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旧金山滨水区沿海洪水研究，加州附录 b.2
USACE PB 2019-04 为将生命安全纳入沿海风暴风险管理 (CSRM) 研究提供了指导。本指导基于堤坝，当防洪结构比罕见风暴事件期间更频繁（或持续）地承受荷载时，旧金山 CSRM 本质上在更高的 SLC 率下发挥堤坝的作用。第 4b 段要求在评估海平面上升和 CSRM 提供的保护导致的生命风险增加或转变时，识别生命风险来源。第 5d 段要求对所有新堤坝系统进行生命安全风险评估。项目交付团队 (PDT) 计划在选定 TSP 后进行详细的生命安全评估。对于初始替代方案阵列，PDT 已进行了定性评估，并记录在本补充报告中。
3 1. 蛋白质和 DNA 序列进化的变化 2 ...
在遗传学中，突变有两种类型（一个核苷酸被另一个核苷酸替换）。转换是将嘌呤核苷酸（两个环）变为另一个嘌呤（A ↔ G），或将嘧啶核苷酸（一个环）变为另一个嘧啶（C ↔ T）。所有其他用嘌呤取代嘧啶或用嘧啶取代嘌呤的突变称为颠换。尽管理论上只有四种可能的转换和八种可能的颠换，但实际上转换比颠换更有可能，因为用一个单环结构取代另一个单环结构比用双环取代单环更有可能。此外，转换不太可能导致氨基酸取代（由于碱基对摆动），因此更有可能在群体中以静默取代的形式持续存在。
早期战略讨论文件.pdf - DSS Engage
证据儿童生命中的最初几年，即出生到五岁之前，是发展的关键窗口期。在此期间，他们早期受到的人际关系、经历和照顾积极地影响着一生的健康、学习和身份。在生命的最初几年，大脑发育比其他任何时候都快，每秒形成超过 100 万个新的神经连接。在这一快速成长期之后，连接会通过一个称为修剪的过程减少，从而使大脑回路变得更高效，并且可以在早期、更简单的回路上构建更复杂的大脑回路。早期大脑发育的灵活性意味着影响婴儿正在发育的大脑结构比在成年后重新连接部分大脑回路更容易、更有效 ii。
研究声明
我的研究是自由概率的，重点是von Neumann代数与随机矩阵之间的相互作用。特别是，我通过熵，最佳运输，随机控制和连续模型理论研究这些对象。具有奇特状态的von Neumann代数可以理解为代数L∞（ω，µ）相关概率空间（ω，µ）的非交通性版本，但是von Neumann代数的分类和结构比经典可能性空间的复杂得多。某些von Neumann代数是将某些随机n×n矩阵的行为描述为n→∞的适当对象。这种连接的好处有两种方法：无限二维对象（von Neumann代数）在随机n×n矩阵的限制行为中对大有限n n散发，而矩阵近似值也会产生有关von neumann代数的一些结构性结果，这些结果否则可能会rard。主题：我在以下领域做出了贡献：
卷积神经网络中赫布学习与反向传播在图像分类中的比较
摘要 — 目前常用的图像识别卷积神经网络与人脑有一些相似之处。然而，它们之间存在许多差异，而且成熟的反向传播学习算法在生物学上并不合理。Hebbian 学习是一种可以最小化这些差异并可能为图像识别网络提供类似大脑的有利特征的算法。在这里，我们探讨了 Hebbian 学习和反向传播之间的差异，包括准确性和隐藏层数据表示。总体而言，Hebbian 网络的表现比传统的反向传播训练网络差得多。使用不完整的训练数据和失真的测试数据的实验导致性能差异较小但仍然可见。然而，事实证明，Hebbian 网络的卷积滤波器结构比反向传播更简单、更易于解释。我们假设，改进 Hebbian 网络的扩展能力可以使它们成为具有更像大脑行为的图像分类网络的强大替代方案。
多巴胺信号传导富集的纹状体基因组预测体内纹状体多巴胺的合成和生理活性
氨开裂已被确定为解锁可持续经济的关键步骤。使用密度函数理论，我们对石墨烯和氮改性石墨烯支撑的过渡金属单原子催化剂（SAC）进行了建模，以研究催化NH 3裂纹过程。结果表明，（I）修饰石墨烯可确保过渡金属原子（M）比C-矩阵强，并且（ii）具有三个锚固硝基元（Mn 3）的结构比MN 4更具反应性。在IRN 3和运行3个SAC模型上，N 2进化决定了总速率，而在RHN 3 -SAC上，它是NH 3脱氢。与扩展金属表面相比，SACS上的温度填充模拟在SAC上显示出变化。批处理反应器被采用，以平衡基本步骤作为温度的函数的序列，从而揭示了整个NH 3裂纹活性。结果表明，IRN 3和RHN 3是NH 3在低至230°C下开裂的强大候选者。
大脑有多深？浅脑假说
深度学习和预测编码架构通常假设神经网络中的推理是分层的。然而，深度学习和预测编码架构在很大程度上忽视了神经生物学证据，即所有分层皮质区域，无论高级还是低级，都直接投射到皮质下区域并接收来自皮质下区域的信号。鉴于这些神经解剖学事实，当今以皮质为中心的分层架构在深度学习和预测编码网络中的主导地位是值得高度怀疑的；这种架构很可能缺少大脑使用的必要计算原理。在本文中，我们提出了浅层大脑假说：分层皮质处理与皮质下区域大量贡献的大规模并行过程相结合。这种浅层架构利用了皮质微电路和丘脑皮质环路的计算能力，而这些并不包含在典型的分层深度学习和预测编码网络中。我们认为，浅层大脑结构比深层层次结构有几个关键的优势，并且更完整地描述了哺乳动物的大脑如何实现快速灵活的计算能力。
细丝预直联的影响3D印刷PLA
本文探讨了3D打印之前的细丝预擦的效果。根据孔隙率，微观结构和聚合物链键合评估了脱离和预先干燥的3D印刷PLA之间的比较。检查了三个条件：一种新的PLA作为参考，使用的PLA细丝存储在带有50克干燥剂的真空袋中，并使用PLA暴露于湿度为48h，96h和150h。在所有条件下，干燥和3D打印的参数设置都是恒定的。结果，将细丝进行预干导致多孔的微结构，较短的层间间隙和更好的层间粘附。预先干燥的方法提供的微观结构比Undred细丝更好。由于挤出过程中质量流量的改善，预先干燥样品的密度增加了。最后，FTIR分析表明，预先干燥的细丝表现出从O-H区域宽峰中的O-H分子，该分子没有或几乎没有水的存在（H 2 O）。
使用结构图嵌入的快速蛋白质结构搜索
考虑到局部几何形状[5]，坐标对齐[6]和3D Zernike的描述符[7，8]，已经开发了多种方法来比较，对齐和搜索[1] [1] [1] [2，3，4]。由于蛋白质结构比序列[9]更保守[9]，这些方法已被证明在远程同源性检测[10]，蛋白质分类[11]中有用[11]，从结构[12]推断功能[12]，聚类大数据库[13，14]并评估结构预测的准确性。最高的精度方法倾向于根据DALI等坐标[3]进行仔细的比较，但是搜索大型结构数据库，例如Alphafold蛋白结构数据库[15，16]或ESM宏基因组图[17] [17]使用这些方法很慢。最近，foldseek [18]通过将一级序列转换为一系列学到的局部特长基序来解决了这个问题。然后，它使用生物信息学中快速序列搜索的丰富历史记录大大减少查询的成对比较时间与数据库的每个成员。为了进一步减少搜索时间，应更快地将成对比较步骤进行。
具有双相 α+α′ 微观结构的 Ti-6Al-2Sn-4Zr-2Mo-Si 合金的极限抗拉强度与延展性的出色平衡：实验研究和机器学习中微观结构因素的影响
本研究重点系统研究 Ti 6Al 2Sn 4Zr 2Mo Si 钛合金，并表征 ¡ + ¢ (等轴和双峰) 和 ¡ + ¡ A (双相) 微观结构。它对双相 ( ¡ + ¡ A ) 微观结构的突出优势提供了更多见解，尤其是其出色的加工硬化和强度-延展性平衡。讨论了形成等轴、双峰和双相微观结构所需的热处理条件及其对晶粒尺寸和相比例的影响。它展示了如何通过热处理温度、保温时间和可能的时效过程来控制微观结构参数。研究了这些微观结构因素对每种合金拉伸性能的影响，特别是对强度 (屈服应力、极限拉伸强度)、延展性 (塑性伸长率) 和加工硬化性能的影响。将双相 ( ¡ + ¡ A ) 微观结构与等轴和双峰微观结构进行比较，并展示其优势，突出双相微观结构具有更好的强度-延展性平衡和优异的加工硬化性能。事实上，双相 ( ¡ + ¡ A ) 微观结构的变形微观结构比双峰 ( ¡ + ¢ ) 微观结构表现出更均匀的应变分配。因此，这项工作证明了优化的双相 ( ¡ + ¡ A ) 微观结构在室温下增强拉伸性能的潜力。最后，使用梯度增强回归树的机器学习模型来量化微观结构因素（微观结构类型、晶粒尺寸和相对比率）对机械性能的重要性。[doi:10.2320 / matertrans.MT-MLA2022009]