XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemEfficient
基于收益的高效基础设施投资报酬
能源转型要求在输电和配电层面快速扩张电网。技术进步和数字化为系统需求提供了新的解决方案，可以提高现有和新电网的利用效率，同时缩短交货时间。需要新的监管方法来确保网络公司有动力探索和部署这些新解决方案。本报告扩展了 FSR 代表 ACER 进行的先前研究及其提出的基于福利的计划，该计划旨在促进电力传输系统运营商在满足系统需求方面的效率和创新。特别是，该报告提供了此类计划的更多实施细节及其最相关的设计选择。它还概述了欧洲、美国和澳大利亚在促进输电投资创新和效率方面的监管实践。三个示例案例说明了如何在实践中实施拟议的方案。最后，报告总结了与国家监管机构、输电系统运营商和其他利益相关者进行的一系列磋商的结果，在磋商中，各方就该计划的总体特点及其主要实施方面征求了反馈意见。虽然拟议计划的实施并非没有挑战，但报告表明，这些挑战并不比正确实施更传统的激励机制所带来的挑战大得多。
一个快速高效地设计多编辑工程的平台...
图 1：(A) Notch 的多重基因编辑平台使用属于 2 类 VA 型 CRISPR-Cas 家族的 MAD7 核酸酶，该核酸酶可识别富含胸腺嘧啶的 PAM ′YTTV′ 并产生双链交错断裂。(B) Notch 的符合 GMP 标准的 iPSC 系使用专有编辑协议针对临床相关基因进行批量编辑效率。我们的高通量 gRNA 筛选工作流程结合了通过 Synthego 的 CRISPR 编辑干扰 (ICE) 工具进行的可行性评估和插入缺失检测，然后通过靶向扩增子测序进行深入分析（左）。原代 T 细胞中敲除的表型验证（右）（C）与其他多重方法相比，我们的多重编辑方法实现了显着更高的编辑效率（左图）和显着降低的靶向易位率（中图）
机场的多式联运、高效运输......- HAL-ENAC
摘要：无论是降雪、火山灰还是罢工，危机事件都会给航空运输系统和社会带来高昂的成本。航空公司已经逐渐学会通过诸如用于交通和机场离港管理的协同决策 (CDM) 等程序来缓解此类事件引起的不正常运营；然而，在困难时期，乘客的门到门旅程往往仍然不愉快。元 CDM (多式联运、机场高效交通和协同决策) 旨在采取以乘客为中心的方法，研究空侧和陆侧 CDM 如何与其他交通方式相互关联，以最大限度地减少严重中断的影响。在本文中，我们通过记录机场 CDM 的最新进展、调查代表性中断事件和研究机场多式联运的发展条件，对过去以乘客为中心的运营的成功和失败进行了初步分析。此外，由于任何新概念的成功或失败都取决于评估它的指标，我们还讨论了相关 KPI 的必要性，以衡量扩展的 CDM 概念的成功。
有效计算量子利率延伸功能
量子率延伸功能在量子信息理论中起着基本作用，但是目前尚无实际算法，可以有效地计算此功能至中等通道尺寸的高精度。在本文中，我们展示了对称性降低如何显着模拟纠缠辅助量子率延伸问题的常见实例。这使我们能够更好地理解获得最佳利率差异权衡的量子通道的属性，同时还允许更有效地计算量子利率 - 缺陷函数，而少于使用的数值算法。此外，我们提出了镜下下降算法的不精确变体，以计算具有可证明的sublerear收敛速率的量子率延伸函数。我们展示了这种镜下下降算法与Blahut-Arimoto和预期最大化方法有关，以前用于解决信息理论中的类似问题。使用这些技术，我们提出了第一个计算多量量子率函数的数值实验，并表明我们所提出的算法可以更快地解决，并且与现有的甲基化合物相比，我们提出了更快的速度和更高的准确性。
文章。一种高效的量子主动增量...
在需要学习大量数据的场景下，增量学习可以充分利用旧知识，大幅降低整体学习过程的计算成本，同时保持高性能。本文以MaxCut问题为例，将增量学习的思想引入量子计算，提出一种量子主动增量学习算法（QPIL）。QPIL不是一次性训练量子电路，而是对所有顶点逐渐增加的子图进行多阶段训练，主动将大规模问题分解为较小的问题并分步求解，为MaxCut问题提供有效的解决方案。具体而言，首先随机选择一些顶点和对应的边进行训练，以获得量子电路的优化参数。然后，在每个增量阶段，逐渐添加剩余的顶点和对应的边，并在当前阶段的参数初始化中重用前一阶段获得的参数。我们在 120 个不同的小规模图上进行了实验，结果表明 QPIL 在近似比 (AR)、时间成本、抗遗忘和求解稳定性方面的表现优于流行的量子和经典基线。特别是 QPIL 的 AR 超过了主流量子基线的 20%，而时间成本不到它们的 1/5。QPIL 的思想有望启发在大规模 MaxCut 和其他组合优化问题中寻找高效、高质量的解决方案。
生物弦：高效操纵生物弦
查找回文..........................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................11 GENETIC_CODE....................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................14 获取序列....................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................14 获取序列.................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................... . ... . . . . . . . . . . . . 19 IUPAC_CODE_MAP . ... .................................................................................................................................................................................................................................................................. 23 longestConsecutive .................................................................................................................................................................................................................................................................................................. 29 lowlevel-matching .................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................. 30 MaskedXString-class .................................................................................................................................................................. . ... ................. ... . . . 47 matchPDict-inexact . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ... . . . . . . . . . . . . . 67 removed_to_pwalign . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 68 MultipleAlignment-class . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 69 needwunsQS . . . . . . . . . . . . . . . ... ..................................................................................................................................................................................................................................................................................................81 pmatchPattern ..................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................85 preset_scoring_matrices ..................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................86 QualityScaledXStringSet 类。..................................................................................................................................................................................................................................................................................86 replaceAt ........................................................................................................................................................................................................................................................................................................................89 replaceLetterAt ........................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................93 reverse Complement .. ..................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................95 RNAString 类 ..................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................97 seqinfo 方法 ..................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................97 seqinfo 方法 .................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................. 99 至复杂 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 104 xscat . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 107 XString 类 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 108 XStringPartialMatches 类 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 110 XStringQuality-类. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 111 XStringSet-类. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 113 XStringSet-比较. . . . . . . . . . . . . . . . . ..................................................................................................................................................................................................119 XStringSet-io ........................................................................................................................................................................................................................................122 XStringSetList-class ........................................................................................................................................................................................................................................................129..................................................................................................................................................................................119 XStringSet-io ........................................................................................................................................................................................................................122 XStringSetList-类 ........................................................................................................................................................................................................................................129..................................................................................................................................................................................119 XStringSet-io ........................................................................................................................................................................................................................122 XStringSetList-类 ........................................................................................................................................................................................................................................129
伪随机场的高效量子分组编码
块编码是现有许多量子算法的核心，而密集算子的有效、显式块编码也被普遍认为是一项具有挑战性的问题。本文对一类丰富的密集算子：伪微分算子（PDO）的块编码进行了全面的研究。首先，开发了一种用于一般PDO的块编码方案。然后，我们针对具有可分离结构的PDO提出了一种更有效的方案。最后，我们针对具有维度完全可分离结构的PDO给出了一种显式、有效的块编码算法。对所提出的所有块编码算法都提供了复杂度分析。通过实例说明了理论结果的应用，包括变系数椭圆算子的表示和不调用量子线性系统算法（QLSA）计算椭圆算子的逆。
安排出发时间以实现高效表面的替代方案...
• 背景 – 飞机在跑道上排长队等候会浪费燃料并增加二氧化碳排放量 – 美国宇航局已在夏洛特道格拉斯国际机场引入计量系统，以减少这种浪费并改善调度 • 模拟问题：坡道管制员应使用以下哪个时间来计量飞机到达现场（空中交通管制接管）？ 1. 登机口出发咨询时间？ 2. 登机口出发咨询时间加上将飞机送达“现场”的咨询时间？ • 模拟结果 • 坡道管制员在条件 1 下更好地实现了将飞机准时送达现场的目标 – 当他们同时获得登机口和现场的咨询时间时，这似乎增加了他们的工作量并降低了他们的态势感知能力，以至于他们对现场时间的遵守程度实际上更低
安全高效地处理六氯乙硅烷液体
本研究项目旨在开发一种安全有效的大量 HCDS 液体处理方法。所提出的方法是一个两阶段过程，包括在水中直接水解 HCDS 液体，然后用氢氧化钾 (KOH) 水溶液对水悬浮液中的水解产物进行碱性裂解。在第一阶段，HCDS 液体直接在水中水解。所需的 HCDS 与水的重量比为 1:25。在水解过程中，反应温和，不会产生明显烟雾。在水中水解的液体 HCDS 水解沉积物的红外光谱中仅在 915 cm -1 处观察到一个新峰，这可能归因于簇中存在小的氧化硅分子。经确定，与在潮湿空气中形成的其他水解沉积物不同，在水中形成的液体 HCDS 水解沉积物在环境条件下易与碱性溶液反应，同时释放氢气。在第二阶段，加入 KOH 水溶液 (20 wt%) 以中和悬浮液。KOH 与 HCDS 所需的重量比为 2:1，最终 pH 值约为 12.6。残留沉积物在两小时内完全溶解。关键词：六氯乙硅烷、HCDS、水解沉积物、冲击敏感、处置。
勘误表：高效基因编辑策略......
图 1 | 葡聚糖水二激酶 (GWD) 1 — gRNA 靶区的结构和完整等位基因序列。上图为外显子（方框）和包含碳水化合物结合模块 (CBM) 的区域的整体基因结构。左图：外显子 1 和内含子的核苷酸序列。右图：外显子 24 和 25，包括内含子。外显子以大写字母表示，并标明氨基酸序列。SPUD 数据库中包含的品种的小核苷酸多态性 (SNP) 以红色标记，Saturna 中发现的 SNP 以下划线表示。灰色箭头表示 gRNA（gA、gB、gC、gD、gE、gI、gJ、gK、gL 和 gM），其中 PAM 位点以粗体标记。红色箭头表示诊断性 IDAA PCR 引物。 “ CFATC ” 区域含有半胱氨酸，据推测该区域参与二硫键间或二硫键内形成，因此推测参与 GWD 活性的氧化还原状态调节，该区域以粗体标记。活性位点组氨酸残基也以粗体标记。