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算法照亮第1部分的基础知识Tim Roughgarden PDF
本文介绍了由蒂姆·鲁德加登（Tim Roughgarden）在内的作者撰写的与算法游戏理论相关的各种研究论文和书籍的出版历史。出版物涵盖了诸如机理设计，拍卖和路由游戏之类的主题。此外，它还提到了一本书，题为《蒂姆·鲁德加登（Tim Roughgarden）所阐明的算法》，该书是具有基本编程知识的读者的算法介绍。它首先要探索Huffman的编码技术，以提高数据压缩效率。然后，该课程使用Prim和Kruskal的算法以及其他方法（如Union-Find）来研究最小跨越树。此外，它涉及序列对齐，最佳的二进制搜索树，最短边缘长度的最短路径以及几个NP硬问题问题，例如Knapsack问题，影响最大化和旅行推销员问题（TSP）。在整个课程中，还着重于解决复杂的计算问题的算法策略，包括证明NP硬度。**本地搜索原则**讨论了旅行推销员问题（TSP）的Bellman-Karp-Karp动态编程算法。此外，涵盖了用于查找长路径和混合整数编程（MIP）求解器的Alon-Yuster-Yuster-Zwick颜色编码算法。**特定问题算法与魔术盒**令人满意的（SAT）求解器和还重新审视的减少。证明了3个SAT，哈密顿路径，TSP，子集和集合等问题的NP完整性。NP完整性，并探讨了其对解决问题的影响。The main topics are divided into sections: * Section 2: Notation and additional examples + Divide-and-conquer paradigm + Counting inversions in O(n log n) time + Strassen's matrix multiplication algorithm + Closest pair algorithms * Section 3: Master method + Motivation + Formal statement + Examples + Proof of the master method * Section 4: QuickSort + Overview + Partitioning around a pivot element + Choosing a good pivot + Analysis (part 1, part 2, and part 3) + Sorting requires Omega(n log n) comparisons * Section 5: Randomized linear-time selection + Algorithm + Analysis + Deterministic linear-time selection algorithm + Deterministic linear-time selection analysis (part 1 and part 2) * Section 6: Proofs by induction and the correctness of QuickSort The rest of the text is about graph theory, including: * Graphs: basics and representations * Graph search overview * Breadth-first search (BFS) and shortest paths * BFS and undirected connected components * Depth-first search (DFS) * Topological sort * Computing strongly connected components * The structure of the web * Shortest paths and Dijkstra's algorithm The final sections cover data structures, including: * Heaps: operations, applications, and implementation details * Balanced search树：操作，应用和实施详细信息 *搜索树：旋转 *哈希表：操作，应用和实施细节 * Bloom过滤器：基础知识和启发式分析本课程涵盖了图理论和算法设计中的一系列基本主题。**决策，搜索和优化** P！= NP猜想和指数时间假设。还描述了下降时钟拍卖的实施和最终结果。**无线频谱重新调整**涵盖了回购许可证和可行性检查的贪婪启发式方法。**算法设计现场指南**本书以结尾结束，包括视频，奖励幻灯片，讨论论坛，勘误表，测试用例和编程项目的数据集。**编程问题**提出了两个问题：Karatsuba乘法和计数反转。提供了理智检查和测试用例，以及针对反转问题的挑战数据集。此外，还探索了QuickSort算法，并提出了测试用例和挑战。涉及QuickSort的挑战问题，其中100个元素的数组需要使用不同的枢轴策略进行排序：始终将第一个元素，最后一个元素或中位数用作枢轴。应计算每个策略的预期比较数。此外，还存在与线性时间选择算法，强烈连接组件和Dijkstra算法有关的测试用例和挑战。（注意：我以原始语言保留了文本。）期待讨论从顶点1到顶点7、37、59、82、99、115、133、165、188和197的最短路径距离。此外，我们将研究编程问题，例如中间维护问题，2-SUM，贪婪的调度，霍夫曼代码，最小跨越树木和加权独立集。这些测试用例涉及求解KTH中位数，在数组中找到目标值，安排重量和长度的作业，构造最佳前缀无代码，并确定最小跨越树的成本。给定文章文本此处文章讨论了各种编程问题，包括与图形相关的问题，例如路径图的最大重量独立集和旅行推销员问题。它还涉及序列对齐，最佳的二进制搜索树以及最短的路径。这些问题的挑战具有不同的复杂性水平，需要创造性的解决方案才能有效地计算最佳结果。给定文本描述了与图理论和计算复杂性有关的不同问题实例，包括针对各种算法的测试用例和挑战数据集，例如旅行推销员问题（TSP）和通过SAT求解器的图形着色。它还提供了指向外部资源的链接，并参考了一本名为“算法照明”的书，以进行进一步研究。文本包括最佳旅行成本的描述，基于欧几里得距离的边缘成本以及有关这些实例的文件格式的详细信息。由Tim Roughgarden照亮的算法是一部开创性的书籍系列，以引人入胜且易于访问的方式提出了算法的核心思想。它受到了玛丽·沃特（Mary Wootters），阿夫拉汉姆·莱夫（Avraham Leff）和丹尼尔·辛加罗（Daniel Zingaro）等专家的高度赞扬，他们欣赏其独特的教学算法方法。这本书的奇异能力将算法设计与教学设计混合在一起，使其与其他教科书区分开来。Roughgarden对算法和学习的热情使材料与学生相关且令人愉悦。这本书是由Coursera和EDX上的在线课程启发的DIY系列的一部分，其中有四卷可用，包括精装综合版。该系列为学习者提供了足够的机会，可以检查他们的理解，研究示例并在上下文中查看算法，从而使其成为那些起步者的绝佳资源。可以通过各种渠道订购，包括书店，亚马逊和出版商的网站。这本书已被翻译成几种语言，使其在全球读者可以使用。
对流的质量传输和部分的热机械响应
颗粒组件的机械响应取决于单个晶粒的相互作用。在大多数天然和工程系统中，这种相互作用因流体和温度梯度的存在而更加复杂，从而导致对流质量传输。颗粒组件的热机械行为取决于温度/浓度梯度，流体的粘度，流体饱和度变化，流体的可压缩性等。流体的存在也会影响颗粒的相对运动，尤其是在大小和形状变化的颗粒的情况下，直接有助于颗粒组件的压实和流动的性质。
DB 部分的估值投资策略 (VIS)
DB 部分的估值投资策略 (VIS) 受托人的 DB 投资策略方法 1. 投资策略背景 受托人对计划的 DB 部分的主要目标（和法律义务）是确保能够全额支付成员已累积的现有福利。换句话说，就是确保计划有足够的资金来确保根据计划规则应得的福利，并在现在和将来支付这些福利。 DB 部分的投资策略旨在在产生回报和管理风险之间实现适当的平衡，同时与 DB 部分的综合风险管理框架 (IRMF) 和受托人的风险偏好保持一致。每次三年一次的精算估值时都会详细审查回报和风险之间的平衡，并由受托人的投资委员会定期监控。 2. 什么是估值投资策略 (VIS)？受托人的广泛投资策略是一种理论上但可投资的资产配置，涵盖股票、房地产、英国政府债券和其他固定收益资产，包括负债驱动型投资 (LDI)、公司债券和新兴市场债券。这种理论上的资产配置就是我们所说的估值投资策略 (VIS)，它是为最近的精算估值而制定的投资策略，将不时进行调整以保持与 IRMF 和风险偏好的一致性。除了支持估值结果外，VIS 还纳入计划的财务管理计划 (FMP)，并通过监测和行动框架用于监测估值预测的进展情况。应该注意的是，VIS 并非实际实施的投资策略，但它确实可以作为实施投资组合构建的指南。实施的投资组合可能与 VIS 不同（在一定范围内），因为 USS Investment Management 在金融市场中寻找机会利用其自由裁量权来增加价值并提高风险调整后的回报。实施的投资组合在与 VIS 相同的风险和回报范围内运作。它由 USS Investment Management 监控和控制，并由投资委员会通过各种报告指标进行监督。 3. VIS 是如何开发的？ VIS 是在对不同投资策略的风险和回报特征进行全面和整体分析的基础上开发的，同时考虑了 IRMF。这些风险回报特征与计划的融资目标和受托人的风险偏好进行了比较。在开发 VIS 时，受托人还考虑了：
该计划的DB部分的估值投资策略（VIS）
什么是估值投资策略（VIS）？受托人的广泛投资策略被视为三个关键组成部分的理论但可投资的资产分配：增长资产，信贷资产和责任对冲。责任对冲是通过自给自足的利率和通货膨胀对冲比率表示的。增长资产由股票和财产组成；信贷资产由公司和新兴市场债券组成；责任对冲比率包括GILT和其他固定收益资产的利率和通货膨胀率，包括责任驱动的投资。这种理论资产分配是我们所说的估值投资策略（VIS）。VIS是根据最近的精算估值制定的投资策略。它将不时调整，以保持与受托人风险胃口的一致性，并平衡数据库部分的收益和风险承受能力的目标。除了支持估值的结果外，VIS还馈送了计划的财务管理计划（FMP），并用于通过监视和行动框架来监视对估值预测的进度。VIS并未定义USSIM可能投资的实际资产；这是一种假设的投资策略，预计将以可接受的风险水平提供估值基础的适当长期回报。实际实施的投资组合可能与VIS（在受托人设定的限制内）有所不同，因为USSIM在金融市场上发现了使用其酌处权增加价值并提高风险调整后的回报的机会。USSIM是受托人就已实施的投资组合设定的风险和回报目标，这些投资组合涉及与VIS相关的风险水平和预期收益。
24DC083-堆2024-2025紧急收益部分的开放日期
该GIS的目的是为社会服务区（地区）提供有关2024-2025家庭能源援助计划（HEAP）的第一和第二紧急福利的信息。地区必须开始接受紧急福利的申请，并可能在2025年1月2日（星期四）通过COB在2025年3月17日星期一向紧急福利发出担保。可以使用第一和第二紧急福利，以帮助符合条件的家庭加热紧急或与热有关的家庭紧急情况。必须首先利用常规组件福利（如果有）来解决符合条件的家庭的供暖紧急情况。当紧急福利部分开放时，每种堆的每种类型的紧急福利在2024-2025计划年中可用。耗尽了其第一个紧急福利并在后续紧急情况下进行验证的申请人可能适用于第二个紧急福利。第一和第二紧急福利不能同时发生。在紧急福利部分下，还可以提供住房紧急情况和丙烷储罐存款以获取新丙烷供应商的临时搬迁。所有紧急福利组件的申请人都可以通过电话或亲自申请。紧急福利部分申请不得通过Mybenefits在线提交，除非该地区另有指示。
通过基因组编辑部分抑制基因功能的新技术...
（说明）[背景]试图研究基因的作用时，一种方法是防止基因工作并分析其结果。 CRISPR-CAS9是一种基因组编辑方法之一，被广泛用于停止此类基因的功能。但是，许多生存必不可少的基因很难研究，因为功能障碍可能会产生致命作用。在此类问题的情况下，研究是通过部分抑制基因功能而不是完全停止基因功能来完成的。但是，许多用于此目的的实验方法都是困难且不稳定的，并且希望开发一种简单稳定的方法来抑制基因功能。因此，在这项研究中，我们通过设计CRISPR-CAS9的使用来开发一种简单而稳定的方法，用于产生部分抑制突变体。 [研究含量]基因组DNA是生物生物的蓝图，遵循称为中心教条 *2的基本原理，并产生mRNA和蛋白质以调节细胞的功能。在“真核生物”中，是含有拟南芥 *3的植物，包括人类在当前研究中使用的动物，在从DNA产生mRNA之后，将部分mRNA切除（拼接 *4）形成成熟的mRNA。 DNA包含控制剪接的序列，但是如果在此部分发生异常，则剪接后的mRNA和蛋白质序列将变得异常。 在这项研究中，使用CRISPR-CAS9进行了基因组编辑，以创建这种异常。 CRISPR-CAS9系统旨在针对使用Gene HPY2控制剪接的序列，据报道，该基因在拟南芥中的功能显着降低，据报道，该拟南芥在模型植物的拟南芥中发芽的几天内致死。结果，我们成功地创建了拟南芥，该拟南芥具有一个序列，其中剪接控制顺序按预期去除。此外，我们证实了拟南芥中从HPY2基因产生的成熟mRNA序列比正常生成的成熟mRNA序列略短。与正常的蛋白质相比，由该mRNA产生的蛋白质可能缺乏一些序列。但是，保留了粗糙的结构，表明某些蛋白质的功能可能仍然存在。实际上，本研究中产生的突变体HPY2-CR3能够比完全失去已知HPY2基因的功能并受到致命影响的功能的寿命更长，并且有些人能够成长为可以开花的阶段。
Linum usitatissimum convar. 基因组。 crepitans 扩展了 Linum 部分的观点
对整个植物基因组进行测序为应用和基础研究提供了坚实的基础。农作物的基因组序列特别受到关注，因为它们揭示了有益植物性状的调控信息。亚麻是一种有价值的作物，用于榨油和纤维。其代表的基因组序列是改良植物栽培形式的丰富遗传信息来源。在我们的工作中，我们在牛津纳米孔技术 (ONT) 和 Illumina 平台上对第一个具有裂蒴的亚麻基因组进行了测序——Linum usitatissimum convar. s repitans (Boenn.) Dumort。我们获得了 23 Gb 的原始 ONT 数据和 89 M 的 150 + 150 双端 Illumina 读数，并测试了用于基因组组装和完善的不同工具。按照 Canu — Racon ×2 — medaka — POLCA 方案组装的基因组具有最佳的连续性和完整性：组装长度 — 412.6 Mb、N50 — 5.2 Mb、L50 — 28、完整 BUSCO — 94.6%（64.0% 重复，eudicots_odb10）。获得的 L. usitatissimum convar. crepitans 高质量基因组组装为亚麻科的进化、驯化和基因组调控研究提供了机会。
撰写严格定量方法部分的指南和建议部分
基于原始数据进行和发布严格的经验研究对于推进和维持高质量的咨询实践至关重要。本文的目的是提供一个一站式服务，以编写咨询和相关领域中严格的定量方法部分。明智地计划，实施和写作定量研究方法的重要性不能被低估，因为方法论上的缺陷会完全破坏结果的完整性。本文包括进行和撰写定量研究设计的概述，注意事项，指南，最佳实践和建议。作者以示例方法部分的结论，提供了一种应用一种方法的示例，以应用本手稿中详细详细介绍的定量研究方法的指南。
来自单个大脑部分的空间代谢组脂肪组和糖果
gentry 1,2， *，李陈3， *和拉蒙·C·太阳1,2， * 1 1佛罗里达州佛罗里达州盖恩斯维尔大学医学院生物化学与分子生物学系，美国佛罗里达州盖恩斯维尔大学2佛罗里达大学神经科学系，美国佛罗里达州盖恩斯维尔大学5成瘾研究与教育中心，佛罗里达大学，佛罗里达州盖恩斯维尔，佛罗里达州盖恩斯维尔6麦克奈特脑研究所，佛罗里达大学，佛罗里达州盖恩斯维尔大学，佛罗里达州7 7美国佛罗里达州盖恩斯维尔市9佛罗里达大学化学系，美国佛罗里达州盖恩斯维尔大学10年老化学院，佛罗里达大学，佛罗里达州盖恩斯维尔，美国＃这些作者同等贡献：Harrison A. Clarke； Xin MA; Cameron J. Shedlock *这些作者共同监督这项工作：Matthew S. Gentry；李陈拉蒙·C·太阳摘要：代谢产物，脂质和聚糖是参与复杂生物系统的基本生物分子。它们通过定义生物体的生理学和病理学的无数途径和分子过程进行代谢引导。在这里，我们提出了一种蓝图，用于使用质谱成像从单个组织中对空间代谢组，脂肪组和糖的同时分析。个人赞美原始的实验协议，我们的工作流程包括一个称为空间增强多组学界面（SAMI）的计算框架，该框架提供了多组学的整合，高尺寸聚类，空间解剖学映射，具有匹配的多组学特征，以及为无效的互联网分配和互动的互动式分配，并提供匹配的多组学特征，并提供互动生物学。INTRODUCTION Metabolomics (Fiehn, 2002; Gibney et al., 2005; Lisec et al., 2006), lipidomics (Cajka and Fiehn, 2016; Han and Gross, 2005), and glycomics (Cummings and Pierce, 2014; Ruhaak et al., 2010; Wada et al., 2007) are three distinct facets of omics methodologies, each offering a unique window进入活生物体中相连且复杂的生化过程。这些领域的当前状态缺乏空间分辨率和统一的综合分析，这些分析提供了互连代谢景观的广泛概述。发展空间分辨的代谢组学，脂质组学和糖基因对于促进我们对生物系统的了解至关重要，并且有可能改变我们对复杂组织代谢异质性的理解，发现新型的生物标志物甚至治疗靶标。然而，这种综合方法的发展受到每个分子类别的理化特性和分析要求的固有差异的挑战。基质辅助激光解吸/电离（MALDI）质谱成像作为空间分辨分子分析的强大工具出现，提供了克服与合并样品分析相关的主要限制的可能性（Caprioli等，1997; McDonnell and Heeren，2007年）。