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B13DET-超微
Supermicro B13DET 支持双第四代 Intel® Xeon® 可扩展处理器（插槽 E1 LGA 4677-1），具有三个 UPI（最高 16GT/s）和高达 350W 的 TDP（热设计功率）。B13DET 采用 Intel C741 芯片组构建，支持 4TB（最高）3DS RDIMM/RDIMM DDR5 ECC 内存，在 16 个 DIMM 插槽中速度高达 4800MT/s（见下文注释 1）。该主板具有出色的 I/O 可扩展性和灵活性，包括两个支持 SATA 6G/NVMe 的 HDD 连接器、一个支持 PCIe 5.0 的 M.2 连接器、两个支持子转接卡的夹层插槽、一个支持 25GbE 以太网 LAN 的中板，以及一个来自 PCH 的用于支持 SATA 6.0 的附加 SATA 连接器。它还提供最先进的数据保护，支持硬件 RoT（信任根）和 TPM（可信平台模块）（下面的注释 2）。B13DET 针对具有高密度和高速输入/输出能力的 4U/8U SuperBlade 系统进行了优化。它是高性能计算 (HPC)、云计算、财务建模、企业应用程序、具有数据密度应用程序的科学和工程计算的理想选择。请注意，此主板仅供专业技术人员安装和维修。有关处理器/内存更新，请参阅我们的网站 http://www.supermicro.com/products/。
微生物群和cancro
TAB4：如方法部分所述，首先根据IPP（表4）的使用频率（表4）对患者进行分层。与参考组相比（<每周使用），胃癌的风险逐渐增加，而IPP则更频繁地使用IPP（HR 2,43.95％从1.37到4.31，即“每周耗尽最多灵敏度分析给出了相似的结果（见在线附加文件1中的表3和4。此外，已经研究了长期IPP对胃癌发展的影响1年，2年和3年？）。如表4所示，随着使用IPP的使用持续时间较长（使用IPP的持续时间较长（HR 5.04.95％从1.23到20.61，使用一年，HR 6,65.95％的使用率从1.62到27.26，使用2年，使用了2.34.95％，从2.34.95％到34.41 for 34.41 for 34.41 for
极性微藻
博士Daniela Morales-Sánchez是TuxtlaGutiérrezInstitute（2005）和Maestra（2007）和Maestra（2007）和Doctor（2014）的生物化学工程师，并在UNAM生物学研究所的生化科学中。 div>他们的博士研究集中于生物柴油生产的异养微藻的培养。 div>在他在美国内布拉斯加州大学的第一个博士后（2014-2017）期间，他的研究导致了通过遗传和代谢工程策略的Chlamydomonas Reinhardtii的脂质含量的增加。 div>2017年，他在挪威的北部大学开始了第二个博士后，在那里他研究了精神噬菌体微藻对产生高价值代谢产物的潜力。 div>目前是ING部的定期调查员。细胞和生物催化，该研究指导与高强度光线适应/适应极性微藻有关的项目，以改善热带微藻。 div>
微塑料和免疫系统
Jacques Robert博士博士是Albert＆Phyllis Ritterson教授兼微生物学和免疫学主席，也是罗切斯特大学环境医学教授。他是Xenopus免疫生物学研究资源的主任，该研究资源是世界上最全面的设施，专门研究Xenopus laevis进行免疫学研究。罗伯特博士的团队研究了免疫系统的发展以及对病毒和细菌的免疫反应，使用两栖动物作为与人类健康相关的动物模型。他的实验室还对水污染物（例如微塑料）对免疫系统发展和整个生命周期的抗病毒免疫的长期影响感兴趣。在实验室外，罗伯特博士喜欢野生动植物，远足，排球，雷丁，并且对歌剧和古典音乐充满热情。这项工作得到了安大略湖微型塑料中心（LOMP）的部分支持，该中心由罗切斯特大学和罗切斯特理工学院共同主持，并由国家环境健康科学研究所（P01 ES035526）和国家科学基金会（OCE-2418255）的海洋和人类健康计划。lomp是研究，翻译和社区参与的枢纽，围绕着不同类型的塑料如何进入和移动大湖生态系统以及微塑料在不同气候条件下如何影响人类健康。在www.lomp.urmc.edu上了解更多信息。上次更新了12/5/24。
微处理器和微系统
本文将基于 PSO 的 PI 控制应用于 APF 拓扑的系统切换功能。使用粒子群优化 (PSO) 方法对有源电力滤波器 (APF) 的比例和积分 (PI) 增益进行调整，以进行无功功率补偿和谐波抑制。传统的 PI 控制器需要更多的计算时间并且精度较低。使用瞬时有功和无功功率方案提取谐波负载电流。将使用 PSO 训练的 PI 控制器与传统 PI 控制器的性能指标（包括总谐波失真、无功功率、功率因数和电容器电压调节）进行了比较。PSO 具有快速收敛、最少的调整参数和快速执行来解决非线性问题的特点。传统的 PI 控制器被在线 PSO 训练的 PI 控制器所取代，目的是在非线性负载条件下增强 APF 中的直流电压跟踪。所提出的工作是在 sim-power system 工具箱中开发的，该工具箱是 Matlab/Simulink 中的一个软件包。