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TPS73801-SEP 生产流程和可靠性报告
目录 1 德州仪器增强型产品资格和可靠性报告 ...................................................................................................... 2 2 航天增强型塑料生产流程 ................................................................................................................................ 3 3 器件资格 ........................................................................................................................................................ 4 4 排气测试报告 ...................................................................................................................................................... 6 5 修订历史 ...................................................................................................................................................... 7
量子计算中控制流纠错的 T 复杂度成本
许多量子算法需要使用量子纠错来克服物理量子比特固有的不可靠性。然而，量子纠错会带来一个独特的性能瓶颈，即 T 复杂度，这会使算法作为量子程序的实现比在理想硬件上运行得更慢。在这项工作中，我们发现控制流的编程抽象（例如量子 if 语句）会导致程序的 T 复杂度呈多项式增加。如果不加以缓解，这种减速会削弱量子算法的计算优势。为了能够推理控制流的成本，我们提出了一个成本模型，开发人员可以使用该模型准确分析量子纠错下程序的 T 复杂度并找出减速的根源。为了降低这些成本，我们提出了一组程序级优化，开发人员可以使用它来重写程序以降低其 T 复杂度，使用成本模型预测优化程序的 T 复杂度，然后通过一种简单的策略将其编译为高效电路。我们在 Spire（Tower 量子编译器的扩展）中实现程序级优化。使用一组 11 个使用控制流的基准程序，我们通过经验证明成本模型是准确的，并且 Spire 的优化可以恢复渐近高效的程序，这意味着它们在错误校正下的运行时 T 复杂度等于它们在理想硬件上的时间复杂度。我们的结果表明，在将程序编译成电路之前对其进行优化可以比将程序编译成低效电路然后调用先前工作中发现的量子电路优化器产生更好的结果。在我们的基准测试中，8 个经过测试的量子电路优化器中只有 2 个能够以渐近有效的 T 复杂度恢复电路。与这 2 个优化器相比，Spire 的编译时间减少了 54 × –2400 ×。
使用TensorFlow
组委会首席赞助人：G。Viswanthan博士，总理顾客：Sankar Viswanathan先生，副总裁Sekar Viswanathan博士，G.V. Selvam，副总裁Sandhiya Pentareddy博士，执行董事MS。祈祷S. Viswanathan助理副副副总统：V。S. Bhaascaran副校长Partha Sharathiti Mallick博士Mallick Pro-Vice Chancellor博士T. Jayabarathhi博士，登记官召集人：组委会首席赞助人：G。Viswanthan博士，总理顾客：Sankar Viswanathan先生，副总裁Sekar Viswanathan博士，G.V.Selvam，副总裁Sandhiya Pentareddy博士，执行董事MS。祈祷S. Viswanathan助理副副副总统：V。S. Bhaascaran副校长Partha Sharathiti Mallick博士Mallick Pro-Vice Chancellor博士T. Jayabarathhi博士，登记官召集人：
碳感知的最佳功率流
摘要 - 为了促进电能部门的有效脱碳化，本文引入了用于电力系统决策的通用碳感知最佳功率流（C-OPF）方法，该方法考虑了电网碳足迹的主动管理。建立在常规的最佳功率流（OPF）模型的基础上，提出的C-OPF模型进一步构建了碳发射流程方程和约束以及与碳相关的目标，以使电力电网的电力流量和碳发射流相比。本质上，提出的C-OPF可以看作是OPF的碳意识概括。此外，本文严格确定了保证碳排放流程方程的可行性和解决方案唯一性的条件，并提出了一种重新制定技术，以解决C-OPF模型中未确定的功率流方向的关键问题。此外，开发了两个用于能源储能系统的新型碳足迹模型，并将其整合到C-OPF方法中。数值模拟证明了C-OPF方法的特性和有效性。
IngoFlowEx 试剂盒 100 次测试 | 货号：ED7040
该测试基于测量吞噬 FITC 标记大肠杆菌的细胞的荧光。将肝素化血液样本与荧光大肠杆菌混合，并在 37 °C 下孵育。使用不含大肠杆菌的阴性对照来设置吞噬细胞和非吞噬细胞之间的鉴别边界。通过反复清洗去除未吞噬的细菌。使用台盼蓝（一种不会穿透细胞膜的活体染料）淬灭任何剩余的细胞外或表面结合细菌。裂解红细胞，固定细胞，并用碘化丙啶染色 DNA，以区分有核细胞和细菌碎片或团块。测试中使用的大肠杆菌用人 AB 血浆调理，确保结果不主要取决于测试血液样本的调理活性。
探索发电机下的扩散和流匹配...
最深层生成建模中的最新技术具有利用马尔可夫生成过程，以更结构化和灵活的方式学习复杂的高维概率分布[17]。通过将马尔可夫链方法与深层神经体系结构整合在一起，这些方法旨在利用深网的代表力，同时维持可聊天且理论上扎根的训练程序。与早期生成模型相反，这些模型在很大程度上依赖于直接的最大似然估计或对抗性目标，此类方法采用了迭代的随机变换（通常以马尔可夫的更新表示）来逐渐将初始噪声样本逐渐从所需的目标分布中绘制出来。di效率和流量匹配模型代表了两种突出的生成方法类别，这些方法通过一系列连续转换来结构数据样本。di效率模型[6，13]引入了一个向前的和反向降级过程，通过学习在每个步骤中撤消增量的噪声损坏，将简单的噪声分布逐渐将简单的噪声分布重新定位到复杂的目标分布中。流量匹配模型[10，11，12]直接学习连续的时间变换，这些转换将基本分布转换为规定的流量字段下的目标分布。两个家庭都从良好的可能性和稳定的培训目标中受益，从而使理论上的见解更清晰，样本质量提高了，并且通常比以前的方法（例如gans）更可靠[3，5]。生成器匹配[7]是一个框架，可以在artrary状态空间上使用Markov进程来构建生成性建模。此框架允许以两种方式组合不同的马尔可夫进程：马尔可夫叠加和通过组合单峰发生器创建多模式生成模型。在这项工作中，我们旨在利用生成器匹配框架提供详细的理论比较，并将其匹配模型和流量匹配模型进行详细的理论比较。我们表明，我们的目的是提供生成器匹配的概述，如何连接到分解和流量匹配模型以及某些Markov生成过程的特定属性如何使它们比其他过程更强大。
FlowDock：生成蛋白质配体对接和亲和力预测的几何流量匹配
最近已经提出了动机的强大生成模型，但这些方法中很少有支持柔性蛋白质配体对接和亲和力估计。没有人可以直接对多种结合配体进行同时建模，也可以根据药理学相关的药物靶标进行严格的标准，从而阻碍了它们在药物发现工作中的广泛采用。 导致这项工作，我们提出了FlowDock，这是一种基于条件流量匹配的深几何生成模型，该模型学会了将其直接映射到其绑定的（Holo）对应物中，以将其映射到任意数量的结合配体中。 此外，Flowdock与其每种生成的蛋白质配体复杂结构中提供了预测的结构置信度评分和结合亲和力值，从而实现了新（多配体）药物目标的快速虚拟筛选。 对于常用的PoseBusters基准数据集，Flotdock使用Unbound（APO）蛋白质输入结构实现了51％的盲区对接成功率，而没有任何来自多个序列比对的信息，并且对于具有挑战性的新Dockgen-E数据集，FlotDock与单次序列Chai-1的性能相匹配。 此外，在第16个社区范围内的结构预测技术批判性评估（CASP16）的配体类别中，Flowdock在140种蛋白质配体复合物中的药理学结合亲和力估计的前5位方法中排名，证明了其在虚拟筛选中的学位表达的功效。没有人可以直接对多种结合配体进行同时建模，也可以根据药理学相关的药物靶标进行严格的标准，从而阻碍了它们在药物发现工作中的广泛采用。导致这项工作，我们提出了FlowDock，这是一种基于条件流量匹配的深几何生成模型，该模型学会了将其直接映射到其绑定的（Holo）对应物中，以将其映射到任意数量的结合配体中。此外，Flowdock与其每种生成的蛋白质配体复杂结构中提供了预测的结构置信度评分和结合亲和力值，从而实现了新（多配体）药物目标的快速虚拟筛选。对于常用的PoseBusters基准数据集，Flotdock使用Unbound（APO）蛋白质输入结构实现了51％的盲区对接成功率，而没有任何来自多个序列比对的信息，并且对于具有挑战性的新Dockgen-E数据集，FlotDock与单次序列Chai-1的性能相匹配。此外，在第16个社区范围内的结构预测技术批判性评估（CASP16）的配体类别中，Flowdock在140种蛋白质配体复合物中的药理学结合亲和力估计的前5位方法中排名，证明了其在虚拟筛选中的学位表达的功效。可用性和实现源代码，数据和预训练的模型可在https://github.com/ bioinfaramefaraminelearning/flowdock上找到。
GFLOWNET廉价奖励
生成流动网络（GFLOWNETS）最近出现了一类生成模型，是通过从非均衡奖励分布中学习来生成多样化和高质量分子结构的合适框架。以前朝这个方向的工作通常通过使用预定义的分子碎片作为构建块来限制探索，从而限制了可以访问的化学空间。在这项工作中，我们引入了原子Gflownets（A-GFNS），这是一种基本生成模型，利用单个原子作为基础，以更全面地探索类似药物的化学空间。我们使用离线药物样分子数据集提出了一种无监督的预训练方法，该方法在廉价但信息丰富的分子描述符上（例如药物类似性，拓扑极性表面积和合成可及性得分）对A-GFN进行了评论。这些特性是代理奖励，将A-GFN引导到具有理想的药理特性的化学空间区域。我们通过实施目标的微调过程来进一步进一步，该过程适应A-GFN以优化特定目标属性。在这项工作中，我们在锌15离线数据集上预认识了A-GFN，并采用了强大的评估指标来显示与药物设计中其他相关基线方法相比，我们的方法的有效性。
使用纳米流体混合流通通道
doi：https：//dx.doi.org/10.30919/es1299使用纳米流体的纳米流体液体散热器单元对18650圆柱电动汽车电池模块的热冷却增强，使用纳米流体混合流通式流通信道Sarawut Sirikasemsuk，1 ponthep vengsundi sillemsunge，2 Jarthep vennepe vennepe vennepe vennep。 Eiamsa-Ard，3 Phumisak Tangmunpoowadol 4和Paisarn Naphon 4， *抽象的数值分析和测试是为了预测使用与不同微型频道散热器单位的通道流动的Ferrofluil的冷却去除能力。电池模块组件由铝制块制成。在这项研究中，以总电压和25.2V和30a的电流为圆柱形式评估了60个18650电池。这项研究选择了改善冷却液和流动表面积的特性，以改善电池热冷却。集成的散热器单元具有较大的表面积，并且通过它运行的冷却液的流动破坏更多。结果，模型I和II分别表现出最高和最低的温度。细胞最高温度为30.91°C（I），30.10°C（II型），30.11°C（III型）和30.12°C（型号IV）。此外，模型I，II，III和IV的温度梯度分别为2.35°C，1.48°C，1.56°C和1.61°C。这些发现对电池热管理系统的演变具有重要意义，因为它们探索了几种传热增强方法，以改善热冷却以获得安全稳定的操作。