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燃料
开发了一个炼油厂建模框架，以估算将高质量生物燃料直接与炼油厂汽油成分混合以生产优质燃料的效益。研究结果提供了一种范式的变化 - 生物燃料不是化石燃料的竞争对手，而是可以为炼油厂的产品结构增加价值，因为它具有良好的特性。这个潜在价值可以通过计算盈亏平衡值 (BEV) 来表征，定义如下。提出的建模框架结合了来自 (1) 未来几十年的预计产品需求、(2) 原油和炼油产品定价以及 (3) 燃料规格的大量数据。完整的炼油厂模型可作为评估生物燃料价值的基础，假设代表性石油炼油厂配置的盈利能力保持不变。考虑到混合水平和原油价格，得出的估值差异很大，BEV 在 10 至 120 美元/桶之间。此外，BEV 与燃料辛烷值（如辛烷值（研究法，RON 和马达法辛烷值，MON）和抗爆指数（AKI，RON 和 MON 的平均值）以及敏感度（S，RON 和 MON 之间的差异））相关，与敏感度的相关性略高。然而，在一切照旧的情况下，未来几年汽油需求的预期下降可能会对生物燃料的需求和价值产生负面影响。分析还显示，小型炼油厂的估值较高，因为它们可以增强生产特种高价值燃料/产品的能力，并将高辛烷值桶引入原本受限的混合操作。对炼油厂的其他影响包括重新平衡运营的机会、进入高价值燃料市场的机会以及与更广泛的运输行业趋势同步的机会。此外，结果表明，Co-Optima 增强火花点火 (BSI) 效率提升的价值可以扩展到炼油厂，以激励脱碳和多样化原料生产。
至 00-5-1 - EverySpec
1-1 目的。 按照 AFI 37-160《空军出版物和表格管理程序》第 8 卷进行控制。 本技术命令 (TO) 的目的是描述由空军政策指令 (AFPD) 21-3 建立的空军 TO 系统，指定 1-2.2 TO 系统内的所有情况，并概述使用该系统的特定政策和程序。 本 TO 制定和记录使用这些情况的各种类型的 TO 的政策和程序，识别并解释使用这些情况的各种类型的 TO。 任何未明确禁止的程序。 对本 TO 的更改应按照 OC-ALC/TILDT 的第 5 章提交。 1-2.3 分散 TO 管理。本 TO 中使用的缩写词在 TO 系统重新设计作战概念附录 A 中进行了详细说明。1-1.1 空军 TO 系统的目的是为安全和有效的操作和维护提供简明而明确的说明，预算、资金、出版、印刷、分散采购和管理的空军军事分配等）将全部责任分配给单一经理（S
mltcp：一种分布式技术，用于近似机器学习的集中式流程计划
1引言有效的流程计划是网络社区中的一个重要且研究的问题[3,5,7,12,13,23,24,27]。使用启发式方法，平衡机制和网络流量的截止日期，在调度流方面有很多工作。传统上，实施流程计划有两种广泛的方法。首先是集中式的AP PROACH，其中中央控制器从所有流中收集网络数字并计算所需的流程度[3，12，13，27，49]。第二个是在分布式的方式借助数据包或开关支持[5,7,23,44]，以分布式的方式进行近似启发式方法，例如最短剩余的处理时间（SRPT）。大多数流程调度方法都集中在传统的数据中心流量上，这是爆发且短[9]。此外，传统数据中心流的到达通常是独立且无法预测的。今天，随着对基于AI的服务的需求不断增长，数据中心中的深度神经网络（DNN）培训和良好的流量已成倍增加。与传统的数据中心工作负载不同，DNN培训和微调作业具有定期的流量模式，在该模式中，每个训练迭代的开始时间都取决于之前迭代的完成，从而对流量到达时间产生依赖性[53，59，64]。我们证明，基于剩余的处理时间（即Pfabric [5]，PDQ [23]和PIAS [7]）的调度技术并不总是最适合安排DNN作业的最佳选择。直觉上，这是因为此类技术根据网络中当前流的状态做出本地调度决策，而无需考虑定期作业的流量到达模式。在DNN工作负载中，这种效果变得不利，其中在一个迭代中完成流量会影响随后迭代的完成时间。最近的研究，例如Muri [64]和Cassini [52，53]，已经证明，对于DNN工作负载，促进交流沟通需求的时间表达到了时间表网络计划。他们将交织的想法定义为一个DNN作业的通信阶段（高网络授权）与计算阶段（低网络
健康与生命科学的数据和文本处理
在过去的几十年中，我目睹了计算机科学技能在健康和生命科学方面的职业发展的越来越重要。但是，并非每个人都有学习计算机编程的技能，倾向或时间。学习过程通常很耗时，并且需要持续的实践，因为软件框架和编程语言会随着时间的推移而变化。这是撰写本书的主要动机，内容涉及使用壳牌脚本来解决常见的健康数据以及文本处理任务。shell脚本的优点是：i）如今几乎所有个人计算机都可以使用； ii）几乎不变了四十年； iii）相对容易学习，作为一系列独立的编写； iv）解决健康和生活专业人员面临的许多数据问题的增量和直接方法。在过去的几十年中，我很高兴为健康和生命科学的本科生教授介绍性计算机科学课。我使用程序和语言（例如Perl和Python）来解决数据和文本处理任务，但是我总是感到失去了大量时间教导这些语言的技术，这可能会随着时间的流逝而改变，并且对大多数学生不打算追求高级BioIntormatics课程的学生无关紧要。因此，本书的目的是激励和帮助专家在短暂的学习期后自动化常见的数据和文本处理任务。如果他们变得有兴趣（我希望有些人这样做），这本书将指示他们可以获得更先进的计算机科学技能。这本书并不是要成为壳脚本命令的全面汇编，而是对健康和生活专家的入门指南。本书介绍了命令，因为它们需要自动化数据和文本处理任务。鉴于我的研究经验及其与健康和生活研究的相关性，所选任务非常关注文本挖掘和生物医学本体。然而，本书中介绍的相同类型的解决方案也适用于许多其他研究领域和数据源。
联邦公报/第 74 卷，第 190 号/2009 年 10 月 2 日星期五...
被邀请参加南方陆军的诡计。为一个粗鲁的觉醒。亲爱的 SSgt。根据标准操作程序，健身中心的工作人员必须保持其住所周围的场地，每小时进行一次人数统计以跟踪其使用情况。根据美国陆军驻军管制办公室副主任、健身中心负责人 210-2 的规定，健身中心的开放时间为上午 6 点至晚上 9 点，根据其他理事会的规定，健身中心的工作人员必须保持其住所周围的场地，每小时进行一次人数统计以跟踪其使用情况。在早上 6 点左右，社区活动很少超过六人或七人等待进入。事实上，太平洋战区司令部表示，巴拿马经常是一座鬼城。要求也将被评估为一种特权和责任，到第一个小时结束时，有几位住在政府拥有的宿舍里，很少有超过 25-30 名用户和 1989 年的社区活动巡逻队将出动寻找跑步后不洗澡的居民。直系亲属 - 犯罪率需要维持它们。- 。不幸的是，NCOIC 表示，违反者将被授予“粉红色单子”，人手短缺打击每个人，?宵禁。驻军士官表示，这些数字无法验证请与负责的军官核实。需要提前开放。个人通讯员，驻军通讯员，宵禁违规者将有 72 小时的时间在第一次通知后进行维修。第二个需求量很大，如果你正在编队。例外是通知相同的违规行为会导致难以进入其中一个，
Chromstrotch：复制叉蛋白发现的新视野和DNA损伤修复中的生物标志物的变化洞察力转化为蛋白质动力学A
Chromstretch技术Chromstretch技术的影响站在DNA坝维修治疗研究中创新的最前沿，提供了无与伦比的优势。具有单分子精度，Chromstretch揭示了染色质在单个复制叉处的复杂蛋白质动力学，这对于靶向疗法的发展至关重要。这种精度，结合技术的快速分析能力，可以显着加速从复杂的生物样品到可操作的见解，符合治疗性研发的紧迫性。此外，它的高吞吐量能力同时分析了大量样品量，从而大大提高了生物标志物发现过程的效率。这是Chromstretch通过详细观察染色质修饰的详细观察，为诊断和治疗剂铺平新途径的能力来补充。在最近的出版物Gaggioli等人的《自然细胞生物学》 2023年利用Chromstrotch技术的情况下，研究人员在复制胁迫条件下的G9A（一种组蛋白甲基转移酶）的作用方面取得了重大进步，这是癌症和其他疾病的关键方面，是癌症和其他疾病的关键方面。By applying ChromStretch to visualize the transient accumulation of the H3K9me3 mark at replication forks, associated with G9A activity, at single-molecule resolution in human lung fibroblast cells, the study revealed a remarkable correlation be- tween G9A-mediated chromatin modifications and replication fork stability under stress induced by hydroxyurea (HU).在映射单个复制位点映射染色质动力学时，Chromstretch的无与伦比的预见使这种细微的见解成为可能，从而表现出了先前未批准的复制应力响应层。通过Chromstretch，可以在染色质修饰中获得定量见解，Chromstretch支持先前无法获得的细节的先进疗法策略的发展。作为一种多功能的研发工具，它在从基本的研究到治疗性开发的最前沿进行了各种研究领域的适应，从而体现了Precision Medicine的下一步。
LDPE和PS聚合物基质复合材料的机械性能
总是至关重要的是要满足工业消费者的范围，更需要更坚固，负担得起和多功能的材料。因此，聚合物基质复合材料（双重和混合矩阵）已在多个填充器中流行，以满足这些需求。石墨烯纳米平台（GNP）和碳纤维（CF）由于其出色的特性（例如良好的机械，热和电气性能）而在这些纤维中流行。低密度聚乙烯（LDPE），聚苯乙烯（PS），GNP和CF是流行的，并且在包装，汽车和航空航天工业中广泛使用。但是，最好看看这些领域在过去几十年中如何发展。因此，考虑确定混合和复合材料的整体性能的内容，本综述着重于LDPE和PS作为矩阵和GNP和CF的比较。在过去的几十年中，筛选了文献。包括双螺钉挤出机产生的混合物和/或复合材料。从所有数据库中总共检索了1628个相关论文。根据审查，可以推断出在航空航天行业等领域需要进行更多的研究，以识别最佳内容。大多数分析表明，填充表面积，分散和内容等因素会影响整体混合物和复合材料在机械性能方面的性能，尤其是弹性模量和拉伸强度以及其他特性。EMS和TSH变化是根据其最佳含量计算的。©2024作者。根据审查，意识到，使用20 wt％，2和30 wt％，2和30 wt％，2和4 wt％，以及20和30 wt％的纤维是最常见的组合，可以分别为LDPE，PS，PS，GNP和CF提供最佳含量。总体而言，LDPE和PS在包装区域都很好，但是在汽车，航空航天等行业中，仍需要改进其机械性能。由于GNP和CF的优势，它们用于不同应用，例如电气设备，医疗工具和汽车车辆。但是，这些特性很容易受到界面粘附，分散和聚集的影响。许多研究人员已经搜索了这些参数，并分析了如何防止这些参数的负面影响。总而言之，这项审查将对研究人员和工业人员意识到碳基复合材料的最先进以及LDPE，PS，GNP和CF的发展。Elsevier B.V.的发布服务代表KEAI Communications Co. Ltd.这是CC BY-NC-ND许可证（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/ 4.0/）下的开放访问文章。
Lina Witzel - 协作数据科学的混合人工智能
人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 是近年来流行的术语，最显著的原因是它们在性能和多样化应用方面的重大进步 [12]。智能助手、结果预测和搜索引擎只是构成日常生活的几个例子，未来还会有更多。尽管这种技术优势令人印象深刻，但人工智能带来的自动化却引发了不信任和恐惧，最糟糕的是取代了人类的智能和工作 [13]。为了解决这种恐惧，也为了发挥其有益的性质，研究人员致力于用人工智能来增强人类，创造出混合人工智能或混合智能 (HI) [1]。混合人工智能专注于人类和机器代理的互补技能，它们可以共同实现任何一方都无法独自实现的目标 [1]。尽管混合人工智能的研究还很年轻，需要克服许多挑战和障碍，但协作式 HI、自适应 HI、负责任的 HI 和可解释的 HI 等领域向人类展示了巨大的潜力 [1]。 HI 可能发挥作用的一个潜在领域是数据科学，该领域对服务的需求超过了合格从业者的数量 [13]。在他们的研究中，Wang 等人 [13] 发现数据科学家们有着复杂的感受，一些人担心自动化，因为它会对他们的工作产生负面影响，而另一些人则将 AI 视为有益的合作者。尽管如此，他们都认为 AI 是一个不可避免的未来，因为其最大的贡献是减少数据科学家花在数据上而不是洞察数据上的时间。透明度作为主要组成部分，可以减少人们对采用 AI 的最初恐惧和不信任，而结果的准确性和质量也发挥着重要作用。研究人员认为，AI 可以承担不同的角色：老师、合作者和数据科学家。在不消除数据科学从业者的情况下，他们的工作将从准备数据转变为用领域专业知识和决策来指导 AI。在本文中，我们希望重点关注协作式混合人工智能，其关注点在于人工智能和人类之间的互利工作协同作用。我们希望探索当人机互补技能和能力时，协作中的具体挑战和优势是什么 [1]。首先，我们定义人工智能、混合人工智能和协作式混合人工智能，并为每个术语命名示例应用程序。之后，我们先介绍典型的机器和人为因素，然后再研究它们的协作。最后，我们讨论局限性、未来研究，最后总结相关工作和一些经验教训。
光伏/电池/燃料电池/的技术经济可行性...
目前，喀麦隆的电力缺口估计为 50 吉瓦时。这种缺口的特点是频繁甚至长时间停电，扰乱了经济和社会生活。为了克服电力短缺，喀麦隆决定利用其可再生能源潜力生产 3000 兆瓦的电能。事实上，喀麦隆的年太阳辐射量从 4.28 千瓦时/平方米/年到 5.80 千瓦时/平方米/年不等。喀麦隆拥有 2500 万公顷森林，覆盖了其四分之三的领土，是撒哈拉以南非洲第三大生物量潜力国。此外，极北地区牛、山羊、绵羊和猪的饲养活动十分活跃，饲养量达数百万头，产生大量粪便。因此，本文首次使用 HOMER Pro 研究了两种混合系统方案的技术经济可行性，即光伏/燃料电池/电解器/沼气（方案 1）和光伏/电池/燃料电池/电解器/沼气（方案 2），用于马鲁阿市的能源和氢气生产，马鲁阿市被认为是喀麦隆阳光最充沛的地区（极北地区）。本设计结合使用电解器、燃料电池和氢气罐，以减少电池存储需求。本研究考虑了三种类型的家庭用电需求社区（低、中、高消费者）。结果表明，对于低能耗社区，场景 1 的最佳系统架构包括 144 kW 光伏组件、15 kW 沼气发电机、11 kW 转换器、15 kW 电解器、15 kW 燃料电池和 5000 kg 氢气罐，采用循环充电 (CC) 调度策略。对于场景 1 的中等能耗社区，879 kW 光伏组件、15 kW 沼气发电机、31.9 kW 转换器、24 kW 燃料电池、24 kW 电解器和 5000 kg 氢气罐采用 CC 调度策略是最佳混合系统。对于场景 1 的高能耗社区，11,925 kW 光伏组件、15 kW 沼气发电机、570 kW 转换器、266 kW 燃料电池、266 kW 电解器和 25,000 kg 氢气罐采用 CC 调度策略是最佳混合系统。对于场景 2，以下架构是最佳混合系统：对于低消费者，138 kW 光伏模块、15 kW 沼气发电机、27.2 kW 转换器、15 kW 燃料电池、15 kW 电解器、5000 kg 氢气罐和 480 个电池蓄电池，采用 CC 调度策略；对于中等消费者，234 kW 光伏模块、15 kW 沼气发电机、57.8 kW 转换器、24 kW 燃料电池、24 kW 电解器、5000 kg 氢气罐和 1023 个电池蓄电池，采用负载跟踪 (LF) 调度策略；对于高耗能者，820 kW 光伏组件、15 kW 沼气发电机、405 kW 转换器、266 kW 燃料电池、266 kW 电解器、25,000 kg 氢气罐和 9519 个电池储能系统，并采用 CC 调度策略。情景 1 的平准化能源成本 (LCOE) 分别为 0.871 美元/kWh、0.898 美元/kWh 和 1.524 美元/kWh，针对情景 1，氢的平准化成本 (LCOH) 分别为低、中、高消费者社区的 7.66 美元/千克、4.95 美元/千克和 0.45 美元/千克。针对情景 2，氢的平准化成本 (LCOH) 分别为低、中、高消费者社区的 3.06 美元/千克、1.34 美元/千克和 0.15 美元/千克。从优化结果还得出结论，水电解器、燃料电池和氢气罐的组合