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双重水合动力学的分子起源......
图 2：a) DNA 和 RNA- GGGG 序列的水合壳中水分子的跳跃时间 τ jump 分布，分解为分配给疏水位点（“hpb”，蓝色）、H 键供体位点（橙色）和 H 键受体位点（绿色）的水分子的贡献。b) DNA 和 RNA- GGGG 序列的水合壳中与受体位点 H 键合的水分子的跳跃时间 τ jump 分布，分解为水合糖（粉色）、磷酸盐（蓝色）或碱基（红色）部分的水分子的贡献。使用 Matplotlib 绘制图表。51
Bogoliubov de gennes Quasi粒子特征状态和平坦带超导两分晶格的普遍关系的隐藏对称性下一年度邻居跳上单个...
在正方形晶格上的半填充一轨式哈伯德模型中，我们研究了使用基于基于蒙特利亚的 +蒙特 - 卡洛方法对模拟过程的精确型 - 型号 +基于蒙特 - 卡洛的方法在有限的温度下跳跃对单粒子光谱函数的影响。我们发现，在néel温度t n和相对较高的温度尺度t ∗之间存在的伪ap状倾角，沿高象征性方向以及沿正常状态的福利表面沿孔和颗粒激发能量中有显着的不对称能量。从（π/ 2，π/ 2）沿正常状态费米表面移动到（π，0）时，孔驱引气能量增加，这种行为与在高t c库酸酯的d波状态和伪gap阶段非常相似，而粒子示出能量的行为降低。Quasiparticle峰高度是最大的（π/ 2，π/ 2），而它是靠近的小（π，0）。这些光谱特征在t n之外生存。温度窗口t n t n t≲t ∗随着下一个最新的邻居跳跃的增加而缩小，这表明下一个最新的邻居跳跃可能不支持PseudoGap-like特征。
脚手架跳脚手架学习
脚手架跳动 - 现有铅候选人的新型脚手架的设计 - 是一项多方面且非平凡的任务，用于药物化学家和计算方法。生成的增强学习可以迭代地优化从头设计的理想特性，从而提供了加速脚手架跳跃的机会。当前方法将一代限制在预定义的分子下结构中（例如，链接器或脚手架）脚手架跳。这种受限的一代可能会限制化学空间的探索，并需要复杂的分子（DIS）装配规则。在这项工作中，我们旨在通过允许“不受约束的”，全部分子的产生来推动脚手架跳跃的增强学习。这是通过匆忙（用于限制的s caffold H反对）方法来实现的。RUSH将一代推向设计，其具有与参考分子相似的三维和药效团相似的完整分子的设计，但脚手架相似性低。在第一项研究中，我们显示了急速探索已知脚手架类似物的灵活性和有效性，并设计了与已知结合机制相匹配的脚手架跳跃的候选者。最后，Rush和两种已建立的方法之间的比较突出了其无约束分子生成的好处，以系统地实现脚手架多样性，同时保留最佳的三维特性。
Helm 34：建模运动
在本节中，我们研究仅受重力约束的弹丸的运动。从历史上看，弹丸运动的力学是在军事环境中研究和发展的，但仍有许多相关的非军事情况。例如，植物学家研究了爆炸豆荚中种子的分散机制；液压工程师对沉积物和颗粒的分布和沉降感兴趣。许多体育活动和运动，例如滑雪和潜水，都涉及人类通过跳跃，跨栏或以其他方式抛弃自己的弹丸。其他体育活动涉及无生命的弹丸，例如各种球，标枪。某些可能情况的精确模型，例如转弯，挥杆或旋转球，或跳跃的倾斜涉及相当复杂的运动，需要考虑电阻力和空气动力。在此处给出了围绕建模周期的第一次旅行（请参阅5），有时是第二次旅行。
针对新疗法的血小板抑制受体代理意识的统计学习模型-Centaur
一种代理意识（SOA）是对控制自己行动的控制的主观意识的经验。人类自然倾向于产生环境的预测模型并根据环境变化进行调整。SOA与预测模型的适应程度有关，例如，不足的适应性会导致低可预测性并降低环境中的SOA。因此，确定与SOA相关的预测模型的适应过程背后的机制对于理解SOA的生成过程至关重要。在当前研究的第一半部分中，我们构建了一个数学模型，其中SOA在环境的预测模型中代表了给定观察结果（感觉反馈）的可能性值，并且根据可能性值对预测模型进行更新。从我们的数学模型中，我们从理论上得出了一个可检验的假设，即根据贝叶斯规则或随机梯度更新了预测模型。在我们的研究的后半部分，我们重点介绍了该假设的实验检查。 在我们的实验中，反复要求人类受试者在计算机屏幕上观察一个移动的正方形，并在发出哔哔声之后按下按钮。 按钮按下导致屏幕上移动正方形的突然跳跃。 在操作执行（按钮 - 键）和随之而来的事件（正方形跳跃）之间体验各种随机时间间隔，导致受试者的SOA程度逐渐变化。在我们的研究的后半部分，我们重点介绍了该假设的实验检查。在我们的实验中，反复要求人类受试者在计算机屏幕上观察一个移动的正方形，并在发出哔哔声之后按下按钮。按钮按下导致屏幕上移动正方形的突然跳跃。在操作执行（按钮 - 键）和随之而来的事件（正方形跳跃）之间体验各种随机时间间隔，导致受试者的SOA程度逐渐变化。通过将上述理论假设与实验结果进行比较，我们得出的结论是，基于SOA的预测模型的更新（适应）规则与随机梯度下降更好地描述了基于SOA的预测模型。
A38-WP/3371 - ICAO
1.4 RPS 可以在 RLOS（无线电视线）和 RLOS 之外（BRLOS - 无线电视线之外）与 RPA 和 ATC 交互；在后一种情况下，它们使用卫星或机载链路。在卫星通信的情况下，没有关于 RPS 和卫星之间网络的信息，也没有关于地球到卫星信号跳跃次数的信息，也没有关于随之而来的信号延迟的信息。卫星通信带来了关键的操作挑战，即信号传输延迟增加且可能不可预测，以及卫星通信服务提供商认证或监管监督的监管挑战。在机载通信的情况下，对 C2 数据链路的某些要求（参见下文）导致有关 RPS 和 RPA 之间可用机载网络（A 网络）的完整信息（网络图）；空中跳跃次数和信号延迟被最小化和已知。