量子计算利用量子力学现象(如叠加和纠缠),能够以更高的精度、更省时省能的方式解决各种问题。然而,量子算法依赖于多个预处理和后处理任务,这些任务通常需要在传统硬件上执行,例如数据准备、结果分析和参数优化。由于目前可用的噪声中型量子 (NISQ) 设备容易出错,当今大多数量子算法都被设计为所谓的变分量子算法 (VQA) [2]。VQA 交替在量子设备上执行参数化量子电路和通过评估执行结果的质量来经典优化量子电路参数。此外,量子设备不适合许多传统任务,例如数据持久化或可视化,这使得它们成为补充传统计算机的特殊协处理器。因此,量子应用本质上是混合的,必须从经典和量子的角度以及它们的集成的角度进行设计[4]。
分离染色体的流式细胞术是细胞遗传学的一种新方法,可快速测量单个中期染色体。在这种方法中,用适当的荧光染料染色的水悬浮液中的染色体被限制在激发染料的窄激光束中高速流动。发射的荧光通过光度法测量,累积的数据形成染色体荧光的频率分布。该频率分布的峰值归因于单个染色体或具有相似荧光的染色体组;峰值平均值与染色体荧光成正比,峰值面积与染色体出现频率成正比。因此,频率分布可作为核型(1、2)。此外,流式分选可根据染色体的染色特性分离染色体(3、4),这与传统的中期染色体纯化方法不同,后者依赖于速度或等密度沉降、区域离心或选择性过滤(5)。纯化单个中期染色体很重要,原因如下。富集或纯染色体部分已进行生化分析,以提供有关 DNA 或蛋白质结构的信息(6),将遗传信息转移到整个细胞(7-9),或通过体外杂交绘制基因图谱(10)。但一般来说,传统技术无法提供足够纯度的染色体,无法进行高分辨率生物或生化研究。通过基于溴化乙锭荧光的流式分选,我们以 90% 的纯度将雄性鹿 Muntiocus muntjak (2n = 7) (4) 的每个染色体和中国仓鼠 M3-1 细胞系的 14 种染色体类型分离成 8 个染色体组 (1, 3)。在我们之前对溴化乙锭染色的人类染色体的研究中,我们仅从雄性 (2n = 46) 的 24 种染色体类型中分辨出 8 个染色体组 (2, 3)。在本研究中,使用 DNA 荧光染料 33258 Hoechst 和改进的仪器,
钒氧化还原流量电池(VRB)系统涉及复杂的多物理和多时间尺度相互作用,其中电解质流速在静态和动态性能中起关键作用。传统上,固定流量已用于操作方便。但是,在当今高度动态的能源市场环境中,根据运营条件调整流量可以为提高VRB能源转换效率和成本效益提供显着优势。不幸的是,将电解质流速纳入传统的多物理模型对于VRB管理和控制系统来说过于复杂,因为实时操作要求用于船上功能的低计算和低复杂模型。本文介绍了一种新型的数据驱动方法,该方法将流速集成到VRB建模中,增强了数据处理能力和VRB行为的预测准确性。所提出的模型采用封闭式复发单元(GRU)神经网络作为其基本框架,在捕获VRB的非线性电压段方面表现出了非凡的熟练程度。GRU网络结构经过精心设计,以优化模型的预测能力,流速被视为关键输入参数,以解释其对VRB行为的影响。模型改进涉及分析在VRB操作中在各种流速下获得的精心设计的模拟结果。还设计和进行了实验室实验,涵盖了电流和流速的不同条件,以验证所提出的数据驱动的建模方法。对几种最新算法进行了比较分析,包括等效电路模型和其他数据驱动的模型,证明了考虑流速的基于GRU的VRB模型的优越性。由于GRU在处理时间序列数据方面的出色能力,该模型在宽范围内提供了令人印象深刻的准确终端电压预测,低误差率不超过0.023 V(1.3%)。这些结果表明了所提出的方法的功效和鲁棒性,突出了对管理和控制系统设计的准确VRB建模中流速的新颖性和重要性。
公众参与和机构互动 .................................. 3-1 长期控制计划方法 .................................. 3-3 3.2.1 示范与推定方法 ........................ 3-3 3.2.1.1 示范方法 ................................ 3-5 3.2.1.2 推定方法 ................................ 3-7 3.2.2 小型系统考虑事项 ........................ 3-18 开发 CSO 控制替代方案 ........................ 3-18 3.3.1 一般考虑事项 ................................ 3-19 3.3.1.1 与九项最低控制措施的相互作用 ................ 3-19 3.3.1.2 与其他收集和处理系统目标的相互作用 ................ 3-19 3.3.1.3 创造性思维 ................................ 3-20 3.3.2 水质和 CSO 控制目标的定义 ................ 3-21 3.3.3 构建 CSO 控制替代方案的方法 ...................... 3-24 3.3.3.1 所有替代方案的共同项目 ...................... 3-25 3.3.3.2 特定于排放口的解决方案 ........................ 3-25 3.3.3.3 排放口的局部合并 ........................ 3-25 3.3.3.4 区域合并 ...................................... 3-26 3.3.3.5 利用 POTW 容量和与 CSO 相关的旁路 ........................ 3-26 3.3.3.6 考虑敏感区域 ...................................... 3-28 3.3.4 初始替代方案开发的目标 ........................ 3-29
活细胞需要能量,有些细胞比其他细胞需要更多能量。有些细胞的代谢率在几秒钟内从最小变为最大,而有些细胞则是无底洞,需要无节制地持续供应能量。能量底物和氧气的供应以及代谢废物的清除是通过复杂的血管网络来维持的,富含葡萄糖的血浆和充满氧气的红细胞 (RBC) 就是通过血管网络运输的。能量代谢的变化是诊断和监测组织疾病的常用指标,这一事实进一步强调了深入了解能量供应的重要性。大脑也不例外,但它有许多特殊功能和未解之谜。能量需求大约比身体每体积的平均能量需求高出一个数量级。最重要的是,由于大脑的能量储存能力有限,因此必须持续供应氧气和葡萄糖。供应中断几分钟就会对脑细胞造成不可逆转的损害。因此,大脑使用复杂的调节系统来控制其能量供应,该系统涉及壁细胞以及神经元和神经胶质细胞。更清楚地了解单个血管和整个脉管系统水平的血流变化对于揭示这个相互关联的系统如何协调其适应性至关重要。在 PNAS 中,Meng 等人 (1) 介绍了一种强大的超快速方法来改善微血管网络中脑血流的体内测量,这将大大提高双光子显微镜在量化微血管灌注方面的适用性。尽管自 19 世纪末以来我们就知道大脑会局部调节血流以满足局部能量需求的增加 (2, 3),但潜在的血液动力学过程以及细胞间和细胞内的信号通路仍然很大程度上未被发现(有关最近的综述,请参阅参考文献 4 和 5)。并且,在当前背景下需要强调的是,允许以高空间和时间分辨率测量血流的方法有限,但它们对于产生对血液调节微血管方面的新见解至关重要。由于其重要性,研究人员不断开发和应用各种方法来测量脑血流。这些方法基于不同的模式,例如放射性标记扩散化合物、氢扩散和微电极技术、磁共振成像、光谱、光学相干断层扫描、激光散斑成像,以及最近的聚焦超声和光声成像。其中一些方法已达到黄金标准地位,而其他方法则从地图上消失了。1998 年,Kleinfeld 等人 (6) 引入双光子显微镜来追踪单个红细胞。在接受静脉注射荧光葡聚糖以染色血浆的麻醉小鼠中,通过毛细血管短段的千赫兹线扫描来量化位移
在关于国际废物贸易的辩论中,对资源效率和回收利用的关注逐渐开始伴随着否定环境外部性的关注。在这种情况下,我们研究了扩展生产者责任(EPR)对废物蝙蝠出口(WB)的影响。EPR被认为是“废物市场化”的关键政策。另一方面,WB是一种危险废物,也含有高浓度的关键原材料。因此,它们对于恢复关键资源的战略重要性,同时需要适当的环境管理。因此,对于处理WB的情况以及如何影响相关策略的情况至关重要。我们的结果基于重力框架中的差异差异模型,在EPR实施与其他废物的趋势相结合后,WB出口显示出一致的增加。此结果可能是间接的
抽象动机:在生物信息学的计算机实验中,涉及计算工具和信息回购的协调使用。以Web服务的形式提供了越来越多的这些资源,并提供了程序化访问。生物信息学科学家将需要在工作流中协调这些网络服务,作为其分析的一部分。结果:Taverna项目开发了一种工具,用于为生命科学社区的生物信息学工作构成和制定。该工具包括一个工作台应用程序,该应用程序提供了用于工作流量组成的图形用户界面。这些工作流是用一种新语言编写的,称为简单的概念统一流量语言(SCU lof),其中在工作流程中的每个步骤都遵循一个原子任务。使用两个示例来说明在计算机实验中可以使用工作台应用程序将其表示为SCU浮动流量的便捷性。可用性:Taverna Work流量系统可作为开源可用,可以从http://taverna.sourceforge.net contact:taverna-users@lists.sourceforge.sourceforge.net
卷积在 CNN 操作中占主导地位,占运行时间的 90% 以上。尽管这些操作可以利用高度并行的计算范例,但由于伴随的带宽要求,吞吐量可能无法相应扩展,并且由于数据移动可能比计算更昂贵,因此能耗仍然很高。