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World File Search System定型的
脑科学
Joshua Aronson、Catherine Good 及其同事也有类似的发现（Aronson、Fried 和 Good，2002 年；Good、Aronson 和 Inzlicht，2003 年）。他们的研究和我们的研究还发现，被负面定型的学生（例如数学科的女生，或数学和语言科的非裔和西班牙裔学生）在成长型思维研讨会中表现出了显著的益处。刻板印象通常是固定思维标签。它们暗示所讨论的特质或能力是固定的，有些群体拥有这种特质或能力，而其他群体则没有。刻板印象造成的大部分伤害来自它们所传递的固定思维信息。成长型思维虽然不否认可能存在表现差异，但将能力描绘为可获得的，并向被负面定型的学生传递了一个特别令人鼓舞的信息——他们会以新的动力和参与度来回应。
关于使用工业负荷曲线确定微电网规模的代表天数
摘要 — 微电网的定型过程需要运行多个模拟，根据所需的精度，这些模拟可能需要大量计算。减少模拟时间的有效方法是通过从要评估的天数列表中选择代表天数（例如一年中的 365 天）并为其分配权重来压缩可用数据。本文的目的是确定具有工业负荷曲线的微电网定型的推荐代表天数。为此，收集并分析了 22 家公司的实际负荷曲线。对两种代表天数选择方法进行了根据代表天数确定的最佳定型的敏感性分析。提出了一个可靠性指标，并表明，使用基于优化的选择方法，平均 10 个代表天数足以表征系统。索引术语 — 负荷曲线、微电网、代表天数、选择方法、定型
Aquafine OptiVenn 宣传册 CPs EN
为了让您的 Aquafine 设备保持最佳运行状态，Aquafine 为设备提供终身性能保证。终身性能保证意味着紫外线系统将实现设备原始销售订单中设计和定型的目标，其中考虑了流体的 UVT、最大流量、工作压力、流体温度等运行参数。
BOOST：使用序数优化进行微电网规模确定
摘要 — 向可持续能源系统的过渡凸显了微电网中可再生能源高效定型的迫切需求。特别是，设计光伏 (PV) 和电池系统以满足住宅负荷是一项挑战，因为需要在成本、可靠性和环境影响之间进行权衡。虽然之前的研究已经采用了动态规划和启发式技术来确定微电网的大小，但这些方法往往无法平衡计算效率和准确性。在这项工作中，我们提出了 BOOST，即电池-太阳能序数优化定型技术，这是一种用于优化微电网中 PV 和电池组件定型的新颖框架。序数优化能够以计算效率评估潜在设计，同时通过对解决方案进行稳健的排序来保持准确性。为了确定系统在任何给定时间的最佳运行，我们引入了一种混合整数线性规划 (MILP) 方法，该方法比常用的动态规划方法成本更低。我们的数值实验表明，所提出的框架可确定最佳设计，实现低至 8.84 ¢/kWh 的平准化能源成本 (LCOE)，凸显了其在经济高效的微电网设计中的潜力。我们的工作意义重大：BOOST 提供了一种可扩展且准确的方法，可将可再生能源整合到住宅微电网中，同时实现经济和环境目标。索引术语 — 微电网、序数优化、混合整数线性规划、动态规划
循环肿瘤DNA可以对癌症类型的可起作基因融合和重排的敏感检测
摘要◥目的：基因组重排可以产生有效的致癌驱动因素或破坏肿瘤抑制基因。本研究检查了循环肿瘤DNA（CTDNA）在不同癌症类型的循环肿瘤DNA（CTDNA）检测到的融合局势和重排的景观。实验设计：使用FoundationOneleliquid CDX（一种杂交捕获测序平台，从53,842例患者进行66例实体瘤类型的患者的LBX，该LBX被降低，该平台查询了324个与癌症相关的基因。使用粉底核定型的组织活检（TBX）利用为比较器。结果：在所有LBX中，有7,377（14％）检测到≥1个致病后脉冲。总共3,648（6.8％）LBX具有≥1个功能（GOF）致癌基因重排，而检测到4,428（8.2％）LBX的功能障碍障碍丧失。癌症类型具有较高的GOF重排率的癌症类型包括
在微尺度液滴中培养多能干细胞可调节芯片上类器官的分化和组织模式
多能干细胞 (PSC) 的分化及其向类器官的自组织受到细胞间相互作用的影响，这些相互作用由接触和分泌分子介导。由于限制和小的培养体积，这些相互作用在微流体液滴中得到增强。然而，尚未对液滴内 PSC 的培养及其微环境的影响进行全面研究。在本研究中，我们提出了一个液滴平台，用于在细胞定型的各个阶段对 PSC 进行 3D 培养。我们展示了 PSC 分化为三个胚层以及在液滴内形成类器官的可行性。我们的研究结果表明，在密闭空间中培养 PSC 可以调节细胞命运决定，通过依次诱导不同分化细胞群的生长和迁移来促进类原肠胚中的组织模式形成，并促进心脏类器官的自组织。这种技术方法为体外调节组织自模式形成的内在因素提供了独特的见解。
主动配电网中储能系统的调度感知规划
摘要 —本文提出了一种在承载大量随机分布式可再生能源的主动配电网 (ADN) 中对储能系统 (ESS) 进行优化选址和定型的程序。优化目标是尽量减少 ADN 的日前计算调度误差。在确定 ESS 的分配时，要利用其关于 ADN 可调度性的运行特点。所提出的 ESS 规划是通过制定和求解基于场景的非线性非凸最优功率流 (OPF) 来定义的。OPF 问题转换为分段线性化 OPF (PWL-OPF)。ESS 控制策略旨在充分利用 ESS 的能量容量。它集成在 PWL-OPF 中，以实现 ADN 在所有操作场景下的可调度性。采用 Benders 分解技术来解决所提出的规划问题的计算复杂性。问题分解为两个子问题：一个主问题决定 ESS 的分配，以及几个子问题，其中通过基于场景的 OPF 评估在分配的 ESS 的支持下 ADN 的可调度性。为了验证所提出的方法，对嵌入大量光伏发电容量的真实瑞士电网进行了广泛的模拟。
研究文章捕获了果蝇的连续，长时间的行为变化
动物行为跨越了许多时间尺度，从短时，秒的动作到每天的节奏，到衰老期间的终生变化。为了访问较长的行为时间尺度，我们以每秒100帧的速度记录了单个果蝇Melanogaster，每次在蔗糖媒体上的无特色竞技场上一次最多7天。我们使用深度学习框架切片为47个人生产全身姿势数据集，导致近20亿个姿势实例。我们确定了陈规定型的行为，例如修饰，长鼻延伸和运动，并使用所得的伦理图来探索苍蝇的行为在实验中的一天和几天之间的变化。我们在所有定型行为中发现不同的每日模式，添加了有关不同修饰方式，长鼻延长持续时间和运动速度的趋势的特定信息。Melanogaster昼夜节律周期。使用我们对行为的整体测量，我们发现黎明后的小时是苍蝇日常行为模式中的独特时间点，并且这个小时的行为组成与其他健康指标（例如运动速度和时间的一部分时间花费移动与休息）都很好地跟踪。此处介绍的方法，数据和分析为我们提供了d的新图片。Melanogaster跨时标的行为，揭示了暗示未探索潜在生物学机制的新型特征。
2021财年安全技术研究促进系统申请文件准备指南
基本课题有各种类型，例如阐明表现机制、开发新的测量方法、大幅提高测量精度、从根本上解决系统化和实施困难的原因等。无论如何，目前这些都还不清楚。研究的开始，以及它们与最终目标的关系必须得到合理的解释。虽然尚未实施，但没有必要将应用既定的标准方法预期实现的目标描述为“基本任务”。请注意不要将此与下一个项目（行动项目）混淆。
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在许多大脑区域中，神经种群活动似乎被限制为具有相当高维的神经状态空间内的低维歧管。对主要运动皮层（M1）的最新研究表明，低维歧管内的活性，而不是单个神经元的活性，是计划和执行运动所需的计算基础。迄今为止，这些研究仅限于在约束的实验室环境中获得的数据，在这些实验室环境中，猴子执行了重复，定型的任务。一个空旷的问题是，观察到的神经流形的低维度是否归因于这些限制。在执行更自然和不受约束的动作（如步行和采摘食物）期间，M1活动的维度仍然未知。现在，我们发现与各种不受限制的自然行为相关的低维流形，其维度仅略高于与受约束实验室行为相关的尺寸。为了量化这些低维流形带有任务相关信息的程度，我们构建了特定于任务的线性解码器，这些解码器可预测M1歧管活动的EMG活动。在这两种设置中，基于估计的低维歧管中的活性进行解码性能与基于所有记录神经元的活性的解码性能相同。这些结果在特定于任务的流形和运动行为之间建立了功能联系，并强调说，受约束和不受约束的行为都与低维M1歧管有关。