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生物ATRP合成ATP燃料的瞬态共介型
摘要：活细胞具有高度复杂的微环境，而众多酶驱动的过程同时活跃。这些程序尚未在体外建立相当的控制，尽管尚未建立可比的对照，但这些程序是非常准确和高效的。在这里，我们设计了一个酶促反应网络（ERN），该酶反应网络（ERN）结合了拮抗和正交酶网络，以产生ATP燃料的瞬态共凝聚的可调节动力学。使用辣根过氧化物酶（HRP） - 介导的生物催化原子转移自由基聚合（BioATRP），我们合成了聚（二甲基氨基甲基丙烯酸酯）（PDMAEMA）（pDMAEMA），随后与ATP形成了Coacervates。我们使用正交和拮抗酶对合理探索了对凝聚和溶解的酶促控制，即碱性磷酸酶，碱性磷酸酶，肌酸磷酸激酶，己糖激酶，葡萄糖氧化酶和尿布。ATP燃料的凝聚力还证明了酶促催化，以证明其被用作细胞微反应器的潜力。此外，我们开发了生物催化聚合诱导的凝聚（传记），改善了反应产量并产生具有不同特征的凝聚力。此方法允许通过生物ATRP控制的聚合化而进行原位和实时编程。该策略通过弥合合成系统和生物系统之间的差距，为细胞隔室化提供了尖端的仿生应用和洞察力。暂时编程的一起坐诊的发展可能会导致多元素级联的空间布置，并提供有关用细胞器的人造细胞结构的新思想
人工智能的瞬态信息适应
大型项目越来越多地在复杂的环境中运行，同时利用一系列复杂的数据点，需要精确的分析才能准确控制和干预，以减轻可能的项目失败。再加上在变革项目中越来越依赖新的信息系统和流程，全球 90% 的大型项目未能实现其计划目标。在颠覆性技术创新的背景下，人们对人工智能 (AI) 概念重新产生兴趣，旨在通过项目生命周期增强项目经理的认知能力并提高项目卓越性。然而，尽管人们的兴趣日益浓厚，但对于项目经理在复杂环境中利用人工智能提高认知负荷的能力，经验见解仍然有限。因此，本研究采用探索性顺序线性混合方法来解决复杂项目中人工智能的瞬时适应性以及对认知负荷增强的影响的未解决的经验问题。通过对领域专家进行半结构化访谈得出的初步主题发现表明，为了利用人工智能技术和流程随着时间的推移可持续地增强复杂数据的认知负荷，项目经理需要提高知识水平并获取相关技术，这些技术可以调解复杂项目中的数据流程，但同样反映不同项目阶段的应用。这些初步发现支持进一步的假设检验，即通过一项更大规模的定量研究结合结构方程模型来检验人工智能与项目经理在复杂环境中的项目数据认知负荷之间的关系。关键词：瞬态信息、适应性、人工智能、人工智能、可持续、数据流程、复杂项目、项目管理、项目失败、项目成功、认知负荷、大型项目、智能系统、驾驶舱设计、大型项目。引用本文 Dacre, N., Kockum, F., & Senyo, PK.(2020)。人工智能的瞬态信息适应：面向复杂项目中的可持续数据处理。英国管理学院，英国曼彻斯特。https://dx.doi.org/10.2139/ssrn.3813559
一种基于瞬态建模的灰色盒方法用于在线...
摘要 - 本文提出了一种用于在线监视直流链接电容器的合适的灰色盒方法。发现AC/DC和DC/DC转换器中DC-Link电压的瞬时行为类似于并行RLC电路的零状态响应。此外，可以选择转换器的大信号瞬态轨迹的阻尼因子α（与电容有关）可以选择作为电容器的新健康指标。基于此，提出了一个非感官的瞬态等效电路模型（TECM）的灰色盒方法，该方法可以实现对DC-Link电容器的条件监视（CM），并且对详细拓扑和控制信息的依赖性最小。此外，它具有相对较高的适用性和极低的采样频率要求。采用AC/DC系统和DC/DC系统作为案例研究，模拟结果表明该建议的方法适用于具有不同负载类型的转换器。此外，选择商业电源作为实验案例。实验结果表明，阻尼因子α和DC-Link电容的估计误差小于1％。此外，给出了两个典型的白盒系统应用程序案例和一个灰色盒系统，以进一步说明该方法的实现。
瞬时不稳定性和反应性模式在扩散 -
传统上，关于反应扩散和趋化系统模式形成的研究集中在渐近稳定性上，以解释模式的出现。在[11]中，作者分析了线性化系统的渐近趋化性扩散不稳定产生的模式的现象学，并研究了趋化项的不同作用：增强已经存在的图林不稳定或促进稳定同质平衡模型的不稳定发作时，是在增强稳定的不稳定的过程中。在该论文中，作者研究了雅各布在没有扩散的情况下的初始瞬态不稳定（如其反应性所检测到）是否仍然是线性化系统渐近不稳定性的必要条件，例如相应的纯扩散模型。
高阶瞬态吸收光谱镜头的解释
摘要：瞬态吸收（TA）光谱是确定激发态的能量和动力学的宝贵工具。当泵的强度足够高时，TA光谱包括通常所需的三阶响应和在现场幅度中较高顺序的响应。最近的工作表明，泵强度依赖性的TA测量值允许分开响应顺序，但尚未描述这些较高顺序中的信息内容。我们提供了一个一般框架来理解高阶TA光谱。我们扩展到高阶标准TA的基本过程：地面漂白剂（GSB），刺激发射（SE）和激发态吸收（ESA）。每个顺序介绍了两个新的过程：来自以前无法访问的高度激发态和低阶过程的负面的SE和ESA。我们在每个顺序上显示新的光谱和动态信息，并显示如何使用不同订单中信号的相对符号来识别哪些过程占主导地位。
瞬态受体电势通道的基因...
宫颈癌（CC）是影响女性生殖系统的主要恶性肿瘤，其统计数据显示，它占该系统中所有恶性肿瘤的80％。此外，还有一个关于年轻人被诊断出患有宫颈癌的趋势（Cohen等，2019）。在2020年，全球诊断出大约600,000例宫颈癌病例，导致340,000例死亡（Stumbar等，2019； Sung等，2021）。尽管治疗方面取得了进步，但由于其侵略性，晚期宫颈癌患者的存活率在15％左右仍然很低。因此，识别新的生物标志物来早期检测和治疗靶标对于该领域的进一步研究至关重要。瞬态受体电位（TRP）通道是一个离子通道家族，其中涉及多种生理过程，包括伤害感受，温度监测和感觉转导（Nilius等，2007）。在1969年，研究人员在果蝇果蝇的亚种中发现了TRP通道。瞬态受体电势是指果蝇品种长时间暴露于强光时发生的瞬时钙离子插入。TRP channels can be classi fi ed into six subfamilies based on their sequence homology: TRPA (ankyrin), TRPC (canonical), TRPM (melastatin), TRPML (mucolipin), TRPP (polycystin), and TRPV (vanilloid) ( Caterina and Julius, 2001 ; Caterina and Pang, 2016 ; Moore et al., 2017 ）。TRP通道在癌症中的功能最近引起了更多的关注。此外，免疫细胞表达的TRPV1和TRPA1涉及TRP通道相关的蛋白质在各种癌细胞类型中表达，例如乳腺癌，前列腺，肺，结肠和胰腺恶性肿瘤，最近引起了更多的研究关注。特别是，TRPV6已被证明可以促进乳腺癌细胞的侵袭和迁移（Cai等，2021）。TRPV6与前列腺癌的癌细胞死亡和增殖有关（Lehen Kyi等，2007）。TRPV3已被证明可以促进肺癌的癌细胞侵袭和生存（Li等，2016）。trpm8在癌细胞中被上调，并与结肠癌的有利预后有关（Pagano等，2023）。在人类胰腺导管腺癌组织中，TRPC1大量表达，并以Ca 2+独立的方式对照胰腺导管腺癌细胞增殖（Schnipper等，20222）。此外，TRP通道还参与癌细胞与肿瘤微环境之间的相互作用。内皮细胞表达促进血管生成的TRPC1和TRPC6，这是形成新血管，以营养为营养的新血管（Li等，2017; Negri等，2019）。
宠物、马匹和过境动物的控制和护理
ANTHONY R. HALE 少将，美国 指挥史。本出版物是一次重大修订。受此修订影响的部分列于变更摘要中。摘要。本法规制定了华楚卡堡家畜控制和护理的政策、职责和程序。适用性。本法规适用于美国陆军情报卓越中心、美国陆军驻军以及所有理事会和租户组织的所有部门，包括华楚卡堡的居民和游客。军犬和执法中使用的其他犬只不受本法规的整个限制，但第 3-6 节除外。提议者和例外权力。本出版物的提议者是美国陆军驻军华楚卡堡指挥官。提议者有权批准符合控制法律和法规的本出版物的例外或豁免。活动可以通过提供包括对预期收益的全面分析在内的理由来请求豁免，并且必须包括组织第一位 O6 或 GS/GG15 的认可。补充。除非经驻军指挥官批准，否则禁止对本条例进行补充。缩写和术语的解释。本出版物中使用的缩写和术语在词汇表中进行了解释。本条例的执行。违反本条例的规定构成州和联邦犯罪，将受到类似的处罚，包括罚款和/或监禁。违反本条例者还可能被停职或
面向人工智能的智能电力系统暂态稳定性
如今，由于可再生能源的广泛使用以及通过智能信息和通信技术处理的动态工作负载，电网已成为一个活跃的庞大资源生成和管理系统。存在一些新的操作，例如电力电气化、物理层的智能信息集成以及智能电网中的复杂互连。这些程序使用数据驱动的深度学习、大数据和机器学习范式来有效地分析和控制电力系统瞬态问题，并以稳健的准确性和及时性解决技术问题。因此，人工智能 (AI) 对于解决与暂态稳定性评估 (TSA) 和控制生成相关的问题至关重要。在本文中，我们全面回顾了 AI 及其子程序在解决 TSA 问题中的作用。本文的工作流程包括基于 AI 的智能电力系统结构以及电力系统 TSA 和 AI 应用对暂态情况的合理性。优于其他评论，本文讨论了基于 AI 的 TSA 框架和设计过程以及智能应用及其在电力系统暂态问题中的分析。而且我们不局限于AI，还结合与AI高度兼容的大数据方向，探讨基于AI-大数据的智能电网暂态稳定评估的未来趋势、机遇、挑战和开放问题。
电磁瞬态 (EMT) 模型指导说明
准确表示其性能，包括具体测量方法、硬件和软件过滤器的详细表示、通信时间延迟、进入和退出穿越模式的转换、可设置的控制参数或选项，以及可能影响工厂行为的任何其他具体实施细节。除非最终的 PPC 控制设计为与通用 PPC 模型完全匹配，否则通用 PPC 表示是不可接受的。如果多个工厂由一个公共控制器控制，或者工厂包含多种类型的 IBR（例如混合 BESS/PV），则必须在工厂控制模型中包含此功能。如果工厂中包含补充或多个电压控制设备（例如 STATCOM），则应与 PPC 协调。