为了降低数据中心中未充分利用资源的运营成本,云提供商 (CP) 可以从常规客户(预订这些资源的客户)回收未使用的资源,然后以较低的价格(转)售给其他客户(我们称之为短暂客户)。这些回收的资源本质上是不稳定的。此类资源的转售必须满足短暂客户对 SLA 的期望。如果违反 SLA,CP 可能会受到处罚。在保证 SLA 的同时在易失性资源上部署应用程序仍然是一个挑战 [1]–[5]。事实上,如果应用程序的资源需求增加,易失性资源可能会丢失并返还给其所有者(常规客户)。常规客户应用程序行为的这种变化很难预测 [6]–[8]。人们提出了不同的策略来提高资源利用率并保证客户对短暂资源的 SLA。一些策略 [1]、[3]–[5]、[9]–[11] 完全依赖于临时资源。它们会留下一部分未使用的资源(称为安全边际),以吸收常规客户应用需求的突然增加,从而减少可回收资源的数量。其他策略 [12]–[16] 将稳定资源与易变资源相结合,以保证客户的 SLA。尽管如此,它们主要关注的是 Amazon Spot 实例 1,其波动性低于回收的资源。因此,在保证 SLA 的同时增加 CP 的利润是一项真正的挑战。我们认为,机器学习 (ML) 可用于确定何时以及在临时资源之上分配多少稳定资源(稳定资源量需要
I.机器人技术的演变以及物理人类机器人相互作用(PHRI)的最新进展倾向于朝着机器人机制和控制策略的面向人类方向设计。在此框架中,表征人类操作员的行为成为关注的中心,尤其是在人类机器人协作系统的情况下。即使在确定的环境中运行时,与人类操作员相比,完全自动化的机器人系统在精确,可重复性和负载能力方面表现出更高的性能,许多任务都需要在未预测的事件的情况下进行快速判断和适应的能力。在这种情况下,协作系统旨在结合机器人力量和精度,以及操作员的判断和灵活性。随着协作机器人的开发(称为Cobots),人类机器人的合作已成为在多个应用程序[1]或机器人辅助医疗干预(例如康复机器人)[2] [2] [2] [2]等多个应用领域中至关重要的研究主题。在协作场景中,以最佳方式处理物理接触的问题是一个关键问题。这通常可以通过控制机器人及其环境之间相互作用的合规性来获得,从而导致经典阻抗
最大,最容易识别的是前fontanelle(AF),这是额叶和顶骨之间的菱形形开口。[7] AF相对于瓦尔瓦里亚生长,促进了更快的大脑生长。[2,4,8]对AF大小的临床检查是新生儿和儿科最佳中心的新生儿和婴儿全面检查的一部分。AF的大小可用于跟随儿童在生命的早期的发展和营养,因为它被认为是产前和产后时期颅增长和发育的良好指数。[2,3,5,9]头骨的平坦骨头是膜骨头,中心的骨化中心,并通过成骨细胞和整骨活性之间的微妙平衡不断地重塑。这些骨骼通过在产后和产后期间边缘的中央吸收和骨骼增添骨骼。除了Metopic缝合线以外,它们保持开放,直到脑生长在第2年结束时退出[10],就像缝合线的融合一样,垂直于该缝合线的生长受到限制。因此,Fontanelles的大小取决于神经生长,硬脑膜因子,缝合特征和成骨。[11,12]
ch 230常规化学2和CH 231实验室人文科学(1年)CH 250有机化学I和CH 251实验室CH 450有机化学II和CH 451实验室PH 202A/304A物理学I和PH 203A/305A实验室PH 202B/PHAN 202B/PHACTION II和实验室BL 416/CH452A BL 416/CH452A,至少是两个;实验室,如果有:解剖学,遗传学,微生物学,生理学或免疫学剩余课程要求的硕士学位要求环境生物学
摘要 — 我们研究海上风电场的最佳能源管理,该风电场结合了“过度种植”(生产量超过输电能力)、“动态热额定值”(DTR,由于输出电缆周围土壤的热惯性大,瞬时输出量超过稳态输电能力)和能量存储(以减轻限电和预测误差)。这种前瞻性的设置旨在进一步降低海上风电的平准化能源成本,它产生了一个具有时间耦合和不确定输入的优化问题。这个能源管理问题的困难在于,由于电缆周围的热惯性,时间常数相差几个数量级。我们提出了一种基于随机动态规划 (SDP) 的大型 GPU 实现的近似解决方案。在我们的性能比较中,SDP 优于更简单的基于规则的能源管理方案,同时我们还探讨了 DTR 在过度种植背景下的好处。索引术语 — 过度种植、动态热额定值、能量存储、最佳能源管理、随机动态规划
布鲁格达综合征 (BrS) 是一种与年轻成人猝死有关的心律失常疾病。除了编码心脏钠通道 NaV1.5 的 SCN5A 外,易感基因仍然很大程度上未知。在这里,我们进行了一项全基因组关联荟萃分析,包括 2,820 例无关的 BrS 病例和 10,001 例对照,并在 12 个基因座(10 个新基因座)上确定了 21 个关联信号。单核苷酸多态性 (SNP) 遗传力估计值表明存在强大的多基因影响。基于 21 个易感性变异的多基因风险评分分析表明,不同患者亚组中常见风险等位基因的累积贡献不同,以及与一般人群中心脏电特征和疾病的遗传关联。心脏转录因子基因座的优势表明转录调控是 BrS 发病机制的一个关键特征。此外,对编码微管正端结合蛋白 EB2 的 MAPRE2 进行的功能研究表明,微管相关的运输对 NaV 1.5 表达的影响是一种新的潜在分子机制。总之,这些发现拓宽了我们对 BrS 遗传结构的理解,并为其分子基础提供了新的见解。BrS 是一种心脏疾病,其特征是心电图 (ECG) 右胸前导联的标志性 ST 段抬高和年轻成人猝死风险增加 1,2。据报道,大约 20% 的病例存在 SCN5A 中的罕见编码变异,SCN5A 编码心脏钠通道 NaV 1.5,该通道是钠电流 (I Na) 的基础 3,4。导致该疾病的其他易感基因仍然很大程度上未知。在一项对 312 名 BrS 患者进行的全基因组关联研究 (GWAS) 中,我们之前确定了三种常见的易感性变异,并提供了复杂遗传结构的证据 5 。在这里,我们将最初的关联扫描扩展为一个大型荟萃分析,包括 2,820 例无关病例和 10,001 例具有欧洲血统的对照(补充表 1 和 2 及补充说明),测试了 6,990,521 个次要等位基因频率 (MAF) ≥ 0.01 的变异(图 1 和补充图 1 和 2)。共有 12 个基因座(10 个新基因座)达到了全基因组统计显着性阈值 P < 5 × 10 − 8(表 1 和补充图 3a-l)。条件分析发现,在 3 号染色体基因座处有 7 个额外的全基因组显著性关联信号,在 6 号染色体和 7 号染色体基因座处有一个额外的信号(表 1 和补充图 3m-u)。基于 SNP 的遗传力 (h2SNP) 分析表明,对 BrS 的易感性很大一部分可归因于常见的遗传变异。h2SNP 估计值范围从使用 LDSC6 的 0.17(se 0.035)到使用 GREML7 的 0.34(se 0.02),
摘要:随着共享经济在全球范围内的不断扩散,本文旨在了解个人在技术支持的平台上提供资源的相关行为前因,特别是在资源稀缺和文化景观各异的环境中。明确地说,我们研究了一组信念因素和个人层面的集体主义取向对计划行为理论核心结构的影响。在菲律宾进行了一项基于网络的调查,使用偏最小二乘结构方程模型分析了总共 365 份有效回复。结果表明,态度和感知行为控制强烈推动了消费者在共享经济中共享资源的意愿。态度明显先于传统上与共享实践相关的利他主义和社会信条,而感知行为控制则由感知信任和易用性所认可。此外,这项研究还认识到文化对行为的影响,这可以从集体主义对主观规范的显著积极影响中得到证明。然而,
总结可自动兑现的应有优惠券(带有内存)屏障注释与Vaneck®金矿矿工ETF相关的屏障注释,2026年8月(“注释”)是我们的高级无抵押债务证券。票据上的付款是由BAC充分而无条件的。票据及相关保证未由联邦存款保险公司或抵押品保证。票据将与美国银行财务的所有其他不安全和不符合条件的义务同等排名,除非遵守法律的任何优先级或偏好的义务,且相关担保将同等地与BAC的所有其他不安全和未达成的义务,除了遵守法律和优先级和高级责任外,均遵守所有其他义务。票据上应付的任何付款,包括任何偿还本金的付款,都将受到美国银行财务的信用风险,作为发行人和BAC作为担保人。如果在适用的季度票务观察日期大于或等于优惠券的票房,则票据将在适用的息票付款日期支付适用的优惠券付款日期(带有内存)的日期,即vaneck®金矿矿工ETF(“基础基金”)。应有的息票付款(包括内存)在任何优惠券付款日期支付日期,请按照以下公式在“票据条款 - 持续优惠券付款(带有内存)”中所描述的公式计算。如果任何呼叫观察日的基础基金的观察值等于或大于其呼叫值,则将自动调用票据。请参阅下面的“注释条款”。如果您的票据被调用,您将在适用的电话付款日收到电话付款,并且票据中无需支付其他金额。如果您的票据未在成熟度中调用,如果基本基金的结尾值大于或等于门槛值,则您将收到本金金额加上最终应有的优惠券付款(带有内存);否则,您的票据将受到1到1个下行曝光的约束,以减少基础基金的起始价值,最多可占原状的100.00%。票据上的所有付款都将根据每单位的10美元本金计算,并取决于基础基金的绩效,但要遵守我们和BAC的信用风险。票据的经济条款是基于BAC的内部资金率,这是通过发行与市场挂钩票据的发行以及某些相关的套期保值安排的经济条款借入资金所支付的税率。BAC的内部融资率通常低于发行常规固定或浮动利率债务证券时所支付的费率。资金率的这种差异以及与套期望相关的承保折扣和成本将减少票据的经济条款以及定价日期票据的最初估计价值。由于这些因素,您购买票据的公开发行价格将大于票据的初始估计值。
经典计算机信息基于简单的开/关读数。使用一种称为中继器的技术来放大和长距离重新传输这些信息很简单。量子信息基于相对更复杂和安全的读数,例如光子极化和电子自旋。被称为量子点的半导体纳米盒是研究人员提出的用于存储和传输量子信息的材料。然而,量子中继器技术有一些局限性——例如,目前将基于光子的信息转换为基于电子的信息的方法效率极低。大阪大学的研究人员旨在解决这一信息转换和传输难题。