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验尸后DNA降解的时间率1
最小流量分解（MFD）是一个NP硬性问题，要求将网络流分解为最小路径集（以及相关的权重）。它的变体是生物信息学（例如RNA组装）中多重组问题的强大模型。由于其硬度，实用的多重组装工具使用启发式方法或解决问题的更简单，多项式可溶解的版本，这可能会产生并非最小的解决方案或无法完全分解流。在这里，我们基于整数线性编程（ILP），在无环网络上提供第一个快速，精确的求解器。我们方法的关键是仅使用二次变量数量的所有解决方案路径编码。我们还将ILP公式扩展到许多实用变体，例如合并更长或配对的读数或最小化流误差。在模拟和实现剪接图上，我们的方法求解了<13 sec-onds中的任何实例。我们希望我们的配方能够属于未来实用的RNA组装工具的核心。我们的实现可在GitHub上免费获得。
无标题 - 国际核信息系统 (INIS)
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重离子碰撞中的流平面去相关性......
不同（伪）快度（η）下局部流平面之间的方位角关联可以揭示重离子碰撞中初始核物质密度分布的重要细节。对因子分解比（r2）及其导数（F2）的大量实验测量表明存在纵向流平面去相关。然而，非流动效应也会影响该观测量并阻碍对该现象的定量理解。在本文中，为了区分去相关和非流动效应，我们提出了一个新的累积量可观测量T2，它在很大程度上抑制了非流动。用一个简单的蒙特卡洛模型测试了该技术对不同初态场景和非流动效应的敏感性，最后将该方法应用于多相传输模型（AMPT）模拟的√Au+Au 碰撞事件
氧化还原液流电池：面向自动控制的文献综述
摘要：本文对氧化还原液流电池的概念及其自动化和监控进行了文献综述。具体来说，本文重点介绍了全钒氧化还原液流电池，与其他现有的储能技术和方法相比，全钒氧化还原液流电池具有多种优势。本文回顾的主要方面涉及钒氧化还原液流电池的特性、建模、监督和控制。本文介绍了一项研究，其中将氧化还原液流电池置于当前的能源形势下，与其他类型的储能系统进行了比较。此外，本文还介绍了当前研究面临的挑战以及现有的主要装置。本文讨论了近年来提出的主要动态模型以及不同的控制策略和观察器。
了解流速对海水淡化液流电池性能的影响
开发更高效、更具成本效益的海水淡化技术对于充分发挥海水淡化能力应对淡水短缺的巨大挑战至关重要。海水淡化液流电池是一种新兴的电化学装置，能够集成储能和海水淡化功能，是一种很有前途的可扩展且经济高效的海水淡化电化学技术。在此，我们报告了流速对甲基紫精/亚铁氰化钠 (MV/Na 4 [Fe(CN) 6 ]) 海水淡化液流电池 (DSRFB) 性能的影响。研究发现，增加流速可以降低电池电阻并提高能量效率、功率密度和海水淡化效率。具体而言，当流速从 20 mL/min 增加到 60 mL/min 时，MV/Na 4 [Fe(CN) 6 ] DSRFB 的能量效率从 56% 增加到 64%，功率密度从 14.72 mW/cm 2 增加到 15.33 mW/cm 2 。更重要的是，DSRFB 的脱盐率从 20 mL/min 时的 86.9% 提高到 60 mL/min 时的 93.9%。© 2021 Elsevier Ltd. 保留所有权利。
![arXiv:2208.01297v2 [nucl-th] 2022 年 10 月 29 日](/simg/e\e9442ff7e07ee4030cbda0a8eff22afdd5360c5f.webp)
arXiv:2208.01297v2 [nucl-th] 2022 年 10 月 29 日
我们研究了在√sNN≈3.0-30GeV中心区Au+Au碰撞中Λ定向流对Λ势的敏感性。由手性有效场理论（χEFT）获得的Λ势用于微观传输模型，该模型是相对论量子分子动力学的矢量版本。我们发现，由χEFT获得的密度相关Λ势（假设势的动量依赖性较弱）重现了STAR合作在束流能量扫描程序中测得的Λ定向流的快速性和束流能量依赖性。虽然Λ定向流对势的密度依赖性不敏感，但它易受动量依赖性的影响。我们还表明，基于冲击波模型的流体动力学图预测质子、Λ 和 Ξ 定向流的相似性，但 Ω 重子的定向流与其他重子略有不同。我们还表明，夸克聚结预测超子的定向流具有不同的快度依赖性。这些研究表明，对超子定向流快度依赖性的广泛测量可能为高能重离子碰撞中产生的热致密物质的性质提供重要信息。
有限的近壁入口数据对湍流通道流的直接数值模拟的影响
摘要。湍流流的直接数值模拟（DNS）需要一个较大的计算域和较长的模拟时间来捕获和发展大规模结构并达到统计固定状态。相比之下，实验测量可以相对容易捕获大规模结构，但努力解决耗散流量尺度。这项研究调查了湍流通道流量的DNS所需的空间范围，以恢复使用实验入口数据时恢复湍流和能量的空间范围，而实验入口数据通常无法捕获向粘性子层捕获的爆发。REτ= 180处的流循环通道流dns的合成实验场被用作具有入口输出边界条件的通道流量DNS的入口。通过除了零傅里叶模式以外的所有壁壁能量和爆发，可以检查入口处有限的近壁数据的效果。有限的近壁数据对平均值和流动性速度速度的收敛性的影响不太明显，当时在y + = 5。然而，跨度的流动略有弱。跨度能光谱表明，在域长度的1/16处（x/h≈π/4）恢复流量尺度。当将闪光移除至y + = 17或更大时，全范围的流量尺度需要一个大于x/h =4π的域。
基于动态-feature的深度增强学习学习 -
本研究提出了一种自学习算法，用于闭环缸唤醒控制，靶向较低的阻力和较低的升力弹力，并带有稀疏传感器信息的额外挑战，以深度加固学习（DRL）为起点。通过将传感器信号提升为动态特征（DFS），DRL性能可显着改善，该功能可以预测未来的流量状态。所得的基于DF的DRL（DF-DRL）自动在没有动态模型的情况下在工厂中学习反馈控制。结果表明，DF-DRL模型的阻力系数比基于直接传感器反馈的香草模型低25％。更重要的是，DF-DRL仅使用一个表面压力传感器，可以将阻力系数降低到雷诺数（RE）= 100时的最先进性能，并显着减轻了提升系数。因此，DF-DRL允许在不降低控制性能的情况下部署流量的稀疏感应。该方法在更复杂的流动场景下还表现出强大的鲁棒性感染，在RE = 500和1000时分别将阻力系数分别降低了32.2％和46.55％。此外，在三维湍流中，拖动系数在RE = 10 000的三维湍流中降低了28.6％。由于表面压力信息在现实情况下比流速信息更为直接，因此本研究为
