XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemOptimization
优化和不确定性分析
摘要：这项研究深入研究了合并冷却，加热和功率（CCHP）系统中生物质气体和天然气的整合。设计了一种半分离的绿色能源CCHP（SIGE-CCHP）模型，以仔细检查各种优化目标的共同开枪设备的性能，同时操纵天然气和生物量气体的比例作为输入。的发现表明，升级生物质气体导致碳排放量的减少，但引发了运营和维护成本的升级。但是，以1：1的最佳混合率，碳排放率显示出边际增量，并大幅下降了操作和维护费用。值得注意的是，当优先考虑运营和维护成本时，该系统表现出最佳性能，从而降低了26.76％的成本。相反，当优先考虑碳排放量时，该系统变成了一个碳固相体，最大能力吸收2021.86kg二氧化碳。这项研究提供了理论基础，以优化共同开枪设备的运行，并通过旨在直观地阐明系统上混合比的影响的灵敏度分析增强。关键字：sige-cchp;生物质气；燃烧天然气；操作和维护成本；碳排放；灵敏度分析简介
对多核边缘神经形态系统的映射算法和路由硬件的共选
Last but not least, the project will bridge the gap between hardware and software models by investigating mapping strategies targeting the following design constraints: (a) co-design and co-optimization with the underlying routing mechanism, so that smart mappings can allow more lightweight multicast hardware, (b) co-optimizing the SNN partitioning step with the placement one for efficient mapping of large scale SNNs to highly-parallel神经形态硬件。
优化用于检测绵羊的聚合酶链反应
SPV的抽象准确和快速诊断对于控制利比亚疾病的快速传播至关重要。本研究旨在优化和开发利比亚阿尔扎维耶市绵羊农场绵羊病毒鉴定的PCR分析。总共收集了120个口头拭子样品，如下：临床怀疑的绵羊痘（n = 67），临床怀疑具有传染性的外生体（n = 18）和健康的绵羊（n = 35）。对收集的样品进行DNA提取，然后进行针对p32基因的聚合酶链反应，该反应用特定的引物。所有67个临床怀疑的绵羊痘样品的SPV呈阳性，并产生预期的扩增子大小为390 bp。所有临床上怀疑的传染性胚膜（CE）样品和健康样品均为阴性。当前基于p32基因的PCR分析的结果表现出良好的敏感性和特异性，可用于分子诊断绵羊痘病毒疾病。关键字。绵羊痘病毒，p32 Gene，PCR，Alzawiyah City，Libya。引言绵羊病是绵羊中最严重，最感染的病毒疾病[1]。在临床上，Sheepox病毒（SPV）可以通过发烧，厌食症，抑郁症，肺部病变发展，无羊毛区域的痘病变的出现以及表面淋巴结肿胀来识别。[2]。SPV是严重的绵羊皮肤病。SPV属于Poxviridae家族的Capripoxvirus（CAPV）属。该属的成员，还包括引起皮肤肿块和山羊痘的病毒，感染绵羊，山羊和牛，并引起经济上重要的疾病（LSDV）[3,4]。绵羊痘病毒是动物的最重要的蛇毒，在OIE的A组疾病中列出[5]。由于对绵羊的羊毛和皮革损害，牛奶产量降低，堕胎率降低，体重增加和高死亡率降低，可能会造成严重的生产损失[6-8]。即使在许多国家中消除了这种疾病，但仍有从北非，中东，西亚，印度和中国在内的世界各地据报道[8,9]。在利比亚，该疾病通常具有enzootic外观。它威胁着农业部门的发展，造成了与羔羊死亡率有关的经济损失，成人的繁殖和生产下降[10]。SPV的诊断通常基于高度特征的临床体征，病毒的分离，中和 - 中和血清学测定[11,12]和聚合酶链反应（PCR）分析[13,11]。用于识别SPV的常规病毒学和血清学测定是耗时，费力的，大多数的特异性低[14]。但是，包括PCR分析在内的分子方法是潜在的工具，可以用作传统实验室技术检测SPV的替代或互补测试。被证明是可靠，敏感，快速和特定的方法，这些方法通常用于世界上许多病毒的检测和表征，包括卡皮托病毒[15,16,12]。[17]。这项研究的目的是创建一种快速，敏感的方法，用于在短时间内检测现场样本中的SPV，从而实用和高效。此外，对于识别SPV的识别，需要进行快速，特异性和敏感测试，因为在现场样品中及时检测SPV对于成功的SPV控制至关重要，并且降低了可能由流行病引起的潜在严重经济损害。方法样本该研究是在利比亚黎波里的利比亚生物技术研究中心（BTRC）的基因工程系进行的。当前的研究总共收集了120件口腔拭子，从可疑的绵羊痘病例中获得了67件，从可疑的绵羊传染性ecthyma（CE）中获得了18例，以及各种羊群中的健康绵羊（阴性对照）的35例。在2013年5月至2014年4月之间，标本是从利比亚阿尔扎维亚市的绵羊群中收集的。使用由英国的公司Isohelix提供的颊拭子管进行了口服拭子样品。随后将这些样品运输到基因工程
通过LLM驱动的迭代细胞优化 -
我们提出了一种新颖的方式，将灵活的，与上下文相关的约束集成为组合优化，通过将大型语言模型（LLMS）与传统算法一起使用。尽管LLM擅长解释细微的，当地指定的要求，但他们在执行全球组合可行性方面挣扎。为了弥合此间隙，我们提出了一个迭代的微调框架，其中算法反馈逐渐完善了LLM的输出分布。将其解释为模拟退火，我们引入了一个基于“粗糙可学习性”假设的形式模型，为收敛提供了样本复杂性界限。对调度，图形连接和聚类任务的经验评估表明，与基线采样方法相比，我们的框架平衡了本地表达的约束的灵活性和严格的全局优化。我们的结果突出了混合AI驱动组合推理的有希望的方向。项目代码：https：//github.com/pranjal-awasthi/test time-ft
SAEID AMOUZAD MAHDIRAJI优化和模拟建模，用于改进院前中风护理的分析和计划
1。Jevinger，Åse。 迈向智能商品：特征，建筑和应用程序，2014年，博士学位论文。 2。 Dahlskog，史蒂夫。 数字游戏中的模式和程序内容生成：使用游戏设计模式的数字游戏自动生成，2016年博士学位论文。 3。 Fabijan，Aleksander。 开发正确的功能：客户和产品数据在软件产品开发中的作用和影响，2016年，许可论文。 4。 paraschakis，dimitris。 算法和伦理方面的推荐系统在电子商务中，2018年，许可论文。 5。 hajinasab，banafsheh。 在城市运输计划中基于多代理的模拟的动态方法，2018年博士学位论文。 6。 Fabijan，Aleksander。 大规模数据驱动的软件开发，2018年博士学位论文。 7。 Bugeja，约瑟夫。 智能连接的房屋：概念，风险和挑战，2018年，执照论文。 8。 alkhabbas，fahed。 朝着物联网中的新兴配置，2018年，许可论文。 9。 paraschakis，dimitris。 自动建议的社会技术方面：算法，伦理和评估，2020年，博士学位论文。 10。 Tegen，Agnes。 互动在线机器学习的方法，2020年，执照论文。 11。 Alvarez，Alberto。 探索混合定位过程中相互作用的动态特性Jevinger，Åse。迈向智能商品：特征，建筑和应用程序，2014年，博士学位论文。2。Dahlskog，史蒂夫。数字游戏中的模式和程序内容生成：使用游戏设计模式的数字游戏自动生成，2016年博士学位论文。3。Fabijan，Aleksander。 开发正确的功能：客户和产品数据在软件产品开发中的作用和影响，2016年，许可论文。 4。 paraschakis，dimitris。 算法和伦理方面的推荐系统在电子商务中，2018年，许可论文。 5。 hajinasab，banafsheh。 在城市运输计划中基于多代理的模拟的动态方法，2018年博士学位论文。 6。 Fabijan，Aleksander。 大规模数据驱动的软件开发，2018年博士学位论文。 7。 Bugeja，约瑟夫。 智能连接的房屋：概念，风险和挑战，2018年，执照论文。 8。 alkhabbas，fahed。 朝着物联网中的新兴配置，2018年，许可论文。 9。 paraschakis，dimitris。 自动建议的社会技术方面：算法，伦理和评估，2020年，博士学位论文。 10。 Tegen，Agnes。 互动在线机器学习的方法，2020年，执照论文。 11。 Alvarez，Alberto。 探索混合定位过程中相互作用的动态特性Fabijan，Aleksander。开发正确的功能：客户和产品数据在软件产品开发中的作用和影响，2016年，许可论文。4。paraschakis，dimitris。算法和伦理方面的推荐系统在电子商务中，2018年，许可论文。5。hajinasab，banafsheh。在城市运输计划中基于多代理的模拟的动态方法，2018年博士学位论文。6。Fabijan，Aleksander。 大规模数据驱动的软件开发，2018年博士学位论文。 7。 Bugeja，约瑟夫。 智能连接的房屋：概念，风险和挑战，2018年，执照论文。 8。 alkhabbas，fahed。 朝着物联网中的新兴配置，2018年，许可论文。 9。 paraschakis，dimitris。 自动建议的社会技术方面：算法，伦理和评估，2020年，博士学位论文。 10。 Tegen，Agnes。 互动在线机器学习的方法，2020年，执照论文。 11。 Alvarez，Alberto。 探索混合定位过程中相互作用的动态特性Fabijan，Aleksander。大规模数据驱动的软件开发，2018年博士学位论文。7。Bugeja，约瑟夫。 智能连接的房屋：概念，风险和挑战，2018年，执照论文。 8。 alkhabbas，fahed。 朝着物联网中的新兴配置，2018年，许可论文。 9。 paraschakis，dimitris。 自动建议的社会技术方面：算法，伦理和评估，2020年，博士学位论文。 10。 Tegen，Agnes。 互动在线机器学习的方法，2020年，执照论文。 11。 Alvarez，Alberto。 探索混合定位过程中相互作用的动态特性Bugeja，约瑟夫。智能连接的房屋：概念，风险和挑战，2018年，执照论文。8。alkhabbas，fahed。朝着物联网中的新兴配置，2018年，许可论文。9。paraschakis，dimitris。自动建议的社会技术方面：算法，伦理和评估，2020年，博士学位论文。10。Tegen，Agnes。 互动在线机器学习的方法，2020年，执照论文。 11。 Alvarez，Alberto。 探索混合定位过程中相互作用的动态特性Tegen，Agnes。互动在线机器学习的方法，2020年，执照论文。11。Alvarez，Alberto。 探索混合定位过程中相互作用的动态特性Alvarez，Alberto。探索混合定位过程中相互作用的动态特性
AOLO：针对低碳导向的无线语言模型服务的分析和优化
摘要 - 大语言模型（LLMS）中的前进已导致其广泛采用和在各个领域的大规模部署。但是，由于其大量的能耗和碳足迹，它们的环境影响，尤其是在推断期间，已经成为人们越来越关注的问题。现有研究仅着眼于推理计算，忽视了网络辅助LLM服务系统中碳足迹的分析和优化。为了解决这一差距，我们提出了AOLO，这是一个用于低碳导向的无线LLM服务的分析和优化框架。AOLO引入了全面的碳足迹模型，该模型量化了整个LLM服务链中的温室气体排放，包括计算推理和无线通信。此外，我们制定了一个优化问题，旨在最大程度地减少整体碳足迹，该碳足迹是通过在体验质量和系统性能限制下的关节优化推理输出和传递功率来解决的。为了实现这种联合优化，我们通过采用SNN作为参与者网络来利用尖峰神经网络（SNN）的能源效率，并提出了一种低碳导向的优化算法，即基于SNN的基于SNN的深度加固学习（SDRL）。全面的模拟表明，与基准软批评者相比，SDRL算法显着降低了整体碳足迹，降低了18.77％，突出了其实现更可持续的LLM推理服务的潜力。
控制网格连接的多...
抽象的多级逆变器（MLIS）被明显地用于网格连接的系统，例如可再生能源系统和工业应用，因为它们有能力产生低质量输出波形，总谐波畸变低（THD）。与独立应用不同，这些逆变器运行的控制系统负责维持系统稳定性，网格合规性和效率。这项工作介绍了专门针对MLI在网格连接系统中应用的控制算法优化的全面研究。这项研究旨在提高重要的性能标准，同时确保有关主要的谐波波，功率因数和效率的网格代码合规性。专家控制器，例如SVPWM，MPC和混合技术，在逆变器性能中显示出大量的透支。模拟和实验数据表明，在网格连接条件下，提出的方法可以使MLI的性能增强受益。
透视指导性介入程序的质量保证和优化
随着荧光指导性介入程序的应用和复杂性不断增长，各种临床专业人员之间的合作越来越重要。在一起，理想情况下，这些临床专业人员将不仅建立质量保证计划，而且还将开发针对荧光镜指导性介入程序独特需求量身定制的全面优化过程。质量保证计划通过定义符合最佳实践和监管要求的标准，程序和准则来确定X射线荧光影像系统的一致，高质量性能的基础。它重点介绍了从设备维护到协议依从性的与荧光镜指导性介入程序有关的所有方面的监视，评估和改进。
r e v i e w优化金属纳米颗粒复合配方及其在伤口敷料中的应用
摘要：基于金属的纳米颗粒（MNP）具有在伤口愈合和组织工程中应用的巨大潜力，并且由于其独特的结构，高生物活性和出色的可设计性特征，越来越多的研究已致力于修改这些物种，以生成具有理想的光学，电气，电气和磁性的新颖化合物。但是，对于MNP及其所得复合材料可用的修改方法，很少进行系统和详细的评论。在这篇综述中，有关MNP在伤口敷料中的优化修饰公式进行了全面摘要，并讨论了用于准备复合伤口敷料的技术。此外，还评估了新型纳米复合材料制剂的安全性和报告系统的局限性。更重要的是，提出了许多解决方案策略来解决这些局限性。总的来说，这篇综述为MNP的设计提供了新的想法，以促进其在皮肤组织修复领域的应用，并研究生物医学领域中MNP的未来方向。关键字：基于金属的纳米颗粒，纳米复合材料，伤口敷料，多功能，评论
通过细胞外囊泡调节幼稚的间充质干/基质细胞成产生胰岛素的细胞：共培养条件的优化
第一个且最研究的类别是外泌体。这些外泌体是通过入侵内体膜形成多个物体（MVB）来得出的，后者包围了许多腔内囊泡。MVB与质膜融合后释放为外泌体，大小为50–150 nm。第二个主要类型的囊泡是微泡（MV），其大于外泌体，大小为100–1000 nm。evs通过直接向外萌芽和质膜的裂变释放。第三类EV是由经历编程细胞死亡并变成碎片的细胞形成的凋亡人物。这些囊泡较大，范围从500 nm到几微米的大小[11]。evs携带蛋白质，脂质和不同类型的RNA货物，可以从供体细胞转移到受体细胞[12,13]。开创性研究表明，电动汽车货物中的功能性信使RNA（mRNA）转移到受体细胞中，可以转化为蛋白质[14,15]。这个概念得到了各种研究人员的支持[16-19]。evs还可以将microRNA（miRNA），蛋白质和脂质转移到靶细胞[20,21]。先前的研究表明，源自替代β细胞的EV可以将幼稚的MSC调节到IPC中[22]。这项研究的目的是优化源自替代β细胞和幼稚MSC的EV的共培养条件。评估了细胞/EV的比率和共培养的持续时间。