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带隔离放大器的隔离电源反馈环路设计
误差放大器作为开关电源设计中的重要元件，用于将输出电压的误差信号放大，并根据误差信号产生反馈控制。误差放大器的性能直接影响开关电源的输出精度和瞬态响应。在传统的隔离电源设计中，通常使用光耦来实现隔离误差信号的传输，如图2所示。本应用笔记对基于光耦的方案和基于隔离放大器的方案（CA-IS310x）进行了比较，并讨论了CA-IS310x在隔离开关电源设计中的优势，并给出了典型应用中的反馈环路分析和设计建议。2 隔离电源工作原理
Moura Lithium电池和晨星简介
电池概述：WECO是位于佛罗伦萨意大利的太阳能应用的意大利锂电池制造商。年产量超过300,000电池/年。WECO与太阳能逆变器和充电器的最佳制造商合作。WECO LT和XP电池系列可以通过WiFi应用程序进行监视，并且可以通过蓝牙应用程序进行设置。拥有第三方保险，WECO保证120个月 /7000个周期。WECO网站：https：//wecobatteries.com/型号：4K4 LT，5K3 XP电压：51.2 VDC AMP小时容量：92 AH，105 AH，105 AH联系WECO，以获取有关电池库配置选项的信息。储存建议的存储温度= -20°C + 45°C（建议使用25°C）最大SOC存储= 50％需要一次检查并每三个月充电（最大充电电流为0.1c）。最大SOC存储在-7°C以下的温度下为50％的低温该BMS仅允许0.1C充电电流低于-7°C。作为120个月的性能保修，充电和排放范围应在20-25°C范围内，<0,5c <0,5c此范围以外的任何用法都不涵盖绩效保修注：有关并行电池库配置选项的信息，请与电池制造商联系。
修订后的闭环气体捕获试验 OCD 指南...
a. MIT 应包括将可回收桥塞或封隔器设置在最上部穿孔或生产套管鞋一百 (100) 英尺范围内（除非 OCD 另有指示），从而将生产套管与油藏隔离，向生产套管中装入惰性流体，并进行压力测试，压力下降不超过三十 (30) 分钟内的百分之十 (10%)，并在测试的最后 10 分钟内稳定下来。b. 应在进行 MIT 前至少三个 (3) 个工作日通知相应的检查主管。c. 每次 MIT 期间都应使用图表记录仪，该记录仪具有最大两 (2) 小时时钟和适当的最大磅数弹簧，并且在进行测试前六个 (6) 个月内进行了校准。图表的副本应在测试日期后的三十 (30) 天内连同表格 C-103 一起提交给 OCD。d.除非 OCD 另有指示，否则在提交申请前一年内，MIT 应以至少为拟议 MASP 的百分之一百一十 (110%) 或五百 (500) psi 的压力进行，以较大者为准。e. 在 CLGC 项目终止后六 (6) 个月内，MIT 应以至少为五百 (500) psi 的压力进行。f. 应按照 OCD 的指示进行额外的 MIT。
推定的循环因子Znf143/ZFP143是必不可少的转录调节器，没有循环函数
远端基因座之间的相互作用，包括涉及增强子和启动子的相互作用，是哺乳动物基因调节的核心机制，但这些相互作用的蛋白质调节剂仍未确定。锌指转录因子Znf143/ZFP143被强烈牵涉到染色质相互作用的调节剂，在有或没有CTCF的情况下起作用。然而，Znf143/ZFP143在此过程中的作用及其功能，无论有或没有CTCF，都尚不清楚。在这里，我们使用双用途Degron/Imaging标签标记了CTCF和ZNF143/ZFP143，以组合其循环功能和彼此的效果。我们发现ZNF143/ZFP143在小鼠和人类细胞中没有一般循环功能，并且它在很大程度上独立于CTCF起作用。相反，ZNF143/ZFP143是具有极为稳定的染色质停留时间（> 20分钟）的必不可少且高度保守的转录因子，可调节线粒体和核糖体基因的重要子集。
RNA指导的肽合成，跨越了nick循环
https://doi.org/10.26434/chemrxiv-2024-b2651 orcid：https：//orcid.org/0000-0001-6558-8712 content content content content note contect contem许可证：CC由4.0
将人类保持在循环中
摘要：机器人培训通常在模拟环境中进行，尤其是在增强学习中。因此，使用域随机化生成多个培训环境，以确保转移到现实世界应用程序并弥补未知现实世界状态。我们建议通过在培训过程的各个阶段参与人类应用专家来改善域随机化。专家可以在模拟现实主义，确定遗漏的属性并验证机器人执行方面提供有价值的判断。我们的人类在循环工作流程中描述了它们如何在五个阶段增强过程：验证和改善现实世界扫描，纠正虚拟表示，指定特定于应用程序的对象属性，验证和影响模拟环境的产生和验证机器人培训。我们概述了示例并强调研究机会。此外，我们提出了一个案例研究，在该案例研究中，我们实施了不同的原型，证明了在给定阶段的人类专家的潜力。我们的早期见解表明，人类的投入可以使不同阶段的机器人培训受益。
用于双侧膝关节屈曲监测的可穿戴环路传感器
摘要：我们之前曾报道过可穿戴环路传感器，它能够精确监测膝关节屈曲，与现有技术相比具有独特的优势。然而，迄今为止的验证仅限于单腿配置、离散屈曲角度和体外（基于幻影）实验。在这项工作中，我们向前迈出了重要一步，探索以连续方式在体内监测膝关节屈曲角度。本文提供了双侧传感器操作的理论框架，并报告了之前未曾报道过的可穿戴环路传感器的详细误差分析。这包括校准曲线的平坦度，这限制了小角度（例如在行走过程中）的分辨率，以及在高角速度（例如在跑步过程中）下存在运动电动势 (EMF) 噪声。还介绍了一种用于制造柔性和机械坚固环路的新型方法。电磁模拟和基于幻影的实验研究优化了设置并评估了可行性。然后对进行三项活动（步行、快走和跑步）的人类受试者进行概念验证体内验证，每项活动持续 30 秒，重复三次。结果表明，在大多数情况下，均方根误差 (RMSE) 小于 3 ◦。
将AI置于关键循环中：人机团队的信任和自治
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使用具有视觉和语言模型的人类在循环中进行道路损害检测的迭代注释
道路基础设施监测检查和诊断道路恶化是一个至关重要的挑战。由于财务限制和人员短缺，以有限成本进行这种维护的需求越来越大。计算机视觉的最新进展促进了检查和诊断的自动化，从而提高了操作效率和稳定性[1]。计算机视觉模型的开发需要手动注释标记的数据集。但是，深度学习减少人工劳动的目标与模型开发是必需的大量征收的事实之间存在矛盾。为了解决这一矛盾，正在考虑一种人类的方法。该框架大大减轻了人类注释负担，从而通过训练数据收集和参数更新的迭代过程来使模型有效地更新[2]。同时，已经发表了许多有关将计算机视觉和自然语言理解的视觉和语言模型发表的研究。具有大规模数据集的经过训练的视觉和语言模型已公开可用。这些模型通过语言特征和训练中的图像功能的结合，具有零拍的识别，使它们甚至能够理解特定类别的图像，而无需在这些类别上明确培训。此外，当在特定数据集上使用零射击识别的模型时，通过对有限的样本（几次学习）进行细化，预计可以进一步提高准确性[3-5]。
文章了解水文，人类和气候系统反馈循环：参与式建模研讨会的结果
摘要：地下水耗尽威胁着全球淡水资源，需要紧急水管理和政策以满足当前和未来的需求。然而，现有的数据密集型评估并不能完全解释跨界地下水系统中复杂的人，气候和水相互作用。在这里，我们介绍了试点参与式建模研讨会的设计和发现，旨在提高对基于地下水系统的水文和气候反馈回路的了解。使用来自系统动态传统的参与性建模工具和方法，我们从水，社会，数据和系统科学中捕获了研究人员的心理模型。总共确定了54个反馈回路，证明了这种方法可以充分捕获地面水系统的复杂性。作为一个说明性的例子，基于研讨会的结果，我们讨论了参与系统建模作为概念化工具的价值，跨越学科筒仓的观点。我们进一步讨论结果如何为未来关于地下水问题现有知识差距的研究提供信息，并在此过程中促进跨学科，使用的使用启发性的研究，以更广泛地进行水决策。