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支持飞行测试的模拟 - DTIC
飞行测试仍然是飞机开发或改装过程中必不可少的一步。现代固定翼飞机是高度复杂的系统，推动着空气动力学、推进和控制系统技术的发展。其中许多技术相互集成且相互依赖。当然，从 F-22 到 EF2000 的现代军用飞机推动着飞机可内置功能的极限。空中客车的 A3 10 和波音的 777 等商用运输机采用了许多最初用于军用飞机的飞机先进技术。飞机的复杂性不断增加，给参与这些飞行器飞行测试的人员带来了新的挑战。40 多年来，模拟在飞行测试中发挥了关键作用。随着飞机的复杂性不断提高，模拟的作用也不断增强。每个主要的飞机开发商，无论是商用还是军用，都在一定程度上依赖于模拟的使用。将这些模拟应用于飞行测试是飞机开发的一个重要方面。每年，世界各地都会举办数十场研讨会和会议，讨论模拟及其用途。随着计算机技术继续以加速的速度发展，模拟领域也随之不断扩大。不幸的是，很少有文字记录如何有效地使用模拟来支持飞行测试。
有关糖尿病周围神经病的筛查，诊断和管理的专家意见：一种多学科方法
拟议的专家意见旨在解决糖尿病周围神经病（DPN）的概念，临床和治疗方面的当前知识，并提供指导文件，以帮助临床医生在DPN护理中提供最佳实践。参与的专家认为临床医生对这种疾病的怀疑是早期识别和诊断的关键因素，强调了第一次入选或推荐医生对疾病的意识提高。提出的“筛查和诊断”算法涉及在患有神经性症状和/或神经病的迹象的患者中考虑DPN，并在dpn危险中谨慎地考虑远距离的Neuropthe neuropthe neuropth periper neurop，并排除其他详细的神经疗法，以排除AIRIPATH的NEUROP，并排除其他导致A的神经性症状和/或迹象。在非典型情况下对小神经功能障碍或大型神经功能障碍的结果测试。尽管目前，DPN的第一线干预措施由优化的血糖控制（主要用于1型糖尿病）和多因素干预措施（主要针对2型糖尿病）表示，但需要个性化的DPN发病机理治疗方法。alpha-脂肪酸（ALA）似乎是一条重要的第一线发病机理，因为它是一种直接和间接的抗氧化剂，可与直接针对活性氧的策略一起使用，并非上定义地支持内源性抗氧化剂的能力，以改善DPN条件。该专家意见文件有望增加在该领域的现有研究中仍然存在差距，需要具有敏感终点和标准化方案的精心设计，健壮，多中心临床试验，以通过简单有效的算法促进DPN的诊断，并跟踪疾病的进展和治疗反应。识别生物标志物/预测因子，从潜在的疾病调整角度可以允许个性化方法，这可能会为新型治疗的新疗法提供机会，这些疗法在DPN的早期阶段会有效，并且可能会改变这种疾病的自然病程。识别生物标志物/预测因子，从潜在的疾病调整角度可以允许个性化方法，这可能会为新型治疗的新疗法提供机会，这些疗法在DPN的早期阶段会有效，并且可能会改变这种疾病的自然病程。
植物基因组中的多功能参与者
转座因子 (TE) 是真核生物基因组中不可或缺的组成部分，在基因调控、重组和环境适应中发挥着多种作用。它们在基因组内移动的能力导致基因表达和 DNA 结构变化。TE 是遗传和进化研究的宝贵标记，有助于遗传图谱和系统发育分析。它们还通过促进基因重排（导致新的基因组合）来深入了解生物体如何适应不断变化的环境。这些重复序列对基因组结构、功能和进化有重大影响。本综述全面介绍了 TE 及其在生物技术中的应用，特别是在植物生物学中，由于其广泛的功能，它们现在被认为是“基因组黄金”。本文讨论了 TE 在植物发育中的各个方面，包括其结构、表观遗传调控、进化模式以及它们在基因编辑和植物分子标记中的应用。目标是系统地了解 TE 并阐明它们在植物生物学中的多种作用。
在 Nakagami-q/n 衰落信道中使用改进的能量检测器和多天线进行能量高效协作频谱感知的分析
如今，空气和噪音污染的持续增加已成为一种长期的滋扰，同时也是一个令人担忧的问题。在本期刊中，我们将提供一个系统来测量和监控环境参数，并在空气质量和噪音水平超过安全水平时发出警报。该系统使用必要的传感器来检测大气中的气体以及特定区域的噪音水平，并将其传输到微控制器 NodeMCU。现在，通过 Wi-Fi 凭证连接到 Node MCU 的云平台 Blynk 会获取数据并通过与被视为安全水平的值进行比较来处理数据。当每个空气质量和噪音污染变量超过允许水平时，这个基于云的监控应用程序 Blynk 还会提供一个警报系统。它通过向 Android 设备发送电子邮件或消息来通知用户，甚至可以激活蜂鸣器作为警报。这些数据被连续传输，并被存储以供进一步解释。这种基于云的污染监测系统是最经济、最可靠、最具成本效益的，并且可以增强以应对即将到来的挑战。2021 Elsevier Ltd. 保留所有权利。由第二届国际创新技术和科学会议 (iCITES 2020) 的科学委员会负责选择和同行评审。
低级别浆液性卵巢癌和腹膜癌的临床特征和分子方面：一项多中心、观察性、回顾性分析
背景：低级别浆液性卵巢和腹膜癌 (LGSC) 是一种罕见疾病，关于其临床和基因组学状况的数据很少。方法：对 1996 年至 2019 年期间在 MITO 中心确诊为 LGSC 的患者进行了回顾性分析。评估了治疗后的客观缓解率 (ORR)、无进展生存期 (PFS) 和总生存期 (OS)。此外，使用下一代测序 (NGS) FoundationOne CDX (Foundation Medicine®) 评估了 56 例患者的肿瘤分子谱。结果：共确定 128 名具有完整临床资料且病理确诊为 LGSC 的患者。首次和后续治疗的 ORR 分别为 23.7% 和 33.7%。 PFS 为 43.9 个月（95% CI：32.4 – 53.1），OS 为 105.4 个月（95% CI：82.7 – 未达到）。最常见的基因变异是：KRAS（n = 12，21%）、CDKN2A/B（n = 11，20%）、NRAS（n = 8，14%）、FANCA（n = 8，14%）、NF1（n = 7，13%）和 BRAF（n = 6，11%）。意外的是，发现了致病性 BRCA1（n = 2，4%）、BRCA2（n = 1，2%）和 PALB2（n = 1，2%）突变。结论：MITO 22 表明 LGSC 是一种异质性疾病，其临床行为对标准疗法有反应，其分子改变也不同。未来的前瞻性研究应根据肿瘤的生物学和分子特征测试治疗方法。临床试验注册：本研究在 ClinicalTrials.gov 上注册号为 NCT02408536。
MATLAB/SIMULINK中的系列和平行电池组模型的建模和模拟
锂离子电池最近由于其许多优势而成为车辆应用研究的重点。锂离子电池具有比其他二级电池更高的特异性能量，更好的能量密度和更低的自我放电速率，这使其适合电动汽车和混合动力汽车。尽管如此，担心安全性，成本，充电时间和回收利用已阻碍了锂离子电池的商业用法，以进行自动应用。开发有效的电池系统需要在模拟平台上进行精确的电池模型。在这项研究中，电池模型是用MATLAB/SIMULINK内置的。有两个变体可用：一个具有串联的平行电池布置和一个无配置的单个型号。提供并详细说明了所提出的模型的结构。基于测试结果，已验证了开发的电池模型。一个比较表明，创建的模型可以准确预测电流，电压和功率性能。该型号是为Eaton机电电池锂离子18650电池设计的，但据说与其他类型的电池一起使用。模拟考虑了电池的充电状态，电流，电压和电源要求。
aurolineatum（Haemulidae，lutjaniformes）的完整基因组序列，Tomtate Grunt
使用一个野外收集的标本进行测序。DNA提取。根据制造商的说明，使用Illumina Truseq套件构建了配对的测序库。该库是在配对端，2×150 bp格式的Illumina Hi-Seq平台上进行测序的。用三型V0.33（Bolger，Lohse和Usadel 2014）修剪了所得FASTQ文件的适配器/引物序列和低质量区域。修剪序列由黑桃v2.5组装（Bankevich，Nurk，Antipov等2012）随后使用Zanfona V1.0（Kieras 2021）进行完成步骤，以基于相关物种中保守的区域加入附加的重叠群。
基于 OpenFOAM 和 CPU/GPU 计算的 AI 加速 CFD 模拟 ⋆
摘要。在本文中，我们提出了一种通过将传统 CFD 求解器与我们的 AI 模块集成来加速 CFD（计算流体动力学）模拟的方法。所研究的现象负责化学混合。所考虑的 CFD 模拟属于一组稳态模拟，并使用基于 OpenFOAM 工具箱的 MixIT 工具。所提出的模块被实现为 CNN（卷积神经网络）监督学习算法。我们的方法通过为模拟现象的每个数量创建单独的 AI 子模型来分发数据。然后可以在推理阶段对这些子模型进行流水线处理以减少执行时间，或者逐个调用以减少内存需求。我们根据 CPU 或 GPU 平台的使用情况检查所提出方法的性能。对于具有不同数量条件的测试实验，我们将解决时间缩短了约 10 倍。比较基于直方图比较法的模拟结果显示所有数量的平均准确率约为 92%。
为贯彻落实党中央、国务院关于人工智能发展的决策部署，推动人工智能技术在开源开放的产业生态中不断自我优化，充分发挥基础通用标准、伦理标准、安全标准、隐私标准的引领作用，指导人工智能国家标准、行业标准、团体标准的制定、修订和协调，形成标准引领人工智能产业全面规范发展的新格局，制定《国家新一代人工智能标准体系建设指南》。
全面贯彻党的十九大和十九届二中、三中、四中全会精神，落实党中央、国务院关于新一代人工智能发展的决策部署，坚持市场驱动与政府引导相结合，按照“统筹规划、分类施策、市场主导、急用先行、跨界融合、协同推进、自主创新、开放协作”的原则，立足国内需求，放眼国际，建立新一代人工智能国家标准体系，加强标准顶层设计和宏观指导。加快创新技术与应用转化为标准，加强标准实施和监督，推动创新成果与产业深度融合。注重对智能制造、工业互联网、机器人、车联网等相关标准体系的统筹和支撑。深化人工智能标准国际交流合作，注重国际国内标准协同，充分发挥标准对人工智能发展的支撑引领作用，保障高质量发展。
随着煤电审批不断，中国面临无法履行多项气候承诺的风险
1 燃煤发电机组和发电站的规模差异很大；此速度假设典型的发电站规模为 1 吉瓦。全球能源监测组织 2024 年 1 月发布的数据确定，2022 年许可年容量为 102 吉瓦（72 个发电站的 146 个煤炭机组），2023 年许可年容量为 106 吉瓦（77 个发电站的 148 个煤炭机组），自 2022 年初以来共许可 208 吉瓦。根据 GEM 的煤炭机组状态变化历史，在过去两年中，另有 9.7 吉瓦的容量没有已知许可数据，但被归类为许可、在建或运营，被推定为允许用于此分析（2022 年为 2.2 吉瓦，2023 年为 7.6 吉瓦）。其中一些产能可能在不同年份获得批准或未经许可进入建设阶段。如果发现更多或更好的信息，未来的全球煤电厂追踪器版本将包括精炼数据。