XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System不匹配的
Vanessa的故事 - 寻找奇迹
作为Kimmel癌症中心癌症免疫学研究人员与癌症遗传学研究人员相称，他们发现一只结肠癌响应者患有不匹配的修复缺乏/微卫星不稳定性，2013年，该药物的临床试验扩展到包括任何患者具有肿瘤癌症的患者，其肿瘤具有肿瘤的维修效率/MicrosaTaTellite Insterition。
一种基于强化学习的方法，用于在不匹配干扰的不确定的非线性系统中进行最佳输出跟踪
摘要 - 在本文中，考虑了非线性非线性系统的最佳控制问题。提出了一个非线性干扰观察者（NDO）来测量系统中存在的不存在的不存在。干扰与控制信号（所谓的不匹配的干扰）的干扰很难直接在控制通道内拒绝。为了克服挑战，通过衰减其对输出渠道的影响，实施了广义的基于观察者的补偿器来解决不确定性补偿问题。实时通过增加输出跟踪错误来增强系统状态，我们开发了一个复合参与者批判性的加固学习（RL）方案，以近似最佳控制策略以及与赔偿系统有关的理想价值函数，通过求解汉密尔顿 - 雅各布蒂 - 雅各布 - 雅各布·贝尔曼（HJB）方程。通过使用系统的已知模型的记录数据在本文中应用，以通过取消探测信号的影响来增强系统的鲁棒性。仿真结果证明了所提出的方案的有效性，为二阶模型中的输出跟踪问题提供了最佳解决方案，这是不匹配的干扰。
用于SNP检测的简单的一步PCR分析
聚合酶链反应（PCR）是检测自然变异或实验引入研究和临床环境的变化以及一种广泛使用的基因分型方法的强大工具。单核苷酸多态性（SNP）检测在PCR中具有挑战性，因为变体和野生型等位基因仅通过一种核苷酸而异。传统的检测SNP的方法，包括Sanger测序和商业套件，通常很耗时。在这里，我们描述了一种简单的引物设计策略，该策略可以通过常规的一步PCR实现特定的变体检测。该策略使用与染色体单一不匹配的引物采用基因组PCR的差异效率，该引物与包含要检测到的SNP（通常是变体等位基因）的染色体，而与两个不匹配的染色体（通常为变体等位基因）（通常是相应的替代等位基因）（通常是野生类型等位基因）。迄今为止，我们已经成功地采用了这种方法来检测20多个SNP。该方法的简单性和鲁棒性允许快速应用到遗产突变以及新发现或生成的SNP中。
模式 - 混合和邓德斯参数之间的连接
现代电子设备，微机械设备和应用要求对重量或成本比率高可靠性，包括刚性和兼容底物上多层薄膜的各种组合，而使用的材料的机械性能可能会有所不同。近年来，弹性模量和泊松比的差异变得越来越明显。因此，需要对弹性材料特性不匹配影响的更深入的观点进行更深入的观点的强烈推动。通过Hutchinson和Suo描述的自发屈曲方法很容易地测量薄膜在不同底物材料上的粘附。但是，原始方法进行了几个简化。是，省略薄膜和底物之间弹性不匹配的影响的变化，基于当时使用的材料的较小变化，这对于具有较大弹性特性的现代材料组合而言并非如此。可以通过邓德斯参数描述两种不同材料之间界面上的弹性不匹配。在这项工作中，根据原始模型的一般描述，将有限元建模与分析解决方案结合使用，以扩展Hutchinson和SUO方法的可用性，用于与更多不同的材料一起使用，具有更高的精度。获得的结果指出了一个事实，即无视Dundurs参数在评估与加载模式相关的粘附能量时引入了重大错误，证明了正确包括弹性不匹配的必要性。
动物对气候变化的自适应反应
图2个单独的外套颜色对比降低了雪鞋野兔的存活。没有适应性，预测这些领域的成本将气候变化下的对比度预期增加导致人口增长率的预期下降。虚线表示95％可靠的间隔，而实线描绘了单个野兔及其背景之间给定颜色对比的平均存活率。[改编自M. Zimova，L。S。Mills和J. J. Nowak，气候变化引起的伪装不匹配的高健身成本，Ecol。Lett。，19（3）：299–307，2016]
关于讨论结果REIWA的报告2018年8月25日，制药和生活健康局...
评估已完成。 3）搜索是使用由Alnylam开发的Python脚本进行的，并给出了种子区域（〜位置）的不匹配的分数，并在切割位点（〜位置）中的不匹配（〜位置）和基因，并提取了以下序列总得分的基因。由于XM_注册数据中的基因在其存在和注释作为编码基因的情况下未知，因此它们不包括在可能结合Leptobill的反义链的基因转录本中。 4）使用了RefSeq数据集（2022年10月14日下载）的NM和XM注册数据。
Matteo Rossi，Fanny Huerty，JénômeMarianse，Nenine Blackman，CélineJétanBreas，Eytan Bregan Brean
在同种异体车T细胞表面上表达不匹配的HLA I类的表达导致宿主免疫系统的识别，从而导致其消除。为了增加同种异体车T细胞的持久性，必须废除HLA类别I类的表达。然而，HLA I类的完全损失导致宿主NK细胞的激活，从而消除了汽车T细胞。因此，当使用基因编辑策略将HLA I类表达出来时，其他工程间隔（例如替代HLA的过表达需要避免被主机NK消除。
HEB：部署和管理混合能源缓冲器……
如今，越来越多的应用和服务由大型数据中心托管。大量不规则的负载激增对数据中心的电力基础设施提出了挑战。因此，电力供应与需求之间的不匹配已成为现代数据中心的一个关键问题，这些数据中心要么供应不足，要么由间歇性电源供电。最近的提案采用了储能设备，如不间断电源 (UPS) 系统来解决这一问题，然而，目前的方法缺乏有效处理不规则和不可预测的电力不匹配的能力。在本文中，我们提出了混合能量缓冲 (HEB)，这是第一个将超级电容器 (SC) 整合到现有数据中心以动态处理电力不匹配的异构自适应策略。我们的技术利用不同的能量吸收特性和智能负载分配策略来提供高效和场景感知的电力不匹配管理。更具吸引力的是，我们的管理方案使昂贵的储能设备更实惠、更经济，适合数据中心规模的使用。我们用一个真实的系统原型来评估 HEB 设计。与同质电池能量缓冲系统相比，HEB 可将能源效率提高 39.7%，将 UPS 使用寿命延长 4.7 倍，将系统停机时间减少 4f%，并将可再生能源利用率提高 8f.2%' 我们的 TCO 分析表明，HEB 具有较高的投资回报率，并且在 8 年内能够获得超过 J.9X 的峰值削减效益。它允许数据中心适应各种电源异常，从而提高运营效率、弹性和经济性。
