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37 硅缺陷的拉曼光谱...
众所周知，几乎所有半导体器件的制造工艺路线都伴随着各种低温和高温处理循环，这不可避免地会导致各种缺陷的形成，并对硅缺陷结构的发展和为改变半导体材料性能而引入的杂质形成的深中心（DC）的形成产生重大影响（Abdurakhmanov等人，2019年；Utamuradova等人，2006年；Utamuradova等人，2023年）。在生产各种结构和器件的半导体晶片的技术加工过程中，缺陷之间会发生各种相互作用，这些相互作用主要由晶格中具有最大迁移率的点缺陷决定（Normuradov等人，2022年；Turgunov等人，2020年）。晶体中的点缺陷是各种掺杂不受控制的技术杂质，它们既存在于间隙位置，也存在于替代位置，以及结构晶格缺陷 - 弗伦克尔对、空位和间隙原子。结构
细胞系开发符合拉曼光谱
30肯定选择了Cho-M Cell Lines™，每种都会选择不同类型的重组蛋白。可行的细胞浓度（VCC）和细胞活力，以跟踪培养物的生长性能。然后，使用拉曼光谱法分析了每种培养的样品。与VI细胞BLU参考方法不同，与自动化液体处理系统相连的拉曼光谱设置消除了对消耗品（试剂）的需求，并允许进行全自动的采样和数据收集分析。
高温下钻石的一阶拉曼光谱
对293至1850 K的天然IIA钻石中一阶Rarnan光谱的测量。stokes和抗烟分量的组件都因其强度，拉曼的偏移和宽度而随温度而变化。光膜测量法用于进行温度测量值，其结果是由Stokes独立确认的 - 抗Stokes强度比。随着温度的变化和宽度变化与C. Z. Wang，C。T。Chan和K. M. Ho的分子动力学模拟一般一致。修订版b 42，11 276 {19901]。可以将样品加热到高达1850 K的真空中的温度，而无需任何有多态性转化为石墨的迹象，这也与先前的研究一致。使用CRN'和绝对温度的单位，我们的实验一阶拉曼移动可方便地表示为AV = a，t'+a，t+a，其系数为-1。075x10'cm'K'， - 0。00777 cm'K'和1334。5 cm'。
有向图的高阶谱聚类
聚类是算法中的一个重要主题，在机器学习、计算机视觉、统计学和其他几个研究学科中有着广泛的应用。图聚类的传统目标是找到具有低电导性的聚类。这些目标不仅适用于无向图，而且无法考虑聚类之间的关系，而这对于许多应用来说可能是至关重要的。为了克服这些缺点，我们研究了有向图（有向图），其聚类彼此之间展示了更多的“结构”信息。基于有向图的 Hermitian 矩阵表示，我们提出了一种近线性时间的有向图聚类算法，并进一步表明我们提出的算法可以在合理的假设下以亚线性时间实现。我们的理论工作的意义通过对联合国商品贸易统计数据集的大量实验结果得到证明：我们算法的输出聚类不仅展示了聚类（国家集合）在进出口记录方面如何相互关联，还展示了这些聚类如何随着时间的推移而演变，这与已知的国际贸易事实一致。
微管症的临床和遗传谱
目的：微管疾病代表由微管蛋白基因中的变异引起的一组疾病，这些疾病具有广泛的脑畸形。进行了这项研究是为了洞悉韩国小儿种群中微调蛋白质的表型和遗传光谱。方法：在2011年6月和2021年12月在儿科神经病学诊所进行基因检测的个体中，回顾了15例微管蛋白基因变异的患者。临床特征，遗传信息和大脑成像发现进行了回顾性回顾。结果：患者的遗传光谱包括TUBA1A（n = 5，33.3％），tubb4a（n = 6，40.0％），tubb3（n = 2，13.3％），tubb（n = 1，6.7％）和tubb2a（n = 1，6.7％）。确定了两个新型突变：A c.497a> g; p。（lys166arg）tuba1a中的变体和c.907g> c; p。（ALA303PRO）TUBB中的变体。所有15名患者均表现出发育延迟，严重程度广泛。其他共同的表现包括小头畸形（n = 10; 66.7％）和sei Zures（n = 9; 60％）。对神经影像数据的综述揭示了一系列基因型特异性和基因型重叠的发现。在TUBA1A突变（n = 5）的情况下，四名患者（80％）出现了pachygyria和Polymicrogyria，而三名（60％）的患者表现出Cere Bellar发育不全和发育不良。所有TUBB4A变异的患者（n = 6）均表现出低霉素的症状，三名（50％）均患有小脑发育不良。结论：这项研究代表了韩国小儿种群中与微管蛋白质病有关的微管蛋白基因突变的首次队列分析。表明，这些突变可以促进各种神经发育和神经影像学发现，应在相关临床方面的鉴别诊断中考虑。
正构烷和正构烯烃生物合成的机遇与挑战：可持续的微生物生物精炼厂
烷烃和烯烃是高价值的平台化学品，可由微生物合成，利用来自农产品工业和市政的有机残留物，从而为资源回收提供另一种机会。目前烷烃和烯烃生物合成的研究和技术进步主要受到产品滴度低的阻碍，阻碍了生物工艺的升级和大规模应用。因此，当前的科学研究旨在通过利用各种微生物底盘中的天然和工程代谢途径来抑制竞争代谢途径，并结合生物工艺优化来提高生产力。此外，为了降低成本，正在研究利用二氧化碳等无机碳源来促进烷烃和烯烃的绿色合成。因此，本综述批判性地讨论了烷烃和烯烃生物合成的机遇和挑战，旨在研究当前的技术进步。在这篇综述中，彻底讨论了烷烃和烯烃生物合成的五种主要代谢途径的局限性，并强调了它们的缺点。此外，还研究了各种技术，包括代谢工程、自养代谢途径和新的非生物合成途径，作为提高产品滴度的潜在方法。此外，本综述对烷烃和烯烃生物合成的经济和环境方面提供了宝贵的见解，同时也为未来的研究方向提供了展望。
准确的下一代基因组编辑方法旨在实际使用实际治疗
另一方面，基因组测序技术的进步不仅允许如上所述进行早期诊断，而且还彻底改变了治疗和药物的发展。传统药物的开发阻止或促进引起疾病发作的蛋白质和代谢级联反应的标准化，无论是小分子还是生物制药，在时间，劳动和成本上都非常强。但是，通过鉴定病原基因，可以将药物的靶靶本身从蛋白质转换为DNA（基因表达）或RNA（转录本），以及核酸（核酸药物和基因治疗药物）可以使用来识别靶标，从而使其更易于设计药物分子。同时，2013年发表的CRISPR-CAS9基因组编辑方法使修改靶基因序列非常容易，该靶基因序列以前很难，并进一步将上述核酸处理推向下一阶段。修改时，您只需发送与要修改的序列相对应的引导RNA（GRNA），并将其切割的cas9蛋白裂解以以某种方式促进对靶细胞或基因的修饰。但是，为了真正利用包括CRISPR-CAS9在内的基因组编辑技术进行实际处理，需要克服许多问题，例如脱靶问题和CAS9抗体的产生。表演者首先发现，当引起感染性疾病的细菌获得对抗生素的抵抗力时，该病毒已通过使用极其奇怪的机制来抗药性，即在基因组中创建新基因：自我基因组编辑机（Podir System（Podir System）（申请人）（由申请人命名），并通过实验证明了这种机制在所有机制中都存在于所有生物中，这些机制既有生命的生命有机疾病，又有生物是生物。根据设计的人为地编辑基因组的序列，并开发了一种全新的概念国内基因组编辑方法：ST方法可以实现非常准确的基因组编辑，并且可以在本演讲中启用个人的能力
人工智能正在为空调工程师提供帮助
在这个例子中，AI 检测到实际室温低于设定点（太冷），送风流量为零，尽管送风挡板 100% 打开。哦，它不比人类聪明。是的，我们需要人类编写程序来告诉我们检查。在什么时候？这个错误报告给了空调工程师。任何读过这篇文章的人可能也会发现这个缺点。但使用人工智能最重要的优势是，你编写的程序只需要执行一次。它会一直这样进行故障检测，永不停歇，永不疲倦。永远不会感到无聊，每天都要与建筑物中的数千台 VAV 箱一起工作。当检测到故障时，AI 还可以进行故障诊断，例如导致故障的原因。在这个例子中，从皮托管到压力传感器的压力测量管松动，导致压力读数为零。VAV 箱也会将空气流量视为零。起初，AI 对此并不擅长，不知道错误是什么。但我们人类逐渐教会 AI，如果它遇到此数据的错误，那应该是由此引起的。如果数据出现这种错误，很可能是因为AI的记忆力超强，它不会忘记，而是不断积累知识。不断进步随着时间的推移，AI再次发现了同样的错误。可以诊断错误已更正可以说出导致错误的原因以及如何修复它。自动故障检测和诊断（AFDD）将发挥作用。肯定更多的是空调工程
心理学与人工智能正处在十字路口：复杂系统如何解释自身？
构建有用的人工智能 (AI) 系统的一个挑战是，人们需要了解它们的工作原理，以便获得适当的信任和依赖。这已成为一个备受关注的话题，表现为对可解释人工智能 (XAI) 的研究激增。许多研究假设了一种模型，其中人工智能会自动生成解释并将其呈现给用户，用户对解释的理解会带来更好的性能。对解释推理的心理学研究表明，这是一个有限的模型。XAI 系统的设计必须充分参考认知模型和教学模型，基于人们试图向其他人解释复杂系统时会发生什么以及人们试图推理出复杂系统如何工作时会发生什么的经验证据。在本文中，我们将讨论 CS Peirce 的溯因推理概念如何以及为什么是 XAI 的最佳模型。皮尔士关于溯因推理是一种探索性活动的观点可以被认为是由于其与现代应用认知心理学家所开发的专家推理模型相一致而得到支持的。