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EV范围的MATLAB/SIMULINK根据可用...
摘要 - 运输对于现代生活至关重要，但是传统的燃烧引擎正在逐渐过时。全电动汽车正在快速取代汽油和柴油动力汽车，因为它们的清洁程度更高。全电动汽车（EV）的排气排放零，使环境更好。首先，电池的容量或可以存储的电量数量决定了电动汽车的范围。在千瓦时（千瓦时）表示。它确定了车辆电动机和其他组件可用的能源储备，可与燃烧动力汽车中的燃油箱大小相当。因此，电动汽车的其余范围取决于在任何特定时间电池中的能量量。该项目旨在根据电池充电来计算电动汽车范围。MATLAB模拟是该项目的基础。该项目的用户可以使用它来解决与电池充电相关的问题，并防止随后的充电与相关的不便。当需要充电车辆的电池时，我们可以保持速度恒定以覆盖必要的距离。
遗传密码：地球上所有生命的基础
遗传密码是用一种由三个字母组成的语言编写的，这种语言被称为密码子。每个密码子由三个特定顺序的含氮碱基组成，每个密码子编码一种特定的氨基酸。遗传密码中有 64 种可能的密码子，但只有 20 种氨基酸用于构建蛋白质 [1]。这意味着一些氨基酸由多个密码子编码，而另一些氨基酸只有一个密码子。蛋白质中氨基酸的序列决定了其结构和功能。蛋白质合成过程始于 DNA 转录成 RNA。然后 RNA 离开细胞核进入细胞质，在那里与核糖体结合 [2]。核糖体以三个核苷酸（密码子）为一组读取 RNA 序列，并将每个密码子与相应的氨基酸匹配。然后氨基酸以链的形式连接在一起形成蛋白质。遗传密码中的错误可能导致遗传疾病和病症。当 DNA 序列发生变化时，就会发生突变，从而导致蛋白质的氨基酸序列发生变化。这些变化会导致产生异常蛋白质，从而引发疾病和紊乱 [3]。
Microsoft Word - BajgarHorenovsky23_NegativeHumanRightsAsABasisForLongtermAISafetyAndRegulation_ArXiV_final.docx
随着人造系统变得越来越自主——能够在越来越广泛的情况下无需人类指导即可采取行动——我们需要为它们配备一般原则，以决定哪些行为或结果是人类所希望的，哪些应该避免。更狭窄的指令集可能会引导系统走向满足这些指令但违背更广泛人类价值观的解决方案。例如，我们已经看到有人声称推荐系统可能会将用户推向更极端的观点，这有助于算法实现其狭隘的目标，即通过使用户更可预测来最大化在网站上花费的时间，但违反了人类对算法应该做什么的更广泛偏好（Russell，2019）。2 随着人工智能系统的能力不断增强，这种规范失败的成本可能会增加。因此，有人呼吁向高级人工智能系统传授人类的价值观或偏好（Yudkowsky，2011），以解决所谓的人工智能对齐问题。
2022 年报告基础第 1 页 - BAE 系统
简介 报告的数据包括 BAE Systems 的全资子公司，包括我们四个主要市场（即澳大利亚、沙特阿拉伯王国、英国和美国）的数据。 多样性 计算基础 — 2022 日历年 我们人力资源信息系统 (HRIS) 中记录的员工总数，以及我们 HRIS 中未记录的最近收购的系统外员工。数据以从 HRIS 中提取的形式收集，并汇总在仪表板工具 (Tableau) 中，以支持简单和一致的数据可视化和报告。 员工人数 描述 — 2022 日历年 截至 2022 年 12 月 31 日，我们人力资源信息系统 (HRIS) 中捕获的永久和固定期限员工总数，以及我们 HRIS 中未记录的最近收购的系统外员工。数据不包括临时工、分包商和代理员工。数据由指定联系人从我们四个主要市场的各种人力资源信息系统采集和提取，负责管理数据。计量单位 – 2022 日历年员工总数。年龄多样性描述 – 2022 日历年截至 2022 年 12 月 31 日的长期和固定期限员工总数，分为以下年龄组：30 岁以下 30-50 岁 50 岁以上数据不包括分包商、代理人员或临时工。数据由指定联系人从我们四个主要市场的各种人力资源信息系统采集和提取，负责管理数据
基于胰岛素抵抗的机器学习模型基于2型糖尿病的遗传基础
摘要：胰岛素抵抗（IR）被认为是2型糖尿病（T2D）和代谢综合征（METS）的前体和关键的病理生理学机制。但是，与T2D共享的IR共享的途径尚不清楚。对多个DNA微阵列数据集的荟萃分析可以在多个研究中提供一组强大的元基因。这些元素可能包括IR和T2D共享的基因（密钥元）的子集，并可能负责它们之间的过渡。在这项研究中，我们尝试使用特征选择方法套索来找到这些关键的元素，然后使用这些基因的表达式训练五个机器学习模型：lasso，svm，svm，xgboost，andural sorest和ann。在其中，ANN表现良好，曲线下方的区域（AUC）> 95％。它在测试数据集中的糖尿病患者与正常葡萄糖（NGT）人的区分方面表现出相当不错的表现，在64种人类脂肪组织样品中，糖尿病患者的精度为73％。此外，这些核心元元素还富含与糖尿病相关的术语，并在先前的T2D基因组及其相关的血糖特征HOMA-IR和HOMA-B的研究中发现。因此，该元基因组值得进一步研究IR和T2D的基础分子病理缺陷/途径。
知识表示框架（KR框架）的方面用于提供基础
摘要知识的表示是指在使计算机网络能够处理信息的概念框架中捕获人类理解和思考的技术挑战。这项研究旨在批判性地分析知识表示框架对CAISOR活动效率水平的影响。这项研究提供了一个可持续的观点，即KRF提供可视化数据的方式，对于人类和CAISOR议程来说易于理解。通过知识表示框架在CAISOR议程上建立了各种不同的计划。KR模型涵盖了结构化信息表示的许多功能，从简单事实到复杂的配方和程序。此外，该研究遵循了一种二级定性数据收集方法，以收集有关研究主题的次要数据来源。
根据基础测量和分析认知工作
7.1 Education ............................................................................................................................ 118
来自法洛的先天性四边形的ISL1基因启动子的遗传变异改变了细胞功能形成疾病基础
摘要：Fallot（TOF）的四边形是新生儿中最常见的氰基先天性心脏病。isl1是第二心脏场发育中的主要转录因子，而ISL1基因启动子在TOF患者中的作用尚未进行遗传研究。从601名人类受试者中提取总DNA，包括308名TOF患者和293例健康对照组，并进行了Sanger测序。仅在TOF患者中发现了ISL1基因启动子中的四种变体（包括一种新型杂合变体）。功能分析，并证明四种变体中的三个显着降低了HL1基因启动子在HL-1细胞中的转录活性（P <0.05）。此外，在线JASPAR数据库和电泳移动性转移测定法显示，这三种变体影响了转录因子的结合和ISL1表达水平的改变。总而言之，当前的第一次研究表明，从ISL1基因启动子区域鉴定的变体可能通过影响转录活性和改变ISL1表达水平而参与TOF的发展。因此，这些发现可能会为TOF的分子病因和潜在的治疗策略提供新的见解。