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基于滑模观测器的混合储能系统动态等效SOC估计研究
本文提出了一种基于滑模观测器的混合储能系统（HESS）动态等效荷电状态（ESOC）估计方法。由于HESS中耦合了不同类型的储能元件和电力电子电路，传统的SOC估计方法不能反映HESS的实时运行特性。针对这一问题，本文基于HESS模型构建了滑模观测器，通过采集相应的电压和电流信号，可以实时准确观测储能元件的内部参数。进一步结合实时电荷平衡的思想定义动态ESOC，以反映HESS的准确可用容量。最后，给出基于MATLAB / Simulink模型的仿真结果，验证了所提出的动态ESOC的可行性。
量子系统的观察者无法达成一致意见
世界是量子的吗？量子基础领域的一个活跃研究方向致力于探索哪些约束可以排除与实验观察结果一致的后量子理论。我们在认识论的背景下探讨了这个问题，并询问观察者之间的一致性是否可以作为任何世界理论都必须遵循的物理原理。奥曼的开创性一致性定理指出，两个观察者（经典系统的观察者）不能同意不同意。我们建议将此定理扩展到无信号设置。具体来说，我们为量子系统的观察者建立了一个一致性定理，同时我们构建了（后量子）无信号盒的例子，观察者可以在其中同意不同意。PR 盒是这种现象的一个极端例子。这些结果使观察者之间的一致性可能是一种物理原理，同时它们还建立了认识论和量子信息领域之间的联系，这似乎值得进一步探索。
智能分辨率：将低温电子显微镜与人工智能驱动的多分辨率模拟相结合，以观察 SARS-CoV-2 复制-转录机制的运作
严重急性呼吸综合征冠状病毒 2 (SARS-CoV-2) 复制转录复合物 (RTC) 是一种多结构域蛋白，负责在人体细胞内复制和转录病毒 mRNA。用药物化合物攻击 RTC 功能是治疗 COVID-19 的途径。传统工具，例如低温电子显微镜和全原子分子动力学 (AAMD)，无法提供足够高的分辨率或时间尺度来捕捉这种分子机器的重要动态。因此，我们开发了一种创新的工作流程来弥合这些分辨率之间的差距，使用中尺度波动有限元分析 (FFEA) 连续模拟和 AI 方法层次结构，不断学习和推断特征以保持 AAMD 和 FFEA 模拟之间的一致性。我们利用多站点分布式工作流管理器来协调 AI、FFEA 和 AAMD 作业，从而实现 HPC 中心间资源的最佳利用。我们的研究提供了前所未有的途径来研究 SARS-CoV-2 RTC 机制，同时为大规模支持 AI 的多分辨率模拟提供了通用能力。
宣传册：Skyforce Observer - 霍尼韦尔航空航天
认证 观察系统的所有元素、硬件和软件均通过 EASA ETSO C113 认证；FAA TSO 批准涵盖 TSO-C113 机载多用途电子显示器；TSO-C118 交通警报和防撞系统 (TCAS) 机载设备、TCAS I、（仅显示功能）和 TSO-C147 交通咨询系统 (TAS) 机载设备、A 类（仅显示功能）。硬件符合 RTCA DO160D 的要求，软件为 D 级（RTCA DO178）。
一篇开创性的论文，提供了一种精确、独立于观察者分析神经退行性痴呆症 18 F-FDG 脑部扫描结果的工具
放射自显影。该方法提供了局部脑功能图，这是因为区域脑葡萄糖代谢与神经元（主要是突触）活动偶联。1979 年发表的开创性论文将 Sokoloff 方法扩展到使用 PET 和 18 F-FDG 进行人脑成像。20 世纪 80 年代初，人们开始研究神经精神疾病中的区域脑葡萄糖代谢和局部神经元活动。对阿尔茨海默病 (AD) 的扫描显示颞顶联合皮层代谢减慢；这被认为是该病的典型特征。当时，脑 PET 图像的定量分析使用感兴趣区域，比较患者和对照组脑区放射性示踪剂的值。随后，开发了更自动化的方法，如统计参数映射 ( 3 )，通过将 PET 图像映射到立体定向脑图谱上来检测局部变化。这些方法有助于逐像素地比较 PET 图像组，这种方法广泛用于分析区域 15 O-水图像
使用Rindler观察者模拟无限期的因果秩序
实现了有限的因果秩序（ICO），理论上的可能性即使物理事件之间的因果关系也可以受到量子叠加的构度，除了其基本物理研究的一般重要意义外，还将启用量子信息处理，从而超过基础的causal结构，这些方案均超过了causal结构。在本文中，我们从一个主张开始，即观察者处于量子叠加状态的状态，即与黑洞的事件范围在两个不同的相对距离处，有效地存在于黑洞产生的ICO时空。通过援引施瓦茨柴尔德黑洞的近摩恩几何形状是Rindler时空的几何形状，我们提出了一种通过Rindler观察者模拟ICO时空观察者的方法，即以两种不同适当的适当加速的叠加状态下的叠加状态。通过扩展，一对带有适当加速的Rindler观察者模拟了一对纠缠的ICO观察者。此外，这些Rindler-Systems可能通过光力谐振器具有合理的实验实现。
细胞内结合/解开批准药物与碳酸酐酶II的动力学，由内部NMR
摘要：候选药物在体外合理设计的候选药物通常是由于低组织的可用性或由于不必要的侧面影响而导致体内效率低。要克服体外有理药物设计的局限性，需要在细胞环境中评估候选药物与目标的结合。在这里，我们应用了细胞内NMR来研究一组批准的药物与活体细胞中碳酸酐酶（CA）的同工型II的结合。某些化合物最初是针对其他靶标的开发的，后来被发现抑制CAS。我们观察到剂量和时间依赖性的结合显着不同，其中一些药物比其他药物表现出更复杂的行为。特别是，即使在外部培养基中存在游离化合物的情况下，一些化合物也显示出与细胞内Ca II逐渐解开的，因此可以防止稳定的蛋白质 - 配体配合物的定量形成。这种观察结果可以与这些化合物的已知靶靶性结合活性相关，这表明这种方法可以在多白素药物设计的早期阶段提供有关铅候选者的药代动力学专业培训的信息。■简介
通过 CRISPR 生成的大豆 KASI 直系同源基因和敲除等位基因观察到相似的种子组成表型
在模型植物系统中，b-酮酰基-[酰基载体蛋白]合酶 1 (KASI) 基因已被证明对蔗糖转化为油至关重要。先前的一项研究描述了与相互染色体易位相关的形态和种子组成表型，这种易位破坏了大豆中的一种 KASI 基因。这项研究的主要发现包括种子起皱表型、种子蔗糖增加、种子油减少和易位传播频率低。然而，仍不清楚这些表型中的哪一个（如果有的话）是由 KASI 基因功能丧失直接引起的，而不是染色体易位或其他相关因素。在本研究中，使用 CRISPR/Cas9 诱变来生成该基因的多个敲除等位基因，以及一个符合读框的等位基因。对这些大豆植物的形态、种子组成性状和遗传传递进行了评估。我们的结果表明，CRISPR/Cas9 突变体表现出与染色体易位突变体相同的表型，证实了观察到的表型是由基因功能丧失引起的。此外，与含有纯合敲除突变的植物相比，含有纯合框内突变的植物表现出相似的表型。这一结果表明，框内突变体中丢失的氨基酸对于基因的正常功能至关重要。为了产生新的种子组成表型，该基因的框内编辑可能需要靶向不太重要和/或进化保守的结构域。
来源：Vivek Gopal，《为印度武装部队开发有效的反无人机系统》，ORF 简报第 370 号，2020 年 6 月，《观察家研究》
过去几年，印度越来越多地将无人机（或小型无人驾驶飞行器）用于各种军事和民用目的。这些用途包括侦察、成像、损害评估、有效载荷运送（致命和实用），以及最近在 COVID-19 大流行期间看到的非接触式药品运送。然而，无人机的使用对公共安全和个人隐私构成了威胁。1 分析人士警告说，随着无人机系统 (UAS) 变得更便宜、更容易飞行，并且更适合犯罪、恐怖主义或军事目的，国防部队将越来越面临快速检测和识别此类飞机的挑战。2 小型无人机系统 (sUAS) 技术在不断发展：事实上，定制的 sUAS（即无人机、微型无人机和无人机及其控制站和设备）可以在没有射频 (RF) 指挥和控制链路的情况下运行，并且可以使用自动目标跟踪，除了具有避障和软件控制功能之外。3
在海面温度模式中观察到的趋势和模拟趋势之间的广泛一致性
摘要使用七个单模合奏以及两个多模型合奏CMIP5和CMIP6，我们表明，在考虑内部变异性时，观察到的海面温度（SST）模式的趋势在全球范围内保持一致。一些单独的合奏成员模拟了与观察到的大规模SST模式的趋势。观察到的区域趋势位于模型的内部变异范围的外边缘，允许两个非判断性的解释：（a）观察到的趋势是对地球可能行为的异常实现和/或（b）模型在系统上偏见但内部变异性很大，导致了一些与观察结果相匹配的良好匹配。与模型公式或观察数据集的差异相比，内部变异性的现有多年趋势范围更大。