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IT6000CSeries双向可编程DC Power ...IT6000CSeries双向可编程DC Power ...
IT6000C系列是双向可编程DC电源，采用了第三代SIC基本技术。它将源和水槽功能集成到一个单元中。基于这两个功能，IT6000C提供了两季度操作的功能。再生能力使消耗的能量可以清晰地放回电网上，从而节省了能源消耗和冷却的成本，同时不干扰网格。IT6000C系列提供最大。 输出电压最大为2250V，支持平均电流分布的主奴隶平行。 输出功率高达2MW。 内置波形生成器支持生成任意波形，并通过前面板USB端口导入波形列表文件。 IT6000C是高可靠性，高效设置，安全和多个测量功能的组合。IT6000C系列提供最大。输出电压最大为2250V，支持平均电流分布的主奴隶平行。输出功率高达2MW。内置波形生成器支持生成任意波形，并通过前面板USB端口导入波形列表文件。IT6000C是高可靠性，高效设置，安全和多个测量功能的组合。
深层多个聚合网络用于行动识别
已评估了部分N-甲基-D-天冬氨酸受体（NMDAR）激动剂D-环甲烯（DCS），用于治疗多种精神疾病，包括痴呆，精神分裂症，抑郁症，抑郁症和暴露基于心理治疗的增强。大多数DC的潜在精神科应用（如果不是全部）的目标是增强或恢复认知功能，学习和记忆。它们的分子相关性是长期的突触可塑性；许多形式的突触可塑性取决于NMDA受体的激活。在这里，我们全面研究了通过DCS及其机制对海马中不同形式的突触可塑性的调节。我们发现，DCS在幼年大鼠的海马脑切片中阳性长期突触可塑性（长期突触增强，LTP和长期突触抑制）的长期突触可塑性（长期突触增强，LTP和长期突触抑制）的形式进行了正面调节。dcs与NMDAR的D-塞林/甘氨酸结合位点结合。对该部位的药理抑制作用阻止了LTP的诱导，而D-塞林/甘氨酸结合位点的激动剂增强了LTP，并且可以用功能代替LTP诱导范围。内源性D-丝氨酸最可能的起源是星形胶质细胞，其胞吐作用受星形胶质细胞代谢性谷氨酸受体（MGLUR1）调节。因此，NMDAR中的D-丝氨酸/甘氨酸结合位点是针对可塑性相关疾病的心理药物干预措施的主要目标。在与突触后神经元相邻的星形胶质细胞中的星形胶质细胞的功能消除，MGLUR1受体的抑制和G蛋白信号传导，阻止了NMDAR依赖性LTP和LTD的诱导。我们的结果支持增强DC和D-塞林介导的Gliotransersiss的双向依赖性海马突触可塑性的双向范围。
SARS-COV-2中的突变导致峰值蛋白质的抗原变异：疫苗发育的挑战
抽象的背景糖尿病被认为是静脉血栓栓塞（VTE）的危险因素，但观察性研究已经报道了爆发的发现。这项研究旨在研究1型和2型糖尿病与VTE的因果关系，包括深静脉血栓形成（DVT）和肺栓塞（PE）。方法，我们通过使用来自欧洲个体进行的大型基因组关联研究的摘要级别的数据，设计了双向两样本的孟德尔随机分析（MR）分析。使用乘法随机效应方法的逆差异加权来获得主要因果估计值，并补充了加权中值，加权模式和MR EGGER回归，作为灵敏度分析以测试结果的鲁棒性。结果我们发现1型糖尿病对VTE的因果关系没有显着的因果影响（优势比[OR]：0.98，95％的置置间隔[CI]：0.96 - 1.00，p¼0.043），dvt（or：：0.95％CI：0.95％CI：0.95％CI：0.95％：0.95 – 1.00 – 1.00，pE 1.00，pETE，pE 1.102），或：e或：0.102），或：e102），或eL¼10.10.10.10.10.10.10.1.10.10.10.10.beLeel和eel¼.1.1.1.1.1.1.1.1.10.1.beLeel和： 0.96 - 1.01，p¼0.160）。Similarly, no signi fi cant associations of type 2 diabetes with VTE (OR: 0.97, 95% CI: 0.91 – 1.03, p ¼ 0.291), DVT (OR: 0.96, 95% CI: 0.89 – 1.03, p ¼ 0.255), and PE (OR: 0.97, 95% CI: 0.90 – 1.04, p ¼还观察到0.358）。多变量MR分析的结果与单变量分析中的发现一致。在另一个方向上，结果没有显示VTE对1型和2型糖尿病的重要因果作用。结论该MR分析表明，在这两个方向上没有明显的因果关系和2型糖尿病与VTE的因果关系，这与先前的观察性研究相结合，该研究为理解糖尿病和VTE的潜在发病机理提供了线索。
双向量子隐形传态及其性能
双向量子隐形传态是双方交换量子信息的基本协议。具体来说，两个人利用共享资源状态以及本地操作和经典通信 (LOCC) 来交换量子态。在这项工作中，我们简要介绍了我们的配套论文 [AU Siddiqui and MM Wilde，arXiv:2010.07905 (2020)] 的贡献。我们开发了两种不同的方法来量化非理想双向隐形传态的误差，即通过归一化钻石距离和通道不保真度。然后，我们确定这两个指标给出的值对于此任务是相等的。此外，通过将 LOCC 允许的操作集放宽到完全保留部分转置正性的操作集，我们获得了非理想双向隐形传态误差的半定规划下限。我们针对一些关键示例评估了这些界限——各向同性状态和根本没有资源状态的情况。在这两种情况下，我们都找到了解析解。第二个例子为经典与量子双向隐形传态建立了基准。我们研究的另一个例子包括两个贝尔态，它们通过广义振幅衰减通道发送。对于这种情况，我们找到了误差的解析表达式，以及与前者一致的数值解，精度达到数值精度。
预见研讨会2023“双向脑体...
引言Etienne Hirsch博士，Inserm（法国），重要的是要记住大脑不是孤立的器官。众所周知，这是使我们能够行走，移动，说话的最重要的器官……但是所有这些动作都涉及与身体和环境中其他部分的双向互动。本次研讨会的两个最重要方面如下： - 讨论大脑，身体和环境之间的互动 - 讨论身体和环境对大脑的影响，因为受试者是如此广泛，很难写出足够广泛的呼叫，以获得足够广泛的呼叫，而无需最终的应用程序和非常低的成功率，而没有达到足够的应用。这就是为什么有必要塑造主题的原因。已经构想了概要的计划提供许多不同的讲座，并融合尽可能多的主要脑体相互作用： - 免疫系统和神经系统之间的昼夜节律和身体之间的相互作用 - 脑神经系统 - 脑gut轴微生物群 - 对大脑对大脑的影响，使人的刺激和精神疾病的影响很少，而不是识别瞄准的范围，这是瞄准的目标。优先事项。
双向EV充电的国家路线图
ENX估计，到2050到2030年代初期，总电动汽车舰队电池容量可能会超过NEM中所有其他形式的存储，包括Snowy 2.0。启用V2G的近期资本成本溢价是大规模存储成本的一小部分。此成本优势的基础是，V2G仅需要增加安装具有V2G的充电器的成本。消费者将已经为汽车中的电池付费。*
船舶用多输入双向直流-直流转换器
多输入转换器拓扑是直流到直流转换器的组合，用于通过转换器的结构提高整个系统的可靠性、灵活性和效率，并实现对能源管理资源的更好监控。因此，多输入直流-直流转换器将特别受到许多应用的关注，例如微电网、储能系统、混合动力系统、电动和混合动力汽车、卫星系统等。随着转移增加可再生能源的利用率，已经提出了不同的拓扑来组合不同类型的可再生能源，例如光伏板，它具有直流电流和电压特性的优势，可以通过多输入直流-直流转换器集成。MI拓扑有两种类型：非隔离和隔离，非隔离拓扑基于电连接电路（ECC），隔离拓扑基于磁连接电路（MCC）。本文回顾了可用于混合船舶电气系统的多输入控制器（MIC）领域的发展和新趋势。研究了各种类型的MIC。讨论了各种类型的隔离和非隔离拓扑。
量化双向量子隐形传态的性能
双向隐形传态是通过共享资源状态和本地操作与经典通信 (LOCC) 在双方之间交换量子信息的基本协议。在本文中，我们开发了两种看似不同的方法来量化非理想双向隐形传态的模拟误差，即通过归一化钻石距离和信道不保真度，并证明它们是等效的。通过将 LOCC 允许的操作集放宽到完全保留部分转置正性的操作集，我们获得了非理想双向隐形传态模拟误差的半正定规划下限。我们针对几个关键示例评估了这些界限：当根本没有资源状态时以及对于各向同性和沃纳状态，在每种情况下都找到了一个解析解。上述第一个示例为经典与量子双向隐形传态建立了基准。另一个示例包括由广义振幅阻尼通道对两个贝尔状态的作用产生的资源状态，我们为其找到了模拟误差的解析表达式，该解析表达式与数值估计一致（最高可达数值精度）。然后，我们评估了 [Kiktenko et al ., Phys. Rev. A 93 , 062305 (2016)] 提出的一些双向隐形传态方案的性能，发现它们不是最优的，并且没有超出上述双向隐形传态的经典极限。我们提出了一种可证明是最优的替代方案。最后，我们将整个开发推广到双向受控隐形传态的设置，其中有一个额外的协助方帮助交换量子信息，并且我们为该任务建立了模拟误差的半正定规划下限。更一般地，我们提供了使用共享资源状态和 LOCC 的二分和多分信道模拟性能的半正定规划下限。
两个样本的双向孟德尔随机研究
1肾脏科学系，西安儿童医院，Xi'an jiotong大学的后期儿童医院，XI'AN 710003，中国2个主要的实验室，国家健康与计划生育委员会的痕量元素和地方性疾病，健康科学中心，XI'AN JIAOTONG CONICEL，XI'AN JIAOTONG UNIXICY chengsq0701@stu.xjtu.edu.cn（S.C。）; Smile940323@stu.xjtu.edu.cn（X.Y。）; liuli0624@stu.xjtu.edu.cn（L.L.）; boluncheng@xjtu.edu.cn（B.C.）; mengpeilin@stu.xjtu.edu.cn（p.m.）; ckecorn@stu.xjtu.edu.cn（c.p.）; wenyan@mail.xjtu.edu.cn（y.w。）; jia.yu.meng@163.com（y.j。）; huan.liu@xjtu.edu.cn（H.L.）*通信：hmhuang2000@163.com（H.H.）; fzhxjtu@xjtu.edu.cn（f.z。）;电话。： +86-29-87311818（H.H.）; +86-29-82655091（F.Z.）†这些作者为这项工作做出了同样的贡献。