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量化锂离子电池中膨胀的方法：审查
图2杀死CHO-K1细胞的摇瓶中的曲线，抗生素尿霉素的浓度不同。实验总共进行了四个重复。每隔第二天（用黑色箭头表示）通过离心和在新鲜培养基中与补充纯嘌呤霉素重悬于细胞分离中。（a）描绘的是由Kuhner Tom设备确定的氧转移速率（OTR）。为了清楚起见，随着时间的推移，每个第十二个测量点都被标记为符号。在从数据中删除了由于温度适应引起的每个介质交换后，OTR数据中的单个Outliner。有关原始数据，请参阅图S2A。两个在线监视的生物学重复用实线和填充符号或虚线和开放符号表示。（b）离线培养了另外两种生物学重复。离线分析的生物学重复被描述为固体和填充的符号或虚线和开放符号。通过离线摇瓶通过Neubauer室法在每个培养基交换处确定可行的细胞密度（VCD）。（c）可行性是从相同样品中计算出来的。在Kuhner Tom设备中进行培养。培养条件：100 ml玻璃瓶，温度（T）= 36.5 C，摇动频率（n）= 140 rpm，摇动直径（D 0）= 50 mm，填充体积（V L）= 20 ml，5％CO 2，70％rel。哼。启动细胞密度：5 10 5细胞/mL。
神经符号人工智能在顺序决策中的应用
顺序决策 (SDM) 是解决顺序决策过程 (SDP) 的问题。在 SDP 中，代理必须做出一系列决策才能完成任务或实现目标。这些决策必须根据某些最优标准进行选择，通常对应于奖励最大化或成本最小化。SDP 提供了一个通用框架，已成功应用于机器人、物流、游戏和金融等不同领域。解决 SDP 的 AI 方法可分为两大类：自动规划 (AP) 和强化学习 (RL)。这两个范例主要在如何获得解决方案以及如何表示其知识方面有所不同。AP 利用规划领域中编码的有关环境动态的先验知识来寻找实现目标的计划。这些知识通常使用声明性语言以符号方式编码。标准 RL 方法无需规划即可自动从数据中学习最优策略，即从状态到动作的映射，以最大化奖励。该策略通常以亚符号方式表示为深度神经网络 (DNN)。AP 的主要优势在于其知识表示的可解释性和适合长期推理。RL 的主要优势在于它能够自动从数据中学习。由于 AP 的缺点与 RL 的优点相一致，反之亦然，因此许多方法都试图统一这两个范式，例如基于模型的 RL、关系 RL、学习 SDP 结构的方法（例如，规划域）和神经符号 AI，这是一种将深度学习 (DL) 和深度 RL 的 DNN 与 AP 的符号表示相结合的新方法。
GE 修订课程内容
识别对应于光子的激发。 17. 计算原子激发态的自发辐射率。 课程内容 A. 散射理论 散射振幅、微分散射截面和总散射截面的定义。 一维、二维和三维入射波和出射波的特殊形式（例如汉克尔函数）。 量子力学格林函数的定义和应用。 用于近似散射振幅的 Born 级数法。 束缚态、自由态和准束缚态（共振）的定义。 费米黄金法则的推导和应用。 B. 纠缠 量子力学假设如何应用于多粒子系统。 张量积的线性代数规则。 部分测量概率的计算。 量子纠缠的概念。 爱因斯坦-波多尔斯基-罗森思想实验的公式和贝尔定理。 量子力学熵的定义及其计算方法。密度矩阵。多世界解释及其哲学含义。C. 多体量子力学 粒子交换对称性的定义。玻色子态和费米子态，通过张量积符号以及创建/湮灭算符符号表示。使用创建/湮灭算符来表达多体哈密顿量及其本征态。单粒子量子理论的二次量化。经典场论的量化。D. 量子电动力学 非相对论洛伦兹力定律的量化。阿哈罗诺夫-玻姆效应。电磁场中的狄拉克方程及其解。无源麦克斯韦方程的量化和光子的概念。电子-光子相互作用的公式化。自发辐射率的计算。评估（包括持续和总结性评估）
美洲投资公司（...
如何根据15级颜色级别读取此页面ESG相关性得分范围为1至5。红色（5）与信用等级最相关，而绿色（1）最不相关。环境（E），社会（S）和治理（g）表爆发了ESG一般问题以及与每个行业最相关的部门特定问题。相关性分数分配给每个部门特定问题，这表明该部门特定问题的信用 - 发行人的整体信用等级。标准参考列强调了在Fitch的信用分析中捕获相应的ESG问题的因素。垂直颜色条是最高组成相关得分发生频率的可视化。它们不代表相关性分数的总体或ESG信用相关性的总体汇总。与信用相关的ESG推导表的最右列是对组合E，S和G类别中最高ESG相关性得分的频率的可视化。ESG左侧的三个列与信用评级相关性，总结了ESG问题的评级相关性和对信用的影响。最左边的盒子标识了发行人信用等级的驱动因素或潜在驱动因素的任何ESG相关性亚因素问题（与3、4或5分数相对应），并为相关性分数提供了简短的解释。所有“ 4”和“ 5”的分数被认为反映了负面影响，除非有“+”符号表示积极影响。ESG问题的分类是从Fitch的部门评级标准中得出的。一般问题和特定部门的问题取决于联合国负责投资原则（PRI），可持续性会计标准委员会（SASB）和世界银行发布的分类标准。
人工智能与数据科学二年级
一般准则 1. 每个本科课程都有自己的目标和教育成果。这些目标和成果是通过考虑课程的各个方面和影响而提供的。课程开始时明确提到课程成果 (PO)（参考：NBA 手册）。将课程纳入课程应该始终有一个理由和目标。课程成果虽然高度依赖于课程的内容；但很多时候都是通用的和捆绑的。课程目标、课程成果和 CO-PO 映射矩阵证明了学习课程背后的动机、成就和前景。课程目标和课程成果仅供参考，仅供参考。课程讲师可以根据自己的观点进行修改。 2. @：CO 和 PO 映射矩阵（课程成果和课程成果）- 课程内容末尾的预期成就映射矩阵，表示 3、2、1 和“-”的相关级别。 3、2 和 1 的符号表示相当高、中等和略低。标记“-”表示 CO 和 PO 之间没有相关性。CO-PO 映射矩阵值仅供参考，仅供参考。课程讲师可以根据自己的观点进行修改。3. #：详尽示例/案例研究- 每门课程的内容分为六个单元-I、II、III、IV、V 和 VI。每个单元末尾都包含详尽示例/案例研究，以探索所学主题如何应用于现实世界的情况，并需要进行探索，以帮助学生提高能力，灌输特定技能，建立适用于任何特定情况的知识以及表达。每个单元都包含一个或两个示例或案例研究；讲师可以扩展更多示例或案例研究。示例/案例研究可以由学生指定为自学，并且不包含在理论考试中。 4. * :对于每个单元内容，期望的内容达成映射以课程表示
认知灵感的反应性机器人的推理
摘要。在自然环境中具有综合性运作的情境意识到的人工药物面临着几个挑战：空间意识，对象效果检测，动态变化和不可预测性。一个关键的挑战是代理商识别和监视与其目标有关的环境要素的能力。我们的研究介绍了一种用于反应性机器人技术的神经符号模块化体系结构。我们的系统结合了在环境和图像处理技术（如光流）上执行对象识别的神经组件，以及符号表示和推理。通过将图像示意性知识整合在本体论结构中，推理系统基于体现认知范式的基础。该本体可用于创建有关感知系统的查询，决定符合的问题，并推断从感知数据中得出的实体功能。推理和图像处理的组合允许代理对正常操作的看法，并发现针对特定相互作用中涉及的对象的一部分的新概念。发现的概念允许机器人自主获取培训数据并只是其符号的感知来识别零件，并通过将搜索重点放在这些相关对象的零件上，从而为更复杂的任务进行计划。我们在模拟世界中演示了我们的方法，在模拟世界中，代理商学会了识别涉及支持关系的对象的一部分。虽然代理商最初没有概念，但通过观察从钩子上悬挂的支持对象的示例，但它学会了认识到建立支持所涉及的部分并能够计划支持关系的建立/破坏。这可以通过系统的方式通过观察来扩展其知识的能力，并说明了将深层推理与动态设置中的反应性机器人技术相结合的潜力。
python的计算机科学原理 - 罗文数字作品
本书旨在用于计算机科学的第一门课程。它包括一些编程，但重点是构成硬件和软件基础的原则。为了使用本书，不需要先前的编程经验。本书旨在用于大学董事会的高级安排课程，称为AP计算机科学原理（CSP）。本课程不要与更传统的课程混淆，称为AP计算机科学A，该课程非常强调目前使用Java的编程。本书的作者包括CSP中的所有主题。1我们认为，对于那些新手计算机科学的人可能会感兴趣的一些相关主题。在许多情况下，我们包含了这些额外的主题，但是它们用⊗符号表示，表明它们不是官方CSP课程的一部分，参加AP CSP考试的学生对这些主题概不负责。由于AP考试是在5月初进行的，并且大多数学年在6月中旬结束，因此许多人可能希望在参加AP考试后访问这些额外的主题。作者认为，一种广度的方法是向学生讲述计算机科学概念的最佳方法。而不是课程中的主题（计算机组织课程中的位和字节；理论课程中的正式语法和语言；数据结构课程中的列表，集合和地图；等）我们认为应该在起始级别以简短而简单的方式介绍主题。对这些主题的阐述应在随后的课程中发生。这种广度的第一个方法使学生可以基于现有知识并保留更大比例的材料。物理科学中的同事已经这样做了一个多世纪：物理学I，物理学II，物理III；化学I，化学II，化学III。这种广度的计算机科学方法的一些例子：
障碍和数学学习障碍的认知神经科学。
图1（1）支撑MD的认知和大脑系统。数学困难来自数学认知的两个核心领域的损害：（i）数字感官和数量操纵，以及（ii）算术事实检索和解决问题。在数量意义上和数量操纵上的损害是由数量的弱符号和非符号表示产生的，以及视觉空间工作记忆能力和认知控制中的“域将军”缺陷。算术事实检索和解决问题的损害是由于操纵数量内部表示的能力以及视觉空间工作记忆，认知控制以及编码和检索的视觉空间工作记忆，认知记忆控制以及关联记忆的缺陷而引起的。这些组件中的任何一个都可能损害数值解决问题技能的效率，并构成MD的风险因素。（2）MD中受损的数字，算术，记忆和认知控制电路的示意图。下颞皮层解码数形式的梭状回（FG），并与顶叶皮层中的顶内沟（IPS）一起，有助于构建数值数量的视觉量表（以绿色框和链接为单位）。分别将IPS和上侧回（SMG）与额眼球（FEF）和背外侧前额叶皮层（DLPFC）分别差异地连接了iPS和上方的回旋（SMG）。这些电路促进了空间中对象的视觉空间工作记忆，并创建了短期表示的层次结构，可以在几秒钟内操纵多个离散数量。锚定在内侧颞皮层（MTL）中的声明记忆系统 - 特别是海马，在长期记忆形成和超越单个问题属性之外的概括中起着重要作用。最后，锚定在前裂（AI），腹外侧前额叶皮层（VLPFC）和DLPFC中的前额叶对照回路（以红色为单位）和促进跨注意力系统的信息，从而促进了目标特定问题的问题和决策>
数据科学的量子计算 - arXiv
1. 简介量子信息论彻底改变了信息论和计算的基础 [1, 2]。前量子（称为“经典”）科学框架允许用整数（例如，根据美国信息交换标准代码 (ASCII) 用 7 比特字符串表示文本字符）来标记客观信息，这是信息论的基础。信息处理可以根据布尔逻辑规则执行，表现为一位运算（例如 NOT）和两位运算（例如 NAND）的连接。量子信息通过允许信息态的相干叠加彻底改变了信息游戏，遵循量子互补原理，可以认为它既是粒子状的，又是波浪状的。例如，三位字符串 010 在量子上成为量子态 | 010 ⟩（希尔伯特空间元素），其物理表现为三个自旋向下、自旋向上和自旋向下的电子，其中自旋向下状态标记为 | 0 ⟩，自旋向上状态标记为 | 1 ⟩（以狄拉克符号或布拉克符号表示法 [3]）。将此三电子态与其正交补态叠加为 | 101 ⟩ 。对于本文中隐含的状态归一化，这两个状态的叠加为 | 010 ⟩ + | 101 ⟩ ，以二进制表示形式表示为数字 2 和 5 的叠加。这些信息态的叠加可以进行量子处理，即以保持相干性的方式处理。理想情况下，这种叠加态可以通过任意幺正映射（希尔伯特空间上的等距）进行变换。实际上，噪声和损失等开放系统效应可能会影响性能，但几乎幺正映射（例如接近幺正的完全正迹保持映射 [1]）足以用于有用的量子信息处理，前提是采用容错方式采用量子版本的纠错 [4]。量子计算的早期动机是模拟物理，特别是以一种自然的量子描述方式模拟量子系统 [5]，即使用量子计算。自这一最初想法以来，出现了许多卓越的量子算法，其中卓越是指与传统算法相比提供卓越的性能，例如高效计算意味着计算资源，例如运行时间和计算数量
数据科学的量子计算
1. 简介量子信息论彻底改变了信息论和计算的基础 [1, 2]。前量子（称为“经典”）科学框架允许用整数（例如，根据美国信息交换标准代码 (ASCII) 用 7 比特字符串表示文本字符）来标记客观信息，这是信息论的基础。信息处理可以根据布尔逻辑规则执行，表现为一位运算（例如 NOT）和两位运算（例如 NAND）的连接。量子信息通过允许信息态的相干叠加彻底改变了信息游戏，遵循量子互补原理，可以认为它既是粒子状的，又是波浪状的。例如，三位字符串 010 在量子上成为量子态 | 010 ⟩（希尔伯特空间元素），其物理表现为三个自旋向下、自旋向上和自旋向下的电子，其中自旋向下状态标记为 | 0 ⟩，自旋向上状态标记为 | 1 ⟩（以狄拉克符号或布拉克符号表示法 [3]）。将此三电子态与其正交补态叠加为 | 101 ⟩ 。对于本文中隐含的状态归一化，这两个状态的叠加为 | 010 ⟩ + | 101 ⟩ ，以二进制表示形式表示为数字 2 和 5 的叠加。这些信息态的叠加可以进行量子处理，即以保持相干性的方式处理。理想情况下，这种叠加态可以通过任意幺正映射（希尔伯特空间上的等距）进行变换。实际上，噪声和损失等开放系统效应可能会影响性能，但几乎幺正映射（例如接近幺正的完全正迹保持映射 [1]）足以用于有用的量子信息处理，前提是采用容错方式采用量子版本的纠错 [4]。量子计算的早期动机是模拟物理，特别是以一种自然的量子描述方式模拟量子系统 [5]，即使用量子计算。自这一最初想法以来，出现了许多卓越的量子算法，其中卓越是指与传统算法相比提供卓越的性能，例如高效计算意味着计算资源，例如运行时间和计算数量