XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System侧棒
太阳能微电网的需求侧管理...
全球有超过 17% 的人口无法用电，其中大多数居住在撒哈拉以南非洲和南亚的农村地区。微电网技术是解决农村和偏远地区电气化问题的一个有前途的解决方案；然而，不断增长的电力需求仍然是一个巨大的挑战，导致严重的停电。需求侧管理是应对挑战不可或缺的工具。本文采用基于激励措施和分时电价的数学模型，使用从坦桑尼亚阿鲁沙一个偏远村庄 Ngurdoto 太阳能微电网收集的数据来模拟住宅客户的日常用电模式。根据需求价格弹性的概念评估了客户对价格上涨的响应能力。使用两种需求响应策略，即负荷转移 (LS) 和计划负荷减少 (SLR)，结果表明 LS 可分别实现高达 4.87% 的节能、19.23% 的成本节省以及约 31% 和 19% 的峰值降低和功率因数提高。 SLR 方法可节省约 19% 的能源、节省 49% 的成本并提高 24% 的功率因数。因此，本研究的结果可能会使系统比发展中国家目前的公用事业更高效、更稳定。
朝着基因组治疗我的骨营养侧...
疗程。参与者被随机分配到 tofersen（20、40、60 或 100 毫克）或安慰剂，在 12 周内分 5 次鞘内给药。在接受最高剂量 tofersen 的患者中，脑脊液 (CSF) 中的 SOD1 水平显著降低。虽然该试验不足以证明临床疗效，但一些接受治疗的患者也显示出临床功能和肌肉力量改善的证据。“我们目前正在进行一项 III 期研究，以研究 tofersen 的疗效和安全性，”Miller 说。“这项研究招募了快速进展和缓慢进展的患者，以便我们充分了解该药物的潜力。”在第二项研究中，两名患有 SOD1 ALS 的患者接受了 SOD1 靶向 microRNA，递送到
肌萎缩侧索硬化症的最新进展
摘要 近几年来，我们对 ALS 疾病分子机制的理解取得了长足进步，并迈出了将新研究成果（包括基因治疗方法）转化为临床实践的第一步。同样，在日益复杂的多学科行动背景下，辅助技术的最新出现也大大提高了采用更加个性化的支持和对症治疗方法的可能性，而这仍然是 ALS 管理的基石。在这种快速发展的背景下，我们在此全面介绍了有助于我们了解 ALS 发病机制的最新研究、临床试验的最新结果以及改善 ALS 患者临床管理的未来方向。
kp.2基于单价mRNA疫苗可鲁棒增强对SARS-COV-2
（未通过同行评审认证）是作者/资助者。保留所有权利。未经许可就不允许重复使用。此预印本版的版权持有人于2024年12月3日发布。 https://doi.org/10.1101/2024.12.02.626472 doi：Biorxiv Preprint
使用高维计算的鲁棒聚类
摘要 - 本文介绍了超维计算（HDC）域中数据的聚类。在先前的工作中，已经提出了一个基于HDC的聚类框架，称为HDCluster。但是，现有的HDCluster的性能并不强大。在初始化步骤中随机选择簇的高量向量，HDCluster的性能被降解。为了克服这种瓶颈，我们通过探索编码数据的相似性（称为查询过量向量，分配了初始群集过度向量。组内过度向量的相似性比组间高向量具有更高的相似性。利用查询过量向量之间的相似性结果，本文提出了四种基于HDC的聚类算法：基于相似性的K-均值，相等的Bin宽度直方图，相等的BIN高度直方图和基于相似性的亲和力传播。实验结果说明：（i）与现有的HDCluster相比，我们提出的基于HDC的聚类算法可以实现更好的准确性，更健壮的性能，更少的迭代和更少的执行时间。基于相似性的亲和力提出优于八个数据集上的其他三种基于HDC的聚类算法，而聚类准确性则高于2％约38％。（ii）即使对于一通聚类，即没有群集高量向量的任何迭代更新，我们提出的算法也可以提供比HDClter更强大的聚类精度。（iii）在八个数据集上，当八分之一的数据集投影到高维空间上时，八分之一可以达到更高或可比的精度。传统聚类比HDC更可取，当时簇数k的数量很大。
在增强学习中弥合现实差距：鲁棒
强化学习（RL）通过互动来培训计算模型来解决复杂的决策。但是，由于昂贵或危险错误的高风险，在实地世界环境中的直接培训（例如自动驾驶或医疗程序）通常是不切实际的。因此，RL通常依赖于模拟环境或静态离线数据集。但是，这种依赖引入了一个关键的挑战，称为“现实差距” - 训练条件与现实世界应用中遇到的动态之间的差异。本演示文稿解决了旨在通过增强RL策略的有效性来弥合这一差距的创新策略： - 强大的RL优化：我们深入研究了扰动的战略使用，以优化从模拟器中汲取的政策。这种方法着重于提高这些政策的适应性和鲁棒性，使它们更适合于可变性和意外条件的现实应用程序。- 离线RL优化：进一步的讨论将探讨汉密尔顿 - 雅各比 - 贝尔曼（HJB）方程的应用，作为增强在静态数据集中训练的策略的方法的方法。该技术对于在无法实现与环境的实时互动的情况下改善现实世界的适用性至关重要。
混合尺寸t-j模型中的鲁棒条纹
在强相关系统中，微观理解竞争订单是现代量子多体物理学的关键挑战。例如，条纹顺序的起源及其与Fermi-Hubbard模型中的配对的关系仍然是中心问题之一，并且可以帮助理解库酸酯中高温超导性的起源。在这里，我们分析了T-J模型的掺杂的混合二维（混合）变体中的条纹形成，其中荷载载流子仅限于一个方向移动，而磁性SU（2）相互作用是二维的。在有限温度下，使用密度矩阵重新归一化组，在没有配对的情况下，我们发现了稳定的垂直条带相，以不优量的磁序和远距离电荷密度的波浪pro纤维纤维纤维在广泛的掺杂范围内。我们在磁耦合〜J / 2的阶面找到高临界温度，因此在电流量子模拟器的范围内。多体状态的快照，可以通过量子模拟器访问，在混合设置中揭示了隐藏的自旋相关性，当考虑纯粹的磁背景时，抗Fiferromagnetic相关性会增强。所提出的模型可以看作是实现条纹阶段的父级哈密顿量，其隐藏的旋转相关性导致预测的对量子和热闪光的弹性。
曲率驱动的毛细管迁移和棒状粒子的组装
毛细作用可用于将各向异性胶体粒子引导到精确位置，并通过使用界面曲率作为施加场来定向它们。我们在实验中展示了这一点，在实验中，界面的形状通过钉扎到不同横截面的垂直柱上而形成。这些界面呈现出明确定义的曲率场，可沿复杂轨迹定向和引导粒子。轨迹和方向由理论模型预测，其中毛细作用力和扭矩与高斯曲率梯度和与曲率主方向的角度偏差有关。界面曲率在尖锐边界附近发散，类似于尖锐导体附近的电场。我们利用这一特性在优选位置诱导迁移和组装，并创建复杂结构。我们还报告了一种排斥相互作用，其中微粒沿曲率梯度轮廓远离平面边界壁。这些现象在微粒子和纳米粒子的定向组装中具有广泛的用途，在制造具有可调机械或电子性能的材料、乳液生产和封装方面有潜在的应用。
scanpro：单细胞分辨率数据的鲁棒比例分析
在较高的生物体中，单个细胞通过表观遗传调节（例如基因表达调节）对信号和扰动做出反应。然而，除了移动其转录曲线外，细胞的适应性响应还可以导致不同细胞类型的比例变化。最近的方法（例如SCRNA-SEQ）允许在单细胞水平上询问表达，并可以量化复杂组织样品中的单个细胞类型簇。为了识别显示不同生物条件之间差异组成的簇，最近引入了差异比例分析。然而，严重缺失了用于重复和未复制的单细胞数据集的生物信息学工具。在本手稿中，我们提出了Scanpro，这是一种用于比例分析的模块化工具，无缝集成到Python环境中广泛接受的框架中。scanpro是快速，准确的，可以不重复支持数据集，并且旨在由生物信息学专家和初学者使用。
e-guard：专家指导的鲁棒干扰复合检测
由小有机化合物引起的分析干扰继续对早期药物发现构成巨大挑战。已经开发了各种计算方法来识别可能引起测定干扰的化合物。但是，由于可用于模型开发的数据稀缺，这些方法的预测准确性和适用性受到限制。在这项工作中，我们介绍了E-Guard（专家指导的鲁棒干扰复合检测的增强），这是一个新颖的框架，试图通过整合自我介绍，积极的学习和专家指导的分子产生来解决数据稀缺和失衡。e-guard迭代地用与干扰相关的分子丰富了训练数据，从而产生了具有出色性能的定量结构交流关系（QSIR）模型。我们以四个高质量数据集，氧化还原反应性，纳米酸酯酶抑制和萤火虫荧光素酶抑制的示例，证明了电子方形的实用性。与未经e-Guard数据增强的模型相比，这些数据集的MCC值最高为0.47，其富集因子的改进有两个或更高。这些结果突出了电子保守物作为缓解早期药物发现中测定干扰的可扩展解决方案的潜力。