XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System储集层
用于规则和不规则时间序列分类的新型高效储层计算方法
时间序列是指在一段时间内按时间顺序收集的一系列数据点，每个点通常记录在特定的时间戳。时间序列有两个主要组成部分：时间戳和观测值。时间戳表示获取特定记录的时间，而观测值则显示与每个时间戳相关联的值，该值表明该值相对于其他时间点的相对重要性。此外，时间序列数据可能还带有一些其他模式，使时间序列分析更具挑战性。例如，来自同一数据集的样本可能具有不同的长度（可变长度）和/或相邻时间点可能具有不同的时间间隔（异质间隔）。时间序列分析涉及研究和解释样本随时间变化的趋势和依赖性等模式，并已广泛应用于现实世界现象 [1-3]。其中，时间序列分类 (TSC) 专注于将序列数据分类并标记为不同的类别，在医学、电信和金融等领域发挥着不可或缺的作用。TSC 算法的有效性取决于它们平衡短期和长期记忆以及捕捉时间依赖性的能力，同时将所需模式与噪声模式区分开来。在过去的几十年中，已经开发了大量算法来解决这一特定领域。到目前为止，长短期记忆 (LSTM) 网络可以看作是一个里程碑式的突破，它为序列数据中复杂的长期依赖关系建模所带来的挑战提供了强大的解决方案 [4-7]。LSTM 网络是一种循环神经网络 (RNN)，它利用记忆单元和门作为控制信息在网络中流动的手段。网络的设计主要是为了缓解梯度消失的瓶颈。然而，网络的训练是通过最先进的时间反向传播 (BPTT) 技术实现的。虽然 BPTT 是一种强大而有效的方法，但它的计算成本可能很高，尤其是对于大型和深度神经网络而言。除了反向传播辅助神经网络外，基于距离的方法也在广泛的 TSC 任务中取得了巨大的成功 [8-10]，其中，1-最近邻动态时间规整 (1NN-DTW) 已被证明
国产基因组编辑技术——CRISPR-Cas3
该服务涉及用于 CRISPR-Cas3 基因组编辑的 crRNA 的设计以及 crRNA 与 Cas 蛋白复合物的创建（用于抗病毒防御的 Cas 复合物、Cascade-crRNA 复合物）。我们共同表达组成Cascade的五种蛋白质和一种crRNA，并传递纯化的Cascade-crRNA复合物。 此外，组成 Cascade（Cas11、Cas7 和 Cas6）的蛋白质含有核定位信号 (NLS)。 该服务制备的Cascade-crRNA复合物可与Cas3蛋白NLS（编号311-09441）的切割活性结合用于CRISPR-Cas3体系。
陆上自卫队竹山警备队招募大纲
方法 n 竹山驻地的营业政策、人员使用店铺时的优势、竹山驻地店铺与其他街边店铺的区别等。 o 定量计算在竹山驻地内开设店铺的业务结构的营业计划，列出每日目标用户数、每日目标销售额、人工成本等。 请务必附上显示您的收入和支出的两年财务报表。 p 其他卖点 （E）项目计划书（店铺等（便利店除外））（附录 2-3） 25 份 请务必包含以下所有内容（公司概况）。 a. 主要销售商品清单及销售价格（附录3-2） b. 营业日及营业时间 c. 支付方式及种类（收银机、电子货币、信用卡等）
利用植物受精卵进行基因组编辑
: 基于构建体的 DNA 打靶。核酸研究 39 ： e82。 朱 CC，王 CC，孙 CS，许 C，尹 KC，朱 CY 和毕 FY（ 1975 ）通过氮源比较实验建立水稻花药培养的有效培养基。植物学报 15 ： 1 - 11。 Faure， J - E， Digonnet， C 和 Dumas， C（ 1994 ）玉米配子的粘附和融合的体外系统。科学 263 ： 1598 - 1600。 Holm， PB， Knudsen， S， Mouritzen， P， Negri， D， Olsen， FL 和 Roué， C（ 1994 ）从受精卵细胞机械分离的原生质体再生可育大麦植株。 Plant Cell 6 ：531 – 543。Hwang, WY, Fu, Y, Reyon, D, Maeder, ML, Tsai, SQ, Sander, JD, Peterson, RT, Yeh, JR 和 Joung, JK （2013）利用 CRISPR-Cas 系统在斑马鱼中实现高效基因组编辑。Nat Biotechnol 31 ：227 – 229。Jones, HD （2015）基因组编辑的监管不确定性。Nat Plants 1 ：14011。Koiso, N, Toda, E, Ichikawa, M, Kato, N 和 Okamoto, T （2017）从水稻和玉米中分离的卵细胞和受精卵中基因表达系统的开发。Plant Direct 1 ：e00010。 Kranz, E, Bautor, J 和 Lörz, H （ 1991 ） 单卵母细胞体外受精
Yadea Group Holdings Ltd.
使用27,739,951的原材料和消耗品24,376,677员工福利费用2,491,264 2,095,911广告费用372,592 403,067旅行费用286,969 19969 199,856房地产和设备的贬值268,4441 228,872 Extress 228,872 Extress 2 228,872 Extrescuct Freight expenses 183,711 303,331 Module costs 152,739 112,890 Consulting and professional service expenses 106,239 81,868 Outsourcing processing fee 91,198 106,723 Depreciation of right-of-use assets 74,940 64,670 Amortisation of intangible assets 59,113 62,150 Amortisation of other long-term assets 42,440 56,464 Net provision for impairment losses on financial assets 31,345 896 Product design fee 22,695 86,637 Short-term and low-value lease 15,819 7,479 Auditor's remuneration 6,749 9,028 – Audit services 6,300 7,579 – Non-audit services 449 1,449 Other expenses 432,827 383,768
利用太阳能热技术利用枯竭的油气储层和利用浅层储层的卡诺电池技术进行地质热能储存 (GeoTES)：预印本
摘要 地质热能存储 (GeoTES) 利用地下储层来存储和调度能源，以满足可以跨越整个季节的特定需求计划。能源输入可以有多种来源/形式；在本文中，我们研究了 1) 结合太阳能热混合和使用枯竭的油气储层的 GeoTES 技术，以及 2) 结合由过剩可再生电力充电的热泵和使用低温浅层储层的 GeoTES 技术。对于每种 GeoTES 技术，我们都会对候选储层进行适用性分析，开发初步的技术经济模型，并通过选定的案例研究验证该模型。本文概述了我们在关注主题上的技术进展，旨在促进 GeoTES 技术在未来能源市场中得到更广泛的接受。
平板集热器太阳能热水系统中石蜡的储热特性
印度尼西亚是一个热带国家，全年太阳辐射强度相对稳定，每天 10 到 12 小时，平均 4.8 kWh/m²/天。这一巨大潜力可用于加热沐浴用水。基于太阳能集热器的热水技术现已在商业市场上广泛使用。此外，太阳辐射的热能存储是使用显热进行的，需要很大的体积。假设下午才用水，那么加热后的水就会储存在管子里。在几项研究中，人们使用了相变材料 (PCM) 来最大限度地提高太阳辐射的热能存储 (TES)。此外，PCM 使用潜热来吸收和释放热量。这会根据太阳能集热器产生的水温进行调整，达到 70°C。因此，使用的潜在 PCM 是固体石蜡，它在市场上随处可见，熔化温度为 40° 至 50°C。这项研究是在使用 80 厘米 x 50 厘米平板集热器的太阳能热水系统上进行的，并使用石蜡进行热能储存。同时，热交换器使用一根直径为 1 英寸的管子串联起来，管长为 50 厘米，有 36 根棒。所用石蜡的质量为 15 公斤或 17.7 升。此外，测试是在水的流速变化下进行的，即：2、3 和 4 升/分钟，太阳辐射为：997.5 W/m²、1183 W/m² 和 1399.8 W/m²。从结果来看，在 15 公斤的 PCM 石蜡中，热能储存过程耗时 3.2 小时，总储存能量为 3.6 MJ。此外，1,399.8 W/m² 的太阳辐射被用作能源，流速为 4 升/分钟的水作为热传递介质。因此，这种辐射对于向 PCM 的传热过程有非常显著的影响，而 2 到 4 lpm 的流速则没有。
不使用并查集的并查集量子解码
并查集解码器是一种领先的算法方法，用于纠正表面代码中的量子误差，实现的代码阈值与最小权重完美匹配 (MWPM) 相当，且摊销计算时间与物理量子比特数近乎线性相关。这种复杂性是通过不相交集数据结构提供的优化实现的。然而，我们证明，由于双重分析和算法原因，解码器在大规模上的行为未充分利用此数据结构，并且可以对架构设计进行改进和简化以减少实践中的资源开销。为了加强这一点，我们模拟了解码器形成的擦除簇的行为，并表明在任何操作模式下，数据结构内都不存在渗透阈值。这为解码器在大规模上产生了线性时间最坏情况复杂度，即使使用忽略流行优化的简单实现也是如此。
在异质碳酸盐储层中通过机器学习改善渗透率预测：中新世无效的中新世，Ras Fanar Field，Suez of Suez of Suez，埃及
抽象预测和插值井之间获得3D分布的渗透性是用于保护模拟的具有挑战性的任务。无碳酸盐储层中的高度异质性和成岩作用为准确预测提供了重要的障碍。此外，储层中存在核心和井记录数据之间的复杂关系。本研究提出了一种基于机器学习（ML）的新方法，以克服此类困难并建立强大的渗透性预测模型。这项研究的主要目的是开发一种基于ML的渗透性预测方法，以预测渗透率日志并填充预测的对数以获得储层的3D渗透率分布。该方法涉及将储层的间隔分组为流量单位（FUS），每个储层单位都有不同的岩石物理特性。概率密度函数用于研究井日志和FUS之间的关系，以选择可靠的模型预测的高加权输入特征。已实施了五种ML算法，包括线性回归（LR），多项式回归（PR），支持矢量回归（SVR），决策树（DET）和随机森林（RF），以将核心渗透性与有影响力的孔集成与有影响力的孔原木以预测渗透率。数据集随机分为训练和测试集，以评估开发模型的性能。对模型的超参数进行了调整，以提高模型的预测性能。为了预测渗透率日志，使用了两个包含整个重点毒的关键井来训练最准确的ML模型，以及其他井来测试性能。的结果表明，RF模型优于所有其他ML模型，并提供最准确的结果，其中调整后的确定系数（R 2 ADJ）在预测的渗透率和核心渗透率之间的训练集为0.87，对于测试集，平均绝对误差和平均正式误差（MSSE）的平均误差和0.32和0.19和0.19和0.19和0.19，均为0.82。据观察，当在包含整个储层FUS的井上训练RF模型时，它表现出较高的预测性能。这种方法有助于检测井的孔原木和渗透率之间的模式，并捕获储层的广泛渗透率分布。最终，通过高斯随机函数模拟地统计学方法填充了预测的渗透率日志，以构建储层的3D渗透率分布。研究成果将帮助ML的用户对适当的ML算法做出明智的选择，以在碳酸盐储层表征中使用，以进行更准确的通透性预测，并使用有限的可用数据进行更好的决策。
USPACE Technology Group Limited 洲际航天科技集团有限...
此外，截至本财务报表批准日，本集团租用香港将军澳先进制造业中心（「AMC」）二楼及八楼（该处仍在兴建中，用以设立本集团的卫星制造、通讯、测控中心（「航天业务」））及本集团香港总部的租金于2024年1月至3月期间拖欠人民币13,284,000元。根据租赁合同的条款，如租金逾期十四天仍未支付，出租人有权根据租赁合同的条款行使其收回权，在此情况下，本集团将无法继续在该处所经营，本集团建立航天业务的计划将受到重大不利影响。