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评估电极反应的过程（吸附或扩散控制）。使用CV技术对FEOMCPE的GU和DA的扫描速率效应进行了质疑。图6a以50 mv/s的扫描速率在FeOMCPE的CV处登出GU。在GU中，随着扫描速率的增加，峰值电流伪装增加，潜在的可忽略不计向正面的转移。电势移位主要是由于电极表面上吸附层的发展。扫描速率与峰电势之间绘制的图（图6B）和IPA = 0.5606+1.185ph（R 2 = 0.9804）是线性回归方程。因此，该结果表明GU的电子传递过程受吸附控制，并且对数扫描速率与对数峰值电流的图表如图6C所示。结果具有良好的线性，相关系数值（R 2），被发现为0.999。
引用方式：顾斌. 点亮胚胎：小鼠发育生物学的敲入报告基因生成. 动物繁殖. 2020;17(3):e20200055. https://doi.
发育生物学旨在了解单个细胞（受精卵）生成高度组织化的有机体的复杂调控过程。揭示这些过程本质的最有效方法是实时跟踪单个细胞和细胞谱系。成像设备、荧光标签和计算工具的最新进展使得对细胞和胚胎进行长期多色成像成为可能。然而，实现哺乳动物胚胎的实时成像仍面临一个重大挑战——生成携带报告基因的胚胎，以重现标记基因的内源性表达模式。基因组编辑技术的最新发展在实现高效生成报告小鼠模型方面发挥了重要作用。这篇简短的评论讨论了高效生成敲入报告小鼠的技术的最新发展以及这些模型在实时成像开发中的应用。随着这些发展，我们开始实现长期寻求的实时分析哺乳动物发育的前景。
HKU生态学家首先将一个昆虫群放在一个世纪的生物多样性地图上
为了应对这一挑战，Guénard教授一直领导一支国际团队在十多年内组装近16,000种蚂蚁物种的分销数据。蚂蚁是最广泛和生态上占主导地位的昆虫之一，加权是Guénard教授先前的一项研究中所示的野生鸟类和哺乳动物的两倍。对于昆虫群体，它们有相对有据可查的文献。Guénard教授团队的辛勤工作汇编了300多年来对蚂蚁研究的数据，使使用包括生物信息学和机器学习在内的先进技术可以预测和分析其分布。最后，他们能够生成第一个蚂蚁的生物地理图。
推荐引用 推荐引用 顾毅，“人工智能配电系统中的可再生能源整合”（2020 年）。电子学位论文。1777。https://digitalcommons.du.edu/etd/1777
基于上述数据可视化平台，研究了数据的外在表现形式，在接下来的工作中，尝试去理解数据内部隐藏的信息。设计了一种基于支持向量回归（SVR）的短期负荷预测方法，为网络重构提供更高精度的负荷预测。利用二阶锥程序（SOCP）将三相平衡最优潮流的非凸性放宽为最优潮流（OPF）问题。采用交替方向乘子法（ADMM）以分布式方式计算最优潮流。考虑到配电系统的现实情况，构建了一个三相不平衡配电系统，该系统包括变电站层面的小时运行计划和馈线层面的分钟潮流运行。在变电站层面最小化含可再生能源系统的运行成本。用机会约束模拟可再生能源发电的随机分布模型，并用高斯混合模型 (GMM) 和基于遗传算法的期望最大化 (GAEM) 建模导出的确定性形式。在实时 (RT) 调度中，使用 OPF 进一步降低系统成本。半正定规划 (SDP) 用于将三相不平衡配电系统的非凸性放宽为凸问题，这有助于实现全局最优结果。以并行方式，ADMM 实现了在短时间内获得结果。
引文 Li X, Gu YL, Liu XC, Sun ZX 和 Sun Y (2023), 抗肿瘤药物所致间质性肺疾病12例分析。前沿。Phar
弥散功能障碍和低氧血症。影像学上可见双肺弥漫性或多灶性分布性病变，最终发展为弥漫性肺纤维化、蜂窝肺（Meyer，2014；Conte等，2022）。美国胸科学会（ATS）和欧洲呼吸学会（ERS）根据病因、临床和病理特点将ILD分为四类：1）原因已知的ILD；2）特发性间质性肺炎；3）肉芽肿性ILD；4）其他罕见ILD，其中已知的ILD病因包括药物相关，美国药物因素占所有ILD的1.9%～3.5%（Distefano等，2020），而我国DILD的发病率被低估。目前已知引起DILD的药物有数百种，包括抗肿瘤药物、抗微生物药物、抗血管药物等。本研究回顾性分析了我院2020年抗肿瘤药物引起ILD的用药情况，为临床加强抗肿瘤药物引起ILD的管理提供参考。
使用小波和多解决卷积设计序列模型
Gu等。 （2021）。 用结构化状态空间有效地对长序列进行建模。 li等。 （2022）。 是什么使卷积模型在长序列建模上很棒？Gu等。（2021）。用结构化状态空间有效地对长序列进行建模。li等。（2022）。是什么使卷积模型在长序列建模上很棒？
原子层沉积过程中非理想共形性的建模...
a 奥地利维也纳技术大学微电子研究所 Christian Doppler 高性能 TCAD 实验室，Gußhausstraße 27-29, 1040，维也纳，奥地利 b 奥地利维也纳技术大学微电子研究所，Gußhausstraße 27-29, 1040，维也纳，奥地利 c Silvaco Europe Ltd.，Compass Point, St Ives, Cambridge, PE27 5JL，英国
自我研究报告
高哈蒂大学（GU）旨在为社会的各个部分提供优质的教育。大学提供的所有UG和PG课程的课程均符合基于Bloom的分类法的计划成果（POS）和计划特定结果（PSO）和课程结果（COS）。在CCS的建议（课程和研究委员会）的建议以及教师和学术委员会的批准之后，在包括校友，学术界和工业专家在内的各种利益相关者的反馈意见后实践了一个系统的课程发展过程。定期进行课程的变化，以反映与当地，国家，地区和全球发展需求的相关性。符合跨学科学习的逻辑需求，GU采用了CBC。此外，GU课程方法的显着特征是其基于NEP-2020的四年本科课程（FYUGP）和五年综合大师计划（FYIMP）的开创性实施。这些举措奠定了强大的学术基础，增强了学生的整体教育经验。将与性别，人类价值观，职业伦理，环境和可持续性有关的横切主题纳入课程是GU的常规特征。大学以计划的方式进行工作，以提供最大的高等教育，以及各种核心课程，软技能和社会价值观，以便学生可以准备面对一个苛刻和竞争的世界。大学的各个学术部门以及NSS部门和俱乐部通过各种推广活动来补充课程的努力，以促进人类价值观，纪律，绿色环境和可持续性。在可持续发展目标（SDG）的背景下，部门提供的课程解决了环境和可持续性问题。这强调了大学致力于为实现可持续发展做出贡献的承诺。总的来说，GU的课程反映了其对学生卓越，创新和整体发展的奉献精神。通过不断适应不断变化的教育景观并采用新的教学方法，该大学仍然是该地区高等教育的最前沿。