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World File Search System至关重要
b'摘要\xe2\x80\x94准确估计充电状态 (SOC) 对于储能应用中电池管理系统 (BMS) 的有效和相对运行至关重要。本文提出了一种结合卷积神经网络 (CNN)、门控循环单元 (GRU) 和时间卷积网络 (TCN) 的新型混合深度学习模型，该模型结合了 RNN 模型特征和电压、电流和温度等非线性特征的时间依赖性，以与 SOC 建立关系。时间依赖性和监测信号之间的复杂关系源自磷酸铁锂 (LiFePO4) 电池的 DL 方法。所提出的模型利用 CNN 的特征提取能力、GRU 的时间动态建模和 TCN 序列预测强度的长期有效记忆能力来提高 SOC 估计的准确性和鲁棒性。我们使用来自 In\xef\xac\x82ux DB 的 LiFePO4 数据进行了实验，经过处理，并以 80:20 的比例用于模型的训练和验证。此外，我们将我们的模型的性能与 LSTM、CNN-LSTM、GRU、CNN-GRU 和 CNN-GRU-LSTM 的性能进行了比较。实验结果表明，我们提出的 CNN-GRU-TCN 混合模型在 LiFePO4 电池的 SOC 估计方面优于其他模型。'
b'摘要\xe2\x80\x94准确估计充电状态 (SOC) 对于储能应用中电池管理系统 (BMS) 的有效和相对运行至关重要。本文提出了一种结合卷积神经网络 (CNN)、门控循环单元 (GRU) 和时间卷积网络 (TCN) 的新型混合深度学习模型，该模型结合了 RNN 模型特征和电压、电流和温度等非线性特征的时间依赖性，以与 SOC 建立关系。时间依赖性和监测信号之间的复杂关系源自磷酸铁锂 (LiFePO4) 电池的 DL 方法。所提出的模型利用 CNN 的特征提取能力、GRU 的时间动态建模和 TCN 序列预测强度的长期有效记忆能力来提高 SOC 估计的准确性和鲁棒性。我们使用来自 In\xef\xac\x82ux DB 的 LiFePO4 数据进行了实验，经过处理，并以 80:20 的比例用于模型的训练和验证。此外，我们将我们的模型的性能与 LSTM、CNN-LSTM、GRU、CNN-GRU 和 CNN-GRU-LSTM 的性能进行了比较。实验结果表明，我们提出的 CNN-GRU-TCN 混合模型在 LiFePO4 电池的 SOC 估计方面优于其他模型。'
生育自由的推定至关重要
课程描述基于投影的模型订单减少（PMOR）是基于物理机器学习的重要支柱。对于基于计算的设计和优化，统计分析，嵌入式计算和实时最佳控制方面，它迅速变得至关重要。对于需要实时，基于物理的数值仿真响应的场景，必不可少的。本课程介绍了PMOR的基本数学理论。它主要用于对计算科学和工程感兴趣的研究生。下面概述的课程材料与一组平衡的理论，算法和计算机编程作业相辅相成。课程概述参数建模和仿真 - 为什么要降低模型订单？- 参数化的微分方程 - 线性或仿射近似 - 基于投影的模型订单降低 - 错误分析 - 正确的正交分解（POD）以及与单数值分解（SVD）的连接（SVD） - 线性动力学系统 - 平衡截断方法 - 基于Krylov suppace and Inspace-linal Adynication-linal Adynimimation-Dynamirate-linal Adynimation-Dynamimim and-linal近似近似的方法 - 学习 - 最小二乘的彼得罗夫 - 加盖金方法 - 超重还原。教练Charbel Farhat，航空和宇航学系William F. Durand Building，257室，496 Lomita Mall，MailCode 4035电话：（650）723-3840;传真：（650）725-3525; e-mail: cfarhat@stanford.edu Office Hours: See published course schedule Teaching Assistant Faisal As'ad, Department of Aeronautics and Astronautics William F. Durand Building, 496 Lomita Mall, 94305 e-mail: faisal3@stanford.edu Office Hours: Tu, 3:00 pm – 4:30 pm and F, 10:30am – 12:00 pm, Durand 224
存储结构自动化变得至关重要
IT 正在接受一套新规则的评判。IT 服务不仅需要可靠和可预测，现在还要根据其部署速度进行评判。IT 本质上需要做到不可能的事情：加速 IT 交付、支持增加对数字化转型的投资、跟上业务线团队和开发人员日益增长的数字化需求，同时在人才越来越稀缺的情况下，以相同或更少的 IT 人员降低成本。自动化似乎是一个完美的答案——能够加快运营速度、释放人员周期并消除人为错误，所有这些都使得维护任务能够在生产时间或夜间维护时段自动执行，从而无需在周末进行基本维护。然而，集成自动化工具通常会增加另一层复杂性、风险和学习。
ld-肽对农杆菌的适应性和极性生长至关重要
肽聚糖（PG）是一种网状结构，是细菌细胞壁的主要成分，对于维持细胞完整性和形状至关重要。大多数细菌依靠青霉素结合蛋白（PBP）进行交联，但某些物种也采用LD-转肽酶（LDTS）。与PBP不同，LDT的本质和生物学功能在很大程度上不清楚。以其极性生长而闻名的字母细菌的杂种菌序，其PG异常富含LD-Crosslinks，这表明LDT在这些细菌中可能在PG合成中起更重要的作用。在这里，我们研究了植物病原体农杆菌tumefaciens中的LDT，发现该细菌中至少有14个假定的LDT中的14种引起的LD-肽对其存活至关重要。值得注意的是，缺乏独特的7个LDT的突变体在杂种菌中广泛保守的突变体表现出降低的LD互动和PG将PG束缚到外膜β-贝尔β-桶蛋白上的链接。因此，这种突变体遭受了严重的健身损失和细胞形状的圆形，强调了这些菌粒特异性LDT在维持细胞壁完整性和促进延伸方面所起的关键作用。tn-sequering屏幕表现出了a的非冗余功能。Tumefaciens LDTS。具体而言，连字符特异性LDTs与除法和细胞周期蛋白表现出合成的遗传相互作用，而来自另一组的单个LDT。此外，我们的发现表明，缺乏所有LDT的菌株表现出独特的表型特征和遗传相互作用。总体而言，我们的工作强调了ld-rosslinking在a中的关键作用。tume-faciens细胞壁完整性和生长，并为这些交联活动的功能专业化提供了见解。
为什么连续制造的工业产品至关重要...
严格的要求和苛刻的设备规范可以确保在成熟的供应链中建立良好的质量，例如专门提供它们的供应链，例如熟悉强大的核安全文化和质量保证意识的顶级核供应商。但是，当首先将这些要求引入为其他行业服务的较低层供应商，或者很少要求时，它们可能会使通常稳定的制造过程感到不安并提高成本和复杂性。矛盾的是，在这种情况下，质量保证和控制的增加可能会导致较小的符合性和可靠性。这是由于制造过程设置和产品设计细节的变化，以仅满足核需求。由于制造商第一次或间歇性地面对核工业的要求，他们可能会在预测满足这些要求和相关时间表的确切手段方面存在困难。制造商的学习曲线在很大程度上是质量保证过程变化的结果，如果制造商组织内部存在资源限制，则可能需要时间。
为什么选择合适的阀门技术对于在不断扩张的氢经济中取得成功至关重要
OPW Clean Energy Solutions 成立于 2021 年 12 月，当时 OPW 收购了 ACME Cryogenics 和 RegO Products，2024 年 7 月，随着 Demaco、Marshall Excelsior Company (MEC) 和 SPS Cryogenics，投资组合扩大到五家公司。ACME 是任务关键型低温产品和服务的领先提供商，这些产品和服务促进了低温液体和气体的生产、储存和分销。RegO 是面向低温和液化气终端市场的高度工程化流量控制解决方案的领先提供商。Demaco 是一家专门为低温行业设计的真空绝缘解决方案的设计者、开发者、建造者、测试者和安装者。MEC 是用于处理压缩和液化气体的严苛服务流量控制解决方案的领先开发商。SPS Cryogenics 是用于低温应用的管道系统和辅助设备的开发商。他们共同将 OPW 带入传统燃料解决方案之外，并帮助确定替代能源市场的未来发展方向。有关 OPW 清洁能源解决方案的更多信息，请访问 www.opwces.com。
为学生提供心理健康教育至关重要
在2021年，在不断增长的青年心理健康危机中，加利福尼亚州领导人颁布了参议院第224号法案（SB 224- ASM。portantino）。法律要求提供健康课程的中学和高中包括这些课程中的心理健康指导，并指示该州制定计划，将此教学扩展到全州的学校。虽然目前只有一部分加利福尼亚学校受到SB 224任务的约束，但这是使下一代拥有实现积极心理健康和福祉所需的知识和技能的重要第一步。它为学校社区提供了一个机会和框架，以确定当地需求，为其学校社区选择或开发心理健康课程，开始实施并收集反馈。
人类脑皮质的遗传异常神经元的围产期减少 综合基准基于纳米孔的DNA甲基化检测的基准测试onkar kulkarni 1,2，*，Reuben Jacob Mathew 1，*，Lamuk Zaveri 1，* Anxa1+多巴胺神经元脆弱性定义了前驱帕金森氏病Bradykinesia和程序性运动学习障碍 Farnesyl转移酶KO-2806将复发性肿瘤重新敏感为RAS抑制 在石油中揭示古老的DNA：洞悉地球隐藏的生活事件和 远程感应北极甲烷 硝基化动力学的失调促进硝化应力，并有助于心脏代谢心力衰竭，并保留的射血分数 抗生素对东非社区中铜绿假单胞菌基因组表达的影响：系统评价 白色念珠菌通过激活EGFR诱导缺氧反应，以促进结直肠癌的进展 烯醇酶-1对于急性炎症期间的中性粒细胞募集至关重要 流体智能与认知图形成的神经测量有关
1。马萨诸塞州波士顿波士顿儿童医院神经病学系2。 马萨诸塞州波士顿儿童医院儿科，遗传学和基因组学系 马萨诸塞州波士顿哈佛医学院生物医学信息学系4. 美国马萨诸塞州波士顿的哈佛医学院和马萨诸塞州医学院和马萨诸塞州的健康科学与技术计划5. 霍华德·休斯医学院，雪佛兰大通，马里兰州6。 生物学和生物医学科学研究生课程，哈佛医学院，马萨诸塞州波士顿7。 Ph.D. 日本伊巴拉基塔库巴大学的人类生物学计划，日本8。 生命与环境科学研究所，杜斯库巴大学，杜斯库巴大学，日本伊巴拉基，日本†这些作者为这项工作做出了同样的贡献。 *信件：Christopher.walsh@childrens.harvard.edu; peter_park@hms.harvard.edu马萨诸塞州波士顿波士顿儿童医院神经病学系2。马萨诸塞州波士顿儿童医院儿科，遗传学和基因组学系马萨诸塞州波士顿哈佛医学院生物医学信息学系4.美国马萨诸塞州波士顿的哈佛医学院和马萨诸塞州医学院和马萨诸塞州的健康科学与技术计划5.霍华德·休斯医学院，雪佛兰大通，马里兰州6。生物学和生物医学科学研究生课程，哈佛医学院，马萨诸塞州波士顿7。Ph.D. 日本伊巴拉基塔库巴大学的人类生物学计划，日本8。 生命与环境科学研究所，杜斯库巴大学，杜斯库巴大学，日本伊巴拉基，日本†这些作者为这项工作做出了同样的贡献。 *信件：Christopher.walsh@childrens.harvard.edu; peter_park@hms.harvard.eduPh.D.日本伊巴拉基塔库巴大学的人类生物学计划，日本8。生命与环境科学研究所，杜斯库巴大学，杜斯库巴大学，日本伊巴拉基，日本†这些作者为这项工作做出了同样的贡献。*信件：Christopher.walsh@childrens.harvard.edu; peter_park@hms.harvard.edu
b'靶标发现对于药物开发至关重要，尤其是对于复杂的慢性疾病。高通量技术的最新进展和生物医学数据的爆炸式增长凸显了计算药物可药性预测方法的潜力。然而，大多数当前方法依赖于基于序列的特征和机器学习，这通常面临与手工制作的特征、可重复性和可访问性相关的挑战。此外，原始序列和蛋白质结构的潜力尚未得到充分研究。在这里，我们使用深度学习技术利用蛋白质序列和结构，揭示蛋白质序列，特别是预训练的嵌入，比蛋白质结构更具信息量。接下来，我们开发了 DrugTar，这是一种高性能深度学习算法，将来自 ESM-2 预训练蛋白质语言模型的序列嵌入与蛋白质本体相结合以预测药物可药性。DrugTar 实现了曲线下面积和精确召回曲线值高于 0.90，优于最先进的方法。总之，DrugTar 简化了靶标发现，这是开发新型疗法的瓶颈。'
b'靶标发现对于药物开发至关重要，尤其是对于复杂的慢性疾病。高通量技术的最新进展和生物医学数据的爆炸式增长凸显了计算药物可药性预测方法的潜力。然而，大多数当前方法依赖于基于序列的特征和机器学习，这通常面临与手工制作的特征、可重复性和可访问性相关的挑战。此外，原始序列和蛋白质结构的潜力尚未得到充分研究。在这里，我们使用深度学习技术利用蛋白质序列和结构，揭示蛋白质序列，特别是预训练的嵌入，比蛋白质结构更具信息量。接下来，我们开发了 DrugTar，这是一种高性能深度学习算法，将来自 ESM-2 预训练蛋白质语言模型的序列嵌入与蛋白质本体相结合以预测药物可药性。DrugTar 实现了曲线下面积和精确召回曲线值高于 0.90，优于最先进的方法。总之，DrugTar 简化了靶标发现，这是开发新型疗法的瓶颈。'
rfx3对于人类胰腺的发展和成熟至关重要
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