我们通过称为同时间隔号的图形宽度参数提出了一种概括间隔图等级的新方法。此参数与间隔图的同时表示问题有关,并定义为标签的最小数字D,使得该图允许d-相对的间隔表示,即间隔和标签集的分配到顶点的分配,以便在相应的间隔相对间隔内仅相邻两个角度,以及它们的实验室集合,以及它们的实验室集合。我们表明,此参数是NP -HARD来计算并给出参数的几个边界,特别表明它夹在路径宽和线性中的MIM宽度之间。对于具有有界参数值的图类类别,假设该图配备了带有恒定标签数量的同时间隔表示,我们为集团,独立集和主导集合问题提供了FPT算法,以及独立支配集合和着色问题的硬度结果。独立集和统治集的FPT结果是同时间隔数和解决方案大小。相比之下,已知两个问题都是线性含量宽度加上溶液尺寸的hard。
摘要。大多数恒星形成块状和亚式结构簇。这些特性也出现在恒星形成云的水力动力模拟中,这为幼年恒星簇的n-身体运行提供了一种逼真的初始条件。然而,在组合时间方面,通过水力学模拟生产大量的初始条件非常昂贵。我们引入了一种新型技术,该技术以微小的计算成本从给定的水力学模拟样本中生成新的初始条件。尤其是我们应用层次聚类算法来学习恒星之间空间和运动学关系的树表示,其中叶子代表单颗恒星,节点描述了在越来越大的尺度下群集的结构。通过简单地修改恒星群集的全局结构,而在使小规模的属性不变的同时,可以将此过程用作随机生成新恒星的基础。
摘要:通过解决经典成核理论 (CNT) 的缺陷,我们开发了一种从成核速率实验中提取小水团簇自由能的方法,而无需对团簇自由能的形式进行任何假设。对于高于 ∼ 250 K 的温度,从实验数据点提取的自由能表明,随着团簇尺寸的变化,它们与 CNT 预测的自由能之比表现出非单调行为。我们表明,对于单体,该比率从几乎为零增加,并在接近大团簇的 1 之前通过(至少)一个最大值。对于低于 ∼ 250 K 的温度,提取的能量与 CNT 预测之间的比率行为会发生变化;它随着团簇尺寸的增加而增加,但对于几乎所有的实验数据点,它都保持在 1 以下。我们还应用了最先进的量子力学模型来计算水团簇(2 − 14 个分子)的自由能;尽管温度高于和低于 ∼ 298 K,结果仍然支持观察到的基于温度的行为变化。我们比较了两种不同的模型化学物质 DLPNO-CCSD(T)/CBS// ω B97xD/6-31++G ** 和 G3,并与水二聚体形成的实验值进行了比较。
图 5 . 基于 CRISPR-Cas9 的 pepC 和 sacB 基因多重基因组编辑。(A)以 mRFP 或 sfGFP 为目的基因的单基因缺失、多重缺失和多重整合的结合和编辑效率。Y 轴上提供结合效率(灰色)和编辑效率(橙色)。编辑效率条顶部的数字表示筛选的接合子总数。误差线表示标准偏差。在确定编辑效率之间的显著差异时,考虑 P 值 < 0.05(* p < 0.05;** p < 0.01)。与单基因缺失和多重缺失相比,多重 mRFP 整合具有显著差异,与单基因缺失相比,多重 sfGFP 整合也具有显著差异。 (B) P. polymyxa 突变体的显微图像,其中 sfGFP 取代了 pepC 和 sacB 基因。(左) 明场图像;(右) GFP 通道。(C) 筛选过程中获得的野生型和突变体的比例以饼状图形式提供。
背景:尚未探索机器学习(ML)提高医学专业委员会效率的潜力。,我们应用了无监督的ML来确定美国家庭医学委员会(ABFM)外交官之间的原型,以了解其实践特征和参与持续认证的动机,然后检查动机模式与关键的重新获得胜任结果之间的关联。方法:对2017年至2021年ABFM家庭医学持续认证考试调查的外交官选择了选择继续认证的动机。我们使用卡方检验来检查外交官的差异比例失败,因为他们的第一次再认证考试尝试都认可了维持证书的不同动机。无监督的ML技术用于生成具有相似实践特征和重新认证动机的医师群。控制医师人口统计学变量,我们使用逻辑回归来检查动机簇对再认证检查成功的影响,并通过与以前创建的专家开发的分类模式进行了验证。结果:ML簇在很大程度上概括了专家先前设计的固有/外在框架。然而,识别的群集将外交官更加平等地分配到同类群体中。在ML和人类群中,主要是外部或混合动机的医生的检查失败率低于那些本质上动机的医生。(J Am Board Fam Med 2024; 37:279–289。)讨论:这项研究证明了使用ML补充和增强人类对董事会认证数据的解释的可行性。我们讨论了这项示威研究对专业委员会与医师外交官之间的相互作用的影响。
[5] R. Schmidt 和 U. Scheuermann,“使用芯片作为温度传感器 - 陡峭横向温度梯度对 Vce(T) 测量的影响”,2009 年第 13 届欧洲电力电子及应用会议,巴塞罗那,2009 年,第 1-9 页。