摘要 — 风能是最有前途的可再生能源之一,风力涡轮机设计和控制的改进可以对能源可持续性产生重大影响。在本文中,我们做出了两个主要贡献:首先,我们开发并展示了一种用于研究目的的驱动微型风力涡轮机。虽然大多数关于风力涡轮机控制的学术工作主要集中在模拟评估上,但大多数涡轮机模拟器在模拟涡轮机引起的非稳定气动效应方面的能力非常有限;因此,在物理系统上验证风力涡轮机控制方法具有巨大的价值,我们在此介绍的平台可以以非常低的成本实现这一点。本文的第二个贡献是一种新颖的策略搜索方法,应用于优化 II 区风速下的发电量。我们的方法在本质上与强化学习方法(例如 REINFORCE 算法)类似,但明确地对成本函数的二阶项进行建模,并有效利用过去的执行数据。我们在物理涡轮机上评估了这种方法,并表明它能够在大约一分钟的执行时间内快速且可重复地实现接近最佳的发电量,而无需先验动力学模型。
在过去的三十年中,研究大大提高了我们对成人人类场景的理解,发现了三个“场景选择”大脑区域的网络:Parahippocampal Place区域(PPA; Epstein&Kanwisher,1998),枕形区域(OPA; Dilks等,2013)和reverosplenial(refosplenial; ragu complect; ragu; ragu; ragu; ragu; ragu; rague; ragu; rag rsc; rag rsc; rsc; rag rsc; rcy; rsc; rag rsc; rsc; rsc;这些区域是所谓的场景选择性的,因为它们每个区域对场景图像的响应大约是对象,面部和其他类别的响应,但有趣的是,每个在场景处理中播放的特定功能上有所不同。具体来说,我们最近提出,PPA支持我们将场景识别为特定位置(场景分类)的能力,OPA支持我们在立即可见的位置(视觉引导导航)导航的能力,RSC支持我们在更广泛的环境中导航的能力(基于MAP基于MAP的NavigaTion; Dilks et eilks et; Dilks等。1)。但是皮质场景如何发展?要在此问题上获得最初的牵引力,最早的
前言 1. 本标准经批准供国防部 (DoD) 所有部门和机构使用。 它是指导方针,应作为合同要求包括在内。 2. 本标准涉及所有受国防部指令 5000.02 约束的计划的强制性程序。 3. 本军用标准适用于所有国防物资项目(或重大修改)(a)作为未来几年国防计划(FYDP)不可或缺的项目要素建立,或由(b)国防采购执行官或部件采购执行官指定,或由(c)国防部副部长(采购和保障)指定。 本标准对所有采购类别 (ACAT) 计划均具有强制性。 此次修订导致 MIL-STD-881E 纳入了几项更改,但最重要的更改包括以下内容:a.一般信息 – 包括文件和图表,用于识别 DoDI 5000.02T(过渡版)中记录的国防部采购途径,包括修订版 DoDD 5000.01(当前版本)参考。b. 一般信息 – 确定纳入附录 M,以具体反映附录 A-J 中列出的每种商品的政府系统测试和评估 (ST&E) 工作分解结构。附录 M 需要满足 2018 财年国防授权法案 (NDAA) 第 839(b) 条公法 115-91 对成本数据收集的要求,以确保政府能够准确识别、收集和回购
摘要。大气湍流通常会阻碍远距离光学成像应用。湍流对成像系统的影响可以表现为图像模糊效应,通常通过系统中存在的相位失真来量化。模糊效应可以根据沿传播路径测量的大气光学湍流强度及其对成像系统内相位扰动统计的影响来理解。获取这些测量值的一种方法是使用动态范围的瑞利信标系统,该系统利用沿传播路径的战略性变化的信标范围,有效地获得影响光学成像系统的像差的估计值。我们开发了一种从动态范围的瑞利信标系统中提取断层扫描湍流强度估计值的方法,该系统使用 Shack - Hartmann 传感器作为相位测量装置。介绍了从快速序列中获得的战略性范围变化的信标测量中提取断层扫描信息的基础,以及典型湍流场景的建模示例。此外,处理算法还用于模拟孤立强湍流层的识别。我们介绍了所选处理算法的基础,并讨论了该算法作为大气湍流分析方法的实用性。© 作者。由 SPIE 根据 Creative Commons Attribution 4.0 Unported 许可证出版。分发或复制本作品的全部或部分内容需要完全署名原始出版物,包括其 DOI。[DOI:10.1117/1.OE.59.8.081807]
摘要在本研究中,考虑了一个用于设计人道主义供应链网络和车辆路由问题的数学模型,考虑了跨dock的情况,其中使用了非主导的排序遗传算法(NSGAIII),用于在大规模问题中实现所提出的模型。由于在大规模的情况下实现了模型,因此进行了各种灵敏度分析以提取结果。因此,结果表明,成本对第一个目标功能(与总受伤相比)和第二个(短缺)具有更大的影响。与其他两个目标函数相比,对成本函数的影响可以忽略不计。第一个目标功能从供应商到仓库的救济商品/物资的运输成本的影响高于其他目标;但是,与以前的成本相比,这一成本的效果远远超过供应商到分销商的成本,输出对此成本的反应更大。与从供应商到仓库的运输成本不同,从分销商到仓库的运输成本对成本功能的影响较小。然而,结果表明,成本的增加可能导致患者与总受伤和短缺的比率相当大。换句话说,当此参数倾向于增加时,目标函数将恶化。关键字:供应链网络,人道主义救济,车辆路线问题,交叉对接,NSGA(III)
随着SARS-COV-2的新变体在全球范围内继续出现,各国正在努力完全接种人口,以防止严重疾病,随后的住院以及对其医疗保健系统和死亡的相关压力。在这种情况下,有越来越多的证据表明与Covid-19疫苗相关的罕见,潜在的副作用。IGA血管炎是一种全身性,IgA介导的血管炎,其特征是可触及的紫癜,亚腹,腹痛和肾脏受累。这是童年时期最常见的血管炎,对成年人群的影响。然而,疫苗接种后,有多个IGA血管炎的报道。在此,我们介绍了一名72岁患者患有可触及的紫癜患者,该患者在接收辉瑞Biontech疫苗后两周就会出现。实验室调查显示,血清肌酐(2.6 mg/dl),大藻(8.6 g/24 h)和宏观血尿升高。组织病理学检查证实了坏死性血管炎,并确定了IGA血管炎的诊断。考虑到临床表现,实验室和组织病理学发现以及疫苗接种与症状发展之间的时间间隔,我们坚信该患者的IGA血管炎是辉瑞型Biontech疫苗的副作用。
摘要:髓母细胞瘤(MB)是一种罕见的癌症,尽管一种更常见的小儿脑肿瘤,每年在美国影响350-500名儿童。MBS分为IV级肿瘤,并分为四个亚组,其中声波刺猬激活(SHH激活)组负责大多数成年MBS。对成年人中MB的理解和所有年龄段的遗传特征缺乏清晰度。Thismeta-Analysis的目的是使用CBIOPORTAL数据库研究,该数据库是170个被诊断为髓母细胞瘤SHH激活亚组的患者的遗传特征,并修改与MB相关的基因相互作用如何有助于当前对疾病机制和潜在治疗靶标的了解。这张纸揭示了MB与与MB无关的多种遗传变化之间的可能相关性。结果表明了对肿瘤的形成和进化的见解,例如突出血管异常,这会影响肿瘤的转移潜力。E也是MB与组织学,功能和发育异常之间的高相关性,包括心脏发育问题,肾脏问题和其他形式的癌症,揭示了该肿瘤的遗传复杂性并提出可能的临床意义。
能源系统模型被广泛用于告知成功减轻能源行业气候变化所需的政治决策。用于识别成本最小转化途径的能源系统优化模型(ESOM)从中央规划师的角度假设市场参与者的完美行为。忽略在不确定性或偏见的看法和态度下的决策会导致对成功能源过渡的要求的假设不准确。特别是,与现实世界的能源系统相比,ESOM低估了发电,存储和传输所需的能力,这是一种称为“经济粒度差距”的现象。基于代理的模型(ABM)是捕获市场参与者行为的有用工具。因此,已经尝试通过ESOM和ABM的耦合来识别和减轻这种现象。在本文中,我们为这种模型耦合提出了一个自动化的工作流程,并量化了光伏 - 释放器自我消耗的情况的经济粒度差距。我们的结果表明,影响生产商自我消费模式的当前业务模型和监管框架需要适应成本最小的能源系统设计。但是,如果正确实施,诸如动态关税等工具可能会缩小经济粒度差距,从而改变现实世界中的能源系统,更接近其理想的对应物。©2022作者。由Elsevier Ltd.这是CC下的开放访问文章(http://creativecommons.org/licenses/4.0/)。
摘要 骨量下降与衰老和骨质疏松症有关,骨质疏松症是一种以骨骼逐渐衰弱和骨折发生率增加为特征的疾病。骨骼的生长和终生稳态依赖于不同细胞类型之间的相互作用,包括血管细胞和间充质基质细胞 (MSCs)。由于这些相互作用涉及 Notch 信号传导,我们探索了用分泌的 Notch 配体蛋白治疗是否可以增强成年小鼠的成骨作用。我们发现,一种靶向骨的、高亲和力的配体 Delta-like 4,称为 Dll4 (E12) ,可诱导雄性小鼠的骨形成,而不会对其他器官造成不良影响,因为已知这些器官依赖于完整的 Notch 信号传导。由于骨表面较低,从而导致 Dll4 (E12) 的保留减少,同样的方法无法促进雌性和卵巢切除小鼠的成骨作用,但与甲状旁腺激素结合可大大增强小梁骨形成。基质细胞的单细胞分析表明,Dll4 (E12) 主要作用于 MSC,对成骨细胞、内皮细胞或软骨细胞的影响相对较小。我们认为,通过骨靶向融合蛋白激活 Notch 信号可能具有治疗作用,并且可以避免对其他器官中 Notch 依赖性过程产生有害影响。
图1:围产期和成年人对成年期观察到的富集的影响。(a)富集环境(EE)和标准外壳(SH)的示意图。(b)论文中使用的数据集的插图。数据集N(“新生儿”):围产期富集,在p7灌注的p7 for ex Vivo MRI。n-ee:EE出生的新生儿; N-SH:出生于Sh的新生儿。阴影是因为在此图中未使用。数据集P(“围产期”):围产期富集到成年(6周富集),在体内MRI的p43灌注动物。p- EE:出生于EE中的动物。p-sh:出生于sh的动物。数据集A(“成年”):标准外壳中的动物直到p53,成年期从p53到p96(富集6周)。动物在p96灌注p96的体内MRI。a-ee:成年后转移到EE的动物。A-SH:成年后住在Sh的动物。“方法”部分提供了更多详细信息。(c)将VOXEL线性模型应用于来自数据集P和A的线性共注册后计算的Jacobians(对单个大脑体积变化进行校正)(请参阅方法)(请参阅方法)。(左图)EE在成年期间的效果,无论富集的时间如何。回归者是住房状况和性别。(右图)围产期与成年的差异效应