粒子群优化 (PSO) 是一种迭代搜索方法,它使用随机步长将一组候选解决方案围绕搜索空间移动到已知的最佳全局和局部解决方案。在实际应用中,PSO 通常可以加速优化,因为梯度不可用且函数评估成本高昂。然而,传统的 PSO 算法忽略了从单个粒子的观察中可以获得的目标函数的潜在知识。因此,我们借鉴了贝叶斯优化的概念,并引入了目标函数的随机代理模型。也就是说,我们根据目标函数的过去评估拟合高斯过程,预测其形状,然后根据它调整粒子运动。我们的计算实验表明,PSO 的基线实现(即 SPSO2011)表现优异。此外,与最先进的代理辅助进化算法相比,我们在几个流行的基准函数上实现了显着的性能改进。总体而言,我们发现我们的算法实现了探索性和利用行为的理想特性。
多瘤病毒BK DNA BKV DNA QN多瘤病毒BK DNA BKV病毒属于多瘤病毒家族,并已暴露于世界各地的大多数人(超过70%的人口)。在呼吸道或口腔道路上感染。对BK病毒的原发性感染通常在儿童期发生,此后该病毒在各种组织(主要是泌尿生殖道)中仍然潜在。免疫能力的人通常有无症状的原发性感染。病毒可能在免疫健康患者(主要用肾脏和骨髓移植的移植器官,HIV阳性)中重新激活,导致多膜病毒肾病(PVAN),尿道狭窄和晚期出血性膀胱炎。要研究的材料,将其采用,发送和保存BKV DNA QN:
图1:粗粒模型和仿真设置。(A)全原子(AA)和Martini粗粒(CG)表示中的细胞色素P450和Petase酶。(b)四个单体的AA和CG Martini模型:苯乙烯,2-乙烯基吡啶(2VP),苯乙烯磺酸盐(SS)和Quaternized 2-乙烯基吡啶(Q2VP)。此处考虑的杂聚物是通过随机分布的这四个单体获得的。(c)基于聚苯乙烯的复合物的列表。用中性极性PS-2VP(i)测试带负电荷的(-15E)P450套装,并带正电荷(PS-Q2VP(II),PS-2VP-Q2VP(III))随机共聚合物;虽然用中性极性PS-2VP(i)研究了带正电的(+6E)PETASE共组合,并带负电荷(PSS(II),PSS-2VP(II))杂聚合物。F P和F C的分数通过更改极性(n极)的数量(n polar)的数量并分别在一个单一聚合物链中的单体总数(n TOT = 60)上,分别为电荷(n个带电)单体。
事件驱动的图像去模糊是一种创新方法,涉及输入从事件相机获取的事件以及模糊帧以促进去模糊过程。与传统相机不同,事件驱动成像中的事件相机表现出低延迟特性并且不受运动模糊的影响,从而显著提高了图像去模糊的效果。在本文中,我们提出了一种开创性的基于事件的由粗到细的图像去模糊网络CFFNet。与现有的去模糊方法相比,我们的方法结合了事件数据,从单个帧生成多个粗帧,然后进一步将它们细化为清晰的图像。我们引入了一个事件图像融合块(EIFB)来粗融合事件和图像,在不同的时间点生成粗帧。此外,我们提出了一个双向帧融合块(BFFB)来对粗帧进行精细融合。CFFNet 通过从粗到细的全面融合过程有效地利用了事件数据的时空信息。在 GoPro 和 REBlur 数据集上的实验结果表明,我们的方法在图像去模糊任务中达到了最先进的性能。
β剂量速率异质性是OSL测量和等效剂量分布中散射的已知来源。没有适当的方法来描述和说明它,它可以为OSL年龄的不确定性做出重大贡献。因此,必须研究β剂量率(βDR)分布以改善异质样品的日期。在这里,我们提出了一种定量和高灵敏度放射自显增生的方法。使用高度异构的颗粒岩样品证明了这一点。使用脉冲激光刺激以及通过在超低背景环境中样品的地下暴露来提高该方法的准确性和灵敏度。使用伽马(γ)辐射和蒙特卡洛模拟对结果进行校准,并已使用均匀剂量速率标准验证。结合了对同一样品的自动载体结果和SEM反向散射图像的分析,可以确定不同矿物相的剂量率分支。由于样品中晶粒的聚类,注意到从成像中获得的K-五晶粒的剂量率与使用OSL日期常用的方法计算的剂量率之间的显着差异。这代表了粗粒岩石样品中年龄偏差的风险,可以使用剂量速率成像方法对其进行分析。与总剂量率相比,βDR空间分布也会导致单粒接收到的显着剂量散射。讨论了这种β剂量速率分布对粗粒晶体材料的OSL年代的影响。
摘要使用琼脂二聚体扩散方法研究了香料果皮与壳聚糖混合在抑制四种微生物的生长中,抑制四种微生物的生长,抑制四种微生物的生长。发现与壳聚糖混合的石榴果皮的粗提取物有效地抑制了所有测试过的微生物的生长。在另一项研究中,将黄瓜水果(SpeedMax品种)涂有1)壳聚糖,2)与壳聚糖混合的石榴果皮中的粗提取物,并与对照组(浸入水中)进行比较。黄瓜在7°C下储存,并每7天记录每7天的黄瓜的质量归因。通过测量黄瓜水果的体重减轻,成熟和变质来记录实验结果。发现与壳聚糖混合(CHI + PPE,2.59±0.01)混合的粗化石榴果皮提取物涂料对体重损失百分比没有显着影响,与壳聚糖(CHI,2.58±0.01)相比,但与对照组的涂层有显着差异(2.93±0.001)。然而,用粗化石榴果皮提取物与壳聚糖(CHI + PPE)混合的涂料黄瓜倾向于增加成熟的量比壳聚糖和对照组涂层的成熟量更大(p <0.05)。与对照组相比,仅壳壳涂层就无法延迟黄瓜水果的变质。然而,发现涂有粗化石榴果皮提取物与壳聚糖混合的黄瓜水果比用壳聚糖和对照涂层的壳聚糖更宠坏(p <0.05)。关键字:黄瓜,石榴果皮,壳聚糖,涂料
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。
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
由于古老的起源,在出土的甲骨文骨铭文(OBI)中有许多不可或缺的字符,这使伟大的challenges带来了认可和研究。近年来,图像介绍技术取得了显着的进步。但是,这些模型无法适应OBI的唯一字体形状和复杂的文本背景。为了应对这些上述挑战,我们提出了一种使用生成的对抗网络(GAN)恢复受损的OBI的两阶段方法,该方法结合了双重歧视者结构,以捕获全球和局部图像。为了准确恢复图像结构和细节,提出了空间注意机制和新型损失函数。通过将现有OBI和各种蒙版的清晰副本喂入网络中,它可以学会为缺失区域生成内容。实验结果揭示了我们提出的方法完成OBI的有效性。
在本研究中,首先开发了 F-16 飞机全动力学的详细非线性模型,并用 MATLAB 编写了代码。该模型包括重力模型、可变大气参数、表格气动函数、推进模型、非线性控制面驱动模型和六自由度运动方程。然后开发了一种使用上述模型计算所有可能配平值的数值工具。该工具可以计算不同操作点的配平值。在开发的算法中,使用了粒子群优化 (PSO) 方法,这是一种在连续搜索空间上具有高收敛速度的元启发式方法。然后使用开发的模型围绕计算出的配平值进行模拟。模拟结果证实,基于 PSO 的配平算法可以高精度地找到所有配平值。引用本文:I. Gumusboga、A. Iftar,“粒子群优化飞机配平分析”《航空航天技术杂志》,第12,第2,第185-196,7 月2019.分段优化和配平分析