n-酰基吲哚4是由共价虚拟筛选命中2A产生的有效的非共价抑制剂。铅化合物简单地合成,在生化的Notum-Opts分析中实现了极好的效力,并在基于细胞的TCF/LEF报告基因测定中恢复了Wnt信号传导。多个高分辨率X射线结构建立了这些抑制剂的常见结合模式,吲哚胺结合在棕榈岩袋中的吲哚胺,关键相互作用是芳族堆积,并且水介导的氢键键合在氧气孔中。这些N-酰基吲哚4将是使用体外研究的有用工具,以研究Notum在疾病模型中的作用,尤其是与结构相关的共价抑制剂配对时(例如,4W和2A)。总体而言,这项研究强调了从共价到非共价抑制剂的设计转换,因此说明了一种用于HIT生成和靶向抑制的良好方法。
摘要 - 传统独立的电力,水和加热网络正在变得越来越紧密,这激发了其关节最佳能源计划以提高集成能量系统的整体效率。然而,这种关节优化被称为具有非线性和非凸的电力,液压和热模型的复杂网络约束和耦合的具有挑战性的问题。我们制定了最佳的功率 - 水流量(OPWHF)问题,并开发出一种计算上有效的启发式方法来解决它。所提出的启发式将OPWHF分解为子问题,通过凸松弛和凸凹方法迭代解决。仿真结果验证了所提出的框架可以改善集成系统的运营灵活性和社会福利,其中水和加热网络作为虚拟能源存储对时变能源价格和太阳能光伏发电的响应。此外,我们执行灵敏分析以比较两种加热网络控制模式:按流量和温度比较。我们的结果表明,后者对于具有更大的管道参数空间的加热网络更有效。
多梁超导体中孤立的平流的超流体重量包含频带量子公制的贡献和晶格几何术语,该晶格几何术语取决于晶格中的轨道位置。由于超流动性的重量是超导体能量弹力的量度,因此它与晶格几何形状无关,导致频带的最小量子指标[phys [phys]。修订版b 106,014518(2022)]。在这里,开发了一种扰动方法来研究复合带的超流体重量及其晶格几何依赖性。当所有轨道表现出均匀的配对时,量子几何项包含每个频段的贡献和复合材料中每对频段之间的带间贡献。基于频带表示分析,它们为隔离的平流复合物的超级流体重量提供了拓扑下限。使用这种扰动方法,获得了晶格几何贡献的分析表达。它以Bloch函数的形式表示,提供了一个方便的公式,以计算多纤维超导体的超级流体重量。
• 发烧和发冷可能是细胞因子释放综合征 (CRS) 的严重副作用的症状,这种症状可能很严重甚至致命。CRS 的其他症状可能包括呼吸困难、头晕或头昏眼花、想吐、头痛、心跳加速、低血压、感觉疲倦、呕吐、肌肉疼痛和关节疼痛。 • 神经系统问题可能包括头痛、思维混乱、记忆力差、说话困难或说话缓慢、理解困难、书写困难、对时间或周围环境感到困惑、警觉性降低或过度嗜睡以及癫痫发作(痉挛),这些症状可能很严重甚至危及生命。其中一些可能是严重免疫反应的迹象,称为“免疫效应细胞相关神经毒性综合征”(ICANS)。这些影响可能在您注射后几天或几周出现,最初可能不明显。 • 您的医疗保健专业人员将在使用 Tecvayli 治疗期间监测 CRS 和神经系统的症状和体征。如果您在使用 Tecvayli 治疗期间的任何时候出现 CRS 或神经系统问题的任何体征和症状,应立即致电您的医疗保健专业人员。
摘要:在运动想象脑机接口研究中,一些研究者设计了单侧上肢静态下的力的想象范式,这些范式很难应用于脑控康复机器人系统中需要诱发患者求助需求的思维状态,即机器人与患者之间的动态力交互过程。针对单次MI-EEG信号在不同力级之间的特征差异较小,设计MSTCN模块提取时频域不同维度的细粒度特征,再利用空间卷积模块学习空间域特征的面积差异,最后利用注意力机制对时频空域特征进行动态加权,提高算法的灵敏度。结果表明,对于实验采集的三级力MI-EEG数据,该算法的准确率为86.4±14.0%。与基线算法(OVR-CSP+SVM(77.6±14.5%)、Deep ConvNet(75.3±12.3%)、Shallow ConvNet(77.6±11.8%)、EEGNet(82.3±13.8%)和SCNN-BiLSTM(69.1±16.8%))相比,我们的算法具有更高的分类准确率,差异显著,且拟合性能更好。
2008 年,一种新颖的基于端口的隐形传态协议(PBT)被提出 [14, 15]。与 [5] 中发现的第一个隐形传态程序不同,它不需要接收方根据发送方测量的经典结果进行校正,见图 1。无需校正导致了许多普通隐形传态无法实现的新应用,例如 NISQ 协议 [3, 14]、基于位置的密码学 [4]、量子信道鉴别的基本限制 [24]、非局域性与复杂性之间的联系 [7],以及许多其他重要结果 [8, 16, 21, 23, 25, 27]。无需接收方校正带来的巨大优势是有代价的。根据无编程定理 [22],只有当各方利用无限数量的最大纠缠对时,这种方案中的理想传输才有可能。因此,我们区分了确定性场景和概率场景,前者是隐形传态不完美,隐形传态后的状态被扭曲,后者是隐形传态完美,但必须接受整个过程的非零失败概率。在第一种情况下,要学习
移动,电池电力系统(例如蜂窝电话,个人数字助手等)不断增长的市场要求设计具有低功率耗散的微电子电路。更一般而言,随着芯片的密度,大小和复杂性继续增加,提供足够冷却的困难可能会增加大量成本,或者限制使用这些集成电路的计算系统的功能。在过去十年中,已经提出了几种设计低功率电路的技术,方法和工具。但是,其中只有少数在当前设计流中找到了自己的方式[1]。在CMOS电路中,有三个主要的功率耗散来源。这些是开关功率,短路电源和泄漏功率。开关功率是由于电路驱动的充电和排放电容器。短路功率是由同时进行PMOS/NMOS晶体管对时产生的短路电流引起的。最后,泄漏功率起源于底物注入和子阈值效应。导致泄漏功率增加的主要原因之一是子阈值泄漏功率的增加。当技术尺寸缩小时,电源电压和阈值电压也会缩小。子阈值泄漏功率随着阈值电压的降低而成倍增加。堆栈方法,强制NMO,强制PMO和困倦的门将方法是一些泄漏电流减少方法[2]。
摘要:最佳最差方法 (BWM) 是多准则决策和定义准则权重系数的强有力工具。然而,在解决实际问题时,存在一些特定的多准则问题,其中多个准则对决策产生相同的影响。在这种情况下,BWM 的传统假设意味着在一组观察到的准则中定义一个最佳准则和一个最差准则。在本文中,提出了一种消除此问题的传统 BWM 的改进。改进的 BWM(BWM-I)为决策者提供了表达其偏好的可能性,即使在存在多个最佳和最差准则的情况下也是如此。这一发展实现了以下目标:(1)BWM-I 使我们能够表达专家的偏好,而不管一组评估准则中最佳/最差准则的数量; (2) 使用 BWM-I 可以降低在比较标准对时出错的可能性,从而提高结果的可靠性;(3) BWM-I 的特点是灵活性,这表现在无论具有相同重要性的标准数量如何,都可以对专家的偏好进行现实处理,并且 BWM-I 可以转换为传统的 BWM(如果有唯一的最佳/最差标准)。为了展示 BWM-I 的适用性,我们将其应用于定义权重 c
a 所有可再生能源必须包括未受限制的 PC。 b NV Energy 将考虑太阳能与储能容量比为一比一的项目,以及太阳能与储能容量比为半比一的项目,其中 1 等于互连容量。ESS 的持续时间为四小时。请参阅第 1.3 节中的要求。 c 拟议项目目前不得与 NV Energy 签订合同,除非合同在拟议的商业运营日期截止日期或之前到期。 d 仅考虑太阳能、带储能的太阳能、风能、带储能的风能或传统发电和储能。请注意,附件 D.1 和 D.2 中附有的形式协议是针对特定技术和结构量身定制的;替代技术/结构需要进行相应的更改。 e 拟议项目必须按照 NV Energy 工程、采购和施工(“EPC”)标准建造 f 大型发电机互连协议可能要求投标人采取行动增加储能。当与可再生能源发电配对时,储能调度不得超过互连协议的容量。 g 可再生期限为 25 年; ESS 期限为 20 年,投标人可选择
本文提供了一个多功能的神经刺激平台,该平台具有完全可植入的多通道神经刺激剂,用于长期进行涉及周围神经的大型动物模型。该植入物在陶瓷外壳中密封并封装在医疗级有机硅橡胶中,然后在100℃的加速衰老条件下连续15天进行了主动测试。刺激器微电子技术以0.6 µm CMOS技术实现,并采用串扰降低方案,以最大程度地减少跨渠道干扰,以及用于无电池操作的高速功率和数据遥测。配备了蓝牙低能无线电链路的可穿戴发射器,定制的图形用户界面可实时,远程控制的刺激。三个平行刺激器在三个通道上提供了独立的刺激,在三个通道中,每个刺激器通过多重刺激部位支持六个刺激位点和两个返回位点,因此植入物可以在多达36个不同的电极对时促进刺激。提出了电子产品的设计,密封包装的方法和电性能以及盐水中用电极进行体外测试。