This paper presents the application of two swarm intelligence techniques, multi-objective artificial bee colony (MOABC) and multi-objective particle swarm optimization (MOPSO), to the optimal design of a complementary metal oxide semiconductor (CMOS) low noise amplifier (LNA) cascode with inductive source degeneration.目的是在电压增益和噪声数字之间实现平衡的权衡。优化的LNA电路在2.4 GHz的运行量为1.8 V电源,并在180 nm CMOS过程中实现。在MATLAB中实现了两种优化算法,并使用ZDT1,ZDT2和ZDT3测试功能进行了评估。然后使用Advance Design System(ADS)模拟器模拟了优化的设计。结果表明,MOABC和MOPSO技术在优化LNA设计方面是实用有效的,从而比以前发表的作品更好地性能,增益为21.2 dB,噪声图为0.848 dB。
干细胞是通过注射称为粒细胞刺激因子(G-CSF)的药物后通过放置机器收集的。这可以在化学疗法周期后给出。G-CSF帮助您的身体制造更多的细胞以收集。在某些情况下,可以给出一种称为plerixafor的其他药物。
在培养Paramecia时,您实际上是在创造一种生态学,其中微生物繁衍生息。除了Paramecia以外还有许多其他生物(即bdelloid rotifer,对在相同条件下壮成长的斑马鱼幼虫无害,因此监测您的培养物很重要,以确保您没有引入任何不需要的生物体,例如Coleps。常规监测Zirc的培养物以存在机会性生物。我们的菌落中存在一小部分的bdelloid和Vorticella rotifer。旋转器是斑马鱼的已知食物来源。虽然旋转器不损害帕拉西亚培养物,但我们偶尔在Zirc培养物上进行连续稀释液,以降低旋转液水平。在您自己的设施中,可以随时对既定文化进行连续稀释,并确保如果发生污染,则可以确保殖民地的清洁度。如果您对自己在文化中看到的任何东西有疑问或在殖民地中观察到的任何东西,请随时通过zirc@zebrafish.org与我们联系。准备
这项研究旨在使用两种元启发式优化算法优化12乘型涡轮螺旋桨飞机出租车的飞行耐力:灰狼优化(GWO)和蚂蚁殖民地优化(ACO)。最初,采用了梯度下降方法来估计飞机的最大重量。随后,将飞机的性能特性用作设计变量和飞行耐力在特定限制下进行了优化,而不会改变飞机的物理结构。实施了优化过程,并根据性能和效率进行了评估和比较结果。这项研究表明,使用随机和集体策略提到的两种算法能够提高飞机的效率。此外,与最初的耐力相比,对三架真实飞机(撞击器,比奇克船和庞巴迪)进行了优化的飞行耐力。在这种情况下,蚂蚁菌落优化算法表现出比灰狼优化算法更好的性能,灰狼优化算法可能会对飞行运营产生积极影响而无需加油或寻找替代机场的过程。
膜过滤测试的生物负载估计样品中可存活的需氧微生物总量,结果以菌落形成单位 (CFU) 表示。在胰蛋白胨大豆琼脂 (TSA) 上孵育 3 – 5 天后评估细菌生长情况,在 Sabouraud 葡萄糖琼脂 (SDA) 上孵育 5 – 7 天后评估真菌生长情况。
o在这种情况下,最终微生物鉴定可能需要其他方法。•目前不建议使用该技术来识别诸如炭疽芽孢杆菌的精选剂。•分类法(微生物的名称)可能反映了旧命名法。•最终结果应基于所有相关信息,包括标本类型,染色,菌落形态,生长特征等。
‡ 通信地址:aashiq.kachroo@concordia.ca 关键词:基因组工程、CRISPR-Cas9、人源化酵母、蛋白酶体 缩写:CFU、菌落形成单位;DSB、双链断裂;HDR、同源定向 DNA 修复;HR、同源重组;CELECT、基于 CRISPR-Cas9 的选择以丰富基因型;MERGE、无标记富集和重组基因工程位点;SGA、合成遗传阵列