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用NBO做自然共振理论(NRT)分析
在自然共振理论（natural resonance theory, NRT）分析中，可以得到体系各种可能的共振Lewis结构，并给出它们出现的比例（称为共振权重）。 以上只是简单介绍了NRT的理论知识，更详细的可参考NRT原文：Journal of Computational Chemistry, Vol. 19, No. 6, 593-609, 1998以及NBO 下面以甲酰胺分子为例，介绍如何用NBO程序做NRT分析。 接下来则是输出NRT分析结果。需要注意的是NBO 7版本的输出与之前的版本略有不同，此处笔者使用的是NBO 7.0.10版本。 此外，对于一些比较大的分子，我们还可以做局部NRT分析，在NRT关键词的后面，加上尖括号并列出考虑共振的部分的原子序号即可，如 $NBO NRT <12 15 18 19> $END 本公众号曾发表过汪洋老师介绍共振理论以及使用他开发的
3.3K40编辑于 2022-05-17 - 来自专栏Hello工控
Profinet NRT、RT、IRT这三者到底是个啥？
我们在首次了解Profinet技术时，特别是涉及到实时的应用，例如伺服电机的高精度同步运动控制，那么NRT、RT和IRT这三个关键词（术语）就会出现。 这对应如何去选择合适的控制器非常重要。 PROFINET通信通道 Communication Channels 对于上述的不同数据，对应不同的通信通道，主要包括下面三种： 非实时None Real-time (NRT) 周期约100毫秒： 非实时性传输 使用TCP/IP：NRT传输利用标准的TCP/IP协议栈进行数据传输，包括TCP（传输控制协议）和IP（网际协议）。 NRT用于配置、Web服务器、诊断以及其他非实时任务。 RT通常用于标准的周期性数据采集。 IRT用于高速数据传输。
5.2K10编辑于 2024-08-29 - 来自专栏zhengdayu
【ES三周年】Elasticsearch索引策略优化：NRT和Bulk Indexing的比较及实现
在ES中，目前普遍使用的两种索引策略为NRT和Bulk Indexing。本文将深入分析这两种策略，并提供一些优化方案，希望可以帮助更多的ES开发者提升系统性能与稳定性。 NRT索引策略NRT索引策略（Near Real Time）是ES最常见的索引策略之一，它可以实现实时添加和更新索引的功能。通过使用NRT索引策略，用户可以在文档被索引前进行查询。 由于NRT索引策略更新的即时性，使其成为ES在实时数据查询和更新上的最佳选择。ES使用内存文档副本来避免在磁盘上频繁访问和更新，从而提高索引的速度和响应时间。 用户也可以通过调整ES的配置参数来优化NRT索引操作，例如增加副本数和缓存大小等。NRT优化可以通过分析索引操作的影响、批量操作优化及OS配置来达成。 但在处理实时数据时，NRT策略才是最好的选择。无论是采用哪种策略，索引策略的优化都必不可少。索引策略的选择取决于具体应用场景和需求，应在实际项目中进行充分测试和优化。
57710编辑于 2023-04-23 - 来自专栏芯智讯
定位精度可达1厘米，纽瑞芯推出高性能UWB芯片NRT82800系列
深圳市纽瑞芯科技有限公司在本次论坛上正式发布了面向智能手机和AR/MR的高性能UWB通信定位系统芯片NRT82800系列。 今天纽瑞芯正式发布的NRT82800系列芯片是高集成、高性能、低功耗的超宽带（UWB）定位通信系统芯片，频段支持CH5~CH15 11个UWB BAND（6.5 GHz to 10 GHz），最高带宽支持到 陈振骐进一步表示，NRT82800系列集成了众多的优势功能，包括：高精度测距、测角。 在通信速率上，NRT82800系列也是业内领先的，实现了124.8Mbps通信速率。此外，该芯片有非常多的配置方式，可以实现各种各样场景适配。
66010编辑于 2022-12-09 神经共振理论：大脑与身体如何物理同步“成为”节奏
这简直是NRT最直接、最振奋人心的应用之一啊！音乐的力量，真的能“摇醒”大脑！但这只是个开始！NRT在治疗其他神经系统和心理疾病方面，潜力也是无限大！ 这部分，我们就来扒一扒NRT的硬核理论基础和未来的探索方向，保证干货满满，让你对NRT有更深刻的理解，成为真正的“时尚担当”！首先，NRT可不是凭空冒出来的理论“新秀”。 这不就是为NRT的神经基础提供了超有力的实锤证据吗？证明大脑振荡确实能在没有直接对应的情况下，跟音乐结构“对上号”，产生共振！再说说NRT跟预测处理理论的关系。 NRT跟ASAP有点像，都强调了身体和运动在音乐感知中的作用，但NRT更侧重于神经系统的物理共振。 所以，NRT虽然已经够酷炫了，但未来的探索之路还长着呢！大佬们指出，未来的研究重点之一，就是要更深入地在神经种群振荡层面去验证NRT。
1700编辑于 2026-05-03- 来自专栏GEE数据专栏，GEE学习专栏，GEE错误集等专栏
全球变化观测任务 - 水 1 (GCOM-W1) 上的先进微波扫描辐射计 2 (AMSR2) 仪器提供全球被动微波测量，涵盖陆地、海洋和大气参数
NRT AMSR2 Unified Global Swath Surface Precipitation GSFC Profiling Algorithm V2 简介 全球变化观测任务 - 水 1 (GCOM-W1 近实时 (NRT) 产品在文件中最后观察后的 3 小时内生成，由地面大气近实时能力 (LANCE) 在 AMSR 科学研究者主导的处理系统 (AMSR SIPS) 中生成，该系统与全球水文资源中心 (GHRC GCOM-W1 NRT AMSR2 统一全球带状表面降水 GSFC 分析算法是一个带状产品，包含全球降雨率和类型，由 GPROF 2017 V2R 降雨检索算法计算，使用 JAXA 提供的重采样 NRT 摘要 NRT AMSR2 Unified Global Swath Surface Precipitation GSFC Profiling Algorithm V2 是一种用于测量全球表面降水的算法。 该算法使用具有高分辨率的NRT AMSR2卫星观测数据，以及GSFC卫星降水探测技术，提供了全球范围内的实时降水信息。 该算法的主要特点包括： 1.
28910编辑于 2024-12-12 - 来自专栏GEE数据专栏，GEE学习专栏，GEE错误集等专栏
GCOM-W1 NRT AMSR2 统一全球带状表面降水 GSFC 分析算法是一个带状产品
NRT AMSR2 Unified Global Swath Surface Precipitation GSFC Profiling Algorithm V2 简介 全球变化观测任务 - 水 1 (GCOM-W1 近实时 (NRT) 产品在文件中最后观察后的 3 小时内生成，由地面大气近实时能力 (LANCE) 在 AMSR 科学研究者主导的处理系统 (AMSR SIPS) 中生成，该系统与全球水文资源中心 (GHRC GCOM-W1 NRT AMSR2 统一全球带状表面降水 GSFC 分析算法是一个带状产品，包含全球降雨率和类型，由 GPROF 2017 V2R 降雨检索算法计算，使用 JAXA 提供的重采样 NRT 该算法使用了NRT AMSR2（Advanced Microwave Scanning Radiometer 2）卫星的观测数据，并通过处理这些数据来获取地表降水量的估计值。 NRT AMSR2 Unified Global Swath Surface Precipitation GSFC Profiling Algorithm.
35110编辑于 2024-12-12 - 来自专栏CreateAMind
音乐神经动力学 Musical neurodynamics
最后，我们对未来研究方向进行了展望，旨在拓展动力学神经科学的研究路径，并直接将NRT与其他当前主流理论（如PCM和统计学习理论）进行比较。 NRT 对神经振荡的研究并非新近之事。 NRT主张，神经共振的稳定性导致了对音乐结构的感知，而音乐预期正是系统从较不稳定状态被吸引至更稳定状态时所产生的感受。NRT还指出，稳定性也约束着音乐表演。 因此，在NRT中，预期可源于系统固有的神经传导延迟。 基于基本神经机制的动力学特性，NRT提供了一个统一框架，既能解释音乐感知、认知与表演中的自然约束，也能容纳文化差异。 因此，尽管部分研究支持NRT的预测，但仍需更多研究以明确区分NRT与PCM模型的预测差异。 此外，还需进一步研究NRT是否能预测新型调性系统中的稳定性与吸引关系¹²⁸,¹⁴⁹。 情感（Affect）NRT进一步提出，音乐所引发的情感体验可以用神经动力学的稳定性与吸引性来解释。
17510编辑于 2026-03-11 - 来自专栏生信宝典
：水稻NRT1.1B基因调控根系微生物组参与氮利用
进一步分析nrt1.1b基因突变体和近等基因系，发现水稻的氮转运和受体NRT1.1B基因与大部分籼稻富集菌有关。 籼粳稻间根系微生物组差异与NRT1.1B基因 NRT1.1B and root microbiota variation NRT1.1B基因已报导的功能是氮转运蛋白和受体，在籼粳稻差异的氮利用效率中起作用 为研究NRT1.1B在水稻根系微生物组建立中的作用，我们采用16S扩增子测序北京昌平农场种植的野生型中花11和nrt1.1b缺失突变体的根系微生物。发现NRT1.1B与籼稻富集OTUs的丰度相关。 为进一步探索NRT1.1B在水稻微生物组建立中的功能，我们采用宏基因组测序野生型中花11和nrt1.1b缺失突变体的根系微生物。 NRT1.1B野生型ZH11和突变体nrt1.1b与水稻根系宏基因组中氨化通路基因差异相关。
5.1K40发布于 2019-05-14 - 来自专栏机器人技术与系统Robot
Xenomai XDDP example and Posix Compling
include <pthread.h> #include <fcntl.h> #include <errno.h> #include <rtdm/ipc.h> pthread_t rt1, rt2, nrt = sizeof(saddr)) fail("getpeername"); rt_printf("%s: NRT peer is reading from len = strlen(msg[n]); /* * Send a datagram to the NRT ); pthread_join(rt1, NULL); pthread_join(rt2, NULL); pthread_join(nrt, NULL); /rt_p1 The results are realtime_thread2: NRT peer is reading from /dev/rtp0 realtime_thread2: sent 1
2K4828发布于 2020-09-08 - 来自专栏DotNet NB && CloudNative
解决因C#8.0的语言特性导致EFCore实体类型映射的错误
令人费解，在多次比对代码之后，发现是.csproj文件中的这一行配置导致的 <Nullable>enable</Nullable> 原因分析 C# 8 引入了一项名为可为 null 引用类型 (NRT) 后记 语言特性会影响EF实体与表结构映射的约定，官方示例中对于string类型的处理方式也做了说明： 无NRT public class CustomerWithoutNullableReferenceTypes to configure as required public string MiddleName { get; set; } // Optional by convention } 有NRT 之后应留意项目的"NRT"功能是否开启，在解决方案.csproj文件中用如下方式关闭 <Nullable>disable</Nullable> 留意实体类中是否有代码段被标识"NRT"功能开启 从 .NET
1K20编辑于 2023-08-29 - 来自专栏Solr
Solr学习笔记 - 关于近实时搜索
NRT搜索是SolrCloud的主要特性之一，在master/slave配置中很少尝试。 文档的持久性和可搜索性是由commits控制的。 在为NRT配置时，要特别注意cache和autowarm设置，因为它们会对NRT性能产生重大影响。对于非常短的自动提交间隔，考虑完全禁用caching和autowarming。 hard commit还可以选择性地使文档在搜索中可见，但是不建议在NRT搜索中这样做，因为它比soft commit的开销更大。 有NRT需求的collections需要soft commit，以满足应用程序的可见性需求。 下面是两种提交方式的NRT配置示例:每60秒一次的hard commit和每30秒一次的soft commit。注意，这些不是一些示例中的值!
5K10发布于 2020-08-01 - 来自专栏生信宝典
Mol Plant | 多家单位联合发布小麦组学大数据可视化和在线分析平台WheatOmics
以植物氮素吸收关键基因NRT2.1为例，文章报道了一个利用WheatOmics快速发掘小麦特色基因的新案例。 可以发现小麦基因组存在多个串联重复拷贝；进一步借助PfamSearch等工具，明确了小麦6A、6B和6D染色体上分别存在3个相邻排布的TaNRT2.1基因簇（每条染色体上至少13个TaNRT2.1基因），表明NRT2.1 在小麦基因组中发生了高频的串联重复事件；借助GeneExpression工具，发现Cluster I 中NRT2.1表达量最高且受到硝态氮的诱导，Cluster II 中为沉默基因，Cluster III 中NRT2.1表达量较低，且大都不受硝态氮的诱导；进一步借助WheatOmics中的调控元件和表观修饰组学数据分析发现，Cluster II 中基因位于转座子富集区，Cluster III 中基因转录起始区的 另外，Cluster I 中NRT2.1的启动子区高频存在ABA响应元件ABRE，与最近的研究结果（Wang et al., 2020）相符；同时高频存在硝态氮响应元件（ANR的结合位点），与其表达模式相对应
97110编辑于 2022-01-19 - 来自专栏GEE数据专栏，GEE学习专栏，GEE错误集等专栏
Google Earth Engine ——全球资源管理系统火灾信息（FIRMS）1公里数据集
The near real-time (NRT) active fire locations are processed by LANCE using the standard MODIS MOD14/ LANCE使用标准的MODIS MOD14/MYD14火灾和热异常产品处理近实时（NRT）活动火灾位置。每个活动火点代表一个1公里像素的中心点，该像素被算法标记为包含一个或多个火点。 引用： MODIS Collection 6 NRT Hotspot / Active Fire Detections MCD14DL. Fire Information for Resource Management System (FIRMS) | Earthdata. doi:10.5067/FIRMS/MODIS/MCD14DL.NRT
53110编辑于 2024-02-02 - 来自专栏量子化学
使用EzReson进行化学共振分析（1）：定量的共振理论
可见，WFRT的求解非常高效精确，不像自然共振理论（NRT，见下文）那样需要采用数值迭代求解的方法。 基于密度矩阵的共振理论（DMRT）与自然共振理论（NRT） 顺便介绍一下另一套定量共振分析理论——自然共振理论（Natural Resonance Theory，NRT），它是在量子化学圈中长期流行的共振分析理论 NRT采用的是数值迭代方法来求解方程（7），由于权重 不可能取负值，所以属于凸优化问题。 然而，笔者最近证明[5] DMRT和NRT的基本假设（展开式（7））在数学上是不可能成立的，除非允许权重 取负值（但却失去了物理意义）。 此外，从能量角度考虑，NRT也无法给出共振稳定化的本质和来源。
2.2K10发布于 2021-01-28 - 来自专栏GEE数据专栏，GEE学习专栏，GEE错误集等专栏
GHRSST Level 3U 全球海面下温度第 8a 版，来自 GCOM-W 卫星上的高级微波扫描辐射计 2（GDS 第 2 版）和(AMSR2) 近地表实时温度8.2版本
第一阶段生成近实时（NRT）产品（文件名中用 "rt "标识），并尽快提供。通常在数据记录后 3 小时内完成。尽管 NRT 产品适用于许多及时用途，但其质量并不适合存档。" 本产品包含高分辨率海面温度（GHRSST）项目组的近实时（NRT）Level-3U 海面温度（SST）（文件名中以"_rt_"标识），该温度源于遥感系统（RSS，或 REMSS）的高级微波扫描辐射计 2 NRT SST 将尽快提供，一般在 3 小时内提供。8.2 版数据集取代了之前的 8a 版数据集，后者可在 https://www.doi.org/10.5067/GHAM2-3TR8A 上找到。
31910编辑于 2024-07-12 - 来自专栏生信宝典
那两个被正名的水稻，你们的菌群不一样 - 宏基因组生信宝典博主刘永鑫NBT文章揭示
已有研究表明，籼稻中的一些基因如NRT1.1B的自然变异在提高籼稻氮肥利用效率中起着非常重要的作用。然而，水稻籼粳亚种间根系微生物组成是否影响其氮肥利用效率仍不清楚。 通过遗传学实验，发现NRT1.1B的缺失和自然变异显著影响水稻根系微生物组，而这些微生物大部分具有与氮循环相关的功能。 因此，水稻通过NRT1.1B调控根系具有氮转化能力的微生物，从而改变根际微环境，影响籼梗稻田间氮肥利用效率。 该项研究不仅揭示了水稻亚种间根系微生物组与其氮肥利用效率的关系，证明了NRT1.1B在调控水稻根系微生物组的关键作用；更为重要的是，建立了第一个水稻根系可培养的细菌资源库，为研究根系微生物组与水稻互作及功能奠定了重要基础 NRT1.1B的自然变异是导致籼稻和粳稻根系微生物组出现差异的原因之一。相比粳稻，籼稻根系富集了更多与氮循环相关的微生物种类，这些微生物可以将土壤中的有机氮转化为无机氮直接被水稻吸收利用。 ?
1.5K30发布于 2019-05-15 - 来自专栏腾讯云原生团队
大规模集群仿真模拟与调度器压测方法
effect: "NoSchedule" containers: - name: fake-container image: fake-image EOF 部署NRT 对象（可选） 针对带有拓扑感知插件的 crane-scheduler，需要创建 NRT 对象。 cat << EOF > /tmp/nrt.yaml apiVersion: topology.crane.io/v1alpha1 kind: NodeResourceTopology metadata memory: 33005912Ki capacity: cpu: "90" memory: 33005912Ki type: Node EOF 创建对应的 NRT kwok-node-$i -ojsonpath='{.metadata.uid}'); sed "s/{NODE_NAME}/kwok-node-$i/g;s/{NODE_UID}/$uid/g" /tmp/nrt.yaml
3.2K30编辑于 2023-01-18 - 来自专栏科控自动化
[工具推荐]profinet网络规划工具 SINETPLAN
对已规划网络设计进行综合报告 通过在线扫描和现有系统验证提高生产可用性 Windows 流量整形器，用于有针对性地控制基于 Windows 的节点的 NRT 负载源 挑战 至少从数据角度而言，工业 4.0 Siemens Network Planner 可在规划人员规划和设计 PROFINET 网络时提供支持，特别是当网络中除了 RT 或 IRT 通信之外还有高级别非实时通信 (NRT) 时（例如 TCP 项目实现高效性 最大程度地利用可用网络资源 验证是否符合规划要求 提高了生产可用性并防止因网络故障而停产 产品特性 即使在规划阶段，也通过工具设计网络布局与仿真 可实现 PROFINET RT/IRT 数据及 NRT 流量（如，TCP/IP）网络利用率数据的高度透明 汇报仿真与验证结果的报告功能 独立于供应商的跨项目模拟 分析 Pcap 文件，确定 NRT 网络节点产生的流量 系统要求 SINETPLAN V2.0
2.6K11编辑于 2022-03-29 - 来自专栏初见Linux
ATM及帧中继技术
（2）VBR-可变比特率 VBR以可变比特率传送信息，VBR又分为实时VBR（rt-VBR）和非实时VBR（nrt-VBR）。 ② 非实时VBR（nrt-VBR） 更接近ABR，对信元丢失率要求较高，而对时间参数要求较低。 主要用于在一定时间内的交互事物处理（如过程监视等）和帧中继业务。
1.3K31发布于 2020-10-30
腾讯云开发者
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