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1.
本文考虑一类离散型随机$R_0$张量互补问题,利用Fischer-Burmeister函数将问题转化为约束优化问题,并用投影Levenberg-Marquardt方法对其进行了求解。在一般的条件下得到了该方法的全局收敛性,相关的数值实验表明了该方法的有效性。  相似文献   
2.
Raman and Raman Optical Activity (ROA) spectra of N-acetyl-L-cysteine (NALC), a flexible chiral molecule, were measured in water and in methanol to evaluate the solvent effects. Two different solvation approaches, that is, the DFT based “clusters-in-a-liquid” solvent model and the ab initio molecular dynamics (AIMD) simulations, were applied to simulate the Raman and ROA spectra. Systematic conformational searches were carried out using a recently developed conformational searching tool, CREST, with the inclusion of polarizable continuum model of water and of methanol. The CREST candidates of NALC and the NALC-solvent complexes were re-optimized and their Raman and ROA simulations were done at the B3LYP−D3BJ/def2-TZVP and the B3LYP-aug-cc-pVDZ//cc-pVTZ levels. Also, AIMD simulations, which includes some anharmonic effects and all intermolecular interactions in solution, were performed. By empirically weighting the computed Raman and ROA spectra of each conformer, good agreements with the experimental data were achieved with both approaches, while AIMD offered some improvements in the carbonyl and in the low wavenumber regions over the static DFT approach. The pros and cons of these two different approaches for accounting the solvent effects on Raman and ROA of this flexible chiral system will also be discussed.  相似文献   
3.
4.
铯原子D1线的非经典光由于其波长接近于量子点的独特优势,在固态量子信息网络的发展中有着重要的应用前景.在之前的工作中,利用两镜连续简并光学参量振荡器中的参量下转换过程,制备出2.8 d B正交压缩真空态光场.然而,所产生光场的压缩度较低,对于对压缩光具有实用意义的可调谐性能也未做进一步探究.理论分析表明,光学参量振荡器后腔镜对信号光透射率的增加及内腔损耗的减小可以提高压缩度.因此,本文在该研究基础上,通过使用高光洁度腔镜及优化腔镜镀膜参数等方式对光学参量振荡器进行改良,降低了光学参量腔阈值,获得压缩度为3.3 d B的单模正交压缩真空光.当光学参量腔运转为参量反放大状态时,在系统稳定运行的情况下,制备的明亮压缩态光场能够连续调谐80 MHz,为其在量子信息网络中的应用奠定了良好的基础.  相似文献   
5.
根据国家4+7药品带量集中采购评审标准,基于药品生产企业生产质量、供应能力、相关资质和同类药品参标结果等数据进行梳理和分析,针对药品供应商不确定情景下药品物流多中心选址问题,构建药品物流整体费用最优的多中心选址模型,设计多阶段改进禁忌搜索算法,最后通过4+7带量集中采购具体算例对模型和算法进行验证,结果显示该模型和算法是可行和有效的。  相似文献   
6.
Purpose of studyOtostegia limbata (Benth.) Boiss. (Family: Lamiacae) is an important underexplored ethnomedicinal plant that has been used as antinflammatory, anticancer and antibacterial herbal remedy previously. The present work was aimed to evaluate the antioxidant, antimicrobial, antileishmanial, and anticancer prospective of O. limbata stem and leaf extracts.ResultsThe highest amount of phenolic and flavonoid content was obtained in the methanol-acetone and methanol stem extracts i.e., 53.29 ± 1.33 and 28.64 ± 1.16, respectively with highest DPPH scavenging in MeH stem extract (IC50 = 34.5 ± 1.34 μg/ml). Significant amount of catechin, gallic acid, apigenin and rutin was quantified. A moderate antibacterial and substantial antifungal activity was observed. Cytotoxicity against brine shrimps categorized 21% of stem (3 out of 14 extracts) and 57% (8 out of 14 extracts) of leaf extracts as potent. Substantial cytotoxicity against THP-1 cell line (IC50 = 3.46 ± 0.25 μg/ml) and Leishmania (IC50 = 1.50 ± 0.23 μg/ml) was exhibited by methanol-distilled water leaf extract while noteworthy antiproliferative activity against Hep-G2 (IC50 = 0.44 ± 0.45 μg/ml) was manifested by n-hexane stem extract. Absence of hemolysis in normal RBCs signified plant’s selective cytotoxicity. Methanol-distilled water and chloroform stem extracts displayed prominent protein kinase inhibition and antidiabetic potential of plant.ConclusionThe results of present study recommend O. limbata as a potential source of antifungal, antileishmanial, anticancer, and α-amylase inhibitory agents.  相似文献   
7.
第II类双边拆卸线平衡问题建模与优化   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
报废汽车体积大,废弃物污染大,拆卸过程复杂,将作业任务均衡分配难。为此,本文对工作站数量确定的双边拆卸线平衡问题进行研究,建立问题数学模型,设计一种变邻域蛙跳算法。所提算法在寻优过程中采用变邻域搜索提高族群局部搜索效率;引入个体学习机制加快精英个体进化速度;提出基于二分法的节拍时间调整策略加快对最优节拍的搜索。最后,通过算例对算法性能进行验证并通过实例说明任务在拆卸线上平衡分配的重要性。  相似文献   
8.
Mitochondrial dysfunction has been associated with diverse pathological conditions globally. Specifically, in adipose tissues, mitochondrial dysfunction is the primary cause of obesity and obesity-related illnesses. An existing drugs such as atorvastatin and other lipid-lowering drugs demonstrated adverse effects and initiated other diseases. Thus, we need to explore new methods to prevent and treat obesity. In this study, we used the cell screening method to identify several natural compounds that increase adipocyte UCP1 gene expression. The identified drug Curcumin was evaluated in cell models and the In-silico model. We found curcumin is an active compound of turmeric belonging to Zingiberaceae (ginger family), which activates the Nrf2 mechanism. Curcumin potentially endorses the expression of UCP1 in the brown adipocyte in vitro cellular model. Curcumin plays an important role that modulating mitochondrial function and improving mitochondrial DNA quantification, ATP production, and cell viability. We have established an efficient in vitro cell experiment system to study the metabolic regulation of UCP1. The in-silico model revealed curcumin-UCP1 interaction. Curcumin, via enhancing mitochondrial activity, could be a helpful therapeutic molecule against metabolic disorders or obesity-related diseases. Curcumin will be the subject of more research in both human and murine models, which will provide novel therapeutic pathways for the treatment of metabolic illnesses by modulating the control of mitochondrial function.  相似文献   
9.
为解决深度学习在图像水印算法中计算量大且模型冗余的问题,提高图像水印算法在抵抗噪声、旋转和剪裁等攻击时的鲁棒性,提出基于快速神经网络架构搜索(neural architecture search,NAS)的鲁棒图像水印网络算法。通过多项式分布学习快速神经网络架构搜索算法,在预设的搜索空间中搜索最优网络结构,进行图像水印的高效嵌入与鲁棒提取。首先,将子网络中线性连接的全卷积层设置为独立的神经单元结构,并参数化表示结构单元内节点的连接,预先设定结构单元内每个神经元操作的搜索空间;其次,在完成一个批次的数据集训练后,依据神经元操作中的被采样次数和平均损失函数值动态更新概率;最后,重新训练搜索完成的网络。水印网络模型的参数量较原始网络模型缩减了92%以上,大大缩短了模型训练时间。由于搜索得到的网络结构更为紧凑,本文算法具有较高的时间性能和较好的实验效果,在隐藏图像时,对空域信息的依赖比原始网络更少。对改进前后的2个网络进行了大量鲁棒性实验,对比发现,本文算法在CIFAR-10数据集上对抵抗椒盐噪声和旋转、移除像素行(列)等攻击优势显著;在ImageNet数据集上对抵抗椒盐高斯噪声、旋转、中值滤波、高斯滤波、JPEG压缩、裁剪等攻击优势显著,特别是对随机移除行(列)和椒盐噪声有较强的鲁棒性。  相似文献   
10.
该文提出了一种基于麻雀搜索算法结合深度前馈神经网络(SSA-DFN)的近红外光谱模型转移方法。使用深度前馈神经网络拟合不同仪器采集到的光谱之间的非线性函数映射,并将麻雀搜索算法用于网络各层连接权值和阈值的初始化,通过种群中个体位置的迭代更新,求得连接权值和阈值的最优初始值;通过多次调整深度前馈神经网络模型的超参数,使网络拟合效果趋于最优,最终确定转移函数。为验证方法的有效性,分别从烟叶近红外光谱谱图、主成分投影和预测结果的角度,将SSA-DFN方法与分段直接校正算法(PDS)、典型相关性分析算法(CCA)转移前后的效果进行了对比。结果表明SSA-DFN方法转移后的从机光谱与原主机光谱重合度最高,转移后主、从机总糖、烟碱含量的预测结果差异不显著,预测平均误差从8.32%、9.15%分别降至4.65%、4.82%,预测均方根误差(RMSEP)和决定系数(R2)等指标均优于PDS和CCA,取得了最佳的转移效果,可满足企业需求。结果表明该方法是一种有效的模型转移方法。  相似文献   
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