本文是IPFA 2020中发表的作品的扩展版。在上一篇论文中,引入了用于营救有裂缝,划痕或延迟性不均匀的损坏样品的高级物理失败分析(PFA)技术。在目前的工作中,将为一般设备中的潜在应用进一步利用这些技术。将通过对故障机制和救援过程的全面分析对三个典型的救援案件进行全面讨论。与通常需要备份样品的常规PFA技术相比,新颖的救援技术为应对延迟时的样本损害问题提供了更多的替代解决方案,而无需重新开始新的样本,从而浪费了机器时间和人力资源。这些新的PFA技术仅涉及可以轻松操纵的基本故障分析(FA)技能以及FA实验室中通常可用的FA设备,并将扩展PFA传统PFA的范围和能力,以帮助FA工程师在每日工作中提供高质量的FA结果,尤其是“处理”设备的高质量和高质量。
高遗传负荷会对种群生存力产生负面影响,并增加对疾病和其他环境压力源的易感性。之前对南非两个非洲水牛 (Syncerus caffer) 种群进行的微卫星研究表明,由于有害等位基因的高频率出现,全基因组遗传负荷很大。本研究评估了这些等位基因在大部分水牛分布范围内的出现情况,它们对雄性身体状况和牛结核病抗性产生负面影响。利用来自 34 个地方(从南纬 25 度到北纬 5 度)1,676 头动物的现有微卫星数据(2-17 个微卫星位点),我们发现了与上述雄性特征相关的整个大陆的微卫星等位基因频率梯度。频率在从南到北的纬度范围内下降(每个位点的平均 Pearson r = -0.22)。频率变化与多位点杂合性变化相一致(调整后的 R 2 = 0.84),与东非相比,南部非洲的杂合性下降幅度高达 16%。此外,在五个连锁位点对上检测到了大陆范围的连锁不平衡 (LD),其特点是雄性有害性状相关等位基因之间存在较高的正位点间关联比例(0.66,95% CI:0.53,0.77)。我们的研究结果表明,早期观察到的性染色体减数分裂驱动系统驱动了大陆范围和基因组范围内的雄性有害等位基因选择,导致频率变化、搭便车效应导致的杂合性降低以及由于雄性有害等位基因在单倍型中同时出现而导致的广泛 LD。所涉及的选择压力必须很高,以防止等位基因频率谱系和单倍型因 LD 衰减而遭到破坏。由于大多数水牛种群是稳定的,这些结果表明,自然哺乳动物种群(取决于其遗传背景)可以承受较高的遗传负荷。
本章侧重于发展过程的性质,尤其是其主要特征,即是一种不平衡的增长现象。不平衡增长的概念尤其与阿尔伯特·赫希曼(Albert Hirschman)的工作和经济发展战略有关(1958年)。基于六年来在哥伦比亚度过的赫希曼,这本书阐明了一种非常开创性的发展视图,这是一系列不平衡的链条,开设了一项研究议程,这是今天大部分搁置的。21世纪世界经济的发展问题肯定与赫希曼在1950年代观察到的问题不同。尽管如此,诱导的投资,互补性和联系影响是当今发展模式的关键方面。这就是为什么不平衡增长问题进入新兴经济体面前的基本问题的原因。
摘要:本文预先将一种不平衡三相分布网格网格的最佳功率流算法作为低压水平上的网格计划的新工具。随着电动汽车,热泵或太阳能系统等其他设备有时会引起不平衡的电源流量,因此必须调整现有算法。与考虑到平衡功率流的算法相比,所呈现的算法使用三相四线低压网格的完整模型。另外,引入了网格中电压不平衡的限制。该算法可用于优化不平衡系统中储能系统的运行。详细解释了使用的网格模型,约束,目标函数和求解器。使用商业工具对算法进行验证。此外,还执行了三个示例性优化,以显示此工具的可能应用。
b“极值图论的一个核心问题是确定给定图 H 在 \xef\xac\x81x 大小的图中诱导副本的最大数量。这个问题最早由 Pippenger 和 Golumbic [13] 研究,近年来已成为广泛研究的主题 [2, 3, 7, 8, 11, 18]。本文重点关注有向图的类似问题。准确地说,设 H 是有向图。有向图 G 中 H 的诱导密度,表示为 i ( H, G ),是 G 中 H 的诱导副本数量除以 | V ( G ) | | V ( H ) | 。对于整数 n ,设 i ( H, n ) 为所有 n 顶点有向图 G 中 i ( H, G ) 的最大值。H 的诱导性定义为为 i ( H ) = lim n \xe2\x86\x92\xe2\x88\x9e i ( H, n )。当 i ( H, n ) 对于 n \xe2\x89\xa5 2 递减时,此极限存在。只有极少数有向图的可诱导性是已知的。一类重要的例子是有向星号。对于非负整数 k 和 \xe2\x84\x93 ,让有向星号 S k,\xe2\x84\x93 为通过对具有 k + \xe2\x84\x93 叶子的星号的边进行有向图,使得中心具有出度 k 和入度 \xe2\x84\x93 。有向星形是所有边都具有相同方向的定向星形,即星形 S k,\xe2\x84\x93 ,使得 k = 0 或 \xe2\x84\x93 = 0。S 2 , 0 和 S 3 , 0 的可诱导性由 Falgas-Ravry 和 Vaughan [5] 确定。为了解决 [5] 中的一个猜想,Huang [10] 扩展了他们的结果,确定了对所有 k \xe2\x89\xa5 2 的 S k, 0 的可诱导性,表明它是通过对入度为 0 的部分进行不平衡的弧爆破而渐近获得的。注意,由于任何有向图的可诱导性等于通过反转所有弧得到的有向图的可诱导性,因此可以考虑有向星号 S k,\xe2\x84\x93 ,使得 k \xe2\x89\xa5 \xe2\x84\x93 。特别地,Huang 的结果还确定了对所有 \xe2\x84\x93 的 S 0 ,\xe2\x84\x93 的可诱导性。 [10] 的结果未涵盖的最小定向星是 S 1 , 1 ,即三个顶点上的有向路径。Thomass\xc2\xb4e [16,猜想 6.32] 猜想 i ( S 1 , 1 ) = 2 / 5,这是通过四个顶点上的有向环的迭代爆炸获得的。