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MetalHawk：通过人工神经网络增强金属配位几何的分类
摘要：金属配合物的化学性质在很大程度上取决于与金属中心配位的配体的数量和几何排列。现有的确定配位数或几何形状的方法依赖于准确性和计算成本之间的权衡，这阻碍了它们在大型结构数据集研究中的应用。在此，我们提出了 MetalHawk ( https://github.com/vrettasm/MetalHawk )，这是一种基于机器学习的方法，通过人工神经网络 (ANN) 同时对金属位点的配位数和几何形状进行分类，这些网络使用剑桥结构数据库 (CSD) 和金属蛋白数据库 (MetalPDB) 进行训练。我们证明，CSD 训练的模型可用于对属于最常见配位数和几何形状类别的位点进行分类，对于 CSD 沉积的金属位点，平衡准确度等于 96.51%。我们还发现，CSD 训练模型能够对 MetalPDB 数据库中的生物无机金属位点进行分类，在整个 PDB 数据集上的平衡准确度为 84.29%，在 PDB 验证集中手动审核的位点上的平衡准确度为 91.66%。此外，我们报告的证据表明，CSD 训练模型的输出向量可以被视为金属位点扭曲的代理指标，表明这些可以解释为金属位点结构中存在的细微几何特征的低维表示。
听力学和儿科听力学 - UZH
不幸的是，儿童和成人的这种分离也导致了听力学研究和开发的分离。虽然在成人听力学领域，开发主题围绕根据定义的标准进行言语测听和助听器验配，即使在困难的条件下（噪音），并且一致认为超阈值测听已被电生理测量取代， con - 儿科听力学领域的研究非常关注客观测听问题。这种集中肯定是耳声发射激增的结果，这是由 David Kemp 非常实用的测量设备引发的。同时，研究集中在这种客观的测听方法上，希望这种方法也可以在麻醉下进行，从而独立于任何儿童的合作
使用量子和随机验证者模拟证明系统的时间空间下限
7）≈1。802。如果可以在任意较大的常数C中显示相同的下限，则分离l̸= np将立即跟随。在以下内容中，我们使用ts [n c]来表示使用n c时间通过n o（1）空间算法确定的语言类。上述所有作品都建立在交替交易证明方法上[27]。这种方法结合了两个要素：通过“将量化器”（∃或∀）添加到交替算法中，从而降低算法的运行时间的加速规则，以及使用复杂性理论假设（例如，SAT∈TS[n C]）以“删除量子”和“稍微增加量子”的速度，并使用复杂的理论假设（例如，降低”规则。这两个规则都产生了复杂性类别的包含。我们的最终目标是通过按照不错的顺序应用这些规则并使用适当选择的参数来矛盾时间层次定理（例如，可以在n 99 time中证明n 100个时间计算）。一个人可能希望[25]的常数c可以任意大，并最终表明l̸= np。不幸的是，在[7]中，R。Williams和S. Buss表明，纯粹基于从该工作线的加速和减速规则的交换交易证明可以改善[25]的指数。尽管如此，希望交替交易的证明可能会产生比SAT更难的问题更强大的界限。例如，R。Williams[27]表明，对于C <2，σ2P -Complete问题σ2不在TS [N C]中。903。在本文中，我们在这个方向上取得了进一步的进步。特别是，我们专注于NTime [N]，Qcmatime [n]和Matime [N]的量子和随机类似物，对这两个类别获得了更强的下限。3我们认为，我们的下限qcmatime [n]（主定理2）特别有趣，因为它在不需要Oracles的情况下产生了量子复杂性类别和经典复杂性类别之间的非平凡分离。4 While there are several results [ 6 , 21 , 24 ] demonstrating the power of quantum computation against very restricted low-depth classical circuit models ( NC 0 , AC 0 , AC 0 [2]) which also imply strong oracle separation results, our result appears to be the first non-trivial lower bound for a quantum class against the much more general random-access machine model (with simultaneous time and space constraints).
Larsen & Toubro 针对可再生能源整合和电力输配的数字能源解决方案
孟买，2023 年 10 月 6 日：L&T 输配电业务的数字能源解决方案部门已显著扩大其在印度、中东和北美的业务。在印度，该业务正在执行一项重要订单，以升级国家和地区输电资产管理中心的 SCADA 和相关系统。印度输电资产管理中心控制着世界上最大的变电站和输电线网络之一，对该国超过 270 个超高压变电站的庞大电网进行复杂的监控和控制。通过实时监控系统参数和资产可视化，可以实现早期发现异常、更快干预、有效协调、高级分析和高效运营等多个目标。这项关键任务升级将涉及现有系统的并行运行，部署升级的系统，例如传输远程访问系统 (TRAS)、自动故障分析系统 (AFAS) 和输电资产网络安全解决方案 (PTACS)。最近几个月，该业务已获得在马哈拉施特拉邦和古吉拉特邦实施高级配电管理系统的订单。在北美，该公司参与实施了一系列清洁能源整合、公用事业运营和电网研究项目。该公司正在为加州的一家清洁能源生产商实施一个项目，为能源资产提供“平衡机构”(BA) 控制服务。范围包括 NERC 标准下的“提前”、“实时”和“事后”BA 监控和合规服务，包括加州电力 ISO 市场接口系统。该项目将由位于美国加州费尔菲尔德的 HENOC（混合能源网络运营中心）设施交付。参与该项目的设施和人员均由美国 NERC（北美电力可靠性委员会）认证。基于先进的能源电网模拟和建模能力，该公司正在与加州能源委员会 (CEC) 和美国能源部 (DoE) 签订合同，为合作伙伴开展多个研发和示范资助项目。
使用真实子场定义评估基于表面的海马配准
海马体是一种皮层结构，由具有独特回路的子区组成。了解其微观结构（以这些子区为代表）可以提高我们对学习和记忆的机制理解，并且对多种神经系统疾病具有临床潜力。一个突出的问题是如何在两个形态截然不同的海马体之间划分、注册或检索同源点。在这里，我们提出了一种基于表面的配准方法，该方法以对比度无关、拓扑保持的方式解决了这个问题。具体而言，首先对整个海马体进行分析展开，然后根据厚度、曲率和脑回在 2D 展开空间中注册样本。我们在七个 3D 组织学样本中演示了这种方法，并且与更传统的配准方法相比，使用此方法对子区进行了更出色的对齐。
先进的电解质配方可确保钒液流电池在高温下稳定运行
钒氧化还原液流电池 (VRFB) 电解质在高温 (> 40°C) 下热稳定性不足仍然是该技术开发和商业化的挑战，否则该技术将为间歇性可再生能源的长期储存带来广泛的技术优势。本文提出了一种组合添加剂的新概念，它显著提高了电池的热稳定性，使其能够在迄今为止测试的最高温度 (50°C) 下安全运行。这是通过结合两种化学性质不同的添加剂——无机磷酸铵和聚乙烯吡咯烷酮 (PVP) 表面活性剂实现的，它们共同减缓溶液中氧钒物质的质子化和聚集，从而显着抑制有害沉淀物的形成。具体来说，在 50°C 的静态条件下，沉淀率降低了近 75%。这一改进反映在完整的 VRFB 设备在 50°C 下连续运行超过 300 小时的稳健运行中，在 100 mA cm-2 电流密度下实现了令人印象深刻的 83% 的电压效率，并且在电极/流动框架或电解质槽中均未检测到沉淀。
自动配网中波动性储能系统混合配置优化策略
摘要：本研究旨在解决有源配电网（ADN）不稳定能源接入问题，包括频率调节困难、ADN 电压偏差增大、运行安全性和稳定性下降等。本研究建立了一个两阶段主要化配置模型来识别和理解波动性能源如何影响混合储能系统（HESS）。利用风能、太阳能和负荷的日预报数据来检查带有铅酸电池和超级电容器（SC）的 ADN 和 HESS。在这个规划阶段，综合成本、网络损耗和节点电压偏差被视为多目标优化模型中的最优目标，而改进的多目标优化粒子群方法用于求解容量配置的初始值。在运行阶段，以风电输出功率波动、HESS频率偏差等优化目标求解SC配置能力修正值，并利用加入混沌机制的量子粒子群算法对ADN中不同类型机组的输出进行进一步优化，基于案例33个节点实例进行仿真研究，确定最佳配置结果，仿真结果验证了模型的可行性。
利用杂交作物中的克隆配子来设计多倍体基因组
杂种优势描述的是杂交植株相对于其亲本的产量和稳健性增加，是现代作物育种的基石 1 。除双亲杂种优势外，在玉米、马铃薯和苜蓿中还观察到同源多倍体渐进杂种优势 (APH)，当来自四个不同祖父母的基因组片段组合时，会产生额外的杂种优势效应 2 。APH 尚未在商业育种中得到充分利用，因为减数分裂会重新分配基因型，并且无法生产受益于 APH 的基因一致的种子。先前在拟南芥和水稻中建立的“有丝分裂而非减数分裂”(MiMe) 系统可产生克隆的、未减数的配子 3 – 7 ，但尚未在双子叶作物中建立或在设计多倍体基因组工程中进行测试。在这里，我们建立了番茄多倍体基因组设计，通过两个不同杂交亲本产生的克隆配子的杂交，实现了四种预定义基因组单倍型的可控组合。我们着手在番茄中建立 MiMe 系统，以可控的方式产生克隆配子。基于对番茄减数分裂突变体的基本了解（补充说明 1），我们发现可以通过 SlSPO11-1、SlREC8 和 SlTAM 的突变在自交系番茄中建立功能性 MiMe 系统（图 1a-c、扩展数据图 1 和 2、补充图 1-16 和补充表 1-4）。我们在三种杂交番茄基因型中实施了 MiMe 系统，包括 Moneyberg-TMV ⨯ Micro-Tom (MbTMV-MT) 模型杂交品种、枣番茄商业杂交品种‘Funtelle’和串番茄商业杂交品种‘Maxeza’（图 1a-c）。我们鉴定出两个独立的 MbTMV-MT、三个独立的 Funtelle 和三个独立的 Maxeza 品系，它们在 SlSPO11-1、SlREC8 和
