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大肠杆菌中磷脂生物合成的温度控制
增加饱和脂肪酸与磷脂的相对结合。因此，利用脂肪酸进行磷脂生物合成的步骤之一是温度控制的。在体内观察到的 3H-油酸和“C-棕榈酸混合物的温度效应可以通过使用这些脂肪酸的辅酶 A 衍生物的混合物将 a-甘油磷酸酰化为溶血磷脂和磷脂酸来在体外证实。在大肠杆菌提取物中，棕榈酰和油酰辅酶 A 的相对转酰速率随孵育温度而变化，其方式模拟体内观察到的温度控制。体外合成的磷脂酸在 d 位显示出油酸的显著富集，类似于体内合成的磷脂中观察到的位置特异性。
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Teledyne Continental —TCM 重点介绍了两款发动机。第一款是 O-200 轻型发动机，额定功率为 100 马力，转速为 2750 rpm。该发动机干重 199 磅，针对轻型运动市场进行了优化，TBO 为 2,000 小时。该公司还提供了 TSIOF-550-J 全权数字发动机控制 (FADEC) 模型。这款涡轮增压发动机额定功率为 350 马力，干重 570 磅，采用单杆操作，基于电子顺序端口燃油喷射，无需混合控制。最后，该公司与 CenTex 合作，为 Cirrus SR22 和 SR22 GTS 系列飞机提供 IOF-550-N 发动机 FADEC 改装。 FADEC 发动机消除了磁电机，提供飞行中发动机状态和诊断，以及全面的发动机监控，减少了维护，降低了运营成本，并提高了可靠性。www.GenuineContinental.com / 251-438-3411 / www.Centex.aero / 254-752-4290
联合合并报告 - 投资者关系
舍弗勒已持有15,557,631股股份，约占Vitesco Technologies股本的38.87％。这主要是由于舍弗勒向 Vitesco Technologies 全体股东（“Vitesco 股东”）以现金要约形式发出自愿公开收购要约（“收购要约”），该要约于 2024 年 1 月 5 日完成，舍弗勒收购了 Vitesco Technologies 11,957,629 股股份，约占 Vitesco Technologies 股本的 29.88%。此外，2024 年 1 月 23 日，舍弗勒从 BofA SECURITIES EUROPE SA（“ BofA ”）收购了 Vitesco Technologies 3,600,000 股股票，而 BofA 此前已根据与要约收购相关的总回报互换（“ TRS ”）收购了这些股票，因此舍弗勒持有 Vitesco Technologies 约 9% 的股本（“ TRS 收购”）。 IHO Verwaltungs GmbH（“IHO Verwaltungs”）目前持有舍弗勒约 75.08% 的股本和 100% 的投票权，而 IHO Beteiligungs GmbH（“IHO Beteiligungs”，与 IHO Verwaltungs 合称为“IHO”）还直接或间接持有 Vitesco Technologies 19,986,597 股股份，约占股本的 49.94%。舍弗勒与IHO共同持有Vitesco Technologies 35,544,228股股份，约占Vitesco Technologies股本的88.81％。 IHO 在 Vitesco Technologies 的投票权归属于 Maria-Elisabeth Schaeffler-Thumann 女士和 Georg FW Schaeffler 先生。
赋能小规模知识图谱：利用通用知识图谱实现丰富嵌入的策略
摘要 知识密集型任务对机器学习 (ML) 技术提出了重大挑战。常用的方法，例如大型语言模型 (LLM)，在应用于此类任务时往往会表现出局限性。尽管如此，人们已经做出了显著的努力来缓解这些挑战，重点是通过知识图谱 (KG) 来增强 LLM。虽然 KG 在表示知识方面具有许多优势，但它们的开发成本可能会阻碍广泛的研究和应用。为了解决这一限制，我们引入了一个框架，用于使用完善的通用 KG 来丰富小规模领域特定知识图谱的嵌入。采用我们的方法，当链接到大量通用 KG 时，适度的领域特定 KG 可以从下游任务的性能提升中受益。实验评估表明性能显着增强，Hits @ 10 指标最高可提高 44%。这个相对未被探索的研究方向可以催化知识图谱更频繁地融入知识密集型任务中，从而产生更稳健、更可靠的机器学习实现，这比普遍存在的 LLM 解决方案更少产生幻觉。
博弈树、计算机游戏和博弈论 - 苏黎世联邦理工学院
ethz.ch › edu › slides › Info2-ITET-11 PDF 2023年3月29日 — 2023年3月29日 了解飞机的可靠性有时并不比计算机高！... 政府在当时所谓的“人体工程学”或... 方面存在问题
苏黎世联邦理工学院无能网格 - 研究成果
我们研究部署地热能储存的多能源系统的最佳运行，以应对供暖和制冷需求的季节性变化。我们通过开发一个优化模型来实现这一点，该模型通过考虑物理系统的非线性，以及捕捉能源转换、储存和消耗的短期和长期动态，在最先进的基础上进行了改进。该算法旨在最大限度地减少系统的二氧化碳排放量，同时满足给定终端用户的供暖和制冷需求，并确定系统的最佳运行，即通过网络循环的水的质量流速和温度，考虑到地热田温度随时间的变化。该优化模型是参考现实世界的应用而开发的，即安装在瑞士苏黎世联邦理工学院的无能电网。在这里，基于化石燃料的集中供暖和制冷供应由一个动态地下网络连接，地热田作为能源和储存，并满足需要供暖和制冷能源的终端用户的需求。与使用基于集中供热和制冷的传统系统相比，所提出的优化算法可将大学校园的二氧化碳排放量减少高达 87%。这比当前运营策略实现的 72% 减排效果更好。此外，对系统的分析可以得出设计指南并解释系统运行背后的原理。该研究强调了结合每日和季节性储能对于实现低碳能源系统的重要性。