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在电信 C 波段附近的金属有机气相外延中通过改进的液滴外延在 InGaAsP/InP(100) 上自组装 InAs 量子点，用于量子光子应用
这些材料在激光中被广泛应用，包括作为激光器中的活性介质[3-5]、作为量子信息技术的纯单光子和纠缠光子对源[6]、以及作为新型纳米存储器件的构建块。[7-9] 特别是 InAs/InP 量子点，由于其与 1.55 μ m 的低损耗电信 C 波段兼容，目前作为单光子发射器非常有吸引力。[10,11] 金属有机气相外延 (MOVPE) 中的液滴外延 (DE) 是一种新近且非常有前途的 QD 制造方法，因为它结合了大规模外延技术和多功能外延方法。[12-15] 这是一种相对较新的工艺，其生长动力学尚未完全了解，特别是对于与电信波长兼容的 III-V 材料系统，例如 InAs/InP。因此，它在制造用于广泛应用的电信 QD 方面具有巨大的发展潜力。此外，使用 InP 作为基质材料可以实现 InAs 量子发射体的生长，而无需任何额外的变质缓冲剂（例如 AlInAs/GaAs）。[16 – 18]
使用改进的 WEEC 通用模型通过电池存储缓解光伏电源间歇性
摘要：光伏和风能系统等可再生能源越来越多地融入电网，这凸显了对可靠控制机制的需求，以缓解这些能源固有的间歇性。据巴西电网运营商 (ONS) 称，近年来可再生能源分布式系统 (RED) 出现了连锁断开现象，凸显了对稳健控制模型的需求。本文通过使用 WECC 通用模型验证光伏电站与电池储能系统 (BESS) 相结合的有功功率上升率控制 (PRRC) 函数来解决这一问题。所提出的模型在一段较长的分析期内经过了严格的验证，使用均方根误差 (RMSE) 和 R 平方 (R 2 ) 指标对连接点 (POI) 注入的有功功率、光伏有功功率和 BESS 充电状态 (SOC) 显示出良好的准确性，为中长期分析提供了宝贵的见解。爬升率控制模块在工厂功率控制器 (PPC) 中实现，利用西部电力协调委员会 (WECC) 开发的第二代可再生能源系统 (RES) 模型作为基础框架。我们使用 Anatem 软件进行了模拟，将结果与以 100 毫秒到 1000 毫秒为间隔从巴西配备 BESS 的光伏电站收集的实际数据进行了比较。所提出的模型经过了长期的严格验证，所呈现的结果基于两天的测量。用于表示此控制的正序模型表现出良好的准确性，这由均方根误差 (RMSE) 和 R 平方 (R 2 ) 等指标证实。此外，本文强调了在计算爬升率时准确考虑功率采样率的关键作用。
改进的欧洲山杨染色体规模基因组组装和群体遗传学资源。
图 1 P. tremula v2.2 基因组概览。(A) P. tremula 1 号染色体 47.1 Kbp 区域的比较，显示 P. tremula v2.2 基因模型和 P. tremula v1.1 基因组和转录本的复制，在 PlantGenIE 中的 JBrowse 工具中呈现。绿松石色区域突出显示了 P. tremula v1.1 中包含基因的较长支架的示例。(B) P. tremula 和 P. trichocarpa 之间的同源性和结构重排。点表示两个物种之间的同源序列。红色表示同源序列之间的相同方向，蓝色表示相反方向。(C) 使用 PlantGenIE 中的 Venn 工具创建的维恩图，显示 P. tremula 特定区域中的基因交集和从同源性分析中识别出的 P. tremula 特定基因。
联合公用事业：改进的车队可持续性，驾驶员安全和车辆可用性
联合公用事业公司现在正在寻求了解他们将来可以从哪些其他车辆见解中受益。通过对他们的车辆数据有更深入的技术理解，车队经理将能够在维护方法中更加主动和预防。例如，当车队经理完全了解柴油颗粒过滤器（DPF）的功能，以及可能导致车辆停机时间和额外维护成本的因素时，他们将有能力更好地发现DPF易于失败的DPF的早期警告信号。例如：DPF重新恢复事件的高度计数可能表明车辆的驱动不足以清洁DPF，这可能导致它填充并引起发动机警告灯，甚至是DPF故障。
暴露于Elexacaftor/tezacaftor/ivacaftor（ETI）的CF气道上皮细胞（ETI）的基因表达反应提出了超越改进的CFTR通道功能的好处
Title: Gene expression responses of CF airway epithelial cells exposed to elexacaftor/tezacaftor/ivacaftor (ETI) suggest benefits beyond improved CFTR channel function Authors: Thomas H. Hampton 1 , Roxanna Barnaby 1 , Carolyn Roche 1 , Amanda Nymon 1 , Kiyoshi Ferreira Fukutani 1 , Todd A. MacKenzie 2 ,和Bruce A. Stanton* 1 Thomas H. Hampton博士1美国新罕布什尔州汉诺威市Geisel医学院微生物和免疫学系电子邮件： amandanymon@gmail.com Kiyoshi Ferreira Fukutani，博士电子邮件：kiyoshi.ferreira.fukutani@dartmouth.edu todd A. Mackenzie，博士2美国新罕布什尔州黎巴嫩达特茅斯盖塞尔医学院生物医学数据科学系 *通讯作者：布鲁斯·A·斯坦顿博士。微生物学和免疫学系Geisel医学院，达特茅斯520 Remsen Building Hanover NH 03755电话：603-646-5396电子邮件：bruce.a.stanton@dartmouth.edu摘要：Elexacaftor/tezacaftor/tezacaftor/ivacaftor/ivacaftor（eti fiikectik reigral inibral inibral inibristion conversion intrigry repription intrike）通过改善气道上皮细胞（AEC）分泌CFTR介导的CL-和HCO 3-导致肺功能的改善，频繁的病情较低。然而，研究表明，诸如ETI的组成部分Ivacaftor之类的CFTR调节剂对改善CFTR通道功能的CF细胞具有许多影响。由于对ETI对CF AEC基因表达的影响知之甚少，因此我们将原代人AEC暴露于ETI 48小时，并通过RNA-SEQ和QPCR询问转录组。eti增加了防御素基因表达（DEFB1）的观察结果，与CF患者（PWCF）肺部细菌负担减轻的报道一致。eti还降低了MMP10和MMP12基因表达，这表明ETI可能会减少蛋白水解诱导的肺破坏
MAPK 抑制治疗儿童低级别胶质瘤的耐药性、反弹和复发再生长模式：一种改进的德尔菲法建立基于国际共识的定义-国际儿童低级别胶质瘤联盟
摘要 儿童低级别胶质瘤 (pLGG) 是最常见的儿童脑肿瘤组。当无法进行根治性切除时，其自然病程是一种慢性疾病，肿瘤稳定期和肿瘤进展期交替出现。虽然总体存活率很高，但许多患者会经历严重的、可能终生的疾病。由于突变事件，大多数 pLGG 具有潜在的 RAS/MAPK 通路激活，导致在临床试验中使用分子靶向疗法，最近监管机构批准了 BRAF 和 MEK 抑制组合用于 BRAFV600E 突变的 pLGG。尽管活动令人鼓舞，但由于药物耐药性，治疗期间可能会发生肿瘤复发，停止治疗后可能会出现肿瘤复发，或者据报道，一些患者在停止靶向治疗后 3 个月内出现快速反弹生长。在 pLGG 中，这些再生模式的定义尚未得到很好的描述。因此，国际儿童低级别胶质瘤联盟（一个由全球医生和科学家组成的团体）成立了耐药性、反弹和复发 (R3) 工作组，以研究耐药性、反弹和复发。采用改良的德尔菲方法，针对 pLGG 的再生模式制定了基于共识的定义和建议，并特别提到了靶向治疗。
使用改进的机器学习
尽管许多研究都集中在海洋事故的可能性上，但很少有人专注于分析后果的严重程度，甚至更少的预测严重程度。为此，在本研究中提出了一个新的研究框架，以准确预测海洋事故的严重性。首先，开发了一种新颖的两阶段特征选择（FS）方法，以选择和对风险影响因素（RIF）进行排列，以提高MA Chine学习（ML）模型的准确性（ML）模型和FS的解释性。第二，提出了一种全面的评估方法，以根据稳定性，预测性能改善和统计检验来衡量FS方法的性能。第三，使用了六个完善的ML模型，并比较了不同预测因子的性能。发现光梯度提升机（LightGBM）具有对海洋事故的严重性词典的最佳预测性能，并被视为基准模型。最后，LightGBM根据提出的FS方法选择的RIF来预测事故严重程度，并从定量的角度对风险控制措施的效果进行了反作用。这项有关改进ML方法使用的创新研究可以有效地分析和预测海洋事故的严重性，为在安全评估和预防事故预防研究中使用人工智能（AI）技术提供新的方法，并触发了新的方向。源代码可公开可用：https：//github.com/fengyinleo/pgi-sdmi。
Antonio Parkway Gateway改进的计划持有人列表。XLSX
8203路面回收系统公司Trisha Vander Sluis 951-682-1091估算1@pavementRecycling.com8203路面回收系统公司Trisha Vander Sluis 951-682-1091估算1@pavementRecycling.com
vmfer：von Mises-fisher经验基于梯度方向的不确定性进行政策改进的不确定性
强化学习（RL）是决策问题中广泛的技术，构成了两个基本操作 - 政策评估和政策改进。提高学习效率仍然是RL的关键挑战，许多努力着重于使用合奏批评来提高政策评估效率。，当使用多个批评家时，政策改进过程中的演员可以获得不同的梯度。先前的研究将这些梯度合并在一起而没有考虑它们的分歧。因此，优化政策改进计划对于提高学习效率至关重要。本研究的重点是调查合奏批评家对政策改进引起的差异分歧的影响。我们介绍了梯度方向不确定性的概念，以此来衡量政策改进过程中使用的梯度之间的分歧。通过解决梯度之间的分歧，我们发现梯度方向不确定性较低的过渡在政策改进过程中更可靠。基于此分析，我们提出了一种称为von Mises-fisher经验重新采样（VMFER）的方法，该方法通过重新采样过渡过渡和为梯度方向不确定性较低的过渡提供了更高的信心来优化政策改进过程。我们的实验表明，VMFER显着地执行基准，并且特别适合RL中的整体结构。
使用验证的语言模型进行改进的扬声器识别
在本文中，我们借助于验证的语言模型研究了改进的命名者认同。首先，我们尝试了一种有监督的方法，其中每个说话者在训练数据中的话语的内容用于验证基于编码器的BERT风格的语言模型。接下来，我们探讨了大型生成语言模型，证明了他们在文本成绩单中执行零摄像人识别的能力。在两种情况下，我们都会尝试两种语言，包括Voxceleb1扬声器标识数据集和三个爱沙尼亚广播新闻和对话数据集。我们表明，大型语言模型可以在对话演讲中为命名者的识别表现提供戏剧性的证明，在这些演讲中，用他们的名字介绍说话者。此外，OpenAI GPT-4模型有时会通过人类的表现来回忆《爱沙尼亚人的说话者》成绩单。