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粗粒度量子细胞自动机
可以将某些物理演化视为微观离散模型的突发有效结果。受经典粗粒化程序的启发，我们提供了一种遵循 Goldilocks 规则的粗粒化色盲量子细胞自动机的简单程序。该程序包括 (i) 将量子细胞自动机 (QCA) 在时空上分组为大小为 N 的细胞；(ii) 将细胞的状态投射到其边界上，并将其与精细动力学联系起来；(iii) 通过边界状态描述整体动力学，我们称之为信号；(iv) 为不同大小为 N 的细胞构建粗粒化动力学。这个简单的玩具模型的副产品是斯托克斯定律的一般离散模拟。此外，我们证明在时空极限中，自动机收敛到狄拉克自由哈密顿量。我们在这里介绍的 QCA 可以通过当今的量子平台实现，例如里德堡阵列、捕获离子和超导量子比特。我们希望我们的研究能够为更深入地理解这些分辨率有限的系统铺平道路。
粒度和形状对粉末堆积密度的影响
在基于粉末床的添加剂制造（AM）中粉末扩散的不确定性在制造零件的质量和重复性方面提出了挑战。这些挑战由于粉末床颗粒之间存在的空隙而导致高孔隙率。这项工作着重于使用SS316L作为模型材料在粉末流动性上引起的粒径分布（PSD）引起的不确定性。分析了各种尺寸的颗粒，范围为10 µm至100 µm，以及双峰比为70:30的球形和卫星形颗粒。将使用USP 616确定每个样品的挖掘密度，表观密度和Hausner比率。较小的粒径已显示可降低体积密度和表观密度。同时，颗粒的形状也有助于粉末颗粒之间的包装能力。卫星粉已被证明可以增加粉末的直径，从而增强了粉末颗粒的散装密度。已显示双峰颗粒同时增加体积和挖掘的密度，而较小的粉末无法填充较大颗粒之间存在的空隙。但是，随着粉末颗粒之间的尺寸比的增加，大量密度降低，表明较小的粉末能够填补颗粒之间的间隙。在用Hausner比值来比较粉末颗粒时，双峰颗粒已显示出最差的流动性，值为1.19856。这是由于以下事实：较大颗粒之间的较小颗粒会增加粉末之间的摩擦。因此，本研究说明了粒度和形状如何影响粉末堆积密度，这对于优化材料设计和加工技术至关重要
细化粗粒度分子拓扑
摘要 分子动力学 (MD) 模拟对于预测不同分子体系的物理和化学性质至关重要。虽然全原子 (AA) MD 提供了高精度，但其计算成本高昂，这促使了粗粒度 MD (CGMD) 的发展。CGMD 将分子结构简化为具有代表性的微珠，以降低成本，但会牺牲精度。像 Martini3 这样的 CGMD 方法，经过实验数据校准后，在各个分子类别中具有良好的泛化能力，但往往无法满足特定领域应用的精度要求。本研究引入了一种基于贝叶斯优化的方法来优化 Martini3 拓扑结构，使其能够适应特定应用，从而确保精度和效率。优化后的 CG 势能适用于任何聚合度，提供与 AA 模拟相当的精度，同时保持与 CGMD 相当的计算速度。通过弥合效率和精度之间的差距，该方法推动了多尺度分子模拟的发展，使各个科学技术领域能够以经济高效的方式发现分子。 1. 引言粗粒度分子动力学 (CGMD) 1,2 已成为材料开发的重要工具，为了解聚合物 3 、蛋白质 4 和膜 5 等复杂分子系统提供了关键信息。CGMD 的主要优势在于它能够在更大长度尺度和更长时间范围内探索分子现象，超越了传统全原子分子动力学 (AAMD) 6–8 模拟的能力，后者通常提供更高的分辨率，因此特别擅长捕捉详细的界面相互作用 9 。具体而言，CGMD 通过将原子团有效地表示为珠子 10–15 来实现这种加速，从而将模拟能力在时间上从皮秒扩展到微秒，在空间上从纳米扩展到微米。因此，粗粒度技术为传统 AAMD 无法获得的复杂分子现象提供了前所未有的洞察，从而能够研究聚合物自组装行为等复杂现象 16 。新兴的CGMD建模工具集依赖于两个关键组件来学习潜在的分子间关系：珠子映射方案和珠子间相互作用的参数化。这些组件的开发主要采用两种方法：自上而下10–12和自下而上13–
六种语言粒度的具身处理
语言处理受感觉运动体验的影响。在这里，我们回顾了语言处理中体现和扎根影响的行为证据，这些影响涵盖六个语言粒度级别。我们研究 (a) 子词特征，讨论扎根对图像性（词形和含义之间的系统关联）的影响；(b) 单词，讨论模拟颜色、感觉模态和空间位置的边界条件和概括；(c) 句子，讨论动作方向模拟的边界条件和应用；(d) 文本，讨论模拟教学如何提高初学者的理解力；(e) 对话，讨论多模态线索如何改善轮流和对齐；(f) 文本语料库，讨论分布式语义模型如何揭示扎根和体现知识在文本中的编码方式。这些方法正在汇聚成令人信服的语言心理学解释，但与此同时，对体现方法和特定实验范式也提出了重要的批评。最可靠的前进之路需要采用多种科学方法。通过提供互补证据，结合不同粒度级别的多种方法可以帮助我们更全面地了解语言处理中体现和基础的作用。
光学粒度仪型号 3330 - Luchsinger
TSI 光学粒度仪 (OPS) 型号 3330 是一款轻便的便携式设备，使用单粒子计数技术快速准确地测量粒子浓度和粒度分布。凭借 40 多年的气溶胶仪器设计经验，OPS 采用最先进的光学元件，具有 120° 光收集和复杂的电子处理功能，可产生精确、高质量的数据。严格的工厂校准标准确保测量准确性。型号 3330 可以单独使用，也可以放置在 TSI 的防风雨环境外壳中。
云中的粒度委派管理特权（GDAP）...
网络安全仍然是我们数字时代最重要的挑战之一。创建安全的生态系统需要采用整体安全方法，其中包括零信任的心态，云端姿势以及对人和技能的投资。零信托遵循明确验证的原则，使用最小特权访问并假设违反。根据这些原则运作的组织更有弹性，一致和对新攻击的反应。与我们的合作伙伴一起，我们正在采取与这些原则保持一致的步骤，以保护渠道。
利用偏远岛屿的本地 5G 对精炼产品进行人工智能粒度测定……
由于大型工厂的结构具有室内和室外设施，很难建立使用有线或无线局域网的通信环境，并且还存在由于数字化延迟而导致运营效率下降的问题。存在。 Ø 在偏远海岛工厂搭建本地5G环境，通过共享大量数据提高机器巡检工作效率，利用无人机确定原材料数量，利用4K摄像头检测非法入侵者，并自动判断非法入侵者使用人工智能进行精炼产品的粒度演示。 Ø 通过本地制造数字化提高生产力和运营效率。
马提尼 3 粗粒度力场：小分子
Martini 粗粒度力场 Martini 3 的最新重新参数化提高了该模型在预测分子动力学模拟中的分子堆积和相互作用方面的准确性。在这里，我们描述了如何在 Martini 3 框架内精确参数化小分子，并提供了一个经过验证的小分子模型数据库。我们特别关注脂肪族和芳香族环状结构的描述，这些结构在溶剂和药物等小分子或蛋白质和合成聚合物等大分子的构成块中普遍存在。在 Martini 3 中，环状结构由使用更高分辨率粗粒度颗粒（小颗粒和微小颗粒）的模型描述。因此，本数据库构成了校准新 Martini 3 小颗粒和微小颗粒尺寸的基石之一。这些模型表现出出色的分配行为和溶剂性能。还捕获了不同本体相之间的可混溶性趋势，从而完成了参数化过程中考虑的一组热力学性质。我们还展示了新的珠子尺寸如何能够很好地表示分子体积，从而转化为更好的结构特性，例如堆叠距离。我们进一步介绍了设计策略，以构建复杂度更高的小分子的 Martini 3 模型。
可转移、可极化的蛋白质粗粒度模型─ProMPT
摘要：由于表示所有原子的计算复杂性，经典分子动力学 (MD) 模拟在原子分辨率（细粒度级别，FG）下对大多数生物分子过程的应用仍然有限。这个问题在具有非常大构象空间的基于蛋白质的生物分子系统存在的情况下被放大，并且具有细粒度分辨率的 MD 模拟具有探索该空间的缓慢动态。文献中当前的可转移粗粒度 (CG) 力场要么仅限于以隐式形式编码环境的肽，要么无法捕获从氨基酸一级序列到二级/三级肽结构的转变。在这项工作中，我们提出了一种可转移的 CG 力场，它明确表示环境，以便对蛋白质进行精确模拟。力场由一组代表不同化学基团的伪原子组成，这些化学基团可以连接/关联在一起以创建不同的生物分子系统。这保留了力场在多种环境和模拟条件中的可转移性。我们添加了可以响应环境异质性/波动的电子极化，并将其与蛋白质的结构转变耦合。非键合相互作用通过基于物理的特征（例如通过热力学计算确定的溶剂化和分配自由能）进行参数化，并与实验和/或原子模拟相匹配。键合势是从非冗余蛋白质结构数据库中的相应分布推断出来的。我们通过模拟经过充分研究的水蛋白系统来验证 CG 模型，这些系统具有特定的蛋白质折叠类型 Trp-cage、Trpzip4、villin、WW-domain 和 β - α - β 。我们还探索了力场在研究 A β 16-22 肽的水聚集中的应用。■ 简介蛋白质分子的生理功能与其相关结构和动力学密切相关。1、2