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。
当今大多数产品都具有多个功能,但是这些功能是通过在系统中整合不同的单功能设备和/或材料来实现的。在一种单个材料中同时具有多个功能具有许多潜在的优势,例如一种可以存储能量,具有自感应或自我修复能力或任何其他身体功能的结构材料。这将带来质量和资源节省,使能源更高,因此更可持续。本文介绍了如何使用碳纤维的电气和电化学性质在高性能载荷中同时使用碳纤维来进行碳纤维的微型审查。通过该碳纤维复合材料还可以存储像锂离子电池一样的能量,用作应变传感器,具有电气控制的致动和形状,并用作能量收割机。
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
如今,由于可再生能源(RESS)和车辆电气化的整合增加,因此本地分销网格一直面临技术,经济和监管挑战。 电网扩展的传统解决方案,例如建立额外的电力线,是以公用事业为中心的解决方案,即分销网格运营商(DSOS)是唯一涉及解决网格问题的方。 DSO必须与电网用户与技术提供商联系,以开发创新的解决方案来解决一个问题并具有成本效益。 本文提出了一种整体解决方案,可在相互连接的微电网(MGS)之间进行最佳控制跨部门的能量流,该微电网(MGS)由不同的Ress,水力发电厂(HPP)和风tur bines(WTS)组成,以满足电动汽车(EVS),居住,商业和工业需求,并提供主要网格的贡献。 此问题将提供基于社区的MGS在本地能源交易中的优势,这会导致活跃和参与的系统,但是,需要适当的控制策略。 提出的解决方案是基于两个MG之间的新互连线,通过多托转换器(MPC),对新安装的组件(例如MPC,电缆和所需的电池储能系统(BESS))的技术经济考虑考虑。 在三种不同条件下评估了拟议的案例研究,例如,载荷增量,需求响应(DR)和N-1标准在单独的互连和岛模式下。 使用GAMS软件的CPLEX求解器用于求解混合组的线性编程模型。如今,由于可再生能源(RESS)和车辆电气化的整合增加,因此本地分销网格一直面临技术,经济和监管挑战。电网扩展的传统解决方案,例如建立额外的电力线,是以公用事业为中心的解决方案,即分销网格运营商(DSOS)是唯一涉及解决网格问题的方。DSO必须与电网用户与技术提供商联系,以开发创新的解决方案来解决一个问题并具有成本效益。本文提出了一种整体解决方案,可在相互连接的微电网(MGS)之间进行最佳控制跨部门的能量流,该微电网(MGS)由不同的Ress,水力发电厂(HPP)和风tur bines(WTS)组成,以满足电动汽车(EVS),居住,商业和工业需求,并提供主要网格的贡献。此问题将提供基于社区的MGS在本地能源交易中的优势,这会导致活跃和参与的系统,但是,需要适当的控制策略。提出的解决方案是基于两个MG之间的新互连线,通过多托转换器(MPC),对新安装的组件(例如MPC,电缆和所需的电池储能系统(BESS))的技术经济考虑考虑。在三种不同条件下评估了拟议的案例研究,例如,载荷增量,需求响应(DR)和N-1标准在单独的互连和岛模式下。使用GAMS软件的CPLEX求解器用于求解混合组的线性编程模型。结果表明,与分离的操作模式相比,MGS的应用互连线可以降低系统的总成本,将所应用的峰降低到上游网格中,并在不同条件下增强系统的依赖能力。此外,应用的解决方案即使在不同条件下(24小时)在岛模式下(24小时)也提供了MGS操作的能力。
蚊子(Culicidae)代表全球主要的媒介昆虫,它们还居住在世界上许多陆地和水生栖息地。DNA条形码和元法编码现在广泛用于涉及蚊子的研究和常规实践中。但是,这些方法依赖于由代表分类学凭证标本的条形码序列组成的数据库中可用的信息。在这项研究中,我们评估了主要在线数据库中蚊子的公共数据的可用性,专门针对Culicidae:COI及其2的两个最广泛使用的DNA条形码标记。此外,我们对影响物种覆盖范围的可能因素(即在线数据库中覆盖的物种的百分比)对不同国家的COI以及COI的DNA条形码间隙的出现进行检验。我们的发现显示了存储库公开可用的数据差异,Bold + GenBank的COI的分类学或物种覆盖率为28.4–30.11%,而GenBank的ITS覆盖率为12.32%。非洲,澳大利亚和东方的生物地理区域的覆盖范围最低,而近乎度,果皮和大洋洲的覆盖范围最高。新热带区域具有中间覆盖范围。通常,蚊子多样性和较高数量的医学重要物种的覆盖率较低。此外,较高数量的特有物种的国家往往具有更高的覆盖范围。我们希望这项研究可以帮助指导蚊子的区域物种清单,并为所有蚊子物种的DNA条形码提供公开可用的参考文献库。尽管我们的DNA条形码间隙分析表明,需要在数据库中可用的一半蚊子中修改物种边界,但必须收集其他数据以确认这些结果并允许解释DNA条形码间隙的发生。
钒氧化还原流量电池(VRB)系统涉及复杂的多物理和多时间尺度相互作用,其中电解质流速在静态和动态性能中起关键作用。传统上,固定流量已用于操作方便。但是,在当今高度动态的能源市场环境中,根据运营条件调整流量可以为提高VRB能源转换效率和成本效益提供显着优势。不幸的是,将电解质流速纳入传统的多物理模型对于VRB管理和控制系统来说过于复杂,因为实时操作要求用于船上功能的低计算和低复杂模型。本文介绍了一种新型的数据驱动方法,该方法将流速集成到VRB建模中,增强了数据处理能力和VRB行为的预测准确性。所提出的模型采用封闭式复发单元(GRU)神经网络作为其基本框架,在捕获VRB的非线性电压段方面表现出了非凡的熟练程度。GRU网络结构经过精心设计,以优化模型的预测能力,流速被视为关键输入参数,以解释其对VRB行为的影响。模型改进涉及分析在VRB操作中在各种流速下获得的精心设计的模拟结果。还设计和进行了实验室实验,涵盖了电流和流速的不同条件,以验证所提出的数据驱动的建模方法。对几种最新算法进行了比较分析,包括等效电路模型和其他数据驱动的模型,证明了考虑流速的基于GRU的VRB模型的优越性。由于GRU在处理时间序列数据方面的出色能力,该模型在宽范围内提供了令人印象深刻的准确终端电压预测,低误差率不超过0.023 V(1.3%)。这些结果表明了所提出的方法的功效和鲁棒性,突出了对管理和控制系统设计的准确VRB建模中流速的新颖性和重要性。
电动汽车中的抽象电池安全性是一项全面的工程努力,需要在每个阶段进行一致的考虑,包括电池材料,电池组设计和电池管理系统(BMS)。本综述着重于锂离子电池的安全管理策略和实际应用。电池安全的管理主要包括充电和放电安全,高压安全性和热安全性。在其中,充电和排放安全管理旨在防止电池损坏或由过度充电或出院造成的安全事件。高压安全管理涉及检测绝缘断层,过电流和其他潜在风险,以防止电气危害。热安全管理确保单个电池电池,模块和电池组保持最佳的工作温度范围和均匀的温度分布,从而防止热失控。
2011 年 9 月 2 日 — 美国国防部网络犯罪中心... 使用数字数据采集工具断言和测试计划版本 1.0 测试案例。
摘要 皮肤是人体最大的器官,环境因素与人体皮肤的相互作用会导致一些皮肤疾病,如痤疮、牛皮癣和特应性皮炎。作为人体免疫防线的第一道防线,皮肤在人体健康中发挥着重要作用,它通过阻止受皮肤微生物群影响很大的病原体入侵。尽管人体皮肤是微生物的具有挑战性的生态位,但人体皮肤上却寄生着各种共生微生物,这些微生物塑造了皮肤环境。皮肤微生物群会影响人体健康,其失衡和菌群失调会导致皮肤疾病。本综述重点介绍了我们对皮肤微生物群及其与人体皮肤相互作用的理解进展。此外,还描述了微生物群在皮肤健康和疾病中的潜在作用,并重点介绍了一些关键物种。讨论了微生物相关皮肤病的预防、诊断和治疗策略,如健康饮食、生活方式、益生菌和益生元。讨论了使用合成生物学调节皮肤微生物群的策略,作为优化皮肤-微生物群相互作用的一个有趣途径。总之,本综述提供了有关人类皮肤微生物群恢复、人类皮肤微生物群与疾病之间的相互作用以及设计/重建人类皮肤微生物群的策略的见解。关键词:皮肤、微生物群、共生微生物、合成生物学、组学技术、宿主-皮肤微生物群相互作用、皮肤疾病、痤疮