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World File Search System玻尔兹曼
热力学插值
摘要：使用归一化的流和重新加权，Boltzmann发电机可以从玻尔兹曼分布中启用平衡采样，该分布由能量函数和热力学状态定义。在这项工作中，我们引入了热力学插值（TI），该插值允许以可控制的方式生成采样统计。我们引入了直接在环境配置空间中工作的Ti风味，在不同的热力学状态或通过潜在的，正态分布的参考状态绘制。我们的环境空间方法允许规范任意目标温度，从而确保训练集的温度范围内的普遍性，并证明了外推的潜力。我们验证了TI对表现标准化和非平凡温度依赖性的模型系统的有效性。最后，我们演示了如何通过各种自由能扰动方法组合基于Ti的采样来估计自由能差，并提供相应的近似动力学速率，通过发电机扩展动态模式分解（GEDMD）估计。■简介
CPEM 2012 Word 模板 - NIST 的 TSAPPS
行为已被利用来将直流电压测量的精度提高五个数量级。基于超导约瑟夫森结阵列的最先进的精密电压标准系统现在可以提供量子精确、内在稳定、可编程的电压，直流电压的幅度大于 10 V，合成交流电压（如正弦波和任意波形）的幅度高达 2 V rms。已经开发出各种测量技术，用于音频范围内的交流测量应用和 60 Hz 功率计量。我描述了约瑟夫森电路和测量技术的主要发展，并总结了它们在电压计量应用中的当前性能和局限性。特别是，我强调使用基于量子的系统，即使它们产生看似低不确定性和可重复的结果，也不能保证测量的准确性。最后，我简要总结了如何利用量子精确的任意波形合成通过测量水三相点处电阻器的约翰逊噪声来测量玻尔兹曼常数，以及如何利用基于量子的约翰逊噪声温度计实现实用的电子主温度标准。
大脑活动统计数据并反映结构连接
摘要 大脑内源性活动模式反映了对神经元状态空间的随机探索，这种探索受到神经元底层组装组织的限制。然而，还有待证明的是，神经元及其组装动力学之间的这种相互作用确实足以生成全脑数据统计数据。在这里，我们同时记录了斑马鱼幼虫中约 40,000 个神经元的活动，并表明数据驱动的神经元组装相互作用生成模型可以准确再现其自发活动的平均活动和成对相关统计数据。该模型，即组合受限玻尔兹曼机 (cRBM)，揭示了约 200 个神经组件，它们组成神经生理回路，其各种组合形成连续的大脑状态。然后，我们进行了计算机扰动实验，以确定区域间功能连接，该连接在个体动物之间是保守的，并且与结构连接有很好的相关性。我们的研究结果展示了 cRBM 如何捕捉斑马鱼大脑的粗粒度组织。值得注意的是，这种生成模型可以轻松部署来解析通过其他大规模记录技术获得的神经数据。
RSC 进展
利用密度泛函理论 (DFT) 方法（即多体系统 Kohn-Sham 状态方程的量子力学处理）计算了 Bi 2 LaO 4 I 的各种性质。40,41 对于计算，我们使用了 WIEN2k 代码，这是一个增强平面波加局域轨道程序。42,43 考虑到电子交换关联函数，标准广义梯度近似 (GGA) Perdew-Burke-Ernzerhof 已用于参数化。44 除此之外，修改后的 Becke-Johnson (mBJ) 势已用于带隙估计。45 在整个布里渊区 (BZ) 中使用由一组 600 k 点生成的 11 11 4 k 网格，这对应于不可约 BZ 中的 63 个 k 点。自洽计算采用能量收敛标准 10 5 Ry 和电荷收敛标准 10 4 e 实现。弹性性质采用四方对称 IRelast 程序包计算。26 传输系数采用 BoltzTraP 计算，46 其在恒定弛豫时间近似 (CRTA) 和刚性带近似 (RBA) 下的玻尔兹曼半经典方程下工作。47,48
鉴定PPA1抑制剂候选物，以重新利用癌症医学
缩写：Acpype，Antchamber Python Parser界面；助理，吸收，分布，代谢，排泄和毒性； ATP，三磷酸腺苷； cAMP，环状AMP，腺苷3'，5' - 环状单磷酸盐； DCCM，动态交叉相关矩阵；涂料，离散优化的蛋白质能； DSSP，定义蛋白质的二级结构；美国食品和药物管理局FDA； FEL，自由能景观； GTP，三磷酸鸟嘌呤； Lincs，线性约束求解器； MD，分子动力学； mmpbsa，分子力学泊松 - 玻尔兹曼表面积； NPT，恒定数量的颗粒，系统压力和温度； NVT，恒定颗粒数，系统体积和温度； PCA，主成分分析； PDB，蛋白质数据库； PI，无机磷酸盐； PME，粒子网埃瓦尔德； PPA1，无机焦磷酸酶1; PPI，无机焦磷酸盐； RG，回旋半径； RMSD，均方根偏差； RMSF，根平方波动； SEM，平均值的标准误差；微笑，简化的分子输入线进入系统。
获得具有原子阈值的MOS2晶体管 -
基本的玻尔兹曼限制决定了子阈值摇摆（SS）的最终限制为60 mV dec -1，这阻止了供应电压的持续扩展。具有原子较薄的身体，2D半导体为高级低功率电子设备提供了新的可能性。在此，通过将原子量表的抗性金属集成与常规MOS 2晶体管相结合，表明超低SS在房间温度下以低于1 mv的12 dec-1来表明，超高斜率的MOS 2电阻式晶体管晶体管（RG-FET）通过将原子尺度抗性的细节整合在一起。纳米抗抗性的光膜的突然电阻过渡可确保门电势的急剧变化，并切换设备，并导致超强的SS。同时，RG-FET表现出高度/效率为2.76×10 7，具有出色的可重复性和可靠性。使用超级SS，可以轻松地使用RG-FET来构建具有超高增益2000的逻辑逆变器，这表明未来的低功率电子设备和单片整合的令人兴奋的潜力。
2019 年是计量学的重要一年。国际
2019 年是计量学的重要一年。国际单位制于当年 5 月 20 日世界计量日进行了修订 [1]。2020 年会带来什么？在本文中，我们讨论了 2020 年值得关注的五项有希望的进展。首先，我们描述使用电磁波测量体积和气体压力。这些测量依赖于真空中光速的固定值 c 0 。然后我们转向普朗克常数 h 。可以从 h 获得质量和力的 SI 可追溯测量值。自从定义从千克国际原型的质量变为普朗克常数的值以来，质量计量学正在取得有趣的发展。将基本电荷 e 添加到 h 中，可以通过量子霍尔效应进行电阻和阻抗测量。自 2004 年发现石墨烯以来，这一直是一个非常有趣的领域。最后一节解释了如何使用电阻器上的噪声来测量热力学温度。正如将要展示的，温度可以与玻尔兹曼常数 k B 和普朗克常数的商相关联。虽然很难与去年计量学的兴奋相媲美，但我们相信，2020 年基础计量学将迎来有趣而令人兴奋的发展。
使用CNN和VGG-16
人工智能属于科学的领域，该领域与设计机器可以自行学习而不会受到任何人的干扰的想法。由于ML，人类可以设计像人类一样思考的机器，并且可以从人类这样的经验中学习。我们今天看到的许多实践示例，例如解决各种优化并发症，对大量数字化数据进行分类并获得所需模式，根据自然语言处理和深度学习。更多的层和模型的存在更深，那么整体性能将更高。不同的深度学习算法是多层前ePtron神经网络，卷积神经网络，经常性神经网络，长期短期记忆，深玻尔兹曼机器（DBM），深信信念网络，可在顺序数据（信号和文本），复发性神经网络上起作用。现在，超级计算机已广泛用于编辑和分析给定患者的图像并使用图像，它通过使用卷积神经网络更改维度并分析用户给定的输入。此卷积神经网络通过使用不同的数据集并将图像压缩到计算机格式，从而可以通过人工智能处理数据并使用不同的层（例如
层状钙钛矿 Bi2LaO4I 的结构稳定性、电子、光学和热电特性
利用密度泛函理论 (DFT) 方法（即多体系统 Kohn-Sham 状态方程的量子力学处理）计算了 Bi 2 LaO 4 I 的各种性质。40,41 对于计算，我们使用了 WIEN2k 代码，这是一个增强平面波加局域轨道程序。42,43 考虑到电子交换关联函数，标准广义梯度近似 (GGA) Perdew-Burke-Ernzerhof 已用于参数化。44 除此之外，修改后的 Becke-Johnson (mBJ) 势已用于带隙估计。45 在整个布里渊区 (BZ) 中使用由一组 600 k 点生成的 11 11 4 k 网格，这对应于不可约 BZ 中的 63 个 k 点。自洽计算采用能量收敛标准 10 5 Ry 和电荷收敛标准 10 4 e 实现。弹性性质采用四方对称 IRelast 程序包计算。26 传输系数采用 BoltzTraP 计算，46 其在恒定弛豫时间近似 (CRTA) 和刚性带近似 (RBA) 下的玻尔兹曼半经典方程下工作。47,48
使用量子限制的Boltzmann机器在数字量子模拟器上进行有限尺寸缩放
可以使用有限尺寸缩放（FSS）分析确定相变的临界点和临界指数。此方法假定相变仅在有限尺寸限制中发生。然而，最近在有限尺寸系统中发生的量子相转变引起了很多兴趣，例如单个两级系统与单个骨模式相互作用，例如，在量子Rabi模型（QRM）中。由于这些相转换出现在有限的系统大小上，因此对于这些情况，传统的FSS方法是不适用的。对于这种情况，我们提出了一种替代FSS方法，其中系统的截断是在希尔伯特空间而不是物理空间中完成的。此方法先前已用于计算原子和分子系统电子结构配置的稳定性和对称性破坏的关键参数。我们使用此方法计算QRM的量子相变的临界点。我们还提供了一种协议，可以使用量子限制的玻尔兹曼机器算法在数字量子模拟器上实现此方法。我们的工作在研究量子器件上的量子相变的研究中为新的方向打开了方向。