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第三章电力成本的优化
从附件12中可以看出，除了2016-17、2019-2019-20-20和2020-21的KSTP外，所有四个热功率发电站2的站热速率（SHR）以及2016-19期间的SSTP始终超出RERC固定的规范。超出规范的SHR导致这些热站中煤的过量消耗，相应的发电成本更高。此外，除2018-19财年的CTPP以外，所有四个生成站的工厂负载因子（PLF）小于2015 - 21年期间的目标PLF。低PLF表示未利用植物的最佳容量，因此增加了产生的电力成本。审计还观察到，由于2015-21期间目标PLF未实现，所有的电厂都被剥夺了任何激励措施（激励
使用加强学习
摘要 - 使用无人驾驶汽车（无人机）的搜索和救援应用也称为无人机，由于其对生态系统和人员的影响很大，因此正在成为行业和学术界感兴趣的研究主题。探索灾区是搜救和救援的关键要素，以确定需要立即援助或具有较高危险概率的区域。本文旨在使用无人机对灾区的覆盖范围优化。我们将重点放在研究的情况下。所提出的方法由两个主要部分组成：i）暹罗网络用于识别卫星图像中的浮游建筑物，ii）ii）感兴趣的点被转换为合适的迷宫环境，随后，任何增强学习（RL）结构用于区域覆盖范围以进行区域覆盖范围。在这里，RL体系结构的目标是通过优化时间和以前访问的区域来确保无人机覆盖完整的环境。实验以显示当前方法的好处和挑战。
优化多量芯片拓扑
标题为“多量芯片拓扑的优化”的海报着重于设计用于多量量子处理器的可扩展和高效的ARCHITECTURES。该研究突出了超导量子位，以其可控性和作为量子计算中量子信息的基本单位而闻名。这项研究强调了参数的重要性，例如纠缠，量子误差校正和可扩展性在多Qubit芯片设计中。该团队提出了一个2D体系结构，其中包含三个量子位，并以等边三角形和一个3D体系结构排列，其中有四个量子位在四面体结构中。这些配置可以用作大型量子系统的模块化单元。未来的方向包括优化谐振器长度，能量参与率以及扩展较大多数阵列和系统的体系结构。在高能物理学中，量子系统用于量子模拟复杂的粒子相互作用。因此，易于扩展的多量芯片肯定是高能粒子碰撞的复杂计算和模拟的前进的道路，因此在不久的将来为其在新的和更令人兴奋的发现中为其在高能物理中的使用铺平了道路。
基于VIRIP的HIV-1进入抑制剂的reaxff引导优化
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证。是根据作者/资助者提供的预印本（未经同行评审认证）提供的，他已授予Biorxiv的许可证，以在2025年2月11日发布的此版本中显示在版权所有的此版本中。 https://doi.org/10.1101/2025.02.11.637598 doi：Biorxiv Preprint
优化 GBS 方案以实现牧草物种的有效基因分型
GBS（测序基因分型）以前被证明是一种经济高效且可靠的方法，可用于对几种牧草进行基因分型 [1; 2]。GBS 通过使用限制性酶来限制要扩增和测序的基因组部分（基因座）来降低基因组的复杂性 [3]。在某些情况下，当基因座数量相对于测序工作量而言很高时，就会生成许多基因座缺失数据的基因分型矩阵。因此，需要优化 GBS 协议以获得最多的基因座数量和最少的缺失数据比例。我们测试了几种限制性酶，并评估了在紫苜蓿（Medicago sativa）和鸭茅（Dactylis glomerata）两个物种中获得的基因座数量。对于紫苜蓿，我们还确定了在 1 066 个种质中获得的 SNP 和缺失数据的数量。
EUV 掩模吸收层的优化
极紫外光刻 (EUVL) 是最有前途的技术之一，它可将半导体器件制造的极限扩展到 50 纳米及以下的临界尺寸 [1]。EUVL 需要制造反射掩模，它不同于紫外可见光光刻技术所用的传统透射掩模。极紫外 (EUV) 掩模由一个 EUV 波长的反射镜组成，反射镜上沉积了吸收图案堆栈。干涉镜由高折射率和低折射率材料的交替堆栈制成，通常是沉积在基板顶部的 40 个 Mo/Si 双层。通过调整 Mo 和 Si 层的厚度，可以针对 13.5 纳米的波长优化反射率。对于“双层工艺” [2]，吸收图案堆栈由缓冲层顶部的导电吸收层制成，缓冲层用作蚀刻停止层以及吸收层修复步骤中的保护层。过去几年，人们评估了多种材料（Ti、TiN、Al-Cu、TaSi、Ta、TaN、Cr）[2–4] 作为 EUV 掩模的导电吸收材料的可能性。图 1 描述了这种基本的减法 EUV 掩模工艺流程，其中采用了“双层”吸收堆栈。
使用第三代测序优化从鼻衬液中提取DNA，以评估鼻微生物组
背景：通过鼻吸附对鼻衬液（NLF）采样最少侵入性且耐受性良好，但是使用此技术评估鼻微生物组的可行性尚不清楚。但是，低生物量使气道样品特别容易受到与污染物DNA有关的问题。在这项研究中，我们评估了使用方法学对低生物量呼吸样品分离的DNA的适用性，并评估了与传统的拭子采样方法相比，通过鼻吸附收集的衬里液的衬里如何捕获鼻微生物的多样性和组成。方法：从成年志愿者那里收集鼻拭子和NLF。DNA。评估DNA的质量和数量，并进行了短阅读16S rRNA测序，以评估可行性和提取偏见。然后使用优化的提取方法从NLF和鼻拭子中提取DNA，并且进行了全长16S rRNA测序，以比较NLF和鼻拭子之间的微生物谱。使用NF核/Ampliseq管道，PacificBiosciences/PB-16S-NF管道或软件EMU分类分类法分类，并使用R Packages Temages and Mixomics进行下游分析。结果：所有提取方法均从模拟群落中恢复了DNA，但仅基于降水的方法从NLF产生了足够的DNA。提取方法显着影响微生物谱，需要机械裂解以最大程度地减少针对特定属的偏差。曲线与长读测序相当。结论：我们的发现证明了使用通过鼻吸附收集的NLF分析鼻微生物组的可行性，并验证了两种提取方法，作为适合全长的16S rRNA测序的低生物量呼吸类样品的RRNA测序。我们的数据证明了在低生物量呼吸样品中无偏DNA提取方法的重要性，以及随后DNA提取对观察到的微生物谱的影响。此外，我们证明了NLF可能是使用16S rRNA测序评估鼻拭子的适当替代样品。
使用 CentileBrain 对整个生命周期的大脑形态进行规范建模：算法基准测试和模型优化
Djavad Mowafaghian 脑健康中心，不列颠哥伦比亚省温哥华市，加拿大（R Ge PhD、Y Yu BSc、YX Qi BSc、Yn Fan BSc、S Chen BSc、C Gao BSc、Prof S Frangou MD）；美国纽约州纽约市西奈山伊坎医学院精神病学系（Prof S Frangou、SS Haas PhD、F New MA）；荷兰双胞胎登记处，荷兰阿姆斯特丹自由大学生物心理学系（Prof DI Boomsma PhD）；新南威尔士大学健康脑衰老中心，澳大利亚新南威尔士州悉尼市（Prof H Brodaty DSc）；荷兰阿姆斯特丹自由大学神经基因组学和认知研究中心复杂性状遗传学系（RM Brouwer PhD）；美国马萨诸塞州剑桥市哈佛大学脑科学中心（Prof R Buckner PhD）；英国威尔士卡迪夫大学神经精神遗传学和基因组学中心（X Caseras 博士）；法国波尔多大学神经功能图像小组—神经变性疾病研究所，CNRS UMR 5293（F Crivello 博士）；荷兰鹿特丹伊拉斯姆斯大学伊拉斯姆斯社会与行为科学学院（EA Crone 教授博士）；德国柏林夏洛特医学院精神病学和心理治疗系心智与大脑研究分部（S Erk 医学博士、H Walter 教授博士）；荷兰奈梅亨马克斯普朗克心理语言学研究所语言与遗传学系（SE Fisher 教授博士）；荷兰奈梅亨拉德堡德大学医学中心 Donders 大脑、认知和行为研究所人类遗传学、精神病学和认知神经科学系（B Franke 教授，博士）；美国马萨诸塞州波士顿波士顿儿童医院精神病学和行为科学系（DC Glahn 教授，博士）；德国明斯特大学精神病学和心理治疗系（U Dannlowski 医学博士、D Grotegerd 博士）；德国海德堡大学普通精神病学系实验精神病理学和神经影像学科（O Gruber 医学博士）；亥姆霍兹实验心理学系