微生物挑战研究中的研究是为了评估第一次穿刺后无防腐剂的单剂量生物学产品中微生物增殖的潜力,并在剂量制备过程中进行了潜在的意外污染(例如重建,稀释)和存储。除了物理化学中使用稳定性评估外,这些研究还用作产品注册的一部分,以定义处方信息和药学手册中的使用时间。某些卫生当局建议进行微生物挑战研究研究(例如FDA要求在2-8°C或室温下大于4小时的持有时间)。如果微生物挑战数据不足或不可用,则允许的内存时间将减少,这可能会限制医疗保健提供者和患者的灵活性。
项目概述:精确测量基于科学和技术的基础,以及推动准确性和精度的基本限制的新型传感器,从纳米电子学到医学成像的应用需要应用。颜色中心具有原子样电子过渡,可以使用光学和微波技术探测(图1(b)),并且由于原子晶格规模的空间扩展,他们可以对其本地环境提供精美的探测。在此项目中,您将开发一个集成的微波炉和光子平台来控制和调查2D材料中的旋转(图1(a)),其最终目的是建立具有最高敏感性和空间分辨率的新一代传感器。
摘要:本文讨论了用于直流微电网的统一功率转换器的开发和实验验证,考虑纳入太阳能光伏 (PV) 板和储能系统 (ESS),即电池。考虑到当前电网结构所带来的局限性,主要体现在新兴技术(ESS、可再生能源、电动汽车和原生直流运行的电器)的强调整合,采用新的拓扑、架构和范例极为重要。特别是,分散式电力系统、统一拓扑和相应的控制算法代表了减少功率转换器数量的新趋势。因此,开发的解决方案旨在以 3.6 kW 的标称功率、100 kHz 的开关频率和四种与功率流有关的运行模式运行 SAVE-15te:(i) 太阳能光伏板到电池 (PV2B);(ii) 太阳能光伏板到直流电网 (PV2G); (iii) 电池到直流电网 (B2G);(iv) 直流电网到电池 (G2B)。此外,双有源桥式转换器保证了电流隔离,而两个后端直流-直流转换器负责连接太阳能光伏板和电池。提出的统一功率转换器的实验验证证明了其对自用生产单位的应用价值。
摘要:高效的基因传递系统对于植物基因工程至关重要。传统的传递方法已被广泛使用,例如农杆菌介导的转化、聚乙二醇 (PEG) 介导的传递、基因枪轰击和病毒转染。然而,这些技术的基因型依赖性和其他缺点限制了基因工程的应用,特别是许多农作物的基因组编辑。迫切需要开发新的基因传递载体或方法。最近,纳米材料如介孔二氧化硅颗粒 (MSN)、AuNP、碳纳米管 (CNT) 和层状双氢氧化物 (LDH) 已成为将基因组工程工具 (DNA、RNA、蛋白质和 RNP) 高效地以物种独立的方式传递给植物的有前途的载体。已经报道了一些令人兴奋的结果,例如成功将货物基因传递到植物中以及产生基因组稳定的转基因棉花和玉米植物,这为植物基因组工程提供了一些新的常规方法。因此,本文综述了纳米材料在植物遗传转化中的应用进展,并讨论了不同方法的优势和局限性,强调了纳米材料在植物基因组编辑中的优势和潜在的广泛应用,为纳米材料在植物基因工程和作物育种中的应用提供指导。
电池存储系统有几种收入来源,可以将它们叠加以进一步增加收入。通常,人们使用价格套利从电池存储中获取收入。然而,参与频率响应等辅助服务也可以获得额外收入。本研究提出了一种线性优化方法来解释当地能源系统参与批发日前电力市场和多种频率响应服务。该方法已应用于一个学校案例研究。五种运营策略的市场收入和投资价值细分如下。频率响应服务的可用性收入和响应能量收入的价值是不同的。最后,评估了收入叠加对电池退化的影响。结果表明,通过叠加多种收入,当地能源系统可以降低运营成本,提高电池存储投资的可行性,同时减少退化,延长使用寿命。
摘要 - 本文提出了一个不间断的无碰撞路径计划系统,可在海洋采样任务中促进多个无人地面车辆(USV)的操作性。根据新型B-Spline数据框和粒子群优化(PSO)基于基于的求解器引擎的集成,开发了所提出的不间断的路径计划系统。新的B-Spline数据框架结构提供了候选点的智能采样,而无需完全停止完成采样任务。这使USV可以平稳地环绕该区域,同时校正朝着下一个位置的朝向角度,并防止车辆朝向的急剧变化。然后,优化引擎为多个USV生成了最佳,平滑和约束意识的路径曲线,以从开始点到会议点进行采样任务。生成的路径在车辆的速度轮廓上结合了可控性,以防止经历零速度和频繁停止/开始切换控制器。为了实现优化程序的更快收敛,提出了合适的搜索空间分解方案。进行了模拟逼真的海洋采样任务的广泛模拟研究,以检查拟议的路径计划系统的可行性和有效性。这封装了建模在班达海中印尼群岛的现实海事环境,包括海浪,障碍和无飞行区域,并引入了几个性能指数,以基于路径计划系统的性能进行基准测试。此过程伴随着对拟议的路径计划系统进行的比较研究,并具有众所周知的最先进的片段,快速探索随机树(RRT)和基于差异进化的路径计划算法。模拟的结果证实了对不间断的海洋采样任务的拟议路径计划系统的适用性和鲁棒性。
在进行机械实验时,正确确定断裂的发作至关重要。通常是通过视觉检查进行的,这里提出了一种基于图像的机器学习方法来对破裂和未裂缝的标本进行分类。它产生了客观化和自动化裂纹检测的潜力,从而消除了实验后处理中的不确定性和错误来源。评估了从77个实验获得的三个试样几何形状的30'000以上斑点图案。它们包括单轴张力,缺口张力以及轴对称V弯曲实验。统计纹理特征是从所有图像中提取的。它们包括第一阶(方差,偏度,峰度)和高阶统计纹理特征,即Haralick功能。根据Fisher的判别比率评估纹理信息的歧视能力,并确定并量化特征相关性。高歧视能力的图像纹理特征子集用于解析从简单的ceptron到feed-fordward和cascade神经网络的不同复杂性的神经网络体系结构。发现,对于所有实验,研究的纹理特征的一小部分是高度重要的。获得了多层,非线性和低复杂性馈送网络体系结构的分类精度,以99%的顺序使用。同时,即使使用了高歧视性功能特征,也表明线性分类器不足以鲁棒区分样品的状态。图形摘要:
并实现MG系统的最大收益[3,4]。通常,EMS的控制模式主要是集中式控制。为了最大程度地降低温室气体的排放成本,能源成本并最大化可再生能源的产出,已使用一种集中式方法来协调MG和主要功率网格之间的能源管理[5]。但是,集中式控制无法提供强大的计算能力来处理一定数量的数据,并遭受单点故障和隐私披露。如今,在微电流能量管理的分布式优化方面已经进行了大量研究。 与集中的能源管理相比,分离的优化为微电网系统(MGS)提供了更有效,可靠的能源管理策略[6-9]。 在[6]中,多MGS的实时能源市场通过分布式强大算法优化。 提出了分布式算法来解决经济调度问题,其中一些发电机单元被考虑[7]。 参考[8]提出了用于能源互联网管理的分布式神经动力优化算法。 在[9]中,提出了一种基于分布式的算法来解决MG中的经济调度问题。游戏理论已广泛应用于社会和资源环境模型[10],网络拥塞控制(NCC)[11-13]和能量管理[12,14 - 16]。 在[14]中,在多MGS中应用合作游戏进行能源和储备发货。如今,在微电流能量管理的分布式优化方面已经进行了大量研究。与集中的能源管理相比,分离的优化为微电网系统(MGS)提供了更有效,可靠的能源管理策略[6-9]。在[6]中,多MGS的实时能源市场通过分布式强大算法优化。提出了分布式算法来解决经济调度问题,其中一些发电机单元被考虑[7]。参考[8]提出了用于能源互联网管理的分布式神经动力优化算法。在[9]中,提出了一种基于分布式的算法来解决MG中的经济调度问题。游戏理论已广泛应用于社会和资源环境模型[10],网络拥塞控制(NCC)[11-13]和能量管理[12,14 - 16]。在[14]中,在多MGS中应用合作游戏进行能源和储备发货。但是,实际上,这些人实际上关心自己利益的最大化,这可以通过非合作游戏充分说明。参考文献[12]考虑了非合作代理的人群,所有竞争对手的成本功能与平均人口状况和共享约束有关,所提出的方法适用于NCC和需求端管理。总体游戏用于建模并分析智能电网中的电消耗控制[15],并解决了一日电动汽车电荷问题[16]。考虑在退出作品中对能源管理的分布式优化和游戏理论方法,本文的主要贡献如下。
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摘要:辅助设备(例如用餐辅助机器人)可帮助残障人士并支持老年人进行日常活动。然而,现有的用餐辅助机器人由于用户界面不直观,操作不便,需要额外的时间和精力。因此,我们开发了一种基于混合脑机接口的用餐辅助机器人系统,该系统具有三个特点,可以使用头皮电极进行脑电图测量。以下三个过程构成一个用餐周期。(1)来自前额叶通道的三次眨眼(EB)被视为启动周期的激活。(2)来自枕骨通道的稳态视觉诱发电位(SSVEP)用于根据用户的意图选择食物。(3)当用户咀嚼食物时,从颞通道记录肌电图(EMG),以标记一个周期的结束并指示准备开始下一餐。在五名受试者的实验中,准确率、信息传递率和假阳性率如下:准确率(EBs/SSVEPs/EMGs)(%):(94.67/83.33/97.33);FPR(EBs/EMGs)(次/分钟):(0.11/0.08);ITR(SSVEPs)(比特/分钟):20.41。这些结果揭示了该辅助系统的可行性。所提出的系统使用户可以更自然地自行进食。此外,它可以提高残疾人和老年人的自尊心并提高他们的生活质量。