什曼尼亚疾病的杂环药物疗法的未来观点。它强调了跨学科研究和整合新兴技术（例如基因组学和蛋白质组学）来确定疾病控制的新药物目标和策略的重要性。还将讨论联合疗法和免疫调节剂改善治疗结果和战斗耐药性的潜力。
杂环衍生物的合成和表征，以评估其作为盐水培养基中碳钢腐蚀抑制剂的效率
这项工作包括从Schiff碱（SB）衍生物与蒽酸，氯乙酰基氯化物和叠氮化钠以及通过FT-IR，1 H-NMR，1 H-NMR和13 C-NMR的表征进行的AZ，QZ和TZ衍生物的制备。研究了这些化合物的抗腐蚀抑制作用，并通过电化学极化技术在293-323 K的温度范围内计算了氯化钠溶液中碳钢（CS）腐蚀的测量。另外，确定了抑制剂和空白溶液的一些热力学和动力学激活参数（EA⋇，ΔH⋇，δS⋇和ΔG⋇）。结果显示出所有制备的化合物的抑制作用较高，其最大化合物是在所有温度下抑制率为99％的化合物SB和AZ中的抑制作用。然而，其他化合物的百分比下降，因为它随温度的升高而变化和降低。
使用神经网络在复杂环境中优化加强学习
本文介绍了在增强学习领域（RL）中传统Q学习（QL）和深Q学习（DQL）的独特机制和应用。传统的Q学习（QL）利用Bellman方程来更新存储在Q桌上的Q值，从而适合简单环境。但是，由于国家行动对在复杂环境中的指数增长，其可伸缩性受到限制。深Q学习（DQL）通过使用神经网络近似Q值来解决此限制，从而消除了对Q-table的需求，并可以有效地处理复杂环境。神经网络（NN）充当代理商的决策大脑，学会通过训练来预测Q值，并根据收到的奖励调整其权重。该研究强调了良好的奖励系统在增强学习中的重要性（RL）。适当的奖励结构指导代理人采取所需的行为，同时最大程度地减少意外行动。通过同时运行多个环境，训练过程得到了加速，使代理商可以收集各种体验并有效地提高其性能。对培训模型的比较分析表明，平衡良好的奖励系统会导致更加一致和有效的学习。调查结果强调了在增强学习系统中仔细设计的必要性，以确保在简单和复杂的环境中确保最佳的代理行为和有效的学习成果。通过这项研究，我们获得了对Q学习（QL）和深度Q学习（DQL）应用的宝贵见解，从而增强了我们对代理方式学习和适应其环境的理解。