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World File Search System两倍的
采用高品质因数变压器电感器的 65-81 GHz CMOS 双模 VCO
摘要 — 本文介绍了一种宽调谐范围双模毫米波 (mm-wave) 压控振荡器 (VCO)，该振荡器采用了基于高品质因数 (Q) 变压器的可变电感器。通过构建高 Q 固定电容器变压器负载与无损开关结构串联，提出了一种具有两个不同值的高 Q 开关电感器，该无损开关结构不会像通过改变电容器上的信号模式那样给 LC 谐振回路增加任何损耗。通过为每种模式选择合适的中心频率和足够的频率重叠，可以设计宽频率调谐范围 (FTR) 毫米波 VCO。它提供了几乎两倍的调谐范围，同时保持相位噪声 (PN) 与使用两个独立电感器设计的双模 VCO 几乎相同。该 VCO 采用 65 nm CMOS 工艺制造，在 64.88 至 81.6 GHz 范围内测得的 FTR 为 22.8%。测量的 10 MHz 偏移处的峰值 PN 为 -114.63 dBc/Hz，最佳 FOM 和 FOM T 的最大和最小对应值分别为 -173.9 至 -181.84 dB 和 -181.07 至 -189 dB。VCO 核心在 1 V 电源下消耗 10.2 mA 电流，占用面积为 0.146 × 0.205 mm 2 。
金属有机框架切割石墨烯氧化石墨烯纳米过滤膜，用于增强废水废水的处理
氧化石墨烯（GO）在水纯化领域中具有巨大的潜力。但是，当直接应用于实际废水废水时，纯GO膜遭受诸如污染灵敏度和有限稳定性等缺点。为了应对这些挑战并解锁GO膜的全部潜力，通过与ZIF-8的纳米颗粒的插入（一种沸石咪二唑酯框架）的插入，已经开发出了新型的纳米复合膜。制备的GO/ZIF-8（GZ）纳米复合膜表现出增强的亲水性和特殊的水纯化能力。具体来说，与原始的GO参考Mem Brane相比，GZ膜表现出了超过两倍的渗透性增强。这种增强效果与盐和有机污染物的抗死性能和竞争性排斥率相结合。gz膜通过3种工业废水废水的跨流过滤有效地用于纯化。与原始的GO参考膜相比，它们显示出改善的分离性能，并且在跨流条件下的高稳定性。使用结构和形态学分析阐明了GZ膜高性能的起源。这项工作强调了使用基于石墨烯的膜在水处理领域取得的重大进展。
观察被困的离子量子计算机中测量引起的量子相
图1：模型和纯化动力学（a）具有L = 6个系统Qubits的电路的示意图，N G = 6个两倍的门，2个Z-测量和1 x测量。第一个xx门用系统量子串将引用缠绕。接下来，我们扰乱了系统。统一测量动力学的时间演变始于红色虚线。概率测量将推迟到电路结束，并使用系统量子和测量值之间的cnot门结束。在第三个XX门之后显示X-BASIS测量。最后，应用反馈操作U f（请参阅补充材料）（b）两个L = 6个电路的参考量子熵，其中参考Qubit保持混合（上图）和纯净（下图）。x轴显示了拼凑完成后施加的两倍门（n g）单位的时间的演变（再次由红色虚线表示）。在此示例中，熵是通过在X，Y和Z -BASIS中进行测量来测量参考的单Qubit断层扫描来测量的。误差线（1σ）小于标记，分别具有4000和10000的实验和仿真照片。缺少实验数据是由于离子丢失事件引起的，这与所采集的数据无关。
使用亨利的气体溶解度优化和粒子群优化的机器学习技术估算桩结算
确保建筑项目是安全的，例如堆叠结构，需要考虑在此期间免疫结构。桩定居点（PS）是一个重要的项目问题，并且正在引起广泛关注，以防止在施工开始之前发生故障。几个用于估算桩运动的项目可以帮助了解加载阶段的项目的观点。在PS模拟中使用了最聪明的策略用于桩运动的数学计算。因此，在本文中，考虑了精确的桩运动计算，考虑了开发的框架操作支持向量回归（SVR）以及亨利的气体溶解度优化（HGSO）和粒子群优化（PSO）。优化器的使用是调整SVR的一些内部设置。选择了使用已发达的SVR-HGSO和SVR-PSO结构的陆地岩石特征来研究基于土地岩石特征的桩的运动。使用五个指标来评估每个模型的性能。这项研究的主要目的是以两个开发模型的形式评估人工智能方法，以使用混合优化的框架模拟桩沉降速率。建模的R 2在0.99水平上类似地获得。SVR-PSO的RMSE分别出现超过两倍的SVR-HGSO，分别为0.46和0.29 mm。此外，测试阶段结果显示，SVR-HGSO的性能较高，MAE指数为0.278，比另一个索引低57.10％。OBJ通过0.283mm级别计算的SVR-HGSO证明了准确的建模。
母校StudiorumUniversitàdiBologna Archivio ...
风险因素水平证据空气污染微动物模型表明空气中的颗粒物污染物通过脑血管和心血管疾病，Aß沉积和淀粉样蛋白前体蛋白质加工加速神经退行性过程104。一项系统的审查，包括13项纵向研究发现，暴露于空气污染物与痴呆症风险增加有关114。吸烟微型不同的系统评价证实，主动吸烟会增加痴呆症的风险20,115。的确，吸烟会增加氧化应激，并且是多种血管疾病（例如高血压，高胆固醇）以及失眠和睡眠呼吸暂停的危险因素，这与病理认知下降的可能性增加有关。TBI微观证据的历史表明，在人类和小鼠模型中，即使是一个严重的TBI也是如此，具有广泛的高磷酸化TAU病理学104。多项研究和荟萃分析已经证实，TBI的史增加了痴呆症116,117的风险，甚至报告了两倍的激增117。值得注意的是，来自阿尔茨海默氏病国家疾病协调中心数据库的数据表明，有和没有TBI病史的老年人的临床特征差异很大，可以区分，这表明TBI不一定只是其他已知痴呆症亚型的危险因素，而是TBI诱导的dementia的危险因素应该是Subsyia subsyia subsyia subsy subsysia。睡眠破碎/睡眠障碍
基于深层关联神经网络的智能分类方法⋆
提出了一种基于深层关联神经网络的鸡蛋状态智能分类的方法。此方法旨在自动孵化过程中鸡蛋产卵的可视化结果的识别和解释。关联自动编码器的模型比传统方法具有多个优点。例如，输入图像是预大尺寸的，并且对“卷积 - 汇总/UPS采样层”的计数实际上是根据图像大小来定义的，这提高了分类的准确性。此外，平面计数被确定为分隔商，将单元在输入层中的细胞计数（两者计数）对加倍对的功率计数计数“卷积 - 汇总/上取样层”，以将整个单元格保留在汇总/UPS采样后的总细胞计数。此过程将层平面的大小宽度和高度减半，使模型层的结构定义自动化。Deep Boltzmann机器模型比传统的Deep Boltzmann机器具有多个优点。这些包括预先调整输入图像，确定有限的Boltzmann机器的数量在经验上以提高分类的准确性，并将神经元设置为隐藏层中的神经元数量，因为两倍的神经元在可见层中的神经元计数，以满足Kolmogorov Theorem在多维连续函数的表现上，具有单位持续函数的持续功能的表现。此模型自动化模型层体系结构的定义。基于深层关联神经网络的鸡蛋发育状态的智能分类方法可以应用于智能系统中，以分类鸡蛋蜡烛可视化在工业家禽生产中的孵化过程中。
文章 以 CRISPR/Cas9 为基础的靶向敲除水稻直系同源物 TILLER ANGLE CONTROL 1 (TAC1) 可诱导杨树直立叶片习性和枝条生长
摘要：金字塔形、直立或直立生长的植物形态的特点是枝条和叶子的分枝角度较窄。直立叶子和枝条习性的优势可能是光线更有效地穿透较低的冠层。已经报道了包括桃树在内的各种树种的金字塔基因型。旁系同源水稻直系同源物 TILLER ANGLE CONTROL 1 (TAC1) 被认为是负责直立生长的基因。然而，对于任何金字塔树种基因型，尚未真正证明 TAC1 基因的敲除突变会导致植物金字塔形生长。通过计算机分析，我们在 P. trichocarpa 基因组中发现了一个假定的水稻 TAC1 直系同源物（Potri.014G102600，“TAC-14”）及其旁系同源物（Potri.002G175300，“TAC-2”）。通过应用转基因 CRISPR/Cas9 方法成功敲除 P. × canescens 克隆 INRA 717-1B4 中的两个假定的 PcTAC1 直系同源物。在温室中对突变体进行了为期三年的分子分析和表型分析。我们的结果表明，“TAC-14”的纯合敲除足以诱导 P. × canescens 中的金字塔形植物生长。如果在短轮伐期林（SRC）上种植多达两倍的金字塔树种，那么可以提高木材产量，无需任何育种，只需增加默认田地面积上的树木数量即可。
癌症微生物组信号的鲁棒性在广泛的方法学变化上
在2020年，我们鉴定了癌症基因组图集（TCGA）中的癌症特异性微生物信号[1]。多个同行评审的论文独立验证或扩展了我们的发现[2-12]。鉴于这种影响，我们仔细考虑了Gihawi等人的关注。[13]批处理校正和数据库污染具有人工的宿主序列，从而产生了癌症类型特异性微生物组的外观。（1）我们通过比较了每批次的原始和VOOM-SNM校正数据，测试了批处理校正，发现了预测等效性和显着性相似的功能。我们发现了使用现代微生物组特异性方法（Conqur [14]）的一致结果，并且在限制在独立的，高度污染的队列中发现的分类单元时。（2）使用conterminator [15]，我们发现原始数据库中的人类污染水平较低（基因组的约1％）。我们证明了Gihawi等人对人类读物的发现增加。[13]是由于使用了较新的人类基因组参考。（3）我们开发了详尽的方法，这是清洁repseq的敏感性两倍的方法。我们全面拥有许多人类（PAN）基因组参考的宿主数据。我们对此重复了所有分析和Gihawi等。[13]管道，发现癌症类型的微生物组。这些广泛的重新分析和更新的方法验证了我们最初的结论，即TCGA中存在癌症类型的微生物特异性标志，并表明它们对方法论很强。
使用太阳能充电站绿色电动自行车共享
电动自行车已成为一种流行的运输方式，用于在茂密的城市地区短途旅行，并越来越多地被自行车共享计划采用，以便于骑车者易于使用。以电动汽车形式的电动自行车的普及，我们研究了如何设计零碳电动自行车共享系统的研究问题。具体来说，我们研究了为启用Net-Zero或完全零碳操作的电动自行车系统设计太阳能充电站的挑战。我们设计了两个自行车太阳能充电站的原型，以证明我们的方法的可行性。使用来自原型太阳能充电站的见解和数据，然后我们对将整个自行车系统转换为使用太阳能充电站供电的成本和收益进行了数据驱动分析。使用经验分析，我们确定每个电台的面板和电池容量，并使用8个月的乘车数据对系统进行可行性评估。我们的结果表明，将每个自行车站配备一个单个网格绑定的太阳能电池板足以满足电动自行车的年度充电需求，并使用净计数实现净零操作。对于一个离网设置，我们的分析表明，自行车站平均需要两倍的太阳能电池板，以及1.8kWh电池，最繁忙的自行车站需要6×太阳能容量，是净计数案例的太阳能电池。我们的分析还揭示了阵列大小与实现电动自行车共享系统实现真零碳操作所需的电池大小之间的权衡。
回顾当前的靶标和候选药物，以预防和治疗SARS-COV-2（COVID-19）感染
血管紧张素转化酶2（ACE2）是SAR-COV-2的宿主细胞结合位点，构成了两倍的药物发育问题。首先，ACE2本身的作用仍然是一个调查问题，并且没有特定的药物可用。第二，由于SARS-COV-2与ACE2的相互作用，肾素 - 血管紧张素系统（RAS）涉及到重要器官（如心脏，肾脏，脑和肺部）的功能。在开发抗病毒药物的coVID-19，ACE2，依赖RNA的RNA聚合酶（RDRP）和参与病毒和细胞基因表达的特定含量已成为主要靶标。sars-cov-2是一种新的病毒，具有异常高死亡率，需要在紧急情况下获得药物，并且药物重新施加是一种主要策略。考虑到全世界的巨大死亡率和发病率，我们已经尝试发现与RAS相互作用的药物，并使用分子对接从草药植物中识别铅化合物。宿主ACE2和病毒RNA依赖性RNA聚合酶（RDRP）和ORF8均为治疗Covid-19的主要靶标。虽然当前批准的药物的药物重新利用似乎是治疗Covid-19的一种策略，但目的是植物化学物质可能是发现铅化合物的另一种重要策略。在使用硅分子对接中，我们已经确定了一些植物化学物质，这些植物可以为设计草药和合成疗法提供见解以治疗Covid-19。