Diels-Alder反应的概况如下： ? From Wikipedia 本文以1-甲氧基-1,3-丁二烯与丙烯腈的反应为例，从量子化学角度分析D-A反应的区域选择性问题。...反应式和反应物的结构如下： ? 本文研究的反应 ? 1-甲氧基-1,3-丁二烯（双烯diene） ?...两个轨道在接近时可能存在以下两种情况，两种情况下轨道的相位均是匹配的： ? 左图对应邻位产物，右图对应间位产物。以下我们来分析区域选择性。...前线轨道理论指出，对HOMO或LUMO轨道贡献最大的原子通常是反应位点。...小编得到的邻位过渡态的单点能比间位过渡态的单点能低2.67 kcal/mol，感兴趣的读者可以试着找一下这两个过渡态（需要注意立体选择性，D-A反应得到的是内型产物）。
可能的解释是，β-TM患者在应对认知挑战时需要调用更多的认知资源。血红蛋白水平与各ERP成分存在显著相关性，血红蛋白越低，ERP波幅越高。...表1 两组被试Go刺激下的描述性结果和统计结果 ? 表2 Go刺激下血红蛋白水平与ERP峰值的相关 ? ?...同样，ERP波幅与血红蛋白水平中度负相关，血红蛋白水平越低，ERP成分的峰值越大。详见表4。 表3 两组被试Stop刺激下的描述性结果和统计结果 ?...较高的ERPs波幅可能反映出一种适应性的注意力加工和对反应的适应性抑制，以达到与健康对照相似的结果。 2. 血红蛋白水平与RTS呈中度显著负相关；血红蛋白水平越低，RT越长（越慢）。...结论 本研究探讨成年β-TM患者的注意、反应抑制及ERP表现。结果显示，β-TM患者的认知能力受损、反应时间比对照组长、血红蛋白与Go刺激反应时负相关。
参考链接： Java程序来检查一个集合是否是另一个集合的子集 我有一个场景,我的应用程序可以访问有限时间窗口的会话,在此期间它必须从数据库中获取数据到内存中,然后只使用内存中的数据来处理请求. ...我的问题是,使用hibernate加载这些数据的最佳方法是： > road.getCarCountMap()仅返回过去3个月中车辆计数的集合(可能为空) >我最终得到一些需要很长时间才能处理的疯狂笛卡尔产品...,而它应该是10k道路*每月4次测量(每周)* 3个月= ~120k.这个查询在大约一个小时内完成,这很荒谬,因为方法#1(在我关注的情况下加载完全相同的数据)在3分钟内完成. 3.将地图定义为延迟并首先使用条件加载道路...,但检索到的汽车和卡车计数不会附加到roadList中的Road对象.所以当我尝试访问任何Road对象的计数时,我得到一个LazyInitializationException. 4.将地图定义为惰性...我还没有尝试过,因为它听起来很笨重,我不相信它会摆脱LazyInitializationException >我遇到过这些方法遇到的问题是否有任何变通方法？ >是否有更好的方法？
机器学习是当代最重要的计算机运算发展项目之一。 先进的机器学习技术使得人工智能出现爆炸性的发展，创造出新一波智慧应用和服务项目。...但要做到以上事物，得花费不少运算效能来训练这些崭新应用方式背后精密的深度神经网络，这可是一项大工程，就算速度最快的超级计算机也得花费数天到数周的时间进行训练。...在 GPU 的加持下，Big Sur 的速度较 Facebook 现有系统提高2倍，可训练两倍数量的神经网络，让应用程序更具智慧也更精准。...其中包括微软的 CNTK 架构及 Google 的 TensorFlow，他们的开发人员日前推出这两项架构的开放源码解决方案供大众使用，加入 Caffe、Theano 及 Torch 等其它广泛用于设计和训练深度神经网络的开放架构...人工智能的竞赛己经开跑，机器学习更推波助澜人工智能的竞赛。GPU 成为推动机器学习发展的强力引擎，日后定会在产业和研究各领域促进发展创新项目
统计满足条件的子集个数 本篇文章解决了一个名为"统计满足条件的子集个数"的问题，并给出了相应的Java代码来解决这个问题。...现在的任务是统计满足上述条件的不同子集subset的个数，并对结果取模。 解决方法 为了解决这个问题，我们使用了回溯法来生成数组的所有子集，然后根据条件进行判断和统计。...总结 本文解决了一个名为"统计满足条件的子集个数"的问题，并通过回溯法的思路给出了相应的Java代码。我们通过生成数组的所有子集，并根据子集的元素和等条件进行判断和统计，得到满足条件的子集个数。...# 统计满足条件的子集个数 本篇文章解决了一个名为"统计满足条件的子集个数"的问题，并给出了相应的Java代码来解决这个问题。...总结 本文解决了一个名为"统计满足条件的子集个数"的问题，并通过回溯法的思路给出了相应的Java代码。我们通过生成数组的所有子集，并根据子集的元素和等条件进行判断和统计，得到满足条件的子集个数。
导语 GUIDE ╲ 远端转移是肺癌致死的主要原因。理解转移性肺癌的肿瘤微环境动态变化，可以揭示肿瘤诱导的免疫改变，有助于探索新的免疫治疗策略。...小结：在特定的组织中存在着定居的细胞群。随着肿瘤的生长和侵袭，这些细胞群的组成也在动态变化着。...而S2以肿瘤组织中的恶性细胞为主，S2特异性表达的基因与侵袭性细胞运动和异常增殖或凋亡有关。...原发肿瘤和转移的淋巴结中，有更多的生发中心B细胞。 小结：在一些肺腺癌患者中，体液免疫反应被高度激活。...小编总结 作者描述了肺腺癌从早期到晚期的细胞动态变化，对原发灶和转移灶的细胞和分子特征进行分析，揭示了肺腺癌进展过程中肿瘤微环境的改变。将单细胞的研究放在了细胞异质性和动态变化的场景中。
作者又找了一个新的肺癌免疫治疗数据集，验证了在免疫治疗响应患者免疫治疗前后，虽然耗竭基因表达变化，但CXCL13均能很好地对T细胞进行区分（fig1d-o) CXCL13+肿瘤反应性CD8 T细胞与免疫治疗疗效的关系...（Fig3f,g) Fig3 CXCL13+肿瘤反应性CD8 T细胞亚群在免疫治疗中的比例变化 作者发现在非小细胞肺癌中，治疗前肿瘤内的CXCL13+肿瘤反应性CD8 T细胞主要由terminally...Fig4 外周血T细胞动态变化与clone revival Fig5 作者通过分析多部位取样单细胞测序发现基底细胞癌中治疗后增加的肿瘤反应性CD8+T细胞主要是新的clone，而对于非小细胞肺癌和鳞状细胞癌则是旧...(Fig5d-e) 外周血肿瘤反应性CD8+ T细胞随时间的动态变化是什么样的呢？作者发现在疗效好的患者中外周血肿瘤反应性CD8+ T细胞在治疗后随时间不断增加。...然后作者用TCR-seq进一步验证了免疫治疗疗效越好，外周血肿瘤反应性CD8+ T细胞丰度越高的结论（Fig5f,g) CD4+ T细胞的在治疗过程中的动态变化 CD4+ T细胞的分群，在T helper
generalized-template-based graph neural network for accurate organic reactivity prediction 论文摘要 对化学反应性的可靠预测仍停留在知识渊博的合成化学家的领域...在未来的数字实验室中，利用人工智能将这一过程自动化可以加速合成设计。虽然一些机器学习方法已经显示出了有希望的结果，但目前大多数模型都偏离了人类化学家基于电子变化分析和预测反应的方式。...在这里，作者提出了一个名为LocalTransform的化学驱动图神经网络，它基于广义反应模板学习有机反应，描述反应物和生成物之间电子构型的净变化。...提出的概念大大减少了反应规则的数量，并展示了最先进的产物预测精度。除了广义反应模板的内置可解释性外，该模型的高分-准确度相关性允许用户评估机器预测的不确定性。
#列表的子集 Subsetting List #[[]] / $ / [[]][] / [[]][[]] #嵌套列表 /不完全匹配(partial matching) > x <- list(id...=1:4,height=170,gender="male") > x[1] #找第1列的元素 $`id` [1] 1 2 3 4 > x["id"] #两个函数作用相同 $`id` [1] 1 2 3...4 > x[[1]] [1] 1 2 3 4 > x[["id"]] [1] 1 2 3 4 > x$id [1] 1 2 3 4 > x[c(1,3)] #找出第1列和第3列的元素 $`id...- "id" > x[["id"]] [1] 1 2 3 4 > x[[y]] [1] 1 2 3 4 > x$id [1] 1 2 3 4 > x$y #$只能用于引号名字而不能用于名字里包含的变量
[,1] [,2] [,3] [1,] 1 3 5 [2,] 2 4 6 > x[1,2] [1] 3 > x[2,3] [1] 6 > x[1,] #第一行的内容...[1] 1 3 5 > x[,1] #第一列的内容 [1] 1 2 > x[2,c(2,3)] #第二行的第2和第3个元素 [1] 4 6 > class(x[1,2]) [1] "integer
使用DIAS模型可以定量地研究反应的活性和选择性。...由于ΔEstrain(ζ)与反应物的形变有关，它由反应物的刚性和反应机理决定。ΔEint(ζ)是形变状态下的反应物之间的相互作用能，通常是一个负值，与反应物的电子结构和反应物相互靠近时的朝向有关。...反应坐标ζ随后又会被投影到一个关键的几何参数上，这个关键的几何参数必须可以描述整个反应进行的程度，例如D-A反应中形成的C-C键的键长，一般会把这个几何参数也称作反应坐标。...如图2所示的ASD，展示了反应A和B的ΔE、ΔEstrain和ΔEint随反应坐标的变化趋势。反应A和B在相同的反应坐标下有相同的ΔEstrain，但是反应B的ΔEint更低。...出现这种情况的原因是，不同反应的DIAS分析必须在相同的反应坐标下进行。在图2的例子中，反应A和B的过渡态是在不同的反应坐标下，因此无法比较DIAS分析的结果。 ? 图2. ASD示意图。
k] = i; f(k - 1); } } } int main() { printf("元素个数："); scanf("%d", &n); f(n); printf("共%d个子集
具体地说，被试评估了他们目前对面部变形刺激引起的恐惧水平或进行回忆，刺激的形变是从消除的威胁(CS+)和安全(CS-)线索不同程度的连续变化中体现的(图1B)。 ?...个体水平：使用Afni 3d Deconvolve，建立三个一般线性模型来估计血氧水平依赖(BOLD)信号随着反应时间的变化，以及使用广义心理生理相互作用(gPPI)方法估计杏仁核与任务相关的功能连接。...第一个一般线性模型使用AFNI幅度调制选项(AM2)产生两种类型的回归变量：平均反应时下的任务相关激活和反应时调节的BOLD变化。...此外，与健康被试相比，有焦虑症的被试受到的刺激会引起更大的恐惧和皮肤电导反应。没有其他与焦虑相关的差异。 功能磁共振成像实验 任务表现： 对于反应时间，变形刺激在两种注意力条件下会引起不同的变化趋势。...在使用晚熟能力的任务上，年龄调节了与焦虑相关的差异，这得到了灵长类动物特有的多模联结皮层区域的支持。因此，纵向研究可以考虑这些能力的神经结构的发育变化是否可以解释焦虑症中与年龄相关的不连续性。
音乐感知涉及复杂的大脑功能。音乐和大脑之间的关系，例如大脑皮层的夹带与周期性的音调旋律节拍和音乐，已经得到了广泛的研究。...也有报道说，大脑皮层对不熟悉的音乐的周期性节律反应比对熟悉的音乐周期性节律的反应更加强烈。由于以前的作品主要使用简单的人工听觉刺激，例如纯音或蜂鸣声。尚不清楚音乐的熟悉程度如何影响大脑的反应。...该研究发现表明，对陌生音乐的反应要比对熟悉音乐的反应强。该发现的一项潜在应用可能是区分听众对音乐的熟悉程度，这为评估大脑活动提供了重要工具。...30个试验中的每一个都随机使用了不同的声音刺激。 时间-频率平面上的互相关和显著性值的结果。在(A,B)两幅图中，顶部的面板显示了声音刺激的包络线与脑电图(EEG)之间的互相关值。...在两个峰值处，与听熟悉的音乐相比，互相关值的大小在听不熟悉和加扰的音乐时明显更大。从该研究中可以发现，对陌生音乐的反应要比对熟悉音乐的反应强。
然而，尚未就促进人工智能价值调整的道德效用功能的设计达成最终共识。...考虑到找出系统解决方案的紧迫性，我们假设，从一个简单的事实开始，人工智能的效用函数不违反人类的伦理直觉，它就必须是这些直觉的模型，并反映它们的多样性，这可能是有用的。...因此，与生物有机体有关的最精确的模型是科学模型，而生物有机体具有诸如道德判断等概念的大脑。...因此，为了更好地评估人类道德的多样性，我们进行了一项跨学科的分析，将安全心态应用于这一问题，并总结了来自神经科学和心理学的各种相关背景知识。...作为一种合适的伦理框架，我们将其与增强功利主义联系起来，以此来补充这一信息。在此基础上，我们提出了第一个实用的准则来设计近似的伦理目标函数，以更好地捕捉人类道德判断的多样性。
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> x[,2] [1] 6 7 8 9 10 > x[,"v2"] [1] 6 7 8 9 10 > x[( x$v1= 8),] #找出第1列小于4并且第2列大于等于8的元素...v1 v2 v3 3 3 8 13 > x[x$v1>2,] #第1列大于2的所有元素 v1 v2 v3 3 3 8 13 4 4 9 NA 5 5 10 15 > x[which(x$v1...>2),] #使用which函数筛选第1列大于2的所有元素 v1 v2 v3 3 3 8 13 4 4 9 NA 5 5 10 15 > ?...$v1>2) [1] 3 4 5 > x$v1>2 [1] FALSE FALSE TRUE TRUE TRUE > subset(x,x$v1>2) #和上面的操作一样,筛选第1列大于2的所有元素
什么是状态反应? 状态反应是当应用程序(一组变量)的状态发生变化时，我们做某事(反应)。...我们分两步来完成: 创建一个“反应依赖项”(当变量发生变化时，我们会得到通知) 创建“反应状态”(基本上是依赖变量的集合 函数监视更改 要做到这一点，我们首先需要一个在反应性依赖项发生变化时执行的函数。...这是必要的，因此我们可以在函数本身读取引用该函数的依赖项时访问该函数。 依赖类 我们可以将反应性依赖看作是一个变量，当它的值发生变化时通知它的订阅者。...总结一下:我们有一个反应性依赖项和一个监视函数，它们让我们能够在变量(依赖项)发生变化时执行一个函数。这已经很酷了。但我们想更进一步，创建一个状态。...试试代码 我们已经完成了将依赖变量转换为反应状态的工作。
给一整数 n, 我们需要求前n个自然数形成的集合的所有可能子集中所有元素的和 样例 给出 n = 2, 返回 6 可能的子集为 {{1}, {2}, {1, 2}}....子集的元素和为 1 + 2 + 1 + 2 = 6 给出 n = 3, 返回 24 可能的子集为 {{1}, {2}, {3}, {1, 2}, {1, 3}, {2, 3}, {1, 2, 3}}...子集的和为: 1 + 2 + 3 + (1 + 2) + (1 + 3) + (2 + 3) + (1 + 2 + 3) = 24 递归 这是个数学题，找到规律就容易做了。...看红色的，是每一个相对于上一个增加的子集，红色的把绿色的去掉就是上一个全部的子集，n的子集应该有一个n-1子集的两倍，还多了什么呢？...就是多了很多个n，有多少个呢，就是n-1的子集数，这个值应该是2^n-1。看规律容易看来，另外也是可以推导的： n个自然数取组合数应该是： ? 这个是高中学的，很简单，二项式定理。
第一 查eclipse能不能正常用 hi world.java 第二 查maven能不能正常用 cmd: mvn -v 第三 看看maven和eclipse是不是64位之类的 第四 maven和eclipse...eclipse版本和maven版本 竟然要双匹配 也是醉了 第五 直接用maven命令行吧 第六 最坑这个了 不能写两个maven到eclipse里面去 也就是说如果eclipse内置了一个maven的话 run的时候默认用内置的...去掉自己加的即可
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