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World File Search System树状
基于湿的树状结构的数字形式 -
抽象问题陈述：自然界中的自组织颗粒长期以来启发了结构形式。这些形式以有效地使用最小材料，并轻巧。物理模型已用于探索这些自组织粒子，并作为设计和计算的基础。然而，制作，测量和缩放这些模型是乏味的，尤其是对于复杂的几何形状，例如树状结构。如今，计算机模拟可以应用自然逻辑来创建数字模型。这些模型模拟形式调查和缩放速度更快，更容易。研究目标：这项研究的目的是提出一种数字工具，该工具源自算法设计，用于基于湿线模型的物理测试的分支结构的数字形式查找。研究方法：这项研究首先是通过研究该领域的可用资源和科学文章的研究，然后使用计算方法来设计数字工具。结论：基于湿线模型的算法设计简化了树状结构的最佳设计。它优化了设计结果和设计过程。物理形式调查通常会在将模型转换为建筑计划时面临困难。通过数字化此过程，最终形式的测量变得更快，更容易。这增强了这些形式的构造性。关键字：自组织模式，数字形式找到，算法设计，类似树状的结构。
外词在树状分类及其...
1图理论预序1 1.1树分解和树宽。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。1 1.1.1定义。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。1 1.1.2子图和未成年人。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。4 1.1.3连接性和分离属性。。。。。。。。。。。。。。。。5 1.2最多k的树宽图。。。。。。。。。。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>7 1.1.2k cloque和。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>8 1.2.2.2 chrortal图。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>9 1.6.2.3部分K -Trees。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 12 1.2,4淘汰订单。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div>9 1.6.2.3部分K -Trees。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>12 1.2,4淘汰订单。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>13 1.2.5荆棘。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>15 1.3图形理论。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>15 div>
树状聚合物合成细胞含有细菌的细胞分裂机制
将活性细胞机制与合成构件整合在一起，是开发具有生物功能及其他功能的合成细胞的桥梁。自我复制是生命系统最重要的任务之一，有各种复杂的机制来执行这一任务。在大肠杆菌中，收缩分裂环通过自组织蛋白 (MinCDE) 的浓度振荡定位到细胞中部，在那里它切断膜和细胞壁。到目前为止，任何细胞分裂机制的重建都与脂质体有关。这里展示了在完全合成的双组分树枝状聚合物中重建基本的细菌分裂体。通过调整膜组成，可以定制生物机制与合成膜的相互作用以重现其动态行为。这构成了合成细胞与生物元素组装的重要突破，因为调整膜-分裂体相互作用是自下而上设计新兴生物行为的关键。
碳硅烷树状聚合物：药物和基因递送应用
NAVID Rabiee化学系，Sharif技术大学，德黑兰，伊朗Shokooh Ahmadvand生物医学工程学院和分子生物学研究中心，伊朗德黑兰Shahid Beheshti医学科学大学医学科学大学，伊朗纳米技术系，伊朗纳米技术研究中心，伊朗纳米技术研究中心，伊朗纳米技术研究中心，医学科学教育师，蒂赫兰大学，艾里师大学，伊里兰斯大学，伊里兰斯大学，伊朗大学，伊朗大学，伊朗大学，艾里河科学研究中心。 （USERN），德黑兰，伊朗Rassoul Dinarvand纳米技术系，德黑兰医学科学大学药学院，伊朗，德黑兰
当代欧洲马鹿遗传结构的全基因组 SNP 评估突出了欧洲边缘种群和主要混合区的区别
图 2 个体层面的遗传结构。（a）树状图描绘了个体之间的欧几里得遗传距离。该图是通过将最小二乘法 (OLS) 聚类应用于个体之间的欧几里得距离输入矩阵而生成的。个体之间的遗传距离用个体之间的总路径长度表示。（b）主坐标分析 (PCoA)。散点图显示了根据应用于个体之间欧几里得距离输入矩阵的 PCoA 的前两个排序轴。第一个 PC 轴已被镜像以模拟地理位置。（c）OLS 聚类模型的残差误差。该图右侧的热图描绘了树状图中的路径长度与实际遗传距离之间的差异。红色表示吸引力：个体之间的实际距离小于树状图所显示的距离。蓝色表示排斥力：个体之间的实际距离大于树状图所显示的距离。种群代码如表 1 所示，其中 (a) 面板中的下标表示在树状图的不同生根位置分裂的亚种群。
采用无损检测和岩相试验预测岩石材料无侧限抗压强度的先进树状技术
摘要：准确评估岩石强度是几乎所有岩石项目（如隧道和开挖）的一项基本任务。人们尝试了许多方法来创建计算无限制抗压强度 (UCS) 的间接技术。这通常是由于收集和完成上述实验室测试的复杂性。本研究应用了两种先进的机器学习技术，包括极端梯度提升树和随机森林，用于根据无损检测和岩相学研究预测 UCS。在应用这些模型之前，使用 Pearson 卡方检验进行了特征选择。该技术选择了以下输入来开发梯度提升树 (XGBT) 和随机森林 (RF) 模型：干密度和超声波速度作为无损检测，云母、石英和斜长石作为岩相学结果。除了 XGBT 和 RF 模型外，还开发了一些经验方程和两个单决策树 (DT) 来预测 UCS 值。本研究的结果表明，在系统精度和误差方面，XGBT 模型在 UCS 预测方面优于 RF。XGBT 的线性相关性为 0.994，其平均绝对误差为 0.113。此外，XGBT 模型优于单个 DT 和经验方程。XGBT 和 RF 模型也优于 KNN（R = 0.708）、ANN（R = 0.625）和 SVM（R = 0.816）模型。本研究的结果表明，XGBT 和 RF 可有效用于预测 UCS 值。
科学、技术与健康硕士
• 复杂机械系统描述（树状结构或闭环系统）， • 闭环结构机器人的几何和运动学模型、约束方程、移动性分析、奇异性分析（树状结构和闭环系统的 DHm 约定介绍） • 全移动性和低移动性并联机器人的工作空间分析 • 几何参数的校准 • 开环和闭环机构系统的动力学原理（牛顿-欧拉、欧拉-拉格朗日、虚功原理）的回顾 • 刚性树状结构机器人的动态建模：逆和正动态问题、基本惯性参数、地面力的计算。 • 无驱动冗余和有驱动冗余的刚性并联机器人的动态建模：逆和正动态问题、基本惯性参数、地面力的计算。 • 刚性并联机器人动态模型的退化条件分析和奇异性交叉 • 动态参数的识别
解决酵母中的分类问题 - 统一方法
在我们的研究中，我们通过整合DNA和生理特征来建立酵母菌和属描述的统一标准。具体而言，我们专注于序列身份（SI）和源自ITS1-2和LSU rDNA标记的组合的进化距离（ED），以及生理谱（DPP）之间的新参数。我们首先根据组合序列构建了一个系统发育树，并计算了树上所有酵母对之间的SI。酵母生理特征编码，并进行比较以构建生理模拟图。值得注意的是，生理树状图密切反映了遗传树状图。使用两个树状图，我们在Kazachstania和Starmerella进化枝内可视化和鉴定出强大的分类界限，并得到了RDNA系统发育树的进一步支持（1-4）。SI和ED之间的强相关性证实了我们基于DNA的方法的可靠性，而DPP的整合进一步增强了物种描述。，这些标准共同为分类划分提供了一个全面的框架，可推广到所有酵母菌和属。
调查教师对...的看法的变化
在职教师的远程专业发展。这些教师在两个州（亚利桑那州和佐治亚州）接受了两到三周的培训，重点是图像处理、计算机视觉和使用视觉媒体的机器学习。个人构想理论（K elly，1955）用于通过层次聚类分析绘制思维变化。研究问题是：在职教师在参与强调计算机视觉的远程专业发展后，对人工智能的看法发生了如何变化？树状图和描述性统计数据显示了在职教师在人工智能方面的思维变化。专业前和专业后发展树状图都有四个聚类，但构想在聚类内发生了变化。讨论了对实践和研究的意义。
通过定量和分子标记物在格里亚·奥特瓦（Grewia optiva）中的遗传差异研究
通过使用RAPD（随机扩增的多态性DNA）和ISSR（简单序列重复序列重复序列）进行了10种不同的Grewia optiva家族之间的多样性分析。Grewia Optiva家族是由从喜马al邦（印度）的各个地区收集的种子养育的，并根据形态学参数选择。分别使用15个RAPD和20个ISSR引物和9个RAPD和12个ISSR引物显示放大。9个RAPD引物显示出68.96％的多态性，12个ISSR引物显示出71.25％的多态性。使用NTSYSPC Ver.2.02H的Sahn模块生成相似性矩阵和树状图。jaccard的相似性矩阵显示了与RAPD引物之间的“ SO-7”和“ SO-3”之间的最大相似性系数为0.88。对于ISSR，系数值范围为0.52至0.80。树状图在更大程度上也揭示了相似的结果，在Grewia Optiva收集的10个家族中发现的最大相似性在“ SO-7”和“ SO-3”的RAPD引物之间为88％，与ISSR的“ SO-7”和“ SO-3”之间的“ SO-7”和80％。RAPD和ISSR在10种不同基因型的Grewia optiva中有效揭示了多态性。根据地理分布和遗传构造，RAPD和ISSR的基于UPGMA的树状图证实了不同基因型将不同的基因型放置在不同的簇和子集群中。Family SH-7与RAPD和ISSR研究所揭示的那样发出了Outliner。