Possibility to study eta-mesic nuclei and photoproduction of slow eta-mesons at the GRAAL facility

A new experiment is proposed with the aim to study eta-mesic nuclei and low-energy interactions of eta with nuclei. Two decay modes of eta produced by a photon beam inside a nucleus will be observed, namely a collisional decay \eta N \to \pi N inside the nucleus and the radiative decay \eta \to \gamma \gamma outside. In addition, a collisional decay of stopped S_{11}(1535) resonance inside the nucleus, S_{11}(1535) N \to N N, will be studied. The experiment can be performed using the tagged photon beam at ESRF with the end-point energy 1000 MeV and the GRAAL detector which includes a high-resolution BGO calorimeter and a large acceptance lead-scintillator time-of-flight wall. Some results of simulation and estimates of yields are given.Comment: 20 pages, 19 figure

Characteristics of the secondary electrons calibration beam of the accelerator S-25R "Pakhra"

The characteristics of the secondary electrons` calibration quasi-monochromatic beam of the accelerator S-25R "Pakhra" of the Lebedev Physical Institute of the Russian Academy of Sciences (LPI) on the basis of magnet SP-57 are presented. With an electron energy in the range of 45-280 MeV, a collimator diameter in front of the trigger counters of 3 mm and copper Converter thicknesses of 1-3 mm, the energy resolution and beam intensity were 4.4-2.2% and around 16 e/sec, respectively

3D Molecular Representations Based on the Wave Transform for Convolutional Neural Networks

© 2018 American Chemical Society. Convolutional neural networks (CNN) have been successfully used to handle three-dimensional data and are a natural match for data with spatial structure such as 3D molecular structures. However, a direct 3D representation of a molecule with atoms localized at voxels is too sparse, which leads to poor performance of the CNNs. In this work, we present a novel approach where atoms are extended to fill other nearby voxels with a transformation based on the wave transform. Experimenting on 4.5 million molecules from the Zinc database, we show that our proposed representation leads to better performance of CNN-based autoencoders than either the voxel-based representation or the previously used Gaussian blur of atoms and then successfully apply the new representation to classification tasks such as MACCS fingerprint prediction

Влияние поведенческого фактора водителя на образование транспортного затора

Driving in a traffic flow implies involvement in difficult traffic situations that adversely affects response time of a driver, which in turn is considered when estimating stopping distance of a vehicle and determines road safety. This relationship shows the effect of driver behaviour in traffic flow on the road traffic situation. The objective of the study was to study behavioural factors that influence driver’s decisions. The study used methods of driver behaviour modelling, mathematical modelling, experimental studies of the mental and psychological functions of drivers. Modelling the driver’s behaviour, considering various combinations of many behavioural and other factors, leads to a large number of options for mathematical description of driver behaviour, which makes it difficult to use this approach to describe behaviour of drivers under the conditions of a real street-road network. The research has analysed several works devoted to the study of control action of drivers, using unknown coefficients, describing a model of movement of vehicles considering accuracy of their control. Driving through an unregulated intersection is considered as the most complex and informative version of driver’s behaviour. It is found that when modelling a traffic flow, it is necessary to take into account the degree of resoluteness of drivers (through determination of a coefficient of resoluteness which is a random variable that takes into account the probability distribution of the coefficient’s value in conjunction with the probability distribution of the function of traffic flow intensity). The distribution of the coefficient of resoluteness of drivers, obtained from experimental data, was subject to analysis. It is determined that the driving style affects formation of traffic congestion. The assessment of the driving style is made through conditional classification of driver behaviour on the road, namely marked by manifestation of aggression and timidity. When studying the behaviour of timid and aggressive drivers, several pairs of trajectories and the dynamics of the corresponding traffic flow density, were considered and calculated based on Edie’s model. It has been confirmed that traffic congestion has the greatest negative effect on choleric drivers and sanguine drivers. Besides, there is a relationship between the response time of a driver and the change in his functional condition. It is concluded that to improve road safety thanks to a more accurate assessment of possible risks of formation of congestion situations, it is necessary to consider behavioural characteristics and temperaments of the drivers.Движение вавтомобильном потоке подразумевает вовлечение в сложные дорожные ситуации, отрицательно влияющие на время реакции водителя, которая в свою очередь учитывается при определении тормозного пути транспортного средства и определяет безопасность дорожного движения. Эта взаимосвязь показывает влияние поведения водителей в транспортном потоке на дорожнотранспортную ситуацию. Целью исследования было изучение поведенческих факторов, влияющих на принятие водителями решений. В ходе исследования использованы методы моделирования поведения водителей, математического моделирования, экспериментальные исследования психических и психологических функций водителей. Моделирование поведения водителя с учётом различного сочетания множества поведенческих и иных факторов приводит к большому количеству вариантов математического описания такого поведения, что затрудняет применение данного подхода при описании поведения водителей в условиях реальной улично-дорожной сети. Проанализированы работы, посвящённые изучению управляющего воздействия водителя с использованием неизвестных коэффициентов, описывающих модель движения транспортных средств с учётом точности управления им. Рассмотрен наиболее сложный и показательный вариант поведения водителя при проезде нерегулируемого пересечения. Установлено, что при моделировании транспортного потока необходимо учитывать степень решительности водителей (через определение коэффициента решительности– случайную величину с учётом распределения вероятности его значения в совокупности с распределением вероятностей функции интенсивности транспортного потока). Проанализировано распределение коэффициента решительности водителей, полученное по экспериментальным данным. Определено, что на формирование транспортного затора оказывает влияние стиль вождения, для оценки которого используют условную классификацию поведения водителей на дороге, аименно проявление агрессии и робости. При изучении поведения робких и агрессивных водителей рассмотрено несколько пар траекторий движения и динамика соответствующей плотности транспортного потока, которые рассчитаны на основе модели Edie’s. Подтверждено, что наибольшее отрицательное влияние транспортные заторы оказывают на водителей-холериков ина водителей-сангвиников. Кроме того, прослеживается взаимосвязь между временем реакции водителя и изменением его функционального состояния. Сделан вывод, что в целях повышения безопасности дорожного движения за счёт более точной оценки возможных рисков возникновения заторовых ситуаций необходимо учитывать поведенческие характеристики водителей и их темпераменты