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双向高线导电性和环境自适应石墨烯厚膜通过无缝粘合组件实现了极端热管理
随着航空航天，通信和能源存储系统中高功率电子设备的快速发展，巨大的热量频率对电子设备安全构成了越来越多的威胁。与几个微厚度的薄膜相比，高质量的石墨烯厚纤维（GTF）超过数百微米厚度是一个有希望的候选者，可以解决由于较高的热量量，以解决热管理挑战。然而，传统的GTF通常具有较低的导热率和弱的机械性能，归因于板板比对和脆弱的界面粘附。在这里，提出了一种无缝的键合组件（SBA）策略，以使GTF超过数百微米，具有可靠的合并界面。对于厚度为≈250μm的GTF-SBA，平面内和平面导热率分别为925.75和7.03 w m-1 K-1，大约是传统粘合剂组装方法制备的GTF的GTF的两次和12次。此外，GTF-SBA即使在77 k循环到573 K的严酷温度冲击后，也表现出了显着的稳定性，从而确保了其在极端条件下长期服务的环境适应性。这些发现提供了对石墨烯大块材料界面设计的宝贵见解，并突出了高性能石墨烯材料在极端热管理需求中的潜在应用。
双向高线导电性和环境自适应石墨烯厚膜通过无缝粘合组件实现了极端热管理
随着航空航天，通信和能源存储系统中高功率电子设备的快速发展，巨大的热量频率对电子设备安全构成了越来越多的威胁。与几个微厚度的薄膜相比，高质量的石墨烯厚纤维（GTF）超过数百微米厚度是一个有希望的候选者，可以解决由于较高的热量量，以解决热管理挑战。然而，传统的GTF通常具有较低的导热率和弱的机械性能，归因于板板比对和脆弱的界面粘附。在这里，提出了一种无缝的键合组件（SBA）策略，以使GTF超过数百微米，具有可靠的合并界面。对于厚度为≈250μm的GTF-SBA，平面内和平面导热率分别为925.75和7.03 w m-1 K-1，大约是传统粘合剂组装方法制备的GTF的GTF的两次和12次。此外，GTF-SBA即使在77 k循环到573 K的严酷温度冲击后，也表现出了显着的稳定性，从而确保了其在极端条件下长期服务的环境适应性。这些发现提供了对石墨烯大块材料界面设计的宝贵见解，并突出了高性能石墨烯材料在极端热管理需求中的潜在应用。
剖析肠道菌群与肥厚疤痕之间的关联：双向Mendelian随机研究
肥厚疤痕每年都会影响大量个体，从而引起整容关注和功能障碍。先前的研究表明，肠道微生物组成的不平衡，称为微生物营养不良，可以通过肠道微生物群和宿主之间的复杂相互作用来引发各种疾病的进展。然而，肠道菌群与肥厚疤痕之间的因果关系的确切性质尚不确定。在这项研究中，在涉及418个肠道菌群和肥大性疤痕的实例中收集了基因组广泛研究（GWAS）的摘要数据后，我们进行了双向Mendelian随机分组（MR），以研究肠道肌群和过度感性恐怖和偏向于can to canto norkernition can to can to can can to can can can can can can can can can can can的潜在存在的潜在存在。利用MR分析，我们确定了肠道微生物组和肥厚疤痕之间的七个因果关系，涉及一个正和六个负因果方向。，其中的肠道菌，ruminocococcus2，barnesiella，dorea，desulfovibrio piger和ruminococcus torques充当防止肥厚疤痕的保护因素，而Eubacterium rectale则表明是肥厚败血症的潜在作用。此外，对这些结果的敏感性分析表明，没有迹象表明异质性或多效性。我们的MR研究的发现表明，肠道菌群与肥厚性疤痕之间存在潜在的致病联系，为未来的机械研究开辟了新的方法，并探索了纳米型技术治疗皮肤疾病的方法。
caduceus：双向模棱两可的远程DNA序列建模
量子电池（QB）利用量子效应来存储和供应能量，这可能超过其经典的对应物。但是，该领域有两个挑战。一个是，环境诱导的破坏性会导致QB的能量损失和衰老，另一个是随着距离的增加，充电器-QB耦合强度的降低会使QB充电效率低下。在这里，我们提出了QB方案，通过将QB和充电器耦合到矩形空心金属波导，实现遥控器。发现，只要在波导中由QB，充电器和电磁环境组成的总系统的能量谱中形成两个结合状态，就可以实现理想的充电。使用破坏性的建设性作用，我们的QB对衰老是不受欢迎的。另外，在不诉诸直接充电器QB相互作用的情况下，我们的方案以远程和无线的充电方式起作用。有效克服了这两个挑战，我们的结果为Reservoir Engineering实现了QB的实践提供了有见地的指南。
考虑控制非线性的双向DAB转换器现代控制策略
华沙理工大学，控制与工业电子学院 (1) 格但斯克理工大学，电力电子与电机系 (2) ORCID：1. 0000-0001-9589-7612； doi:10.15199/48.2024.05.01 考虑控制非线性的双向DAB转换器的现代控制策略摘要。本文重点介绍用于微电网系统的现代通用双向双有源桥 (DAB) 转换器的控制策略。对变换器方程进行了分析，并讨论了死区时间对系统工作影响的典型问题。开发了一个闭式控制回路，然后通过模拟和实验室测试。抽象的。本文讨论了用于微电网系统的现代通用双向双有源桥（DAB）转换器的控制策略。分析了变换器方程，并讨论了空载时间对系统运行影响的典型问题。开发了闭环控制系统，然后通过模拟和实验台进行测试。 （考虑控制非线性的双向DAB转换器的现代控制策略）。关键词：DAB，设计，优化，控制。关键词：DAB，设计，优化，控制。简介微电网是现代电力工业的一个重要问题。这一概念涉及将交流和直流装置组合成一个连贯的整体系统，以适应世界各地开发的电气工程领域各种解决方案的需求。技术应用包括可再生能源解决方案中使用的AC/DC/DC/AC转换器；智能储能充电系统；采用氢技术的电动汽车充电站[1]；采用直流双极装置的网络系统[2]。这种系统的稳定性和运行可靠性对于实现电动汽车、V2G（车辆到电网）[3] 的假设至关重要。无法安全地控制和断开系统部件阻碍了这些概念的实现。当前所有电力系统面临的问题包括电网的发展、增加电力需求、提高电力质量、增加可再生能源在能源市场中的份额、以及管理不断扩大的电网。微电网的概念就是为了解决这个问题，目前正在世界各地的研究单位进行测试。本文重点介绍适合微电网系统的现代通用双向双有源桥 (DAB) 转换器的适当控制策略。预计将在国内和本地微电网系统内推进安全和环保的电力分配方面取得积极的进展。一项研究 [1] 强调，DAB 转换器由于其双向性、隔离能力、效率和功率比，是平衡良好的微电网中的关键元素。然而，为各种应用制定适当的双向转换器控制策略并非易事。DAB 的非线性特性要求在设计用于各种应用的磁性元件时仔细考虑，包括
单核细胞中的细胞因子分析和转录组学定义了Meniere病中的免疫变异 青春期的持续选择性关注 饮食无序饮食与糖尿病自我护理之间的双向关系的认知行为模型，患有1型糖尿病的成年男性 癌症 - UCL发现 通过其MRS代谢物特征对小儿脑肿瘤的表征 通过减少射血分数与心力衰竭的减少和保留的射血分数区分心力衰竭：一种现象学方法 Bayliss -Starling奖演讲：脊髓和皮质伤害性电路的发育生理学 青春期违反直觉科学和数学推理的神经和认知基础 COPD中的心血管疾病和风险：最先进的审查 DNA复制终止期间姐妹染色单体内聚力 T细胞与化学免疫疗法相比 - UCL发现 计算精神病学系列Tobias U. Hauser 心血管疾病知识门户 b''
Meniere病（MD）是一种慢性内耳障碍，其特征是眩晕攻击，感觉性听力损失，耳鸣和听觉饱满感。因此，通过使用转录组分析，我们发现了支持MD炎症病因的广泛证据，我们旨在描述MD的炎症变体。我们对45例定义MD和15个健康对照的患者进行了大量RNASEQ。MD患者根据其基础IL-1β的基础水平分为2组：高和低。使用Exphunter Suite进行了差异表达分析，并使用估计算法XCELL，ABIS和CIBERSORTX评估细胞类型比例。MD患者显示出15个差异表达的基因（DEG）。顶部DEG包括IGHG1（p = 1.64´10-6）和IgLV3-21（p = 6.28´10-3），支持在适应性免疫反应中的作用。细胞因子促填充定义具有高水平IL-1β患者的亚组，具有IL6上调（p = 7.65´10-8）和INHBA（p = 3.39´10-7）基因。来自外周血单核细胞的转录组数据支持高水平IL6和幼稚的B细胞和记忆CD8 + T细胞的MD患者的临床亚组。
单线双向对称（BISY）ESD保护二极管二极管Vlin系列用于汽车网络（例如Lin-Bus）提供±16 V
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CNSMolGen：一种基于双向循环神经网络
中枢神经系统 (CNS) 药物对人类健康有着重大影响，例如治疗多种神经退行性疾病和精神疾病。近年来，基于深度学习的生成模型，特别是用于从头设计药物的模型，在加速药物发现、降低成本和提高疗效方面显示出巨大的潜力。然而，这些技术在 CNS 药物发现中的具体应用尚未得到广泛报道。在本研究中，我们开发了 CNSMolGen 模型，该模型使用双向循环神经网络 (Bi-RNNs) 系统通过学习具有 CNS 药物特性的化合物来进行 CNS 药物的从头分子设计。结果表明，预训练模型能够生成 90% 以上的全新分子结构，这些新分子具有 CNS 药物分子的性质并且可合成。此外，对具有特定生物活性的小数据集进行了迁移学习，以评估该模型在 CNS 药物优化中的潜在应用。这里，我们以经典中枢神经疾病靶标血清素转运体（SERT）为药物作为微调数据集，并生成针对靶标蛋白的聚焦数据库。使用基于物理的诱导契合对接研究验证了生成的分子的潜在生物活性。该模型的成功证明了其在中枢神经药物设计和优化中的潜力，为未来中枢神经药物开发提供了新的动力。
混合深度学习网络入侵检测系统基于卷积神经网络和双向长期记忆
摘要 - 在信息和数据是有价值的资产的时代，网络安全已变得至关重要。需要有效的网络入侵检测系统（NID）来保护敏感的数据和信息从网络攻击中。许多研究使用机器学习算法和网络数据集创建了NID，这些数据集无法准确反映实际的网络数据流。增加硬件功能和处理大数据的能力使深度学习成为开发NID的首选方法。这项研究使用两种深度学习算法开发了一个NIDS模型：卷积神经网络（CNN）和双向长期术语记忆（BILSTM）。cnn提取了提出的模型中的空间特征，而Bilstm提取了时间特征。使用两个公开可用的基准数据集CICIDS2017和UNSW-NB15，用于评估模型。所提出的模型在准确性方面超过了先前的方法，在CICIDS2017数据集中，二进制和多类分类的二进制和多类分类达到了99.83％和99.81％。在UNSW-NB15数据集上，该模型分别为二进制和多类分类的精度分别达到94.22％和82.91％。还使用主组件分析（PCA）用于功能工程，以提高模型训练的速度并将现有功能降低到十个维度，而不会显着影响模型的性能。关键字 - 双向长期记忆，卷积神经网络，深度学习，网络入侵检测系统，主成分分析