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这是日本海上自卫队首次采用此类结构和建造方法,通过实际海域的测量来评估船体强度并获取对未来设计有用的信息非常重要,因此将安装结构监测装置。
私たちはインヒビンのモノクローナル抢夺( AIMA )を作制しました。この AIMAは、过排卵效果としてはインヒビンのポrikuroーナル抗体である抗血清に及びませんが、携带动物自身のFSHで卵子を発育させるために母体に优しく、 はマイルドな过排卵法です。これは相同性能の抗体が大量に作制できて、抗血清と异なり、动物からの微生物感染配配心のないクrinな试薬という利点があります。マウを用いた先行研究ではこの AIMA を投与することで子供の数が 1.4 倍に増加し、初めて安定して搬运歯动物の产子数を増やすための试薬を开発することができました注1) 。本研究ではラttoでも多くの系统で同様な效果が得られるかを検证するため、京都大学、东海大学との共同研究を行いました。 注1 ) Hasekawa ら、使用增加小鼠产仔数的抗抑制素单克隆抗体菌株及其在体内基因组编辑技术中的应用生殖生物学,2022:107(2):605-618。 研究方法と成果
自第一例 COVID-19 病例报告以来,已经过去了近 4 年。迄今为止,该疾病已感染近 6.5 亿人,夺走了 600 多万人的生命。该疾病深刻影响了世界的地缘政治、社会经济和公共卫生结构,并且仍在继续影响。人们很快意识到,有效的疫苗是解决这场灾难的唯一办法,在这场大流行开始后不到一年的时间里,几个研究小组就开发出了针对 SARS-CoV-2 的疫苗。2020 年 12 月开始的疫苗接种运动在数月内达到了前所未有的规模,在近两年内,全球已分发了超过 130 亿剂疫苗,68.5% 的世界人口至少接种了一剂 COVID-19 疫苗。COVID-19 疫苗已被证明是控制大流行的有效工具。但尽管 COVID-19 疫苗已被证明有效且安全,但它最初并没有
抽象准确的功率损失估计对于有效的电力系统操作和计划至关重要。传统方法依赖于假设,导致不准确。这项研究采用了多层馈送神经网络(MFNN)来开发一个模型,该模型估计电力线中的真实和反应性损失。负载流技术用于获得训练多种模型的变量。调整神经元数并比较其他模型的性能指标后,选择了所需的模型。使用MATPOPTOR对118个BUS IEEE测试网络进行建模。Levenberg-Marquardt反向传播算法对生成数据训练了该模型。结果表明,25-神经元模型表现最好,在1000个时期达到了最小平方误差(0.00047543)。相关系数显示20个神经元和25个神经元模型的值为0.9999。分析确定了25个基于训练的模型是预测功率损耗的最准确的模型。据观察,25-神经元模型以1000个时期的最高相关系数(0.99999)达到了最佳性能(0.99999)和最小平方误差(0.00047543)。这项研究证明了ANN在估计传输线中功率损失方面的有效性。推荐的25个基于基于Neuron的训练有素的模型提供了研究模型的最佳预测,从而提高了电力系统效率和计划。关键字:神经网络,神经元,负载流,Levenberg-Marquardt,Newton Raphson
•犹他州能源开发办公室 - 媒体成员•UTE印度部落成员•怀俄明州 - 怀俄明州能源授权委员会成员•加尔菲尔德县,库姆 - 梅夫成员•莫法特县,莫法特县,梅萨成员 - 梅萨成员•梅萨县,梅萨县,科罗拉多州立大学成员•莫里奥·布兰科县,穆尔·布兰科县 - 穆尔·莫伊·莫伊·米尔·米尔斯•纽约市 - 新米尔斯 - 新米尔·米尔·米尔·梅尔·梅尔·伯爵>- 谅解备忘录成员•墨西哥巴哈州加利福尼亚州<部门经济发展和旅游业 - 谅解备忘录成员•南部Ute Indian Tribe-Mou成员•Jicarilla Apache-nation-Mou•艾伯塔省省(谅解备忘录)•UT Duchesne County,UT•Uintah County,UT
