XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System最小
定量的Fattorini-Hautus测试和抛物线抛物线问题的最小无效控制时间
自Fattorini和Russel的开创性工作以来，抛物面部分分化方程的无效可控性已被广泛研究[17]。从Fursikov和Imanuvilov [19]以及Lebeau和Robbiano [23]的作品中，人们通常会承认，在抛物线副部分差异方程的背景下，在控制域上没有限制，并且对控制域没有限制，在内部或边界控制上没有几何限制。最近，对特定示例的研究强调了无效可控性或控制域上的几何条件的积极最小时间的存在。实际上，在[13]中的70 s中已经提供了这样的示例，但是由于特定的点控制，当时还没有理解此结果的全部范围。关于这种最小时间的最新结果已在也被视为特定的上下文中证明，即对耦合抛物线方程的控制[2，4，5，14]或对退化抛物线方程的控制[7，8，9，6]。尽管这三个设置表现出相同的定性行为，但到目前为止，它们之间尚未建立任何精确的联系。我们在本文中的目的是给出一个抽象的框架，其中包含那些不同的框架来研究最小的零控制时间属性。更确切地说，我们将将这一最小时间与（1.5）定义的时间t ∗相关联。我们将强调，这种最小的时间可以具有不同的起源。可以通过（广义）本征函数的某些定位相对于观察算子B ∗（如[13，5，5，14，7，8，9，6]）。在定理1.2中处理此方面。，但也可以通过[2，4]中的基础操作员的特征值的凝结来创建最小的时间。在定理1.3中处理了这一方面。在这两个抽象设置中，最小的无效控制时间将由t ∗给出。我们还将提出一个更通用的设置（包括之前的两个设置），以应对最小时间来自特征函数的定位和光谱的凝结的情况。在这种情况下（请参见定理1.4），我们将证明存在这种最小时间与t ∗有关，但是此最小时间的确切值将是一个开放的问题。最后，仍然有一些例子不适合我们研究的不同设置。有关其中一些示例（请参阅第二节4）我们仍将能够证明最小的空控制时间由t ∗给出。对特定示例的这种分析将需要先验最小时间的值，因此目前，在[7，8，6]中研究的退化抛物线方程将不在本文的范围内。
纯量子状态估计的最小正常基碱基
量子状态估计[1]，即概念确定量子系统的完整说明的过程，对于NUMER应用至关重要，范围从量子化处理处理到量子模拟。在D维量子系统中，可以通过带有单位迹线的阳性半明确复合物来描述状态。因此，量子状态估计需要了解至少D 2-1线性独立的遗产运算符的期望值。传统的提出这些期望值的方法是测量D 2-1广义的Gell-Mann矩阵[2，3]。但是，这种方法需要大量的实验资源和D大范围的时间。一种替代方法是测量d + 1个不偏的碱基[4-8]。虽然此组提供了更好的缩放，但它仍然是线性的，并且它不知道是否存在相互无偏的基础
可靠性需求响应资源 (RDRR) 最小值...
4.13.5.3 RDRR 的调度参数每个可靠性需求响应资源应能够在收到调度指令后四十 (40) 分钟内达到其最大负载削减，并且应能够在每个需求响应事件中连续提供至少四 (4) 小时的需求响应服务。每个可靠性需求响应资源的启动时间和最短运行时间总和应小于或等于 255 分钟。最短运行时间不超过一 (1) 小时。
最小侵入性3D激光印刷有机体中的微植物
＃同等贡献 *共同贡献的作者（eva.blasco@oci.uni.uni-heidelberg.de和jochen.wittbrodt@cos.uni- Heidelberg.de）隶属关系1隶属关系1）1. Hbigs，海德堡，德国。3 Heika研究生院“功能材料”，德国海德堡。4分子系统工程和高级材料研究所（IMSEAM），海德堡大学，德国海德堡69120。5海德堡大学海德堡大学的有机化学研究所（OCI），德国海德堡69120。6ZentrumFürMolekulareBiologie derUniversitätHeidelberg（ZmbH），海德堡大学，海德堡大学，69120德国海德堡，7 Max Planck医学研究所，69120 Heidelberg，Heidelberg，德国Heidelberg，Dermany 8 8 Hohenheim，Manufitiation of Manductiation，70059，Stuttgart，Stutgart，3岁，激光印刷，两光刻岩石刻板，微植物，生物工程，oryzias latipes，果蝇Melanogaster
一个简单的精制DNA最小化操作员启用了两个快速计算
动机：最小化概念是序列草图的数据结构。标准规范最小化器通过根据预定义的选择方案同时比较窗口中的前向和反向k -mers从给定的DNA序列中选择K -MER的子集。它通过序列分析（例如读取映射和组装）广泛使用。k -mer密度，k- mer重复性（例如k -mer偏差）和计算效率是最小化选择方案的三个关键测量值。尽管最小化变体之间存在权衡。通用，有效和高效始终是高性能最小化算法的要求。结果：我们提出了一个简单的最小化操作员，作为标准规范最小化器的改进。只需要几个操作即可计算。但是，它可以提高K -Mer重复性，尤其是对于词典秩序。它适用于总订单的其他选择方案（例如随机订单）。它在计算上是有效的，密度接近标准最小化器的密度。精制的最小化器可能会受益于高性能应用程序，例如binning和读取映射。可用性和实施：本工作中基准的源代码可在GitHub存储库中获得https://github.com/xp3i4/mini_benchmark联系人联系：
为人类细胞中的转录激活和碱基编辑而设计的最小 I 型 CRISPR-Cas 系统
预印本（未经同行评审认证）是作者/资助者。保留所有权利。未经许可不得重复使用。此版本的版权所有者于 2024 年 1 月 26 日发布。；https://doi.org/10.1101/2024.01.26.577312 doi：bioRxiv 预印本
一种新型的高频阶段/频率检测器电路，其最小死区用于物联网应用中的相锁定环
Astellas，Daiichi Sankyo，Kowa和Renastiencience的股票。其他作者宣布，这项研究是在没有任何商业或经济关系的情况下进行的，可以解释为
利用AI和机器学习以最大程度地提高GST的合规性和最小的努力
它使企业能够简化更多的运营，因为它将多个数据源和流程合并为统一的数字工作流程，并为所有实体和司法管辖区提供了实时全球和本地管理的单个访问点。可自定义的仪表板提供分析，细分，即时记录检索，有价值的报告，详细的审计跟踪等等。这包括对数据完整性差距的洞察力，这些差距可能会损害合规性，并随后丢失了GST，因此企业受到影响的数据影响旅行者行为所需的数据并最大程度地提高了未来的GST恢复。单个自动化过程也意味着在本地和全球范围内都可以扩展，从而消除了遵守范围的扩展障碍。
合成生物学识别植物底盘中紫杉醇生物合成所需的最小基因集
二萜紫杉醇（紫杉醇）是一种化学疗法药物，被广泛用作针对几种固体癌的第一线治疗。自然来源的紫杉醇供应有限。然而，关于紫杉醇生物合成的几个特定代谢步骤所涉及的基因的缺失知识使其很难设计完整的途径。在这项研究中，我们使用了转录组学，细胞生物学，代谢组学和途径重建的组合来确定紫杉醇生产所需的完整基因集。我们从紫杉醇生物合成的当前模型中识别了缺失的步骤，并通过尼古拉·本塔米亚纳（Nicotiana Benthamiana）的异源表达确认了大多数缺失酶的活性。值得注意的是，我们确定了一种新的C4 B -C20环氧酶，该酶可以克服最初的代谢工程。We used both previously characterized and newly identified oxomutases/epoxi- dases, taxane 1 b -hydroxylase, taxane 9 a -hydroxylase, taxane 9 a -dioxygenase, and phenylalanine-CoA ligase, to successfully biosynthesize the key intermediate baccatin III and to convert baccatin III into pacli- taxel in N.本塔米亚娜。结合使用，这些方法为分类生物合成建立了代谢途径，并提供了植物用来产生复杂生物活性代谢物的独特化学反应的见解。
避免，最小化和解决问题的技术指南...
在人类流动性的背景下，理解和解决非经济损失构成了增强动作和支持损失和损害的关键组成部分。解决这些类型的损失涉及针对个人和社会层面的独特努力，以及人民生计所依赖的环境。例如，它们包括提供社会心理支持和获得医疗保健的机会，促进文化保护以及本地或本地知识，保持社会凝聚力，维护或维护或取代有退化的生态系统服务和生物多样性损失，以增强不同时光局中整体社区的富裕程度。在人类流动性的背景下，每种类型的非经济损失都要求在发展中国家的情况下具有独特的专业知识和支持。因此，全面的实体和组织在预期和应对非经济损失的风险和解决受影响人群的重建生活和生计方面发挥了至关重要的作用。