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简要探讨人类大脑图谱的选择对 ASD 分类模型性能的影响
本研究使用功能性磁共振成像 (fMRI) 数据研究了脑图谱选择对自闭症谱系障碍 (ASD) 模型分类准确性的影响。脑图谱（例如 AAL、CC200、哈佛-牛津和 Yeo 7/17）用于定义 fMRI 分析的感兴趣区域 (ROI)，在帮助研究人员研究 ASD 患者的连接模式和神经动态方面发挥着至关重要的作用。通过系统回顾，我们检查了不同图谱在各种机器学习和深度学习框架中对 ASD 分类的表现。结果表明，图谱选择显著影响分类准确性，较密集的图谱（例如 CC400）提供更高的粒度，而较粗的图谱（例如 AAL）提供计算效率。此外，我们讨论了结合多个图谱以增强特征提取的动态，并探索了在不同数据集中选择图谱的含义。我们的研究结果强调了标准化图谱选择方法的必要性，并强调了未来的研究方向，包括整合新的图谱、先进的数据增强技术和端到端深度学习模型。这项研究为优化基于 fMRI 的 ASD 诊断提供了宝贵的见解，并强调了解释图谱特定特征对于更好地理解 ASD 中的大脑连接的重要性。
混合快速和慢速动态的智能光伏系统多时间尺度能源管理框架
我们为智能光伏 (PV) 系统提出了一种多时间尺度能源管理框架，可以计算出电池运行、电力购买和电器使用的优化时间表。智能光伏系统是一个本地能源社区，包括配备光伏板和电池的几栋建筑和家庭。然而，由于光伏发电的不可预测性和快速变化，维持能源平衡并降低系统中的电力成本具有挑战性。我们提出的框架采用模型预测控制方法，采用基于物理的光伏预测模型和精确参数化的电池模型。我们还引入了一个由两个时间尺度组成的多时间尺度结构：一个较长的粗粒度时间尺度，用于每日范围，分辨率为 15 分钟；一个较短的细粒度时间尺度，用于 15 分钟范围，分辨率为 1 秒。与当前的单时间尺度方法相比，这种替代结构能够以合理的计算时间管理快速和慢速系统动态的必要组合，同时保持高精度。模拟结果表明，与基线方法相比，提出的框架可将电力成本降低 48.1%。还展示了多时间尺度的必要性以及对光伏预测和电池方面精确系统建模的影响。
pengaruh dosis有效微生物-4（EM4）
本研究旨在研究有效微生物4（EM4）剂量之间相互作用的影响，以及年轻椰子皮的发酵持续时间作为干成分，粗纤维和粗蛋白的饲料。所使用的研究方法是一种具有完整的随机设计实验（RAL）的方法，该实验的2x3阶乘模式具有3个复制。因子A是施用EM4的剂量（5％和10％），而因子B是发酵的长度（6、12和18天）。观察到的变量是干成分，粗纤维候选物和粗蛋白含量的含量。结果表明，与干成分，粗纤维和粗蛋白的含量，因子A（EM4剂量）（EM4剂量）（发酵时间）之间没有相互作用。因子A（剂量EM4）针对粗蛋白显示出显着不同的结果（P <0.05），但针对干材料和粗纤维没有显着差异（P> 0.05）。虽然B因子对粗纤维和粗蛋白非常重要（P <0.01），但与干材料没有显着差异。基于研究的结果，可以得出结论，EM4剂量与发酵长度之间没有相互作用。但是，EM4的剂量高达5％的原油蛋白比10％的剂量（4％：2.83％）更高。最佳效果是在6天发酵时间获得的，干材料为26.63％，粗纤34.15％，粗蛋白4.83％。
使用接触图生成蛋白质折叠轨迹...
摘要：机器学习方法的最新进展对蛋白质结构预测产生了重大影响，但准确生成和表征蛋白质折叠途径仍然难以实现。在这里，我们展示了如何使用在残基级接触图定义的空间中运行的定向行走策略生成蛋白质折叠轨迹。这种双端策略将蛋白质折叠视为势能表面上连接最小值之间的一系列离散转换。随后对每个转换进行反应路径分析，可以对每条蛋白质折叠路径进行热力学和动力学表征。我们根据由疏水和极性残基构成的一系列模型粗粒度蛋白质的直接分子动力学模拟，验证了我们的离散行走策略生成的蛋白质折叠路径。这种比较表明，基于中间能量屏障对离散路径进行排序为识别物理上合理的折叠集合提供了一种方便的途径。重要的是，通过在蛋白质接触图空间中使用定向行走，我们绕过了与蛋白质折叠研究相关的几个传统挑战，即需要较长的时间尺度和选择特定的顺序参数来驱动折叠过程。因此，我们的方法为研究蛋白质折叠问题提供了一种有用的新途径。■ 简介
具有替代输入的簇状态量子电路的有效经典模拟
我们提供了与团簇状态量子计算相关的纯纠缠系统的新例子，这些系统可以用经典方法高效模拟。在团簇状态量子计算中，输入量子位在布洛赫球的“赤道”处初始化，应用 CZ 门，最后使用 Z 测量或 cos(θ)X+sin(θ)Y 算子测量自适应地测量量子位。我们考虑修改初始化步骤时会发生什么，并表明对于有限度 D 的格，存在一个常数 λ ≈ 2.06，使得如果每个单独的量子位都处于在计算基础中对角线状态的迹距离 λ − D 内的状态，则该系统可以在从输出分布中采样的意义上在所需的总变差距离内进行经典模拟。例如，在 D = 4 的方格中，λ − D ≈ 0.056。我们开发了一个粗粒度版本的论证，它增加了经典有效区域的大小。在量子比特的方格中，经典可模拟区域的大小至少增加到约 ≈ 0.070，实际上可能增加到约 ≈ 0.1。结果推广到更广泛的系统，包括相互作用在计算基础上对角的量子系统，测量要么在计算基础上，要么对计算基础无偏。只想要简短的潜在读者
IEO2021 焦点问题：钢铁行业潜在脱碳路径的能源影响
粗钢是钢熔炼后的第一种固态，适合进一步加工和转化，可通过两种方式生产（图 1）。这两种工艺通常都遵循两个步骤：1）炼铁——用还原剂将铁矿石（氧化铁）还原为铁；2）炼钢——在炉中将铁转化为钢。更具体地说，这两种工艺使用：1）煤、高炉 (BF)、生铁（纯铁产品）和碱性氧气顶吹转炉 (BOF) 或 2) 合成气（合成气）——氢气 (H2) 和一氧化碳 (CO) 的混合物、竖炉或回转窑、直接还原铁 (DRI) 和电弧炉 (EAF)。目前，大约三分之二的粗钢是通过 BF-BOF 工艺生产的，该工艺使用高炉生产铁，然后使用 BOF 将铁转化为粗钢——其中很大一部分是高品质原始（非回收）粗钢。其余三分之一的粗钢由电弧炉生产。尽管电弧炉使用废钢生产当今大部分再生钢，但它们也可以使用直接还原铁生产原钢。
聚对苯二甲酸乙二醇酯颗粒尺寸减小可提高酶解聚速率但不提高总转化程度
摘要：聚对苯二甲酸乙二醇酯 (PET) 的酶解聚已成为一种潜在的 PET 回收方法，但通常会进行大量的热机械预处理以降低 PET 的结晶度和粒度，这种方法成本高昂且耗能。在当前的研究中，我们使用具有三种不同粒度分布的高结晶度 PET (HC-PET) 和低结晶度冷冻研磨 PET (CM-PET) 来研究 PET 粒度和结晶度对叶堆肥角质酶变体 (LCC-ICCG) 性能的影响。我们发现 LCC-ICCG 水解 PET，导致对苯二甲酸的积累，有趣的是，还会释放出大量的单(2-羟乙基)对苯二甲酸酯。PET 粒度减小会增加 HC-PET 的最大反应速率，而 CM-PET 的最大水解速率在不同粒度下没有显著差异。然而，对于这两种基质，我们表明颗粒尺寸减小对整体转化程度影响不大。具体来说，CM-PET 薄膜在 48 小时内转化为 99 ± 0.2% 的质量损失，而 HC-PET 粉末在 144 小时内仅达到 23.5 ± 0.0% 的转化率。总体而言，这些结果表明，PET 的非晶化是使用 LCC-ICCG 酶进行酶促 PET 回收的必要预处理步骤，但颗粒尺寸减小可能不是必需的。关键词：塑料回收、角质酶、界面生物催化、动力学、结晶度、粒度■简介
非归一化谐波的物理解释......
不可归一化状态很难用正统的量子形式来解释，但通常作为量子引力中物理约束的解出现。我们认为，导航波理论对不可归一化量子态给出了直接的物理解释，因为该理论只需要配置的归一化密度即可生成统计预测。为了更好地理解这种状态，我们从导航波的角度对谐振子的不可归一化解进行了首次研究。我们表明，与正统量子力学的直觉相反，不可归一化本征态及其叠加态是束缚态，因为速度场 v y → 0 大于 ± y 。我们认为，为这种状态定义一个物理上有意义的平衡密度需要一个新的平衡概念，称为导航波平衡，它是量子平衡概念的概括。我们定义了一个新的 H 函数 H pw ，并证明导航波平衡中的密度使 H pw 最小化，是等变的，并且随时间保持平衡。在与放松到量子平衡的假设类似的假设下，我们证明了粗粒度 H pw 的 H 定理。我们从由于扰动和环境相互作用导致的不可归一化状态的不稳定性的角度解释了导航波理论中量化的出现。最后，我们讨论了在量子场论和量子引力中的应用，以及对导航波理论和量子基础的一般影响。