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优化的γδT细胞扩展和电穿孔方法
摘要：目的：这项研究的目的是探索γδT细胞扩展的最佳条件，并确定γδT细胞最合适的电穿孔条件。方法：在这项研究中，我们将唑来膦酸和细胞因子组合起来诱导γδT细胞，并使用Lonza amaxa 4D-核对象来优化电穿孔的区别。通过流式细胞仪检测到γδT细胞的电穿孔效率。结果：结果表明，外周血比脐带血可能产生更高的纯度γδT细胞（P <0.0001），并且诱导的γδT细胞的比例达到82.43±5.9％。通过流式细胞仪，我们发现与其他电动模块相比，电穿孔模块EH-115导致最高的电穿孔效率（所有p <0.0001）。此外，我们还发现，当100μl电穿孔系统中的细胞数量为3×10 6时，转移效率最高（所有P <0.001），并且最终转染效率达到69.1±2.26％。结论：在这项研究中，可以有效地获得一定比例的γδT细胞，并大大提高了转染效率，这为γδT细胞的遗传修饰提供了有效的程序。
高速、SWaP 优化的 3U SpaceVPX SBC
SCS3740 是第一款现成的四核 LEON 4FT 3U SpaceVPX SBC，在紧凑的外形尺寸中进行了 SWaP（尺寸、重量和功率）优化 - 重量 550 克，功耗仅为 5 瓦。SCS3740 具有出色的总电离剂量（TID > 100krad（Si））和单粒子效应（150 年 1 次翻转（GEO））辐射性能，可在紧凑的 3U SpaceVPX 外形尺寸中提供高性能处理（高达 1700 DMIPS 和至少 90 Linpack MFLOPS）。它采用了 DDC 的多种 Rad-Hard Sp-COTS TM（太空商用现货）存储器，包括 32GB 纠错 NAND 闪存、128MB SDRAM 和 4MB EEPROM。此外，它还提供许多 I/O 选项，包括 (8) SpaceWire 端口 (200Mb/秒)、(2) UART、(2) CANbus、(2) I 2 C、(1) SPI、GPIO、(1)1553 和以太网。
行为经济学优化了可再生能源网格
摘要：电源系统优化通常受到性能和成本之间的妥协。2021年德克萨斯电网中断说明了全球以中心化电网的危险，其优势与分布式能源系统的安全性和灵活性相当。家用电池的存储有助于平衡网格负载并提高系统稳定性和灵活性。但是，由于其成本很高，今天仍未广泛使用家用储物电池。当前，对增加家庭电池存储适用性的研究主要集中在优化经济策略，例如配置，派遣和补贴政策，这些政策更多地依赖于技术和财务观点。消费者不是“理性的”个人，非经济激励措施可能会影响他们的决策而不会提高价格。因此，本文提议鼓励用户获取家用电池存储，以提高基于行为经济学的权力调度和经济优势的效率。在本文中，一项经验研究基于行为经济学激励措施和购买意愿的效用模型。此外，多目标遗传算法可用于通过使用网格差异和用户收入作为优化目标来优化家用电池存储。本文的结果表明，行为经济学激励措施将购买家用电池能量存储的意图提高了10.7％，而不会增加补贴。通过改善能源调度策略，峰值载荷转移绩效和用户收入分别提高了4.2％和10.6％。
电力负荷与风电之间的优化平衡...
风能和太阳能资源开发的最大障碍之一是其可用性的不确定性，通常称为间歇性。通过将来自不同地点的风能和太阳能资源结合起来，可以大大减少这些影响。在本文中，我们提出了未来可再生能源容量增加的数值优化，旨在最大限度地减少剩余功率的分散，剩余功率是减去可再生能源贡献后的剩余电力负荷。结果表明，通过在与电力负荷最正相关的站点增加容量，风能和太阳能的渗透率可能会在保持剩余功率分散不变的情况下再增加 10% 的能源份额。为了进一步增加，风能和太阳能设施的优化分布可以补偿可再生能源之间的差异。在这种情况下，与太阳周期负相关的风力发电站起着重要作用。
优化的 HDR 介导的 K-荧光蛋白敲入...
图 2：在 K-562 细胞中通过电穿孔优化 HDR 介导的报告基因敲入。A. LMNA -EGFP 供体质粒单独电穿孔，浓度增加，显示非特异性 EGFP 表达量较低。Cas9 蛋白：crRNA：tracrRNA 电穿孔，LMNA -EGFP 供体质粒浓度增加，显示 EGFP 表达相关增加。B. 放大倍数增加后，HDR 介导的敲入样本中 EGFP 表达的定位与 LMNA 的预期一致，位于细胞核中，并与 Hoechst 染色共定位。C. HDR 介导的敲入细胞群的流式细胞术分析显示，随着 DNA 供体质粒数量的增加，EGFP 表达增加高达 32%。单独 DNA 供体质粒对照的相应分析显示所有剂量的 EGFP 表达均低于 0.5%（未显示数据）。
针对脑肿瘤优化的深度学习框架......
摘要 发现和分类脑肿瘤是医学图像分析的重要组成部分，需要先进的深度学习方法和优化算法。认识到脑肿瘤诊断迫切需要准确的方法，我们提出了一种综合方法，整合了包括数据预处理在内的各个阶段。在这个预处理阶段，我们采用长宽比归一化和调整大小等技术来形成标准化数据集。通过标准化图像尺寸，我们旨在改进后续过程，如特征提取和分割，减少潜在的扭曲。建议的模型是使用卷积神经网络 (CNN) 来寻找使肿瘤和非肿瘤区域彼此不同的模式和特征。为了克服下采样过程中的复杂部分和精细纹理，提出的模型与 U-Net 架构混合，可提供 98% 的准确和稳健结果。此外，使用交并比 (IOU) 来测量 Dice 系数，以确保它是否对类别不平衡具有鲁棒性。这显示了一个直观的解释，0.83 和 0.9 的较高值表示强大且更好的分割性能。该模型使用 VGG-16 进一步开发，以对肿瘤等级进行分类。在准确分割肿瘤等级方面，从分割的肿瘤照片中得出的相关特征提供了 73% 的满意度。为了克服复杂性和过度拟合问题，蝴蝶优化算法与 VGG-16 混合，从而在等级分类中提供增强的输出。所提出的模型在肿瘤和非肿瘤识别和分类方面优于其他机器学习 (ML) 和深度学习 (DL) 方法，准确率为 99.99%。为了进一步评估所建议模型的性能、移动性和能源经济性，它还在 JETSON Orin 硬件中实现。
bcinet：脑电图的优化卷积神经网络...
摘要 - 基于EEG的大脑计算机界面（BCI）允许人们使用大脑信号进行交流和控制外部设备。通过从EEG信号中检测用户意图，BCI的应用范围从协助不稳定到在虚拟现实环境中的交互。主要问题在于正确地对EEG信号进行分类以发出命令，并以最少的预处理和资源要求。为了克服这些问题，我们提出了一种新型的优化连接神经网络模型BCInet。我们已经评估了在移动大脑/身体成像（MOBI）设置中收集的两个基于EEG的BCI数据集上的BCINET。BCInet显着优于两个数据集的分类，其准确性提高了20％，而少于75％的可训练参数。这样的模型具有提高的性能，而对计算资源的要求较少为开发具有高性能的几种现实世界中的BCI应用程序开辟了可能性。索引术语 - 跨学神经网络，深度学习，脑电图，脑部计算机界面，MOBI，认知冲突，BCINET。
晶体结构和原子空缺优化的热电...
图1。（a）立方GD 3 SE 4的晶体结构，由右图中描绘的GDSE 8多面体组成。（b）正骨GD 2 SE 3的晶体结构，由两个不同的GDSE 7多面体单元（右图）组成。GD和SE由热椭圆形显示，从结构细化中提取。rietveld结构的完善（a）立方GD 2.84 SE 4和（b）正骨GD 2 SE 2.98的同步子X射线衍射模式的细化。插图显示了拟合的相应优点，r p，r wp和r exp。
以优化的路线向飞机发射航空
交通感知战略机组请求 (TASAR) 概念应用机载自动化，旨在向飞行员建议对飞行有利的航线修改。TASAR 利用机载计算平台与航空电子设备以及机上和机外各种数据源的连接，为驾驶舱及其机组人员引入了一项新的、强大的飞行轨迹管理功能，预计将引发空域运营的重大文化变革。TASAR 及其衍生技术赋予机组人员权力，可以从当今的飞行计划追随者转变为主动轨迹管理者，朝着提高空域系统自主性迈出了关键的第一步。TASAR 的开发是为了推动运营自主性，这是一种未来愿景，其中轨迹管理的责任和权限由飞机运营商承担，并分配给参与的飞机，从而实现了数十年前的愿景并实现了完全可扩展的空域系统。这份 NASA 技术论文将 TASAR 与其基本愿景联系起来，并追溯了其从最初的概念生成到美国航空公司在盈利服务中进行的运营评估（技术转让和商业化前的最后阶段）的研究和开发过程。
HPE ProLiant Gen11 AI 优化解决方案
在当今数据优先的世界中，有如此多的服务器和 GPU 选项可供选择，数据中心管理员一直在寻找实现 IT 基础设施现代化的下一个最佳方法。管理人员必须考虑复杂 AI 算法的复杂性以及在边缘和云端运行的其他数据密集型计算需求。当尝试将工作负载需求与服务器/GPU 解决方案相匹配时，决策过程变得更加微妙。HPE 和 NVIDIA 可以携手通过推荐的产品搭配帮助您驾驭 AI 之旅，无论它通向何方。