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为了降低风力降低速度并增加了风能的容量,电力购买区应增加风力购买。但是,风力发电的当前电价高于热力电力的电力,这使风能容易容易量化。优化风能住宿和电力购买成本的这两个目标是不切实际的。基于这一矛盾,本文通过构建一个考虑上述两个目标的多目标优化模型(MOOM)来描述这一矛盾。首先,该模型通过混合粒子群优化和重力搜索算法(HPSO-GSA)解决,以获得帕累托最佳溶液集。然后,根据模糊满意度功能,帕累托最佳解决方案是从帕累托最佳边界中选择的。最后,以某个区域的春季为例,典型的每日负载和风电场输出值是模拟验证的示例。已验证,所提出的方法确实可以为区域电力购买提供科学的电力购买计划。©2022作者。由Elsevier Ltd.这是CC下的开放访问文章(http://creativecommons.org/licenses/4.0/)。
sicen yu,Xing Xing材料科学计划,加利福尼亚州加州大学圣地亚哥分校,加利福尼亚州92093,美国Xiujun Yue,John Holoubek,John Holoubek,Tod Pascal,PING LIU NANOENGINEERIGY,加利福尼亚州圣地亚哥大学,加利福尼亚州,加利福尼亚州,加利福尼亚州,加利福尼亚州,加利福尼亚州,加利福尼亚州92093年,美国埃尔尼亚州92093
与勒索软件团体共享受害者的一个数据泄露网站是 Quantum,自 2021 年 10 月以来一直活跃。Quantum 的第一次泄露是六个月前被 Dopple Paymer 攻击的一家公司的数据。他们的第二个受害者是几天前被 Xing Team 攻击的一家公司,泄露的被盗数据量完全相同。最重要的是,Xing 博客上下载文件的链接指向 Quantum 的页面,这意味着这两个参与者在一次攻击后进行了合作。这两起事件之后,
2018 ;Chen 等人,2017 ;Kleinstiver 等人,2016 ;Lee 等人,2018 ;Slaymaker 等人,2016)。增加和减少 sgRNA-DNA 界面的长度都会显著降低五种 Cas9 变体中的四种的编辑效率,Sniper-Cas9 是个例外(Lee et al., 2018)。但这种影响的基础尚不清楚。最近,Fu 等人观察到与靶标存在大量错配的 sgRNA 能够引导 SpCas9 切口双链 DNA(Fu et al., 2019)。同样,Szczelkun 等人描述了截短的 sgRNA(互补区为 ∆ 7 nt)与嗜热链球菌 Cas9 (StCas9) 结合导致缺口分子的积累 ( Szczelkun 等人,2014 )。这些观察结果表明,截短/延长的间隔区衍生片段对核酸酶的 HNH 和 RuvC 切割域施加了不同程度的影响,使得它们在某些情况下会切开目标 DNA,而不是将其切割。在这里,我们试图检验这一假设。
Xiangqin Xing 1, † , Mei Zhang 1, † , Shengfen Tan 1 , Junfeng Zhu 2 , Jiajia Li 2 , Pingping Zhang 2 , YuanYuan 2 ,
摘要:随着量子编程的发展,越来越多的量子编程语言被开发出来。因此,调试和测试量子程序变得越来越重要。虽然经典程序中的错误修复已经取得了长足的进步,但对量子程序的研究仍然不足。为此,本文对量子程序中的错误修复进行了全面的研究。我们从四种流行的量子编程语言(Qiskit、Cirq、Q#和ProjectQ)中收集并研究了96个现实世界中的错误及其修复。我们的研究表明,量子程序中的错误很大一部分(超过80%)是量子特有的错误,这需要在错误修复领域进行进一步的研究。我们还总结和扩展了量子程序中的错误模式,并细分了最关键的部分——与数学相关的错误,使其更适用于量子程序的研究。我们的研究结果总结了量子程序中错误的特点,并为研究测试和调试量子程序提供了基础。索引词——错误修复、量子软件测试、量子程序调试、实证研究
19 世纪末,人们发现豆科植物可与具有固氮作用的根瘤菌建立根瘤内共生关系。此后不久,人们提出了是否有可能将这种特性转移到非豆科作物的问题。在过去的一个世纪里,越来越多的知识为控制这种内共生的细胞、分子和遗传过程提供了独特的见解。此外,最近的系统基因组学研究发现了几种进化后具有专门控制根瘤形成和细菌感染功能的基因。然而,尽管拥有大量知识,但改造非豆科作物固氮结瘤特性的长期目标尚未实现。本综述讨论并强调了非豆科植物固氮结瘤的未解决问题和改造策略。
人工智能 (AI) 在教育中的应用,特别是在数字旅游领域的应用,是一个日益受到关注的领域。Xing (2022) 和 Cesta (2020) 都强调了人工智能在个性化学习体验方面的潜力,Xing 专注于旅游教学系统的设计,而 Cesta 则专注于使用智能工具进行文化遗产参观。Ferràs (2020) 进一步探讨了人工智能在旅游业中的应用,强调了其在创造定制体验方面的作用。Morellato (2014) 增加了一个新视角,提出了一种体验式方法来培养旅游教育中的数字能力,这种方法可以通过人工智能驱动的个性化和主动学习来增强。这些研究共同强调了人工智能在改变数字旅游学习体验方面的潜力,从个性化教学系统到创造量身定制的旅游体验。
®幼虫A2 6 mm面板用盒式盒子折叠。裸露的边缘通过用于水上的核心和固定盒式的芯片上的裸露的边缘闭合。外围图被使用铆钉连接到盒式边缘。那些相同的铆钉也将放置在角落,以确保盒式盒形成。此外围图具有用于在其特殊固定夹中滑动的导轨。夹子将被放置并拧在垂直方案中。系统的移动可用性也可以通过夹子和支架上执行的插槽孔确保,并且通过导轨内的夹子的滑动可能性。