XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System分配的
功能分配的蒙版SuperStrings作为K-MER集的多功能和紧凑数据类型
摘要。DNA测序数据的指数增长需要用于新颖的空间算法以进行压缩和搜索。状态的方法通常使用𝑘-Merization进行数据令牌化，但有效地表示和查询𝑘-MER集仍然是一个重要的生物敏化挑战。我们最近的工作介绍了掩盖超弦的概念，该概念紧凑地表示𝑘 -mer集，而无需依赖常见的结构假设。但是，蒙版SuperSrins在设定操作和会员查询中的适用性仍在打开。在这里，我们开发了𝑓屏蔽的SuperString框架，该框架集成了删除功能𝑓，从而通过串联启用有效的𝑘 -MER设置操作。结合了FM索引的量身定制版本，该框架为𝑘mer集提供了多功能，紧凑的数据结构。我们证明了它在FMSI程序中的有效性，与领先的单个𝑘-Mer-mer-set索引方法（如SSHASH和SBWT）相比，在细菌泛基因组上进行评估时，该程序将空间效率提高1.4至4.5。总的来说，我们的工作突出了𝑓屏蔽的超串将其作为用于𝑘mer集的多功能基本数据类型的潜力。
tata Power Reenwable Energy Limited：为拟议的NCD计划分配的评级
其母公司Tata Power Company Limited {TPCL的塔塔电力可再生能源有限公司（TPREL）的评级措施（TPREL）因素; [ICRA] AA+（稳定）}，以及TPCL在其一代和分销业务中的健康运营和财务绩效。这种表现是由健康的电力需求增长，提高分销业务的运营效率，可再生能源容量扩大的提高，太阳能工程，采购与建筑（EPC）业务的更高执行以及根据《电力法》第11条的第11条Mundra UMPP运营。此外，在实施电力（延迟付款附加费及相关事项）规则（LPS）之后，国家分销公用事业公司的收集也有所改善。总体而言，强大的绩效使TPCL能够加强其财务杠杆和债务覆盖率指标。评级继续考虑到公司作为TATA集团的一部分的强大财务灵活性，而母公司专注于可再生能源作为关键增长领域。评级基于Tprel及其子公司的合并业务和财务风险概况。截至2024年6月30日，该集团的总运营能力为4.8吉瓦（GW）。评级还取决于TPREL的收入和盈利能力的因素，这是由于其运营能力增长并改善了太阳能EPC细分市场的执行，从而获得了舒适的债务覆盖率指标。ICRA还指出，TPSSL的大订单订单位置为卢比。截至2024年6月的15640千万。此外，该公司跨多个州的多元化可再生能源投资组合有助于减少针对特定地点问题的发电脆弱性，而多元化的客户组合则部分减轻了交易对手的信用风险。此外，该评级从Tprel展示的运营往绩中获得了舒适感，其投资组合的近60％的往绩至少为三年。icra注意到，以固定的关税利率（固定关税率），与国家分销公用事业（DISCOM），商业和工业客户以及中央中介提取者的长期购买协议（PPA）有关，其加权平均余额PPA期限为约19年，可在收入和现金流量方面具有较高的可见性。此外，运营组合的健康现金应计以及不足构建项目的成本竞争资金来源的可用性将支持公司未来的盈利能力和债务覆盖率。
在能源收获驱动的无线身体区域网络中资源分配的参与者批评方法
摘要：无线身体区域网络（WBAN）是一种提供对健康参数的连续监视的网络。满足WBAN服务质量（QoS）的关键限制之一是植入人体中传感器的能量有限。能量收集（EH） - 动力的WBAN是一种范式，从周围环境中收集功率来克服传感器的能量约束。但是，在学习最佳资源分配策略时，需要优化传感器的EH状态的异质和时变性质。在本文中，我们提出了一个参与者批判性的（AC）深钢筋学习（DRL），以使用传感器的能量约束来优化传输模式，继电器选择，传输功率和时间插槽，以提高支持EH支持的WBAN的能源效率。模拟结果表明，所提出的AC技术可以有效地学习最佳资源分配策略，并在平均交付概率和能源效率方面提高绩效。
电动汽车对住宅电源分配的影响考虑能源管理策略和随机蒙特卡洛算法
摘要：微电网（µ g）的面积是一个非常快速增长且有前途的系统，用于克服功率屏障。本文研究了基于随机元启发式方法的电动汽车网格整合（EVGI）的微电网系统的影响。放缓全球气候变化的最大挑战之一是向可持续发展的过渡。与电动汽车集成的可再生能源（RES）被认为是解决可持续发展目标7（SDG7）和气候行动目标13（CAG13）所需的权力和环境问题的解决方案。可以通过使用车辆到网格（V2G）技术将电动汽车与实用程序网格和其他RES进行耦合来实现上述目标，以形成混合系统。超载是一个挑战，这是由于负载数量未知（EV的数量未知）。因此，这项研究有助于通过提出要解决的随机蒙特卡洛法（SMCM）来确定不确定性（到达和出发EVS）的系统影响。这项研究的主要目的是使用元启发式算法进行尺寸调整系统配置，并分析不确定的电动汽车数量对Rigoli-Libya中住宅电源分布的影响，以获得一种具有成本效益，可靠性，可靠和可再生系统的影响。改进的鹿角优化（IALO）算法是一种优化技术，用于确定考虑多个来源的混合系统的最佳配置数量，而基于规则的能源管理策略（RB-EMS）控制算法用于控制电力系统中电力的电源。已经考虑了对效应参数的灵敏度分析，以评估未来的预期影响。讨论了从大小，控制和灵敏度分析中获得的结果。
考虑可靠性改进难度、关键性和子系统依赖性，开发光电系统可靠性分配的经济模型
摘要 各行业光电设备的特性以及降低成本的目标追求要求光电系统具有高可靠性。在这方面，可以通过可靠性分配问题来解决可靠性改进。必须提高子系统的可靠性，以确保符合设计人员的意见，满足要求以及定义的必要功能。本研究试图通过最大化系统可靠性和最小化成本来开发一个多目标模型，以研究设计阶段成本以及生产阶段成本。为了研究设计阶段可靠性改进的可行性，使用系统中有效的可行性因素，并将 sigma 水平指数纳入生产阶段作为可靠性改进难度因素。因此，考虑了子系统可靠性改进的优先级。通过设计结构矩阵研究子系统依赖程度，并将其与修正的关键性一起纳入模型的局限性中。通过目标规划将主模型转化为单目标模型。该模型在光电系统上实现，并对结果进行了分析。在该方法中，可靠性分配分为两个步骤。首先，根据分配权重确定子系统的可靠性范围。然后，根据子系统可靠性改进的成本和优先级启动改进。
与腺相关的载体分配的CRISPR/SACAS9系统减少了猫的白血病病毒在体外生产
摘要：猫白血病病毒（FELV）是全球猫的逆转录病毒。高病毒载量与进行性感染和宿主死亡有关，这是由于FELV相关疾病而导致的。相比之下，在感染回归的猫中，可以观察到低病毒负荷，有效的免疫反应和更好的临床结局。我们假设通过使用CRISPR/ SA CAS9辅助基因治疗降低逐渐感染的猫的病毒载荷，可以允许该猫的免疫系统将感染引导到回归结果。在朝着这一目标的一步中，本研究评估了不同的腺相关载体（AAV），以使其能够将基因编辑系统传递到猫科动物细胞中，然后研究针对FELV FORIRUS内不同站点的CRISPR/ SA CAS9。九种天然AAV血清型，两种AAV杂种菌株和ANC80L65（硅中的ANC80L65预测AAV祖先）的测试是针对感染不同猫线细胞系和猫科动物原代细胞的潜力。AAV-DJ揭示了较高的感染效率，因此在随后的转导实验中使用。使用CRISPR/ SA CAS9系统的引入12个选定的FELV Profirus站点，由T7核酸内切酶1（T7E1）确认，并通过分解（TIDE）分析来跟踪Indels。在高度保守的GAG和POL区域中发现了非同源末端加入（NHEJ）的最高百分比（最高80％）。随后的转导实验，使用AAV-DJ确认了indel的形成，并显示了某些靶标的FELV P27抗原的显着降低。在体外使用CRISPR/ SA CAS9方法时，FELV病毒的靶向是有效的。观察到的靶向病毒靶向的程度是否足以提供逐渐感染的FELV感染的猫来克服感染的手段，需要在体内进一步研究。
储存根中的韧皮部负载和亚细胞运输是木薯中碳分配的关键因素
。CC-BY 4.0国际许可证。根据作者/资助人提供了预印本（未经同行评审认证）提供的，他已授予Biorxiv的许可证，以在2024年2月23日发布的此版本中显示在版权所有的此版本中。 https://doi.org/10.1101/2024.02.21.581442 doi：biorxiv preprint
建立心脏 - 基德尼和肺部分配的6个月监控报告的资格标准和安全网
表16。kidney在后时代通过移植的肾脏标准进行的符合条件的移植。。30图17。心脏地位的心脏 - 基德尼移植。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。31表17。心脏地位的心脏 - 基德尼移植。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。32图18。肾脏移植功能延迟的心脏kidney接受者的百分比。。。。。。。。33表18。肾脏移植功能延迟的心脏kidney接受者的百分比。。。。。。。。33图19。通过移植类型进行肺移植。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。34表19。通过移植类型进行肺移植。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。34图20。通过SLUK资格标准进行的肺部 - 基德尼移植。。。。。。。。。。。。。。。。。。35
引用：Vega-Arce G.“通过元基因组分析对墨西哥患者的3种细菌分类分配的比较”。ACTASCIEN
5。Kim S.等。 “使用分类学分配的微生物组数据进行分层结构化组件分析”。 EEE/ACM交易对计算生物学和生物信息学的交易19（2022）：1302-1312。Kim S.等。“使用分类学分配的微生物组数据进行分层结构化组件分析”。EEE/ACM交易对计算生物学和生物信息学的交易19（2022）：1302-1312。
用于预测 UMLS 语义组分配的两种互补 AI 方法：启发式推理和深度学习
材料和方法：我们使用了来自 2020AA–2022AB UMLS Metathesaurus 连续版本的训练测试数据集。我们的启发式“瀑布”方法采用了 7 种不同的 SG 预测方法。不符合方法的原子被传递给下一种方法。DL 方法为原子名称生成 BioWordVec 和 SapBERT 嵌入，为源词汇表名称生成 BioWordVec 嵌入，为原子源层次结构中倒数第二节点的原子名称生成 BioWordVec 嵌入。我们将 4 个嵌入的连接输入到完全连接的多层神经网络中，该网络的输出层有 15 个节点（每个 SG 一个）。对于这两种方法，我们都开发了方法来估计它们预测的原子 SG 正确的概率。基于这些估计，我们开发了 2 种混合 SG 预测方法，结合了启发式方法和 DL 方法的优势。