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在乳腺癌细胞中雌激素受体靶向疗法中miR-33a表达的体外研究 供应链协作对... 的调节作用 长大后应该是什么？ Lewis Mattin博士讲师... jsdewes-基于自然通风的夏季峰值条件下预测热舒适度的计算方法 印度尼西亚的能源转变：依赖性，补贴和可再生能源
摘要：（1）背景：脂肪酸合成的增加导致乳腺癌的侵略性表型和使治疗剂的效率。在脂质生物合成途径上作为miR-33a的调节microRNA（miRNA）具有阐明确切机制的潜力。（2）方法：我们确定了MCF-7和MDA-MB-231乳腺癌细胞暴露于雌激素受体（ER）激活剂（Estradiol-17β，E2）或抗雌激素（ICI 182,780，在非cy毒性浓度下）的miR-33a表达水平。我们通过免疫印迹将细胞中的miR-33a表达水平与与细胞脂质生物合成相关的途径相关。（3）结果：miR-33a模拟治疗导致MCF-7细胞中脂肪酸合酶（FASN）的显着下调，而在MDA-MB-231细胞中则没有在雌激素-17β（E2）或Fulvesterant（Fulvertant（Ful）的情况下）。与miR-33a抑制剂效应相反，miR-33a与E2或FUL的MIMIC共转染导致MCF-7细胞中AMP激活的蛋白激酶α（AMPKα）活性减少。E2不管miR-33a细胞水平如何，MDA-MB-231细胞中的FASN水平都会增加。 miR-33a抑制剂共处理抑制了MDA-MB-231细胞中E2介导的AMPKα活性。 （4）结论：miR-33a的细胞表达水平对于理解包括细胞能量传感器（例如AMPKα激活状态）的差异反应至关重要。E2不管miR-33a细胞水平如何，MDA-MB-231细胞中的FASN水平都会增加。miR-33a抑制剂共处理抑制了MDA-MB-231细胞中E2介导的AMPKα活性。（4）结论：miR-33a的细胞表达水平对于理解包括细胞能量传感器（例如AMPKα激活状态）的差异反应至关重要。
峰值超维网络：与内存启发的框架集成的神经形态模型
最近，从鲁棒性和能量效率方面，受到脑启发的计算模型表现出巨大的潜力，可以超越当今的深度学习解决方案。尤其是，尖峰神经网络（SNN）和高维计算（HDC）在实现了有效和鲁棒的认知学习方面表现出了令人鼓舞的结果。尽管取得了成功，但这两个受大脑启发的模型具有不同的优势。SNN模仿了人脑的物理特性，而HDC则以更抽象和功能水平对大脑进行建模。他们的设计理念展示了激励其组合的互补模式。在记忆的经典心理模型的帮助下，我们提出了SpikeHD，这是第一个从根本上结合尖峰神经网络和超维计算的框架。SpikeHD生成了一个可扩展且强大的认知学习系统，可以更好地模仿大脑功能。SpikeHD通过保留基于原始事件的Spike数据的空间和时间相关性来利用尖峰神经网络提取低级特征。然后，它利用HDC通过将信号映射到高维空间，学习抽象信息并对数据进行分类来通过SNN输出进行操作。我们对一组基准测试问题的广泛评估表明，与SNN架构相比，SpikeHD提供了以下好处：（1）通过利用两阶段信息处理来增强学习能力，（2）使噪声和失败的实质性稳健性和（3）减少网络的大小和需求的参数，从而使学习能力具有重要的功能。
对TMPRSS2的表达，病理作用和抑制的综述，丝氨酸蛋白酶负责SARS -COV -2峰值蛋白激活
SARS-COV-2使用宿主细胞膜受体血管紧张素转化酶2（ACE2）锚定其尖峰蛋白，并由宿主膜膜蛋白酶促进膜融合蛋白。最近的研究表明，跨膜丝氨酸蛋白酶2（TMPRSS2）是一种蛋白酶，该蛋白酶在先前的冠状病毒感染中相似，严重的急性呼吸综合征（SARS）和中东呼吸道综合征（MER）和中东呼吸道综合征（MERS），负责SARS-Cov-2-Cov-2-Cov-2型宿主的蛋白质，启用了Enaber Face face face facike ofer face facie face face face face face facike fir facie fir face facike ofer face face face face facike od sy facike fir。tmprss2在包括胃肠道，呼吸和遗传系统在内的不同部位的上皮细胞中表达。（SARS-COV-2的E感染部位与ACE2和TMPRSS2的共表达位点相关。此外，感染率的年龄，性别和合并症相关的变化与这些组中TMPRSS2的表达速率相关。（ESE发现提供了有效的理由，认为抑制TMPRSS2可以在降低病毒的细胞进入，最终影响感染率和病例严重性时具有有益的影响。使用常规和计算方法，正在进行一些药物开发研究，以开发蛋白酶的潜在抑制剂。在应用这种疗法之前，必须完全了解TMPRSS2的生物学作用。
营养以帮助运动员达到峰值自行车表现
人类被设置为燃烧碳水化合物作为运动的主要燃料，尤其是在更高强度下。您的自行车里程越高，您的身体所需的碳水化合物越多。您的体重至少应具有1.4克碳水化合物。如果您骑着运动员的里程，则最好以每磅2.3-3.2克，甚至如果您的总卡路里允许，甚至更高。如果您是成年人试图减掉几磅的成年人，请将全食物放在加工食品上以获取碳水化合物。
亚利桑那州峰值容量存储项目，doe/ea ...
首字母缩略词和缩写清单AES AES存储，LLC Acc AccArizona Corporation Commission Ada Arizona农业部ADOT ADOT ADOT ARIZONA ARIZONA运输部AGFD AGFD AGFD AGFD AGFD AGFD ARIZONA DEMECPE ARFIC AVIAN POWTRIC POURDEL LINE LINE LINE LEASTER LINE LEASTEAL ENTACTONTAME Battery Management System CEC Certificate of Environmental Compatibility CESA Cumulative effects study area CFR Code of Federal Regulations DOE United States Department of Energy EA Environmental Assessment EPA Environmental Protection Agency ESA Endangered Species Act F-Stop fast response shutdown sequence FERC Federal Energy Regulatory Commission GHG Greenhouse gas HDMS Heritage Data Management System HV high voltage HVAC heating, ventilation, and air conditioning KOP Key Observation Point kV kilovolt LGIA大发电机互连协议LV低压MBTA迁移鸟类条约ACT MPH英里每小时MV中型电压
基于峰值电力价格
摘要：光伏（PV）的生成取决于太阳资源的可用性，由于PV面板上存在云而导致辐照度的变化直接影响，从而导致功率输出变化。与PV集成的电池储能系统的使用显示为在最大坡道极限内减轻这些功率输出频率的技术可行解决方案。文献中报告的大多数文章都通过与电池降解为控制策略的性能指标来平滑PV功率输出，使用了面向事件的模型，该模型仅考虑循环的数量和排放深度。本文介绍了对电池降解模型的两种方法的比较分析，这是一种基于雨水计数和半经验模型的面向事件的模型，并应用了光伏功率平滑，通过使用广泛的限制和安装的PV工厂能力。半经验降解模型显示所有模拟病例的电池降解较高。对于策略2，该订单比面向事件的模型高50％，这可能是由于严重的DR和RR，这增加了电池的应力。对于策略1，差异更大，在100％至300％之间。基于事件的模型表明策略1暗示电池降低较少，但半经验模型则表明相反。考虑到半经验模型考虑了更多的退化参数，策略2意味着降低较少的事实更可靠。为此，EBAT，SOC控制的参考可以设计为避免在高负载状态下运行。此外，随着操作在高SOC时，由Simses模型获得的结果证实了加速锂电池电池降解的结果。维持EBAT，参考为SOC 80％降低了至少25％的降解，维持EBAT，参考为100％。结果表明，选择简化的降级模型方法可能会导致哪些策略是最好的，因为日历寿命效应在应用PV功率平滑方面非常重要。
数据驱动的能源存储计划，以最大程度地减少PV生成分配系统的峰值需求
摘要：越来越多地采用了分散的可再生能源产生（例如太阳能光电板和风力涡轮机）和低碳技术将增加分配网络在不久的将来所经历的压力。在这种情况下，由于其灵活性，降低了成本和快速部署能力，能源存储正成为传统昂贵增强网络基础设施的关键替代品。在这项工作中，提出了一种端到端数据驱动的解决方案，以最佳设计电池单元的控制，以减少峰值电力需求。建议的解决方案使用最先进的机器学习方法来预测电力需求和PV生成，并结合优化策略，以最大程度地利用光伏能量来为存储单元充电。为此，在英国普利茅斯附近的Stentaway主要变电站和其他六个地点收集的历史需求，天气和太阳能产生数据。
最佳的在线算法，用于减少峰值的最大化用储能最大化
电费中高比例的需求费用激励大力客户利用能量存储来减少外部网格的峰值采购。在储能有限的情况下，我们希望以在线方式最大程度地减少峰值需求，并受到高度不确定的需求和可再生注射的挑战，高峰消费的非肿瘤性质以及在线决策的耦合。在本文中，我们提出了一种最佳的在线算法，该算法达到了最佳竞争比率，该算法是在保持在线和最佳离线峰值还原性能之间持续比率的想法。我们进一步表明，可以通过求解线性线性分流程序来计算最佳竞争比率。此外，鉴于每个决策回合的投入和行动，我们扩展了算法以自适应维持最佳竞争比率。自适应算法保留了最佳的最坏情况保证，并获得了改善的平均案例性能。我们使用现实世界的痕迹评估了我们提出的算法，并表明它们获得了最佳离线基准的峰值降低81％。此外，与基线替代方案相对于基线替代方案，自适应算法至少增加了20％的峰值降低。
基于峰值的模式识别的蛋白质结构化储层计算
摘要 - 到现在，我们目睹了半导体行业的微型化趋势，并得到了纳米级表征和制造方面的开创性发现和设计的支持。为了促进趋势并产生越来越小，更快，更便宜的计算设备，纳米电子设备的大小现在达到了原子或分子的规模，这无疑是对新型设备的技术目标。随着趋势，我们探讨了在单个蛋白质分子上实施储层计算的非常规途径，并具有小型世界网络特性的介入神经形态连接。我们选择了izhikevich尖峰神经元作为电子处理器，与Verotoxin蛋白的原子相对应，其分子作为连接处理器的通信网络的“硬件”结构。我们在单个读数层上申请，以监督方式采用各种培训方法来研究分子结构化储层计算（RC）系统是否能够处理机器学习基准。我们从基于峰值依赖性塑性的远程监督方法开始，并以线性回归和缩放的共轭梯度背部传播训练方法继续进行。RC网络被评估为标准MNIST和扩展MNIST数据集的手写数字图像上的概念概念，并与其他类似方法相比，证明了可接受的分类精度。