我们基于蒙特卡洛树搜索形式主义引入了一种多目标搜索算法,以进行反归结计划。多目标搜索允许将各种目标组合起来,而无需考虑其规模或加权因素。为基于这种新型算法进行基准测试,我们在八个反曲面实验中采用了四个目标。目标范围从基于起始材料和步骤计数的简单目标到基于综合复杂性和路线相似性的复杂范围。我们表明,通过仔细的复杂目标,多目标算法可以优于单目标搜索,并提供更多样化的解决方案。但是,对于许多靶标化合物,单目标设置是等效的。尽管如此,我们的算法为合成计划中的特定应用程序纳入了新的目标。
个性化和精确药物的长期目标是为具有疾病的患者准确预测给定治疗方案的结果。目前,由于患者群体中的潜在因素导致对感兴趣的药物的反应或对治疗相关的不良事件的反应不佳,因此许多临床试验无法满足其终点。事先确定这些因素并纠正它们可能会导致临床试验的成功增加。通过对健康和患病个体的OMICS进行综合和大规模的数据收集工作,导致了宿主,疾病和环境因素的宝藏,这有助于旨在治疗疾病的药物的有效性。随着OMICS数据的增加,人工智能允许对大数据进行深入分析,并为现实世界中的临床使用提供了广泛的应用,包括改善患者的选择和鉴定可行的伴侣疗法靶标,以改善更多患者的可转换性。作为用于复杂药物疾病 - 宿主相互作用的蓝图,我们在这里讨论了使用OMICS数据预测使用免疫检查点抑制剂(ICIS)预测癌症免疫疗法的反应和不良事件的挑战。基于OMICS的方法是改善患者结局的方法,因为在ICI病例中也已应用于广泛的复杂疾病环境中,体现了OMIC在深度疾病分析和临床使用中的使用。
能源弹性是能源政策和研究的重要焦点,因为能源系统正面临越来越多的挑战,例如由于可再生能源生产增加而导致的电力短缺,以及极端天气导致的停电风险。通常,在这些情况下,能源弹性侧重于基础设施和确保电力供应不受干扰。本文提出了一个关于弹性的补充观点,以家庭为研究弹性的起点。基于对多个学科弹性的理解,我们提出了家庭能源弹性的定义,可用于探索家庭如何在电力供应不稳定的情况下确保未来生活良好。此外,我们借鉴了能源富裕环境下未来家庭能源使用的当前想法(备用能源、能源效率、灵活性和能源自给自足),以创建一个探索家庭能源弹性的框架。我们发现不同想法之间存在多样性的潜力,而这种多样性并不总是存在于主流的未来能源使用愿景中。从家庭能源弹性的角度来看,我们希望挑战电力需求不可协商的观念,并揭示支持家庭在不确定的未来变得更具弹性的机会。
结构电池复合材料属于类别的多功能材料,具有同时存储电能并承载机械负载的能力。在充当负电极时,碳纤维也充当机械增强。锂离子插入碳纤维中的含有6.6%的径向膨胀,轴向膨胀为0.85%。此外,碳纤维的弹性模量受锂插入的显着影响。当前的结构电池建模方法不考虑这些功能。在本文中,我们通过开发考虑有限菌株和锂浓度依赖性纤维模量的计算模型,研究碳纤维中锂插入对结构电极机械性能的影响。计算模型可以表示形态变化,从而预测可以预测诸如内部应力状态,均质的切线刚度以及由碳纤维静脉引起的电极的有效扩展。所采用的有限应变公式允许在不同的静态状态下持续考虑测量数据。采用有限应变公式的重要性也显示为数值。最后,通过实施一种新型的无应力膨胀方法,结果表明,结构电极的计算膨胀与实验中观察到的相似趋势。
量子计算承诺在许多范围内的指数计算加速度,例如加密,量子模拟和线性代数[1]。即使一台大型,容忍故障的量子计算机仍然有很多年的距离,但在过去的十年中,使用超导电路[2-4]取得了令人印象深刻的进步,导致嘈杂的中间尺度量子(NISQ)ERA [5]。可以预测,NISQ设备应允许“ Quantum-tumpremacy” [6],也就是说,解决了在合理时间内在古典计算机上棘手的问题。最近通过对随机电路的输出分布进行采样[7],这是在53 QUIT的处理器上证明的。最突出的NISQ算法是用于组合优化问题的量子近似优化算法(QAOA)[8-10]和用于计算分子能量的变量量子量化量化算法[11-13]。QAOA是一种启发式算法,可以将多项式速度带到量子中编码的特定问题的解决方案
本文对海浪能驱动的反渗透进行了分析。市售的海水淡化系统通过 DC/AC 转换器连接到可变 DC 电源,并改变输入电压以模拟可再生能源系统的响应。具体而言,使用了 2015 年肯尼亚基利海的波浪数据。波浪资源变化会导致波浪能转换器的估计功率输出以及波浪能驱动的海水淡化系统的估计淡水产量发生变化。对于基利海,研究了最多三个用于海水淡化的波浪能转换器。此外,还提出了一种包括太阳能和波浪能的混合系统。实验表明,反渗透海水淡化系统可以在低于额定值的功率水平下运行,但淡水流量较低。结论是,波浪能或波浪能与光伏系统相结合,可被视为海水淡化的电源,带或不带电池储存。
一项生命实验室科学,KTH-瑞典B皇家技术研究院,瑞典B皇家技术学院,B北部大学,450001,亨南省郑州大学教育部,郑州大学教育部高级药物准备技术的主要实验室瑞典d Atat€Urk大学医学院医学药理学系,25240年,Erzurum,土耳其E e e e Erzurum E,兽医学系,兽医学院,阿塔图尔克大学,Erzurum,25240,土耳其,土耳其F,Firke Intralies,Erzurum Truncator,25200 er er turkey Erlime groum groum,Turkey groum,Turkey gokurum,Turke ful ful Fir Full Full Full Full Full Full Full Full Fire Ercult and Genetics,伊斯坦布尔,土耳其H伊斯坦布尔,夏尔默斯技术大学,哥德堡,哥德堡I大学,瑞典I医学生物学系,医学系,阿塔特·欧克大学,土耳其Erzurum,土耳其Erzurum,Turkey j ost-microbiome互动中心一项生命实验室科学,KTH-瑞典B皇家技术研究院,瑞典B皇家技术学院,B北部大学,450001,亨南省郑州大学教育部,郑州大学教育部高级药物准备技术的主要实验室瑞典d Atat€Urk大学医学院医学药理学系,25240年,Erzurum,土耳其E e e e Erzurum E,兽医学系,兽医学院,阿塔图尔克大学,Erzurum,25240,土耳其,土耳其F,Firke Intralies,Erzurum Truncator,25200 er er turkey Erlime groum groum,Turkey groum,Turkey gokurum,Turke ful ful Fir Full Full Full Full Full Full Full Full Fire Ercult and Genetics,伊斯坦布尔,土耳其H伊斯坦布尔,夏尔默斯技术大学,哥德堡,哥德堡I大学,瑞典I医学生物学系,医学系,阿塔特·欧克大学,土耳其Erzurum,土耳其Erzurum,Turkey j ost-microbiome互动中心
由于电池容量有限,能源效率有效的导航构成了电动汽车的重要挑战。我们采用贝叶斯的方法来对路段的能源消耗进行建模,以进行有效的导航。为了学习模型参数,我们开发了一个在线学习框架,并研究了几种探索策略,例如汤普森采样和上限限制。然后,我们将我们的在线学习框架扩展到多代理设置,在该设置中,多个车辆可适应和学习能量模型的参数。通过分析批处理反馈下的算法,我们分析了汤普森采样,并在单位代理和多代理设置中建立了严格的遗憾界限。最后,我们通过在几个现实世界的城市路网络上进行实验来演示方法的性能。
抽象背景微生物必须对其环境变化做出反应。分析函数的鲁棒性(即性能稳定性)这种动态扰动在实验室和工业环境中都引起了极大的兴趣。最近,一种能够评估各种功能的鲁棒性的定量方法,例如在不同条件,时间范围和种群中为在96孔板中生长的微型ISM开发了各种功能的鲁棒性。在微静电板中,环境变化缓慢且未定义。动态微型单细胞培养(DMSCC)实现了微环境的精确维护和操纵,同时使用活细胞成像随着时间的推移跟踪单细胞。在这里,我们将DMSCC和鲁棒性量化方法结合在一起,以评估在几秒钟或几分钟内发生变化的性能稳定性。结果,酿酒酵母CEN.PK113-7D,具有用于细胞内ATP水平的生物传感器,暴露于葡萄糖盛宴饥饿周期,每种状况在20小时内持续1.5至48分钟。开发并应用了半自动图像和数据分析管道,以评估种群,亚种群和单细胞分辨率的各种功能的性能和鲁棒性。我们观察到特定生长速率的降低,但振荡间隔更长的细胞内ATP水平增加。持续48分钟振荡的细胞表现出最高的平均ATP含量,但随着时间的流逝,稳定性最低,在人群中的异质性最高。结论所提出的管道使随着时间的时间和种群内的动态环境中的功能稳定性进行了研究。该策略允许并行化和自动化,并且很容易适应新的生物,生物传感器,培养条件和振荡频率。对微生物对不断变化环境的反应的见解将指导应变开发和生物处理优化。关键词酿酒酵母,种群异质性,动态环境,尺度降低,生物传感器,活细胞成像,微流体单细胞培养,营养振荡