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带有 GNN 的电路图，用于探索最佳设计空间
模拟电路的设计自动化在设计空间大、电路规范之间复杂的相互依赖关系以及资源密集型模拟方面提出了重大挑战。为了应对这些挑战，本文提出了一个创新框架，称为电路图探索器 (GCX)。利用图结构学习和图神经网络，GCX 能够创建一个代理模型，该模型有助于在半监督学习框架内有效探索最佳设计空间，从而减少对大型标记数据集的需求。所提出的方法包括三个关键阶段。首先，我们学习电路的几何表示并用技术信息丰富它以创建一个综合特征向量。随后，将基于特征的图学习与少样本和零样本学习相结合，增强了对未见电路预测的普遍性。最后，我们介绍了两种算法，即 EASCO 和 ASTROG，它们与 GCX 集成后可优化可用样本以产生符合设计者标准的最佳电路配置。通过使用 180 nm CMOS 技术中导出的参数对各种电路进行模拟性能评估，证明了所提方法的有效性。此外，该方法的通用性扩展到高阶拓扑和不同的技术节点，例如 65 nm 和 45 nm CMOS 工艺节点。
解析航空电磁 (aem) 和航空磁
沉积火山地块，包括 Brunswick No. 12 矿床 然而，该矿床的磁性特征被附近玄武岩地层的响应所掩盖。可靠的 3D 模型可以极大地有助于更好地了解 Brunswick 12 号矿床的深层性质，并为其勘探提供重要的载体。矿床中丰富的磁黄铁矿产生强烈的磁异常。将磁性数据的 3D 建模与文献中提供的地质信息和钻井数据相结合作为反演的链接，生成了更可靠的地下行为模型。该反演与地质模型的比较表明 3D 模型的垂直行为与先前导出的地质剖面具有良好的相关性。尽管深度连续，但该模型表现出身体北部和南部部分之间的差异。这种“分叉”的外观与与矿床相关的两个磁异常的存在是一致的。然后将磁模型与该区域的航空电磁（AEM）特征进行比较，这也表明北部和南部部分之间存在分叉。将基于不同物理特性的两种地球物理方法的解释关联起来有助于确认所获得的 3D 模型的可靠性。这项研究的结果有助于更好地描述与 12 号矿床相关的地球物理特征
材料与设计 - 顾教授课题组
应力-应变曲线是材料机械性能的重要表示，弹性模量、强度和韧性等重要性能均由此曲线定义。然而，通过有限元法 (FEM) 等数值方法生成应力-应变曲线的计算量非常大，尤其是考虑材料的整个失效路径时。因此，很难对具有较大设计空间的材料进行高通量计算设计，尤其是考虑超出弹性极限的机械响应时。在本文中，我们结合使用主成分分析 (PCA) 和卷积神经网络 (CNN) 来预测二元复合材料在整个失效路径上的整个应力-应变行为，其动机是经验模型的推理速度明显更快。我们通过可视化 PCA 的特征基来表明 PCA 将应力-应变曲线转换为有效潜在空间。尽管数据集中只有 10-27% 的可能微观结构配置，但当根据导出的材料描述符（例如模量、强度和韧性）测量模型性能时，预测的平均绝对误差为数据集中值范围的 10%。我们的研究展示了使用机器学习加速材料设计、特性和优化的潜力。© 2020 作者。由 Elsevier Ltd. 出版。这是一篇根据 CC BY 许可开放获取的文章（http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
多叶速酶抑制剂z ...
多酶抑制剂Z-VAD-FMK充当肽的抑制剂：N-糖酶（NGLY1），一种内糖苷酶，一种内吞糖苷酶，从渗透性降级（ERAD）（ERAD）（ERAD）中裂解N-连接的糖蛋白从糖蛋白（ER）中导出的糖蛋白。NGLY1的Z-VAD-FMK和siRNA介导的敲低（KD）抑制NGLY1的药理学N-聚会酶均诱导HEK 293个细胞中的GFP-LC3阳性点。在任何一种情况下都不观察到ER应力标记物的激活或活性氧（ROS）的诱导。此外，当观察细胞内存储释放时，CA 2 +处理不受影响。在小含量NGLY1抑制或NGLY1 KD的条件下，观察到自噬体形成的上调而不会观察到自噬型伏特的损害。富集自噬体揭示了可比的自噬体蛋白含量。基因本体分析 - 某些IPS表明涉及蛋白质翻译，定位和靶向，RNA降解和蛋白质复合物拆卸的因子的代表过多。自噬的上调代表了对NGLY1抑制或KD的细胞适应，并且在这些条件下，ATG13抑制作用的小鼠胚胎爆炸（MEFS）显示出降低的生存能力。相比之下，用pan-caspase抑制剂Q-VD-OPH处理不会诱导细胞自噬。因此，Z-VAD-FMK的实验因NGLY1抑制作用（包括诱导自噬）而变得复杂，而Q-VD-OPH则代表了一种替代性caspase抑制剂，而没有这种限制。
cress上经常询问的问题
1。SAC中有什么组件？SAC内的组件将保持机密。2。是否可以考虑使用更长小时的电池的系统访问费（SAC）？不，对于延长存储时间的电池，系统访问费（SAC）不会降低。3。非极性技术（例如生物量/沼气）的系统访问费用是多少？可调度技术（例如生物量和沼气）将受到系统访问费（SAC）25 SEN/kWh的速率。能源销售和多余的能源4。什么是多余的能量？多余的能量是指超过每月最大需求的红色导出的能量，这是由于绿色消费者的撤离而导致的5。以8 Sen/kWh的价格出售多余能源的时间限制吗？以8 SEN/kWh的价格向系统销售过量能源没有时间限制。但是，在多余的能源销售期间，REC将属于单一买家。6。随着时间的推移，允许从非公司转换为公司？不允许。无法授予灵活性，因为必须在申请阶段声明。允许此开关可能会影响电池存储系统（BES）的恢复成本支付到网格。7。对企业和非实施可调度能源的清晰度定义为企业产出，而间歇性能量被归类为非公司的产出。电池和容量要求8。电池的最小容量因子（CF）是什么？电池能量存储的最低容量是太阳能发电厂的50％，储存4小时。
引用 (APA) Pasqualetto Cassinis, L., Fonod, R., Gill, E., Ahrns, I., & Gil Fernandez, J. (2020). 基于 CNN 的近距离姿势估计系统
本文介绍了一种新颖的框架，该框架将用于特征检测的卷积神经网络 (CNN) 与协变高效 Procrustes 视角 n 点 (CEPPnP) 求解器和扩展卡尔曼滤波器 (EKF) 相结合，以实现对非合作航天器周围近距离操作的稳健单目姿态估计。在役服务航天器对非活动航天器的相对姿态估计是当前和计划中的太空任务设计中的一项关键任务，因为它与近距离操作相关，例如在轨服务和主动碎片清除。这项工作的主要贡献在于通过将协方差矩阵与 CNN 为每个检测到的特征返回的热图相关联，从图像处理步骤中获取统计信息。此信息包含在 CEPPnP 中，以提高滤波器初始化期间姿态估计步骤的准确性。导出的测量协方差矩阵用于紧密耦合的 EKF，以便更好地表示特征检测步骤中的测量误差。这提高了滤波器在 CNN 检测不准确时的鲁棒性。在目标的光照条件和部分掩蔽条件下，所提出的方法能够返回相对姿态以及相对平移和旋转速度的可靠估计值。欧洲航天局 Envisat 航天器的合成 2D 图像用于生成数据集，用于训练、验证和测试 CNN。同样，这些图像用于重建代表性的近距离场景，以验证所提出的方法。
推荐引用 推荐引用 顾毅，“人工智能配电系统中的可再生能源整合”（2020 年）。电子学位论文。1777。https://digitalcommons.du.edu/etd/1777
基于上述数据可视化平台，研究了数据的外在表现形式，在接下来的工作中，尝试去理解数据内部隐藏的信息。设计了一种基于支持向量回归（SVR）的短期负荷预测方法，为网络重构提供更高精度的负荷预测。利用二阶锥程序（SOCP）将三相平衡最优潮流的非凸性放宽为最优潮流（OPF）问题。采用交替方向乘子法（ADMM）以分布式方式计算最优潮流。考虑到配电系统的现实情况，构建了一个三相不平衡配电系统，该系统包括变电站层面的小时运行计划和馈线层面的分钟潮流运行。在变电站层面最小化含可再生能源系统的运行成本。用机会约束模拟可再生能源发电的随机分布模型，并用高斯混合模型 (GMM) 和基于遗传算法的期望最大化 (GAEM) 建模导出的确定性形式。在实时 (RT) 调度中，使用 OPF 进一步降低系统成本。半正定规划 (SDP) 用于将三相不平衡配电系统的非凸性放宽为凸问题，这有助于实现全局最优结果。以并行方式，ADMM 实现了在短时间内获得结果。
1 型糖尿病管理中胰岛素注射的建模与优化
摘要 — 糖尿病是一种全球性的健康危机，其特征是血糖调节不良，影响着全球数百万人并导致严重的并发症和死亡。虽然与其他形式的糖尿病相比，1 型糖尿病 (T1DM) 的病例数较少，但通常在年轻时就被诊断出来，并且需要终生注射外源性胰岛素。在本文中，我们重点了解皮下层胰岛素和葡萄糖分子的相互作用，这对于 1 型糖尿病患者的血糖控制至关重要。具体而言，我们提出了一个综合模型来表征皮下层内的胰岛素-葡萄糖系统，并结合多细胞分子通讯系统。然后，我们将 1 型糖尿病系统分为胰岛素和葡萄糖子系统，并推导出皮下层胰岛素-葡萄糖相互作用的端到端表达。我们进一步使用基于代理的模拟器验证了胰岛素-葡萄糖相互作用分析。由于有效管理餐后血糖水平对于 1 型糖尿病患者来说至关重要，可以保障他们的整体健康并避免短期和长期并发症，我们还通过拉格朗日乘数和梯度下降上升法，根据推导出的血糖反应推导出最佳胰岛素给药时间。这使我们能够探索不同类型的胰岛素和饮食管理对血糖水平的影响。模拟结果证实了我们提出的模型的正确性以及我们优化的 1 型糖尿病患者胰岛素注射有效时间窗口的有效性。
使用多个独立控制接触的最佳闭环深部脑刺激
深部脑刺激 (DBS) 是治疗多种神经系统疾病（包括帕金森病和特发性震颤）的成熟方法。已知这些疾病的症状与基底神经节和丘脑的病理性同步神经活动有关。据推测，DBS 会使这种活动不同步，从而导致症状整体减轻。具有多个独立可控触点的电极是 DBS 技术的最新发展，它有可能更精确地瞄准一个或多个病理区域，减少副作用并可能提高治疗的功效和效率。然而，这些系统的复杂性增加促使人们需要了解 DBS 应用于大脑内多个区域或神经群时的效果。基于理论模型，我们的论文探讨了如何最好地将 DBS 应用于多个神经群以最大限度地使大脑活动不同步的问题。其中的核心是我们推导出的解析表达式，这些解析表达式可以预测在施加刺激时症状严重程度应如何变化。利用这些表达式，我们构建了一个闭环 DBS 策略，该策略描述了如何使用反馈信号的相位和幅度将刺激传递给各个接触点。我们模拟了我们的方法，并将其与文献中发现的另外两种方法进行了比较：协调复位和锁相刺激。我们还研究了我们的策略预计会产生最大效益的条件。
分层超导体的Doniach模型
最近，在发现高温超导体后，人们对建模超导体的性质引起了极大的兴趣。在理论上是由微观BCS理论的平均[2]从理论上推导的一种流行的宏观模型[1]，Ginzburg和Landau [3]在其现象学方法中首先引入了接近过渡温度的现象学方法。与时间相关的Ginzburg – Landau（TDGL）模型是由Gor'kov和Eliashberg [4]推导出的，从微观BCS理论中，后来由许多作者研究了该模型。有关超导性的显微镜和宏观理论的更多物理背景，我们指的是最近的调查文章[5，6]及其参考文献。超导层分层化合物是材料，其中过渡金属二核苷的金属单层固有地堆叠（固有层化合物），或者在上述金属层之间将有机分子插入（相互量化的层化合物）。此类金属层的一些示例是TAS＃，Tase＃，NBS＃，NBSE＃等等。在本文中，我们将考虑劳伦斯– donioch（LD）模型[7]，其中约瑟夫森隧道与相邻层中的金兹堡 - 陆订单参数相结合。有关LD模型的更多信息，我们还参考了参考文献[8-10]及其中的参考。在本文中，我们首先描述了§2中的固定LD模型，并证明了存在结果。然后，在第3节中，我们介绍了时间依赖的劳伦斯– Donioch（TDLD）模型，并显示了TDLD模型强解决方案的存在和独特性。在§4中，我们显示了本文的主要结果，即TDGL模型是TDLD模型的极限