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珊瑚藻共生体起源之前发生了大规模基因组减少
。CC-BY-NC 4.0 国际许可，根据 （未经同行评审认证）提供，是作者/资助者，他已授予 bioRxiv 永久展示预印本的许可。它是此预印本的版权持有者，此版本于 2023 年 5 月 25 日发布。；https://doi.org/10.1101/2023.03.24.534093 doi：bioRxiv 预印本
一组非并网区域大规模整合太阳能可再生能源的研究案例
在偏远岛屿或孤立地区等未联网地区，大规模整合太阳能可再生能源是一项挑战。事实上，这些地区的电网无法依赖大型电网的支持，更容易受到太阳能资源固有波动性和电网故障（如生产单元或输电线路突然故障）的影响。欧盟委员会资助的 TwInSolar 项目旨在提供支持和解决方案，以克服未接入大陆电网的岛屿地区面临的问题。作为该项目的一部分，向科学界介绍了四个研究案例，每个案例都强调了在留尼汪岛不同规模上观察到的具体问题。本文旨在详细描述四个选定的系统、相应的挑战以及可用的数据。
一组非并网区域大规模整合太阳能可再生能源的研究案例
在偏远岛屿或孤立地区等未联网地区，大规模整合太阳能可再生能源是一项挑战。事实上，这些地区的电网无法依赖大型电网的支持，更容易受到太阳能资源固有波动性和电网故障（如生产单元或输电线路突然故障）的影响。欧盟委员会资助的 TwInSolar 项目旨在提供支持和解决方案，以克服未接入大陆电网的岛屿地区面临的问题。作为该项目的一部分，向科学界介绍了四个研究案例，每个案例都强调了在留尼汪岛不同规模上观察到的具体问题。本文旨在详细描述四个选定的系统、相应的挑战以及可用的数据。
引入大规模开放式元课程（MOMC）及其启用技术
摘要 - 作为元评估成为技术中最受欢迎的Buz-Zwords之一，仍然缺乏支持在大规模开放的在线课程（MOOC）中整合真正的元学习经验的支持。本文介绍了一个新的大规模开放式元课程（MOMC）及其主要的技术框架，这些框架增加了MOOC中缺乏的沉浸式和三维学习经验。然后，它描述了一项详细的案例研究，这是总统在香港科学技术大学（广州）的首次演讲，我们考虑了世界上第一个真正的MOMC环境，该环境由最新的体积视频以及相关的虚拟和增强现实技术实现。我们详细描述了如何创建本课程，并讨论MOC的主要优势而不是MOOC及其当前局限性。
利用大量可再生能源进行电网恢复的策略和运营商工具
波动性可再生能源在电力系统中的份额不断增加以及电力市场的自由化，导致电网利用率和波动方面的系统压力增加。再加上电网扩建的延迟，这导致大规模停电的风险增加，并对电网的成功重建构成威胁。该项目的目标是制定新的电网恢复策略，以确保快速、协调和稳定的系统恢复。特别是，应就可再生能源技术是否以及如何有助于电网恢复提出建议，并确定必要的技术要求，同时考虑到可再生能源技术通常连接在配电网层面——而输电系统运营商无法直接访问。已经开发了一个演示模型来支持电网运营商进行电网重建过程，并提供有关可能的后续步骤及其后果的有用信息。
j.nuclphysb.2025.116819.pdf
在最近的一篇论文中[物理学。修订版d 102，016020（2020）]，使用伪量子电动力学来模拟电子之间的库仑相互作用，并确定二维dirac样系统中的质量重新归一化。在本文中，我们通过在分隔两个介电的平面界面以一定距离检查该系统来扩展这些发现。使用随机相近似，我们计算重新归一化组的功能，并显示质量，费米速度的行为和费米恩场的异常维度如何受此界面的存在影响。为了体现我们公式的应用，我们计算了该界面对二维材料中重归于重量化的能带隙的影响。在适当的限制下，我们的结果恢复了上述出版物中报告的相应的结果，以及其他结果。
被暗物质包围的黑孔的大量标量场扰动
摘要我们考虑了浸入完美流体暗物质（PFDM）的黑洞背景中的标量扰动。我们通过使用第六阶温策尔 - 克莱默 - 布里林（WKB）近似，最长的模式是那些比临界值小于临界值的角度质量较高的质量质量的模式，被称为临界模式的异常衰减速率，而超出了相反的临界值。此外，我们表明，对于pfdm强度参数k的不同值k，可以恢复准频率（QNF）的实际部分（QNF），QNF的虚部以及Schwarzschild背景的临界标量场的质量。对于小于这些值的k值，上述量大于Schwarzschild的背景。然而，除了这些k的这些值之外，这些数量还小于Schwarzschild后台。
一种脑启发的高维计算方法，用于分类癌症的大量DNA甲基化数据
摘要：癌症基因组学的最新进展置于聚光灯DNA甲基化之下，这是一种调节基因组功能的遗传修饰，其修饰在肿瘤发生和肿瘤抑制中具有重要作用。由于下一代测序中的最后进步产生的高维和大量基因组数据，有效地利用DNA甲基化数据在诊断应用中，例如在健康VS患病样本中，有效地利用DNA甲基化数据。此外，最先进的技术不足以快速产生可靠的结果或有效地管理大量数据。因此，我们建议通过分析其DNA甲基化数据来分析肿瘤与非肿瘤样本的HD分类器，这是一种基于内存认知的高维（HD）监督机学习算法。该方法从人的大脑能够通过采用过度向量而没有单个数值值来记忆和区分简单概念的灵感。完全按照大脑的工作，这允许编码复杂的模式，这使整个架构都可以通过嘈杂的数据来解决故障和错误。我们设计和开发一种算法和一个能够使用HD方法执行监督分类的软件工具。我们对不同类型癌症的三个DNA甲基化数据集进行了实验，以证明我们的算法的有效性，即乳腺浸润性癌（BRCA），肾脏肾脏乳头状细胞癌（KIRP）和甲状腺癌（THCA）。，我们在准确性和计算时间方面获得了出色的结果，其计算资源量较低。此外，我们通过将其（i）与BigBiocl进行比较，该方法基于一个基于随机森林的软件，用于对分布式计算环境中的大型OMICS数据集进行分类，（ii）支持向量机（SVM）和（iii）与决策树的最新分类方法。最后，我们在GitHub上自由发布数据集和软件。
深钢筋学习的基于图形的无细胞大量mimo的访问点选择
广泛认识到，所有AP服务所有用户都可以导致大量的回程开销。为了减轻背部高架负担并增强网络实用性，在[4]中提出了一种称为中心方法的AP选择方法，在[4]中，每个AP仅为用户提供最强渠道的用户，即接收到最强的信号参考功率（RSRP）。但是，以用户为中心的方法忽略了网络拓扑的信息，并且可能在某些拓扑场景中表现不佳。考虑一个网络拓扑，其中众多用户靠近一个AP。根据以用户为中心的方法，这些用户将连接到同一AP，从而导致接收信号强度和严重的内部干扰。为了增强此类网络拓扑中以用户为中心的方法，在[5]中的AP选择过程中考虑了有效的渠道增益，而不是RSRP，以减少Intra-AP干扰。然而，每个用户只连接到一个AP，可以将其扩展到多个AP。
古巴埃斯坎布雷地形西部块状硫化物潜力的预测制图
缺乏全面的块状硫化物潜力图是阻碍 Escambray 地形中块状硫化物勘探和采矿投资和开发的主要因素。为了解决这个问题，新技术和方法被应用于完整的地理勘探数据集，以预测研究区域的潜力。矿床识别标准是基于研究区域和其他地区块状硫化物矿床特征从地理数据集中提取空间证据的基础。使用 Crósta 技术、软件脱叶剂技术和矿物成像技术来检测 Escambray 地形中的褐铁矿和粘土蚀变带。使用面积关联系数对这些技术的结果进行比较，表明矿物成像技术是检测与植被茂盛的地形中的块状硫化物矿床相关的粘土蚀变带的最佳方法。应用河流沉积物样品的主成分分析绘制地球化学异常区。研究了磁场分析信号和第一垂直梯度，以绘制现有地质图中缺少的结构和岩性特征。航空磁数据被证明分别可用于检测镁铁质/超镁铁质和断层/线性构造。为了量化地质特征与块状硫化物矿床之间的空间关联，使用了证据权重法。它产生了具有统计意义的结果，并表明几个地质特征（例如地球化学证据、与断层/裂缝的接近度、与超镁铁质/镁铁质岩的接近度、热液蚀变带和围岩）在空间上与块状硫化物矿床相关。证据权重建模也被证明对该地区进行预测建模是有效的。由此产生的预测图表明，埃斯坎布雷地形约 28% 具有形成块状硫化物矿床的潜力。预测图的预测率至少为 71%。预测图可用于指导该地区的进一步勘探工作。