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萨斯喀彻温省的探索与发展亮点2023
610 - 1945年，汉密尔顿街，汉密尔顿街，Regina，SK S4P 3Z8，尽管萨斯喀彻温省能源和资源部在该产品的汇编，解释和生产方面都行使了所有合理的护理，但不可能确保全部准确性，并且所有依靠在此处包含信息的人都可以自身依靠自己的风险。萨斯喀彻温省能源和资源部和萨斯喀彻温省政府对可能包括或从该产品中包括或派生的任何错误，遗漏或不准确的责任承担责任。如果给出信用，可以使用本出版物中的信息。建议以以下形式进行对本出版物的参考：萨斯喀彻温省能源和资源部（2023年）：萨斯喀彻温省的探索与发展亮点2023；萨斯喀彻温省地质调查局，萨斯喀彻温省能源和资源部，其他报告2023-3，19p。
Annamalai University
单元-II C＃基础简介C＃发音为“ C- Sharp”。c＃是一种简单，调制解调器，面向对象的，并键入从C和C ++派生的安全编程语言。c＃是一种纯粹面向对象的语言，例如Java。它旨在支持.NET框架的关键功能。c＃是由Microsoft在Anders Hejlsberg领导的.NET计划中开发的。c＃专为通用语言基础结构（CLI）设计，该基础结构由可执行的代码和运行时环境组成，该环境允许在不同的计算机平台和体系结构上使用各种高级语言。C＃1的功能。简单性所有Java的语法都像C ++。没有预处理器和更大的库。c＃代码不需要标头文件。所有代码均为内联。2。一致的行为C＃引入了一个统一的类型系统，该系统消除了整数类型的不同范围。所有类型都被视为对象，开发人员可以简单而轻松地扩展类型系统。3。现代编程语言
标准参考物质®2365BK病毒DNA ...
目的：此标准参考材料（SRM）用于用于BK病毒脱氧核糖核酸（DNA）定量材料的价值分配，主要用于定量聚合酶链反应（QPCR）。描述：SRM 2365由一个良好的，线性化的质粒组成，包含BK病毒DNA溶于10 mmol/L 2-Amino-2-（羟基甲基）-1,3丙二醇盐酸二氯化物（TRIS HCl）和1 mmol/lethyynediamenetrainetraexta persate persata pysta consatta safta proffasta prounse prounse溶液。 （TE），添加了50 ng/µl酵母TRNA，以确保稳定性。SRM的一个单位由一个0.5 ml管组成，其中包含约110 µL DNA溶液。将管子标记，并用螺钉盖密封。认证值：表1中提供了经认证的值。NIST认证值是NIST对所有已知或可疑偏见来源的信心的最高信心。拷贝数值在学上可以追溯到自然单位计数1和比率1和国际单位系统（SI）派生的体积单位[1]。
为德国铁路运输制定物流系统中数字孪生的通用实施策略
摘要：在数字化过程中，数字孪生 (DT) 的概念近年来变得越来越重要。因此，最初的概念方法侧重于工业生产中的用例。尽管该概念对于资产密集型且日益重要的德国铁路运输部门具有多种潜力。由于对 DT 的研究水平仍然很低，因此关于如何以目标为导向的方式实施这一有前途的概念的经验价值很少。在定性探索性研究设计中，这项工作重点回答了如何设计德国铁路运输物流系统中 DT 的通用实施策略 (GIS) 的问题。这项工作的核心成果是经过验证的 GIS，它具有足够的细节级别，可用于有针对性地实施 DT。由于其社会技术系统重点，该过程模型首次实现了面向用户的开发和考虑德国铁路运输的复杂框架条件。GIS 的前瞻性使用以及派生的行动建议的利用有助于实现 DT。因此，该工作将被视为实现轨道交通资产运营优化和智能管理的重要手段。
电动汽车充电的设计和开发...
Sinhgad技术研究所，印度洛纳瓦拉，摘要：电动汽车（EVS）正在获得可行且环保的替代品，替代了传统的汽油动力汽车。这些车辆依靠为电池充电以熟练运行。虽然EV充电通常取决于电网，但太阳充电器的出现带来了一个有趣的机会。太阳能充电器线束清洁和可再生电力，与电动汽车的无污染性质保持一致，并产生积极的环境结果。在这篇研究论文中，我们提出了一个利用太阳能充电电动汽车的太阳能电动汽车充电站的设计。为了优化太阳能的利用，同时确保所有车辆的电池电量相似，我们绘制了一种线性编程方法来充电电动汽车。我们使用现实世界和合成派生的数据集评估了算法的性能，从而展示了其在不同季节之间在不同季节中平等分配可用电荷的能力，并具有不同的需求概况。关键字：EV，电池充电，Arduino，Wi-Fi控制器，物联网，太阳能。
![常见问题全基因组_DRAFT2_FALL24 [40] [57]](/simg/e\e3ca71b52bb60e2bb34acdbd92a26ca566ece31e.webp)
常见问题全基因组_DRAFT2_FALL24 [40] [57]
A1。整个基因组测序（WGS）仅一次是对生物体的整个基因组的测序[1]。目的可能是确定先前未序列物种的基因组序列，以扩展进化生物学研究或寻找相似样品之间的差异，例如确定可能导致癌细胞和正常组织细胞之间表型差异的序列变化。几乎任何类型的细胞都可以成为WGS的DNA来源，包括人，小鼠，水母和细菌。请注意，在接受NISC之前，必须同意WGS的DNA样品进行测序。最常见的是，WGS数据与合适的参考顺序排列进行分析。或者，序列读取可以是从头组装的，尽管不完全，因为没有合适的支架，闪光读取的短长度会产生许多比层小的重叠群，比派生的染色体小。结合了很长的读数，例如来自PACBIO的序列数据，可以大大改善组件的连续性，并可以为细菌生成完整的成品基因组。Q2。 WGS在NISC上的表现如何？Q2。WGS在NISC上的表现如何？
![arxiv：2207.05631v3 [cs.lg] 2024年1月5日](/simg/4\4c13675cd209f27810e1aa2308c7d3e30a96bd4d.webp)
arxiv：2207.05631v3 [cs.lg] 2024年1月5日
大多数强化学习算法都寻求解决给定任务的单一光学策略。但是，学习各种解决方案通常是有价值的，例如，使代理商与用户更具吸引力的互动，或者证明政策的鲁棒性使人意外的扰动。我们提出了多样性指导的政策优化（DGPO），这是一种在政策算法中，发现了解决给定任务的多种策略。与先前的工作不同，它通过在一次运行中训练的共享策略网络来实现这一目标。特定于此，我们根据信息理论多样性目标设计了固有的奖励。我们的最终目标交替限制了策略的多样性和外部奖励。我们通过将其作为概率推理任务施放，并使用策略迭代来最大化派生的下限，从而解决了受限的优化问题。实验结果表明，我们的方法有效地发现了各种强化学习任务中的各种策略。与基线方法相比，DGPO获得了可比的奖励，同时发现了更多不同的策略，并且通常具有更好的样本效率。
SCLS-2024-0565-ONLINE 1..1
我读了Shanfa Lu教授的信，标题为“揭开PGY-SRNA-6，BZL-SRNA-20和XKC-SRNA-H3的起源”（Lu，2024）。在这封信中，Lu对我们先前出版的手稿发表了评论（Li等，2019; Tang等，2023; Zhao等，2023），得出的结论是，PGY-SRNA-6，BZL-SRNA-20，和XKC-SRNA-H3不是源自t的Herbal srnas。mongolicum，s。barbata和p。Quelgaris，分别是分辨率。在他先前的字母中，标题为“草药SRNA真的很新颖的精密药物？”（LU，2023），得出了类似的结论，指出“ HJT-SRNA-M1 - HJT-SRNA-M8，八个SRNA被认为是从R派生的。crenulata，实际上是源自动物和/或人类的”。在我们的响应信中，我们指出，在执行外观之前有其他可能的推论，分析数据和讨论（Cao等，2023; Huang等，2023a; Huang等，2023b; 2023b; Li et al。Lu教授最近的字母中的新颖结论是：“ PGY-SRNA-6和BZL-SRNA-20的发现是从人工5ʹ适配器中得出的”（LU，2024年）。再次，还有其他可能的推论，例如存在
量子图像Denoising：通过Boltzmann机器，QUBO和Quantum退火
我们通过受限的玻尔兹曼机器（RBMS）研究了二进制图像denoing的框架，该机器（RBMS）引入了二次无约束的二进制优化（QUBO）形式（QUBO）形式的降解目标，并且非常适合用于量子退火。通过平衡训练有素的RBM所学的分布与噪音图像派生的罚款术语来实现dieno的目标。假设目标分布已得到很好的近似，我们得出了惩罚参数的统计最佳选择，并进一步提出了经验支持的修改，以使该方法适合该理想主义假设。我们还在其他假设下表明，我们方法获得的denocer映像严格接近无噪声图像的图像比嘈杂的图像更接近无噪声图像。当我们将模型作为图像剥夺模型时，可以将其应用于任何二进制数据。由于QUBO公式非常适合在量子退火器上实现，因此我们在D-Wave Advantage机器上测试模型，并且还通过通过经典的启发式方法近似Qubo溶液来测试对于电流量子退火器太大的数据。
P300检测的深度神经网络方法 -
抽象的大脑计算机界面（BCIS）获取电脑图（EEG）信号，并将其解释为一种命令，该命令可以帮助使用单个通道的严重运动障碍者。BCI的目标是实现支持残疾人发展相关功能的原型。在文献中已经实施了各种研究，以实现SupeRior设计。提出的基于P300检测的BCI模型的主要新颖性与单渠道的美国相关。在这项工作中，我们使用带通滤波器的技术引入了一种脱氧方法，然后是缩放图像的变换，我们进行了连续小波变换。使用基于转移学习方法的深层神经网络对派生的图像进行了训练和验证。此pa-基于深层网络提供了BCI模型，该模型在分类准确性方面提供了更高的性能，并使用单通道EEG信号为残疾受试者提供了比特率。拟议的基于P300的BCI模型的平均信息传输率最高的是残疾人受试者的13.23至26.48位/分钟。分类性能表明，基于转移学习方法的深网可以与其他最先进的