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World File Search System类酮
发现锂离子电池的铅喹酮阴极材料
fe（ii）自旋跨界（SCO）复合物是分子，其中Fe原子周围的八面体配体场的强度在该领域中，即使温度1-5或磁场的变化，也可以在这些分子中触发旋转状态过渡。9–15在低温下，当T 2G和E G轨道之间的八面体配体场分裂（D OCT）很高时，SCO综合体占据了Diamagnetic（S = 0）低旋转状态（LS）。但是，在温度高于临界过渡温度t c的温度下，当t 2g和e g轨道之间的D OCT降低时，这些分子占据了顺磁性（s = 2）高旋转状态（HS）。14,16–20由于在Fe（II）的SCO复合物以及这些旋转状态的双态性中可以实现此类自旋状态过渡的方便，因此9,21,22这些分子可以使室温旋转的旋转特性构成很好的候选（因为触发了旋转状态过渡的室温，因此很大程度上是可触发旋转状态的过渡，而不是很大程度上是可实现的），并且不可能实现23-25，并且VER且VERIOL无效），并且V-25和23-25。26–28室温磁的存在
针对脑疾病精确医学的生酮疗法
精确的营养和营养素学正在为多种疾病的疗法开发。生酮饮食（KD）是使用最广泛的临床饮食，可提供高脂肪，低碳水化合物和足够的蛋白质。KD产生酮并改变患者的代谢。越来越多的证据表明，KD在包括癫痫，神经变性，癌症和代谢性疾病在内的多种神经元疾病中具有治疗作用。尽管KD被认为是低侧饮食治疗，但其治疗机制尚未完全阐明。此外，它在不同种群中诱导的酮反应尚未阐明。了解健康和疾病中的酮代谢对于在任何生理背景下与KD相关治疗和协同疗法的发展至关重要。在这里，我们回顾了KD反应的当前进展和已知异质性，并从精确的营养角度讨论了KD疗法的前景。
练习册 - 1 第十类 人工智能...
(i) 断言 (A)：人工智能中的监督学习使用标记数据进行训练。推理 (R)：无监督学习需要未标记的数据并识别其中的模式。(a) A 和 R 均为真，且 R 是 A 的正确解释。(b) A 和 R 均为真，但 R 不是 A 的正确解释。(c) A 为真但 R 为假。(d) A 为假但 R 为真。
COMP596 类脑人工智能
编程作业如上所述，将有两个编程作业，第一个将于 1 月 13 日那一周发布，第二个将于 2 月 24 日那一周发布。对于这两个作业，你将收到一个 Python 代码主干，你将使用它来构建模型。第一个作业将让你编写一个玻尔兹曼机来建模手写数字图像。第二个作业将让你编写一个演员评论家网络来完成空间导航任务。对于这两个作业，你将不被允许使用提供自动求导功能的现代机器学习库。你将用老办法来做！在这两项作业中，都会有几个问题需要回答，还有一些额外的任务需要研究生完成。
基于类别的药物发现方法
ATP 结合盒 (ABC) 转运蛋白是一个庞大的、系统发育保守的基因家族，具有广泛的生理和病理相关性。目前，囊性纤维化跨膜传导调节器 (CFTR) 是唯一被批准药物靶向的 ABC 转运蛋白。这些针对 CFTR 的药物化合物可以直接解决驱动 CF 的潜在遗传缺陷，并重建氯离子转运，从而显著改善肺功能。对这些变革性 CF 疗法的分子作用机制 (MoA) 的深入了解表明 ABC 家族作为治疗靶点的潜力更大，为开发用于治疗人类疾病的新型一流药物打开了大门。在 Rectify，我们已经建立了一种基于类别的药物发现方法，利用对 ABC 转运蛋白超家族的了解来推动新型类药物分子的鉴定。在这里，我们描述了我们的发现平台的组件，并说明了如何应用这些组件来识别正功能调节剂 (PFM) 并确定 ABC-T 蛋白质组中关键靶标的药物可行性。这些支持性发现工具包括一个定制合成的专有化合物库 (RectifyER)，该库是根据先前显示可增强 ABC 转运蛋白表达、运输和运输功能的化学基序设计的。RectifyER 库以及大型多样性库使用一种多功能、高通量筛选方法进行筛选，该方法可以快速应用于任何 ABC 转运蛋白靶标，包括野生型转运蛋白以及携带关键患者突变的转运蛋白。另外一套检测方法表征了药物对转运蛋白功能的影响以及药物作用机理。还建立了低温电子显微镜基因到结构管道，以近乎实时地生成关键配体复合物的高分辨率结构，以推动支架优先级排序和化学设计。最后，开发预测性转化模型（包括细胞和动物模型）对于项目推进和开发候选药物的选择至关重要。我们将提供来自多个 ABC 转运蛋白药物发现项目的示例，主要关注尚未满足需求的罕见单基因 ABC 转运蛋白疾病。
问题库 – 第 10 类
或基于规则的方法 指的是人工智能建模，其中数据中的关系或模式由开发人员定义。机器遵循开发人员提到的规则或说明，并相应地执行其任务。而在基于学习的方法中，数据中的关系或模式不由开发人员定义。在这种方法中，随机数据被输入到机器中，然后让机器从中找出模式和趋势 2.什么是问题陈述模板，它有什么重要性？ 问题陈述模板清楚地说明了实现目标所需的基本框架。它是 4W 画布，将问题是什么，问题出现在哪里，谁受到影响，为什么是个问题？它直接带我们到目标。 3. 详细解释任何两个可持续发展目标。 1. 无贫困：这是目标 1，力争到 2030 年在全球范围内消除一切形式的贫困。该目标共有七个具体目标要实现。 2. 优质教育：这是目标 4，旨在确保包容和公平的优质教育，并为所有人提供终身学习机会。它有 10 个目标需要实现。*（可以定义任何两个目标）4. 提及在获取开发 AI 项目的数据时应采取的预防措施。它应该来自可靠来源并且准确。寻找不参与预测的冗余和不相关的数据参数。5. 你所说的数据特征是什么意思？要收集的数据类型，应该是相关数据。6. 写出给定 AI 项目周期中缺失阶段的名称：
超人类空间：Shell-Tech
臂力器 [5]；变色龙 4 (扩展，红外，+20%) [24]；粘附 [20]；DR 40 (电磁，+20%；不能穿盔甲，-40%) [160]；无法呼吸 [20]；增强移动 7 (空间；牛顿，-50%) [70]；增强追踪 3 [15]；额外手臂 2 (超级灵活，+50%；长，+4 SM，+400%) [110]；超级灵活的长臂 (+4 SM) [90]；额外腿 (4 条腿；长，+2 SM，+200%；暂时劣势，无精细操纵器，-30%) [14]；额外攻击 1 [25]；飞行 (牛顿太空飞行, +25%; 需要低重力, 0.5 G, -25%) [40]; 高痛觉阈值 [10]; 红外视觉 [10]; 天生攻击 2 (燃烧; 准确度 +6, 30%; 护甲因子 (2), +50%; 射程增加 ¥10, +30%; 射程增加至 ¥50, 1/2D 仅限, +10%; 急速射击, RoF 3, +50%) [27]; 机器 [25]; 瞬膜 2 [2]; 完美平衡 [15]; 压力支持 2 [10]; 保护感知 (视觉) [5]; 辐射耐受性 5 [10]; 密封 [15]; 电信 (电缆插孔; 视频, +40%) [7]; 电信 (激光通信) [15];电信 (无线电; 安全, +20%; 视频, +40%) [16]; 温度耐受性 10 [10]; 减少消耗 4 (每月加油一次) [8]; 耐用
“B”类能力标准...
水文测量和航海制图专业的所有组成部分都面临着挑战，即如何最好地确保高标准的延续以及如何最好地确保基于世界范围内最低能力标准的最佳实践的延续。为了实现这些目标，三个国际组织（FIG、IHO 和 ICA）制定了能力标准，机构或专业团体可以采用这些标准制定教育/培训计划和能力计划。标准表明了水文测量员所需的最低能力。标准承认两个级别的计划。A 类计划主要从基本原则层面介绍内容和学习成果。B 类计划主要从实践层面介绍它们。目的是让具有适当经验的 A 类合格人员成为其所选领域（政府、工业、学术界）的高级专业人员。具有适当经验的 B 类合格人员将是准备和提供符合规格和结果的产品和服务的技术专业人员。