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设计基于 GA 的负载频率鲁棒控制器...
摘要 — 电力系统包括多个单元，这些单元相互连接以产生不断移动的电力通量。稳定性在电力系统中非常重要，因此应在发电厂实施控制器系统，以确保电力系统在正常情况下或在出现不需要的输入和紊乱事件后保持稳定。频率和有功功率控制在稳定性方面更为重要。我们的工作重点是基于遗传算法设计和实施鲁棒的 PID 和 PI 控制器，通过改变发电机组的参考值来更快地抑制频率振荡。在理想状态和参数偏差的情况下，对两区域电力系统进行了实施结果检查。根据结果，所提出的控制器可以抵抗电力系统参数的偏差和调速器的不确定性。
和GA标记的GRPR靶向化合物RM2和...
术语Theranostics显然已成为流行语。在很大程度上，这是由于前列腺特异性内存抗原（PSMA） - 靶向放射线的成功所致。这些配体可以用正电子或g的同位素标记，用于成像，或用B-或A -A -SETINT型同位素进行治疗。诊断或治疗性靶向配体是相同或相似的。以PSMA为目标的成像和治疗已迅速成为前10 Y前列腺癌管理的新临床标准，并且正在研究其他疾病中的应用。会议通常在PSMA成像和非PSMA成像之间进行分开，并且已经批准了几种PSMA放射性体进行成像和治疗前列腺癌或正在晚期发育。在这些临床成功之后，已经成立了许多新的生物技术公司，旨在开发新的Theranotic剂。但是，什么使PSMA Theranostics如此成功？在本社论中，我们试图回答这个问题，并反映出在其他核医学其他领域重复PSMA Theranostics成功的必要条件。这样做，我们认为治疗学的意见不应局限于肿瘤学，而是在神经病学，心脏病学以及动态和感染性疾病中的核医学应用中同样或更成功。作为起点，我们将疗法分子定义为分子靶向成像和疗法的组合，其中成像可起到可行的信息，从而实现新的或更有效的疗法。Feinstein等。Feinstein等。这种定义比常用的疗法定义是放射性核素成像疗法的组合，该疗法使用了相同的（类似）靶向分子的（类似）的成像和疗法的组合，这些组合是使用相同的分子靶标的，即基于PSMA基于基于PSMA基于基于PSMA的Terranotostics（1）。neverthe，我们认为它仍然足够具体，可以使疗法学与其他常见的医学成像用途区分开。实际上，大多数用于肿瘤分期的肿瘤学成像不符合我们对疗法成像的定义。这些成像研究可以更好地分层，但不能改善预后，因为它们仅将患者从一个预后组转移到另一个预后组。Feinstein等人描述了这个阶段的迁移。在1985年（2），并为纪念幽默主义者 - 哲学家威尔·罗杰斯（Will Rogers）称为威尔·罗杰斯现象。威尔·罗杰斯（Will Rogers）于1879年出生于俄克拉荷马州，他曾经说过：“当Okies离开俄克拉荷马州并搬到加利福尼亚时，他们提高了两个州的平均情报水平。”威尔·罗杰斯（Will Rogers）指的是1930年代大萧条期间的OKIES出埃及。观察到
β-Ga 2 O 3 LDMOSFET 击穿电压达 500 V，功率因数为 108 MW/cm 2
开关，并显著降低高压 IC 的寄生电容[10–15]。在过去十年中，大量研究已经检验了 SOI 上的 LDMOSFET，其特性和功率品质因数 (PFOM) 得到了增强[8、9、16–19]。实现高 V BR 是 LDMOSFET 的主要挑战
用于柔性器件的具有阳极氧化和氟化 Al2O3 栅极绝缘体的氢化 In-Ga-Zn-O 薄膜晶体管
金属半导体场效应晶体管，10 – 15 ) 等等。特别是 In – Ga – Zn – O (IGZO) 是柔性 TFT 有源通道的有希望的候选者，因为即使在室温下沉积，IGZO 也表现出超过 10 cm 2 V − 1 s − 1 的电子迁移率。16、17) 然而，IGZO TFT 通常需要在 300°C 左右进行热退火，以减少因各种类型的加工损坏而形成的缺陷。18 – 22) 我们小组报告说，通过 Ar + O 2 + H 2 溅射沉积的氢化 IGZO 薄膜非常有希望用于制造低于塑料基板软化温度的氧化物 TFT，以用于未来的柔性设备应用。通过低温（150°C）退火可以减少沉积态IGZO薄膜中产生的缺陷。15、23、24)场效应迁移率（μFE）为13.423)
比较遗传算法（GA）和粒子群优化（PSO），用于估计易感暴露感染的（SEIR）模型PAR
背景：用于分析疾病扩散的最常用的数学模型是易感暴露感染的回收（SEIR）模型。此外，SEIR模型的动力学取决于几个因素，例如参数值。目标：本研究旨在比较两种优化方法，即遗传算法（GA）和粒子群优化（PSO），以估算SEIR模型参数值，例如感染，过渡，恢复和死亡率。方法：将GA和PSO算法与SEIR模型的估计参数值进行了比较。适应性值是根据累积阳性covid-19病例的实际数据与从seir covid-19模型解决方案的案例数据之间的误差计算得出的。此外，使用四阶Runge-kutta算法（RK-4）计算了CoVID-19模型的数值解，而实际数据是从印度尼西亚雅加达省正Covid-19 Case的累积数据集获得的。然后使用两个数据集比较每个算法的成功，即数据集1，代表COVID-19的扩展的初始间隔和数据集2，该间隔代表一个间隔，其中COVID-19 Case Case较高增加。结果：估计四个参数，即由于疾病引起的感染率，过渡率，恢复率和死亡率。在数据集1中，当值= 0.5时，GA方法的最小误差（即8.9％）发生，而PSO的数值误差为7.5％。在数据集2中，GA方法的最小误差，即31.21％，当时发生在= 0.5时，而PSO的数值误差为3.46％。结论：基于数据集1和2的参数估计结果，PSO比GA具有更好的拟合结果。这表明PSO对所提供的数据集更健壮，并且可以更好地适应Covid-19-19的流行病的趋势。关键字：遗传算法，粒子群优化，SEIR模型，COVID-19，参数估计。文章历史记录：2024年2月12日，2024年5月17日第一个决定，2024年6月20日接受，在线获得2024年6月28日
GA标记的成纤维细胞激活蛋白抑制剂PET/CT
68 GA标记的细胞细胞激活蛋白抑制剂（68 GA-FAPI）PET/CT已显示出令人鼓舞的临床结果，乳腺癌（BC）患者的SUV Max和肿瘤与背景比（TBR）高于18 F-FDG PET/CT。在这里，我们旨在评估68 Ga-fapi PET/CT的适用性，以预测卑诗省新辅助化疗（NAC）的病理反应的早期和晚期。方法：预期包括22例新诊断的BC和NAC指示的患者。所有患者在基线时接受了标准的化疗和68 Ga-Fapi PET/CT，在2个NAC（PET2）和手术前1周后（PET3）进行了1周（PET3）。SUV最大。通过免疫组织化学分析了原发性病变中纤维细胞活化蛋白的表达。结果：七名患者（31.8％）达到了病理完全反应（PCR），15例（68.2％）患有残留肿瘤。13例患者（59.1％）表现出原发性肿瘤的同心戒断，而9例（40.9％）显示逐渐戒断。在PET2和PET3之间，原发性肿瘤的D SUV最大（R 2 5 0.822； P 5 0.001）和转移性淋巴结（R 2 5 0.645; P 5 0.002）显着相关。PCR患者的PET2和PET3时SUV MAX和TBR的绝对值比没有PCR的患者低（P，0.05）。此外，在任何时间点，较大的D SUV最大值与PCR密切相关（P，0.05）。在原发性肿瘤还原模式下观察到SUV Max，TBR和D SUV MAX的相似下降趋势。For predicting pCR, the optimal cutoff values for D SUV max after 2 chemotherapy cycles, D SUV max before sur- gery, TBR after 2 chemotherapy cycles, and TBR before surgery of the primary tumor were 3.4 (area under the curve [AUC], 0.890), 1.1 (AUC, 0.978), 2 63.8% (AUC, 0.879), 2 90.8% (AUC,分别为0.978），7.6（AUC，0.848）和1.4（AUC，0.971）。免疫组织化学表明，68 ga-fapi PET/CT的SUV最大和TBR与纤维细胞激活蛋白表达呈正相关（两者的P，0.001）。contusion：评估NAC期间68 GA-FAPI摄取的早期变化68 Ga-Fapi PET/CT可以预测PCR和原发性肿瘤同心
斯图尔特堡/HAAF 家庭和士气、福利和娱乐局正在招聘以下职位，职位发布在 USA Jobs 上。旅行文员 NF-02，佐治亚州斯图尔特堡 https://www.usajobs.gov/GetJob/ViewDetails/715458000 动物看护人 NA-04，佐治亚州斯图尔特堡 https://www.usajobs.gov/GetJob/ViewDetails/715317200 主管娱乐专家 NF-03，佐治亚州斯图尔特堡 https://www.usajobs.gov/GetJob/ViewDetails/715785900
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发送日期：2023 年 7 月 31 日 主题：来自佐治亚州萨凡纳的新职位列表 发件人：Christine Edwards 电子邮件：cedwards@wtoc.com
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Fdsa、ga 和 Sa 非线性规划算法的比较评估以及 I-95 Express 动态定价的系统优化方法的开发
第 6 章 结论 ............................................................................................................. 126 附录 A.行程时间测量 ................................................................................................ 131 附录 B. AKCELIK 行程时间常数 .............................................................................. 135 附录 C. MATLAB 输出图 .............................................................................................. 137 附录 D. 时间常数值 ................................................................................................ 153 附录 E. 站点数据 I-95 热车道 ...................................................................................... 155 参考文献 ............................................................................................................. 165