通过1 H和13 C NMR光谱表明,脂族和芳族醛的2-巯基苯甲酰-以线性和环状苯并-1,3,4-噻二氮杂形式的互变异构混合物形式存在于溶液中。 线性形式由(E,E')-和(E,Z')-构象异构体表示,相对于酰胺C–N键的位置不同。 在脂族醛衍生物的C = N键处的烷基取代基的增加的体积降低了环状互变异构体的分数; 因此,链环互变异构平衡常数的对数与烷基取代基的ES空间常数相关。 在一系列芳香醛2-巯基苯甲酰肼中,线性互变异构体占主导地位,互变异构平衡常数KT的对数与芳香核中取代基的σ-常数相关。
2024-01-09 18:11:12 455KB
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Au(I)催化1,5-烯炔不对称环丙烷化及环异构化反应的密度泛函研究---Ⅰ.催化剂与烯炔形成的配合物的结构与性质,张宝辉,李明,用密度泛函方法(DFT)研究了Au(I)催化剂与3-羟基-1,5-烯炔的配位方式,以及所形成的配合物的结构与性质。在B3LYP/6-31G*(Au分别采用Lanl2dz和MHF
2023-12-13 21:02:57 672KB 首发论文
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通过考虑与速率常数参数和动力学模型结构误差相关的不确定性,在该研究中使用贝叶斯推断来评估α-pine烯的热异构化速率同意的后验分布。 α-pine烯的热异构化动力学模型显示具有数学上不适的系统,这使得难以应用基于梯度的优化方法进行速率常数评估。 贝叶斯推断将速率常数的后验概率分布与满足实验测量浓度的反应产物模型浓度和参数的先验概率分布的似然概率相关联。 马尔可夫链蒙特卡洛(MCMC)用于从后验分布中抽取样本,同时考虑贝叶斯推断关系。 本研究应用多项式随机游走Metropolis-Hastings来构建速率常数,置信区间和相关系数矩阵的直方图。 结果表明,考虑到不确定性,贝叶斯方法可以成功地应用于估计反应模型速率常数的置信区间。
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数据微引擎与动态指令 多数据源集成与控制 图形报表漫谈 项目化构架及其意义 无代码发布(维护) 实际应用中... 所谓虚拟数据源,是指在Max@X Analyser服务器从数据库获得实际多个数据源的数据后,在Max@X Analyser中以SQL方式
2023-11-13 07:06:48 68KB java
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摘要:针对车辆在异构网络覆盖环境下的网络接入选择问题,基于双边匹配博弈中稳定匹配的相关概念,提出一种车辆异构网络选择博弈模型,通过用户侧与网络侧的双向选择得到异构网络选择的稳定匹配。算法首先利用层次分析法获得相应权重分配以给出满意度函数,然后将网络侧的一对多匹配转化为一对一匹配问题,在稳定匹配条件下构建多目标优化模型,并求解最优匹配结果。相关性能分析及仿真实验表明,基于稳定匹配的博弈模型相对于传统决策模型,能够使网络和用户侧双方的满意度最优化,从而得到双向网络选择的均衡状态。
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Heterogeneous Computing with OpenCL 2.0 teaches OpenCL and parallel programming for complex systems that may include a variety of device architectures: multi-core CPUs, GPUs, and fully-integrated Accelerated Processing Units (APUs). This fully-revised edition includes the latest enhancements in OpenCL 2.0 including: • Shared virtual memory to increase programming flexibility and reduce data transfers that consume resources • Dynamic parallelism which reduces processor load and avoids bottlenecks • Improved imaging support and integration with OpenGL Designed to work on multiple platforms, OpenCL will help you more effectively program for a heterogeneous future. Written by leaders in the parallel computing and OpenCL communities, this book explores memory spaces, optimization techniques, extensions, debugging and profiling. Multiple case studies and examples illustrate high-performance algorithms, distributing work across heterogeneous systems, embedded domain-specific languages, and will give you hands-on OpenCL experience to address a range of fundamental parallel algorithms. Updated content to cover the latest developments in OpenCL 2.0, including improvements in memory handling, parallelism, and imaging support Explanations of principles and strategies to learn parallel programming with OpenCL, from understanding the abstraction models to thoroughly testing and debugging complete applications Example code covering image analytics, web plugins, particle simulations, video editing, performance optimization, and more
2023-04-15 12:21:56 10.5MB opencl 异构计算
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设备到设备(D2D)通信可以提高现有蜂窝基础架构中的网络覆盖范围,频谱效率和能效,这使其成为未来网络的有希望的体系结构。 由于服务的多样化,本文考虑了异构统计服务质量(QoS)约束,其中蜂窝用户关注延迟约束,而D2D用户组则更加关注数据传输的中断概率。 蜂窝用户的功率分配问题可以通过优化容量支付功率损耗博弈模型来解决。 利用拉格朗日对偶分解和牛顿迭代法,将蜂窝用户的功率优化问题转化为参数优化问题。 由于D2D用户的能源资源有限,能源效率成为D2D用户群体关注的焦点。 利用分数规划和凸优化技术,提出了在断电概率约束下的D2D用户高效节能的最优功率分配算法。 结果,构思了基于分层博弈的功率分配算法以有效地解决功率优化问题。 仿真结果表明,与其他算法相比,该算法性能有所提高,并且收敛了一定的迭代次数。
2023-04-09 15:05:38 457KB D2D power allocation effective
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为了提高异构网络的能量效率和参数摄动抑制能力,减小跨层干扰,提出了一种基于能量效率最大的异构非正交多址接入网络稳健资源分配算法。首先,考虑宏用户干扰功率约束、小蜂窝基站功率约束、资源块分配约束及小蜂窝用户服务质量约束,将资源优化问题建模为混合整数非线性分式规划问题。其次,考虑椭球有界信道不确定模型,利用凸松弛法、Dinkelbach法和连续凸近似法,将原问题转化为等价的凸优化形式,并利用拉格朗日对偶方法获得解析解。仿真结果表明,与完美CSI算法相比,所提算法具有较好的能效和稳健性。
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异构处理器在传统通用计算中利用率低的问题,提出基于开放计算语言OpenCL(opencomputing language)的新的通用计算技术,它提供了统一的编程模型。介绍了OpenCL的特点、架构及实现原理等,并提出OpenCL性能优化 策略。将OpenCL与计算统一设备架构CUDA(computeunified device architecture)及其它通用计算技术进行对比。对比 结果表明,OpenCL能够充分发挥异构处理平台上各种处理器的性能潜力,充分合理地分配任务,为进行大规模并行计算 提供了新的强有力的工具。
2023-03-10 15:46:38 443KB opencl GPU通用计算 期刊论文
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Motu客户端Python项目 @author产品负责人 @author Scrum主管,软件架构师 @author质量保证,持续集成经理 如何读取此文件? 使用降价读者:插件存在(一旦安装在Chrome中,打开URL访问chrome://扩展/,并勾选“预览降价” /授权访问文件URL),或(锚标签不工作),也插件。 注意:Markdown格式在呈现下划线“ _”字符时会出现问题,这可能导致错误的变量名或路径。 概括 通过PIP安装使用 tar.gz安装中的用法 用法示例 下载 GetSize 描述产品 执照 故障排除 无法从PIP下载GitHub上观看的最新版本 从Windows,参数错误 概述 Motu客户端“ motuclient-python”是用于连接到Motu HTTP服务器的python脚本,用于: 使用地理空间,时间和可变条件提取数据集的数据(默认选项) 使用
2023-03-07 23:47:56 55KB Python
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