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World File Search System固定
具有再生能量的固定优先实时系统的动态功率管理
能耗是实时嵌入式系统的关键问题。通常，嵌入式设备应采用实时行为，因为任务即应用程序必须在截止日期之前完成其执行。大多数设备（例如传感器节点）在截止日期时不允许任何失败。据说他们是艰难的实时。因此，必须为这些嵌入式系统提供特定的实时操作系统，即使能量限制，也可以保证执行所有任务的可预测行为。首先，确定一组任务是否可以满足其时序要求很重要。最常见的想法是计算每个任务的最差响应时间，并将其与其截止日期进行比较。如果是这样，其次，调度算法应指示如何安排任务。经典的实时调度算法是在线，优先，优先级驱动和非闲置的（也称为工作）。他们根据准备处理的任务列表在频道上做出决定，但忽略将来会到达的任务。任务是根据优先驱动的策略安排的，即，最高优先级执行的现成任务，如果至少一个任务待执行，则处理器永远不会ives。在过去的50年中，已经开发了各种调度算法，以提高受时间限制的系统性能。其中之一是速率单调（RM）。另一个是最早的截止日期（EDF）[1]。尽管RM和EDF
彭博固定收益优化方法论补充
在初始确定日期上，轨迹约束确保索引的加权度量等于或低于基准指数加权度量的指定百分比。在随后的重新平衡上，约束确保索引的加权度量将等于或低于当时基准指数的加权度量的指定比例的较低，或者由指定的几何降低确定的水平相对于初始确定日期或基本确定日期的基准指数的加权度量。索引的加权度量和基准指数排除了该量度没有报告或估计值的成分，并将权重标准化为其余成分。确定日期𝑑𝑑，加权度量如下：
一种用于计算频谱固定辐射变量优化的雪反击的多功能方法：valhalla v1.0
摘要。在气候模型中，雪反照率方案一般仅计算窄带或宽带反照率，这导致了显着的不确定性。在这里，我们介绍了基于规格固定的辐射变量（Valhalla 1.0版）的多功能反照率计算方法，以优化光谱雪反照率计算。对于这种操作，积雪吸收的能量是由雪（tartes）和光谱辐照模型的光谱反照率模型的两流射线传递来衡量的。该计算考虑了基于降雪的辐射转移的分析近似，就考虑了入射辐射的光谱特征和雪的操作特性。对于这种方法，计算了30个波长，称为扎点（TPS），并计算16个参考iranciance pro文件，以结合吸收的能量和参考辐照度。然后，将吸收能量的能量插值，每个波长在两个TPS之间具有足够的核函数，这些核函数源自辐射转移，以降雪和大气。我们表明，吸收能量计算的准确性主要取决于参考文献对模拟的辐照度的适应（对于宽带吸收能量的绝对差<1 w m-2的绝对差<1 w m-2，绝对差<0。005用于宽带反照率）。除了准确性和计算时间的性能外，该方法还适用于任何大气输入（宽带，窄带），并且很容易适应整合到全球或区域气候模型的辐射方案中。
n2 固定微生物的全球生物地理学：nifH 扩增子……
摘要。海洋氮 (N 2 ) 固定是一种具有全球意义的生物地球化学过程，由一群特殊的原核生物 (固氮菌) 进行，但我们对其生态学的理解在不断发展。尽管海洋 N 2 固定通常归因于蓝藻固氮菌，但间接证据表明非蓝藻固氮菌 (NCD) 也可能很重要。一种广泛用于了解固氮菌多样性和生物地理学的方法是对 nifH 基因的一部分进行聚合酶链式反应 (PCR) 扩增，该基因编码 N 2 固定酶复合物固氮酶的结构成分。存在一系列生物信息学工具来处理 nifH 扩增子数据；然而，缺乏标准化实践阻碍了交叉研究比较。这导致错失了更彻底评估固氮菌多样性和生物地理学以及它们对海洋氮循环的潜在贡献的机会。为了解决这些知识空白，我们设计了一个生物信息学工作流程，以标准化高通量测序 (HTS) 产生的 nifH 扩增子数据集的处理。使用专门的 DADA2 流程高效一致地处理多个数据集，以识别扩增子序列变体 (ASV)。然后，一系列可定制的后流程阶段检测并丢弃虚假的 nifH 序列，并使用多个参考数据库和分类方法注释后续质量过滤的 nifH ASV。这个新开发的工作流程用于重新处理几乎所有来自海洋研究的公开可用的 nifH 扩增子 HTS 数据集，并生成一个全面的 nifH ASV 数据库，其中包含从 21 项研究中汇总的 9383 个 ASV，这些研究代表了全球海洋中的固氮菌种群。对于每个样本，数据库都包含从 Simons 合作海洋图集项目 (CMAP) 获得的物理和化学元数据。在这里，我们展示了该数据库在揭示主要固氮菌群的全球生物地理模式方面的实用性，并强调了海面温度的影响。工作流程和 nifH ASV 数据库为研究 nifH 扩增子 HTS 捕获的海洋 N 2 固定和固氮菌多样性提供了一个强大的框架。可以轻松添加针对研究不足的海洋区域的未来数据集，用户可以根据其特定重点调整所包含的参数和研究。工作流程和数据库分别在 GitHub（https://github.com/jdmagasin/nifH-ASV-workflow，最后访问时间：2025 年 1 月 21 日；Morando 等人，2024c）和 Figshare（https://doi.org/10.6084/m9.gshare.23795943.v2；Morando 等人，2024b）上可用。
使用微血管固定平台的新生血管生成形态发生和异质性中周细胞诱导的动力学的时空分析
摘要：由于它们在控制培养条件下对培养条件的卓越控制并与体内模型相比，由于它们在控制培养条件下的卓越控制并实现了实时观察，因此体外微血管模型的最新出现增强了组织工程中血管生成和血管形成的研究。然而，常规的二维（2D）观察和分析无法捕获三维（3D）形态动力学的异质性。为了克服这个问题，在本文中提出了一种新型的形态登记方法，用于通过将工程微血管的共聚焦显微镜与计算机视觉技术相结合，用于血管生成变形动力学的时空定量。使用微血管和周细胞的共培养系统，时空测量结果揭示了：（i）亲本血管和血管生成芽的不同变形模式以及生长/回归分区； （ii）周期定位和覆盖范围的时空变化； （iii）周细胞微使接触接触对局部缺口信号激活的增强作用，基质金属蛋白酶-1（MMP-1）的分布，血管生成动力学的异质性和形态成熟。该试验系统在血管生成过程中提供了共培养细胞的综合作用的特征，并在未来的有关血管形态发生的研究中实现了多模式数据的互动融合。
基于全 SiC 隔离 DC-DC 转换器的直流电气化铁路固定（轨道旁）储能系统
摘要：目前，在欧洲的几条铁路网络中，使用传统的直流电气化系统，既无法增加交通量，也无法使机车以标称功率运行。轨道旁储能系统 (TESS) 可以作为新建变电站的替代解决方案。TESS 限制接触线电压下降并平滑高峰交通期间吸收的功率。因此，可以在限制成本和环境影响的同时提高电力系统的效率。本文提出了一种基于全 SiC 隔离 DC/DC 转换器的 TESS 新拓扑，该转换器与锂离子电池和电流隔离相结合，为运行安全提供了重大优势。发生故障时，转换器的输入和输出端子将电气分离，并且接触线电压绝不会直接施加到电池上。此外，使用 SiC MOSFET 可以获得具有高开关频率的出色效率。本文第一部分介绍了基本 TESS 模块的主要特性，第二部分针对 1.5 kV 直流线路的典型情况提出了一种尺寸确定方法，该方法表明了使用 TESS 增强电源的局限性。最后，介绍了基本模块原型的实验结果。
中级公司固定收益策略概况
1。合规性声明：Sage Advisory Services，Ltd。Co.（“ Sage”）要求遵守全球投资绩效标准（GIPS®），并已根据GIPS标准准备并介绍了该报告。Sage已在2004年12月31日至2022年12月31日的ACA Performance Services以及2022年12月31日至2023年12月31日的2004年12月31日的期间进行了独立验证。可应要求提供验证报告。一家声称符合GIPS标准的公司必须制定符合GIPS标准的所有适用要求的政策和程序。验证提供了有关公司的政策和程序是否符合GIPS标准的设计，计算，呈现和分配的保证，以及绩效的计算，演示和分配，并已按照稳固的基础实施。验证不能对任何特定绩效报告的准确性提供保证。2。公司信息：Sage是位于德克萨斯州奥斯汀的注册投资顾问。Sage专门针对保险公司和其他金融机构，TAFT-HARTLEY组织，捐赠机构，基金会，非营利机构，公司，确定的福利计划，医疗保健机构，家庭办公室，家庭办公室，家庭办公室和高额净值个人，专门从事固定收益，平衡和交换交易基金（“ ETF”）投资管理。Sage不利用复合材料中包含的任何投资组合中的杠杆，期货或选项。3。复合创建日期和成立日期是2010年5月31日。可应要求提供所有公司复合材料的完整列表和描述。综合特征：中级公司固定收益复合材料（“综合”）由所有非交易计划可支配，收费账户超过1,000,000美元，这些帐户根据这种风格进行了整个季度管理。该复合材料包含主要投资于公司固定收益证券的帐户。综合中的每个客户的帐户并非每个客户的帐户都具有相同的特征。相对于任何特定客户帐户的实际特征可能会根据许多因素而有所不同，包括但不限于：（i）帐户的大小； （ii）适用于帐户的投资限制（如果有）； （iii）投资时的市场状况。生效的3/1/2020，重大的现金流政策定义为现金流量启动现金流量之日的现金流量等于或大于总帐户价值的10％。该帐户将在发生重大现金流量的月初从复合材料中删除，并在该帐户充分投资之日之后的一个月的第一天添加回综合。从2014年1月1日至2/29/2020，重大的现金流政策定义为现金流量等于或大于25％。4。型号费用为0.35％。该复合材料的费用时间表如下：第一笔1000万美元的0.35％；接下来的1500万美元0.25％；余额超过2500万美元的余额为0.20％。实际费用可能会有所不同，具体取决于适用的费用表和投资组合规模。5。6。综合费用：本文提出的综合的总投资结果代表了历史总绩效，而没有对所有交易费用的净扣除扣除，但净收益净回报均获得了所有交易费用的净收益，并且通过每月从每月的每月收取的总复合收益中扣除每月的最高管理费用的1/12th。请参阅Sage的表格第2A部分，以便全面披露Sage的费用时间表。综合基准：Sage审查了相关的索引宇宙，并确定彭博中级信用成熟债券市场指数最类似于由Sage管理的复合材料。彭博中级信用成熟债券市场指数代表美国的证券机构，美国投资级公司，外国债券和有担保票据，从一年到一年但不包括十年。计算方法：所有估值，总收益和净回报均位于美国美元，并使用时间加权的总回报率进行计算。定期收益已在历史期限超过一年的历史期间与年代链接和年化。投资组合绩效的结果包括和反映所有利息，应计入收入，现金，现金等价物，实现和未实现的收益和损失的重新投资。可应要求提供评估投资，计算绩效和准备GIPS报告的政策。内部分散是全年包含的这些帐户的年度总回报的资产加权标准偏差。7。8。如果有5年或更少的帐户，则分散为N/A。3年的前标准偏差衡量了复合总回报的可变性，并在前36个月期间的基准回报率。如果有年份的每月收益少于36个，则该复合材料及其基准的3年年度前标准偏差为N/A。风险披露：实际绩效结果可能与综合收益不同，具体取决于帐户的规模，投资准则和/或限制，成立日期和其他因素。过去的表现并不表示未来的回报。与任何投资工具一样，总有损失的潜力和损失的可能性。统计定义：标准偏差：衡量投资组合收益相对于其平均值的分散程度的风险量； R平方：回归分析的相关系数。此测量代表投资组合与其各自索引之间的相关程度。1的r平方代表直接相关性，–1的R平方代表负相关。 Alpha：测量非系统的回报，即本文档中包含的信息（Sage的绩效信息除外）是从认为是可靠但不能保证的来源获得的。由于安全选择而由经理添加的值； Beta：与整个市场指数相比，衡量投资组合的波动性； Beta为1表示投资组合随市场指数的转移； Sharpe比率：投资组合超过风险率（90天T钞票）的超额收益的规模除以投资组合的标准偏差；排序比率：返回90天的国库券以上的票据除以规避风险的标准偏差；向上市场（下降市场）的捕获：相对于市场指数本身，衡量经理在向上或向下市场的绩效的衡量。
对先天性巨细胞病毒病病例中甲醛固定、石蜡包埋的组织中的整个人类巨细胞病毒基因组进行 DNA 测序
。CC-BY 4.0 国际许可证 它是永久可用的。 是作者/资助者，已授予 medRxiv 许可以显示预印本（未经同行评审认证）预印本 此版本的版权所有者于 2025 年 2 月 3 日发布。；https://doi.org/10.1101/2025.01.30.25321147 doi：medRxiv 预印本
Chapada的Araripe的Araripe的药用掌基的固定油：化学成分和抗菌潜力
这项研究旨在分析从Aculeata，Syagrus Cearensis和Attalea Speciosa果实中提取的固定油的化学成分，此外还评估了它们在打击抗性微生物（例如Escherichia coli and Escherichia coli and Chapherococcus aureus）中的功效。成熟的果实是在巴巴哈，卡拉（Ceara）区域收集的，并通过气相色谱法和质谱法（GC/MS）分析提取的油，以鉴定存在的化合物。使用96孔板中的微稀释法测试了抗菌活性，评估了不同浓度的油脂抑制细菌生长。对Aculeata，Attalea Speciosa和Syagrus cearensis的固定油的色谱分析显示，饱和脂肪酸的占主导地位，lauric Acid是最丰富的（41.71％至47.21％）。油酸和肉豆蔻酸也很重要，而硬脂酸和亚油酸的含量较小。Attalea Speciosa显示出40.17％对大肠杆菌的抑制作用，40.77％对金黄色葡萄球菌（1000μg/ml）的抑制作用。accocomia aculeata抑制了金黄色葡萄球菌的44.76％（1000μg/ml），而塞格鲁斯·塞拉西斯（Syagrus cearensis）对大肠杆菌具有中等活性。
通过室内和室外暴露在室内和室外暴露下的混凝土固定的长期二氧化碳固执：根据标准化模型的评估
Binder content ( B ) [kg/m 3 ] 303 321 361 344 313 413 Binder content ( b ) [wt.%] 12.5 13.2 14.8 14.3 12.9 16.9 Clinker content in binder ( c [wt.%] 95 73 15 67 67 24 Clinker content in concrete [wt.%] 11.9 9.6 2.2 9.6 8.6 4.1 CaO content在Binder（CAO）[wt。％] 64.8 48.9 45.1 46.9 57.8 47.3混凝土中的CAO含量[wt。％] 8.1 6.5 6.5 6.7 6.7 6.7 6.7 7.5 8.0 8.0