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World File Search System平衡的
不同大脑区域线粒体能量平衡的变化
本文已接受出版并经过完整的同行评审，但尚未经过文字编辑、排版、分页和校对过程，这可能会导致此版本与记录版本之间存在差异。请引用本文 doi：10.1111/JNC.15239
双标准近似算法，用于负载平衡的无关机器，成本
我们研究了具有成本限制的无关机器上的负载平衡问题的广义版本：给定一组M机器（某些类型）和一组n个工作，在机器上处理的每个作业j都需要P i，j时间单位，并造成成本ci，j，j，j，j，j，j，and j，该目标是为一项工作的工作时间，该工作时间是有序的，这些工作是有序的，该工具是有序的。优化了机器完成时间的矢量的某些客观函数，但要受到以下限制，即按时间表总成本必须在给定的预算范围内b。是由文献的最新结果激发的，我们的重点是机器类型数量是固定常数的情况，我们为研究问题开发了双标准近似方案。我们的结果在某些特殊情况下概括了几个已知结果，例如带有相同机器的情况，或具有恒定数量具有成本限制的机器的情况。构建了Jansen和Maack [15]最近提出的优雅技术，我们构建了一种更通用的方法，该方法可用于将近似方案推导到具有约束条件的更广泛的负载平衡问题上。
BANCOVID 是首个基于 D614G 变体 mRNA 的 SARS-CoV-2 候选疫苗，可引发中和抗体和平衡的细胞免疫反应
。CC-BY-ND 4.0 国际许可证永久有效。它以预印本形式提供（未经同行评审认证），作者/资助者已授予 bioRxiv 许可，可以在该版本中显示预印本。此版本的版权持有者于 2020 年 9 月 30 日发布。；https://doi.org/10.1101/2020.09.29.319061 doi: bioRxiv preprint
![b“极值图论的一个核心问题是确定给定图 H 在 \xef\xac\x81x 大小的图中诱导副本的最大数量。这个问题最早由 Pippenger 和 Golumbic [13] 研究，近年来已成为广泛研究的主题 [2, 3, 7, 8, 11, 18]。本文重点关注有向图的类似问题。准确地说，设 H 是有向图。有向图 G 中 H 的诱导密度，表示为 i ( H, G )，是 G 中 H 的诱导副本数量除以 | V ( G ) | | V ( H ) | 。对于整数 n ，设 i ( H, n ) 为所有 n 顶点有向图 G 中 i ( H, G ) 的最大值。H 的诱导性定义为为 i ( H ) = lim n \xe2\x86\x92\xe2\x88\x9e i ( H, n )。当 i ( H, n ) 对于 n \xe2\x89\xa5 2 递减时，此极限存在。只有极少数有向图的可诱导性是已知的。一类重要的例子是有向星号。对于非负整数 k 和 \xe2\x84\x93 ，让有向星号 S k,\xe2\x84\x93 为通过对具有 k + \xe2\x84\x93 叶子的星号的边进行有向图，使得中心具有出度 k 和入度 \xe2\x84\x93 。有向星形是所有边都具有相同方向的定向星形，即星形 S k,\xe2\x84\x93 ，使得 k = 0 或 \xe2\x84\x93 = 0。S 2 , 0 和 S 3 , 0 的可诱导性由 Falgas-Ravry 和 Vaughan [5] 确定。为了解决 [5] 中的一个猜想，Huang [10] 扩展了他们的结果，确定了对所有 k \xe2\x89\xa5 2 的 S k, 0 的可诱导性，表明它是通过对入度为 0 的部分进行不平衡的弧爆破而渐近获得的。注意，由于任何有向图的可诱导性等于通过反转所有弧得到的有向图的可诱导性，因此可以考虑有向星号 S k,\xe2\x84\x93 ，使得 k \xe2\x89\xa5 \xe2\x84\x93 。特别地，Huang 的结果还确定了对所有 \xe2\x84\x93 的 S 0 ,\xe2\x84\x93 的可诱导性。 [10] 的结果未涵盖的最小定向星是 S 1 , 1 ，即三个顶点上的有向路径。Thomass\xc2\xb4e [16，猜想 6.32] 猜想 i ( S 1 , 1 ) = 2 / 5，这是通过四个顶点上的有向环的迭代爆炸获得的。](/simg/b/ba28460dd1b06d9996628290aa73355077ae7e14.webp)
b“极值图论的一个核心问题是确定给定图 H 在 \xef\xac\x81x 大小的图中诱导副本的最大数量。这个问题最早由 Pippenger 和 Golumbic [13] 研究，近年来已成为广泛研究的主题 [2, 3, 7, 8, 11, 18]。本文重点关注有向图的类似问题。准确地说，设 H 是有向图。有向图 G 中 H 的诱导密度，表示为 i ( H, G )，是 G 中 H 的诱导副本数量除以 | V ( G ) | | V ( H ) | 。对于整数 n ，设 i ( H, n ) 为所有 n 顶点有向图 G 中 i ( H, G ) 的最大值。H 的诱导性定义为为 i ( H ) = lim n \xe2\x86\x92\xe2\x88\x9e i ( H, n )。当 i ( H, n ) 对于 n \xe2\x89\xa5 2 递减时，此极限存在。只有极少数有向图的可诱导性是已知的。一类重要的例子是有向星号。对于非负整数 k 和 \xe2\x84\x93 ，让有向星号 S k,\xe2\x84\x93 为通过对具有 k + \xe2\x84\x93 叶子的星号的边进行有向图，使得中心具有出度 k 和入度 \xe2\x84\x93 。有向星形是所有边都具有相同方向的定向星形，即星形 S k,\xe2\x84\x93 ，使得 k = 0 或 \xe2\x84\x93 = 0。S 2 , 0 和 S 3 , 0 的可诱导性由 Falgas-Ravry 和 Vaughan [5] 确定。为了解决 [5] 中的一个猜想，Huang [10] 扩展了他们的结果，确定了对所有 k \xe2\x89\xa5 2 的 S k, 0 的可诱导性，表明它是通过对入度为 0 的部分进行不平衡的弧爆破而渐近获得的。注意，由于任何有向图的可诱导性等于通过反转所有弧得到的有向图的可诱导性，因此可以考虑有向星号 S k,\xe2\x84\x93 ，使得 k \xe2\x89\xa5 \xe2\x84\x93 。特别地，Huang 的结果还确定了对所有 \xe2\x84\x93 的 S 0 ,\xe2\x84\x93 的可诱导性。 [10] 的结果未涵盖的最小定向星是 S 1 , 1 ，即三个顶点上的有向路径。Thomass\xc2\xb4e [16，猜想 6.32] 猜想 i ( S 1 , 1 ) = 2 / 5，这是通过四个顶点上的有向环的迭代爆炸获得的。
b“极值图论的一个核心问题是确定给定图 H 在 \xef\xac\x81x 大小的图中诱导副本的最大数量。这个问题最早由 Pippenger 和 Golumbic [13] 研究，近年来已成为广泛研究的主题 [2, 3, 7, 8, 11, 18]。本文重点关注有向图的类似问题。准确地说，设 H 是有向图。有向图 G 中 H 的诱导密度，表示为 i ( H, G )，是 G 中 H 的诱导副本数量除以 | V ( G ) | | V ( H ) | 。对于整数 n ，设 i ( H, n ) 为所有 n 顶点有向图 G 中 i ( H, G ) 的最大值。H 的诱导性定义为为 i ( H ) = lim n \xe2\x86\x92\xe2\x88\x9e i ( H, n )。当 i ( H, n ) 对于 n \xe2\x89\xa5 2 递减时，此极限存在。只有极少数有向图的可诱导性是已知的。一类重要的例子是有向星号。对于非负整数 k 和 \xe2\x84\x93 ，让有向星号 S k,\xe2\x84\x93 为通过对具有 k + \xe2\x84\x93 叶子的星号的边进行有向图，使得中心具有出度 k 和入度 \xe2\x84\x93 。有向星形是所有边都具有相同方向的定向星形，即星形 S k,\xe2\x84\x93 ，使得 k = 0 或 \xe2\x84\x93 = 0。S 2 , 0 和 S 3 , 0 的可诱导性由 Falgas-Ravry 和 Vaughan [5] 确定。为了解决 [5] 中的一个猜想，Huang [10] 扩展了他们的结果，确定了对所有 k \xe2\x89\xa5 2 的 S k, 0 的可诱导性，表明它是通过对入度为 0 的部分进行不平衡的弧爆破而渐近获得的。注意，由于任何有向图的可诱导性等于通过反转所有弧得到的有向图的可诱导性，因此可以考虑有向星号 S k,\xe2\x84\x93 ，使得 k \xe2\x89\xa5 \xe2\x84\x93 。特别地，Huang 的结果还确定了对所有 \xe2\x84\x93 的 S 0 ,\xe2\x84\x93 的可诱导性。 [10] 的结果未涵盖的最小定向星是 S 1 , 1 ，即三个顶点上的有向路径。Thomass\xc2\xb4e [16，猜想 6.32] 猜想 i ( S 1 , 1 ) = 2 / 5，这是通过四个顶点上的有向环的迭代爆炸获得的。
打破一个完全平衡的ASIC协处理器，在Weierstrass椭圆曲线上实现完整的添加公式
使用椭圆形曲线（EC）上有限场上的加密协议是全球范围内已知的数字签名生成和验证[1]以及相互认证的方法。ec加密操作是时间且能量昂贵，但要比RSA快得多[2]。此外，椭圆曲线密码学（ECC）使用的加密密钥比RSA明显短，同时提供相同的安全性。这减少了发送和接收消息所需的时间和能量。这些功能使ECC对不仅需要高度安全性，而且需要低功率的实时通信和数据处理的设备非常有吸引力。重要性的应用领域是物联网（IoT），自动驾驶，电子卫生，行业4.0和许多其他应用程序。
肝脏、肿瘤和病毒性肝炎：耐受性和免疫激活之间复杂平衡的关键因素
肝癌是全球第三大癌症相关死亡原因。从流行病学角度来看，原发性肝癌的相关风险因素主要是病毒性肝炎感染和饮酒。尽管肝脏炎症、肝硬化和癌症之间存在明显的相关性，但其他新出现的肝病（如脂肪肝）也可能导致肝癌。此外，肝脏是结肠、乳腺癌、卵巢癌和其他癌症转移的主要部位。在这篇综述中，我们将讨论肝脏作为必须在耐受性和免疫激活之间保持平衡的器官的特殊地位。我们将重点关注在肿瘤进展过程中发挥核心作用的巨噬细胞和肝脏微环境中的其他关键细胞成分。我们还将讨论当前和未来的疗法如何影响免疫激活的平衡。
南极表面融化速率和能量平衡的基准数据集
南极沿海冰盖 (AIS) 的表面融化决定了其冰架的生存能力和地面冰盖的稳定性，但迄今为止，现场融化速率估计值非常少。这里，我们提供了来自东南极半岛 (AP) 和东南极洲沿海毛德皇后地 (DML) 的九个站点的现场表面融化速率和能量平衡的基准数据集，其中七个位于 AIS 冰架上。来自八个自动气象站和一个人工气象站 (Neumayer) 的气象时间序列，长度从 15 个月到近 24 年不等，作为能量平衡模型的输入，以获得一致的表面融化速率和能量平衡结果。我们发现表面融化速率表现出很大的时间、空间和过程变化。沿海 DML 的间歇性夏季融化主要由短波辐射的吸收驱动，而东 AP 的非夏季融化事件发生在焚风事件期间，焚风事件迫使大量向下的显热湍流通量。我们使用原位表面融化速率数据集来评估区域大气气候模型 RACMO2 的融化速率，并验证 QuikSCAT 卫星的融化产品。
南极表面融化速率和能量平衡的基准数据集
南极沿海冰盖 (AIS) 的表面融化决定了其冰架的生存能力和地面冰盖的稳定性，但迄今为止，现场融化速率估计值非常少。这里我们提供了来自东南极半岛 (AP) 和东南极洲沿海毛德皇后地 (DML) 的九个站点的现场表面融化速率和能量平衡的基准数据集，其中七个位于 AIS 冰架上。来自八个自动气象站和一个人工气象站 (Neumayer) 的气象时间序列，长度从 15 个月到近 24 年不等，作为能量平衡模型的输入，以获得一致的表面融化速率和能量平衡结果。我们发现表面融化速率表现出很大的时间、空间和过程变化。沿海 DML 的间歇性夏季融化主要由短波辐射的吸收驱动，而东 AP 的非夏季融化事件发生在焚风事件期间，焚风事件迫使大量向下的显热湍流通量。我们使用原位表面融化速率数据集来评估区域大气气候模型 RACMO2 的融化速率，并验证 QuikSCAT 卫星的融化产品。
B'Gagency绩效目标；描述代理绩效目标如何促进Agencys General（或战略）目标；描述机构绩效目标如何促进任何联邦政府绩效目标；确定代理优先目标；描述实现代理绩效目标所需的策略和资源；明确定义的里程碑；确定组织，计划活动，法规，政策和其他有助于代理机构内部和外部绩效目标的活动；对实现代理绩效目标和联邦政府绩效目标的机构间协作的描述；识别目标领导者；平衡的性能指标集；比较结果的基础；有关代理商将如何确保数据准确性和可靠性的描述；对主要管理挑战的描述；以及对低优先级计划的识别。”
B'Gagency绩效目标；描述代理绩效目标如何促进Agencys General（或战略）目标；描述机构绩效目标如何促进任何联邦政府绩效目标；确定代理优先目标；描述实现代理绩效目标所需的策略和资源；明确定义的里程碑；确定组织，计划活动，法规，政策和其他有助于代理机构内部和外部绩效目标的活动；对实现代理绩效目标和联邦政府绩效目标的机构间协作的描述；识别目标领导者；平衡的性能指标集；比较结果的基础；有关代理商将如何确保数据准确性和可靠性的描述；对主要管理挑战的描述；以及对低优先级计划的识别。”
对二氧化碳电还原碳平衡的洞察 - ...
在本研究中，严格分析了流动电解槽中高速率 CO 2 还原过程中的碳平衡。由于电化学还原和与电极-电解质界面处的 OH - 反应，气体扩散电极上的 CO 2 消耗导致流出电解槽的气体体积流量大幅降低，尤其是在使用高碱性电解质和高电流密度时，这主要是由于阴极/电解质界面处的 pH 值升高。如果不考虑 CO 2 消耗，在高电流密度 CO 2 还原条件下，特别是在高 pH 值电解质的情况下，主要气体产物的法拉第效率可能会被显著高估。此外，通过两步程序阐明了详细的碳平衡路径，即 CO 2 与阴极/电解质界面处的 OH - 反应，然后由于阳极附近 pH 值相对较低而在阳极/电解质界面处生成 CO 2。基于提出的两步碳平衡路径，对阳极电解液中释放的气体进行系统探索，揭示了 HCO 3 - 或 OH - 阴极电解液向 CO 3 2- 阴极电解液的转变，并通过 pH 测量进一步证实了这一点。