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World File Search System动态建模
黑色素瘤中增殖性侵入性可塑性和IFNγ信号的动态建模揭示了PD-L1表达异质性的机制
黑色素瘤细胞的抽象背景表型异质性有助于耐药性，增加的转移和免疫逃避性疾病。各自的机制已被据报道，以塑造广泛的肿瘤内和肿瘤间表型异质性，例如IFNγ信号传导和对侵入性过渡的增殖，但是它们的串扰如何影响肿瘤的进展仍然很大程度上难以捉摸。在这里，我们将动态系统建模与散装和单细胞水平的转录组数据分析整合在一起，以研究黑色素瘤表型异质性背后的基本机制及其对适应靶向治疗和免疫检查点抑制剂的影响。我们构建了一个最小的核心监管网络，该网络涉及与此过程有关的转录因子，并确定该网络启用的表型景观中的多个“吸引子”。在三种黑色素瘤细胞系（Malme3，SK-MEL-5和A375）中，通过IFNγ信号传导和增生对浸润性转变对PD-L1的协同控制进行了模型预测。结果我们证明，包括MITF，SOX10，SOX9，JUN和ZEB1的调节网络的新兴动态可以概括有关多种表型共存的实验观察结果（增殖性，神经CREST，类似于神经crest，类似于Invasive），以及可转化的细胞检查和响应的响应，包括对响应的响应，并在响应中进行了响应，并在响应中置于某些响应中，并在构成方面构成了对响应的响应。这些表型具有不同水平的PD-L1，在免疫抑制中驱动异质性。PD-L1中的这种异质性可以通过这些调节剂与IFNγ信号的组合动力学加剧。我们关于黑色素瘤细胞逃避靶向治疗和免疫检查点抑制剂的侵入性转变和PD-L1水平的变化的模型预测在来自体外和体内实验的多个RNA-SEQ数据集中得到了验证。结论我们的校准动力学模型提供了一个测试组合疗法的平台，并为转移性黑色素瘤的治疗提供了理性的途径。可以利用对PD-L1表达，侵入性过渡和IFNγ信号传导增殖的串扰的改进理解，以改善对治疗耐药和转移性黑色素瘤的临床管理。
建筑一体化光伏热能系统的能量和经济性分析：机器学习辅助方法和多目标遗传优化的季节动态建模
建筑一体化光伏热能 (BIPV/T) 系统为住宅建筑的发电和供暖提供了一种高效的清洁能源生产方式。因此，本文介绍了一种新型 BIPV/T 系统，以最大程度地降低住宅建筑的能耗。所提出的 BIPV/T 系统的精细设计是通过 MATLAB/Simulink ® 动态建模完成的。在不同的季节条件下对 BIPV/T 系统进行性能分析，并进行深入的技术经济分析，以估计系统热能、电气和经济性能的预期提升。此外，还进行了敏感性分析，以探讨各种因素对所提出的 BIPV/T 系统的能量和经济性能的影响。此外，还开发了两层前馈反向传播人工神经网络模型，以准确预测 BIPV/T 的每小时太阳辐射和环境温度。此外，还使用 NSGA-II 方法进行了多目标优化，以最小化 BIPV/T 电站的总面积并最大化系统的总效率和净热功率，以及估算在提供的范围内不同季节输入变量的优化运行条件。敏感性分析表明，较高的太阳通量水平会导致 BIPV/T 电站的电力输出功率增加，但由于热损失增加，总效率会降低。此外，提出的 NSGA-II 显示了一种可行的方法，可以在最小总电站面积 32.89 平方米的情况下实现最大净热功率和最佳总效率 5320 W 和 63%，并且与理想解决方案的偏差指数非常低。在最佳条件下，平准化电力成本为 0.10 美元/千瓦时。因此，这些发现为 BIPV/T 系统作为住宅应用的可持续高效能源解决方案的潜力提供了宝贵的见解。
签名的图形神经差分方程用于建模连续时间动力学
建模连续时间动力学构成了基础挑战，并且在复杂系统中发现组件相关性具有增强动态建模的效率的希望。具有普通微分方程的Ingrating Graph神经网络的流行方法表现出了有希望的性能。但是，他们无视图表上关键的签名信息潜力，阻碍了他们准确捕获现象的能力并导致了差异。为了回应，我们引入了一种新颖的方法：签名的图形神经顺序差分方程，熟练地解决了误乘签名的信息的局限性。我们提出的解决方案具有灵活性和效率。为了证实其效率，我们将设计的策略无缝地整合到三个杰出的基于图的动态建模框架中：图形神经常规微分方程，图形神经控制的微分方程和图复发的神经网络。严格的评估包括来自物理和生物学的三种动态场景，以及四个真实现实世界流量数据集的审查。的经验结果非常优于基准的三重奏，强调了我们所提出的方法促进的实质性增强。我们的代码可以在https://github.com/beautyonce/sgode上找到。
加斯通Pietro Rosati Papini
2012-2016博士在桑坦纳大学的新兴数字技术中，人类机器人相互作用的电活性聚合物的电动聚合物的控制理论论文：OWC波能量转换器的介电弹性弹力生成器的动态建模和控制，2015年7月di pisa summly 2013年7月Summly Summers -2013 summly -2013感知机器人技术和外骨骼，意大利Gargonza
![[SIREN]博士和博士后应用-Pearl Lab](/simg/g:\will\search\icon\source\3\31df78e8f3233e104d974b438d76177ba9c4a376.webp)
[SIREN]博士和博士后应用-Pearl Lab
关于警笛声，通过开发一种用于机器人体现的智能的整体方法来解决机器人学习中的关键挑战。我们的新方法需要通过共同表示和建模来研究机器人和环境的双向相互作用。该项目专注于通过结构化表示和强大的动态建模来理解机器人及其环境之间的相互作用。最终目标是通过实现感知，推理和行动的平衡整合，使机器人能够在动态，非结构化的人类状态中有效运行。链接到赠款公告：https：//pearl-lab.com/2024/09/06/erc-starting-grant-for-our-rab/
向研究申请人提供的重要信息...
电力电子转换器的设计、制造和测试。多电平和多相逆变器的 PWM 技术。拓扑和调制策略的创新，例如软开关和低频开关等，以提高性能。GaN、SiC 等 WBG 器件的特性分析。功率转换器的动态建模和闭环控制器设计。高频磁性元件的设计。高速电机的设计和相应的驱动器开发。EMI 和 EMC。以下是应用列表：低压和中压电网 - 可再生能源和储能的整合、电动汽车充电、电机驱动、电池/超级电容器单元电压平衡、医疗应用的高压转换器、微电网、超临界 CO2 发电、空间应用的功率转换器、控制和功率硬件在环等。
机构设计在动员气候金融中的作用
瘤胃代表一个动态的微生物生态系统，在响应饮食变化时，发酵代谢产物和微生物浓度会随着时间而变化。微生物基因组知识和动态建模的整合可以增强我们对瘤胃生态系统功能的系统级别的理解。但是，缺乏动态模型与瘤胃微生物群数据之间的这种整合。这项工作的目的是将通过16S rRNA基因扩增子测序确定的瘤胃微生物群时间序列整合到动态建模框架中，以将微生物数据与发酵过程中挥发性脂肪酸（VFA）的动态联系起来。为此，我们使用状态观察者的理论来开发一个模型，该模型从与每个VFA的特定产生相关的微生物功能代理数据中估算VFA的动力学。我们使用cowpi确定了微生物的代理，以推断瘤胃微生物群的功能潜力，并将其功能模块推断从KEGG（基因和基因组的京都百科全书）中推断出功能模块。使用来自体外rusitec实验的数据以及四头母牛的体内实验来挑战该方法。通过均方根误差（CRMSE）的变化系数评估模型性能。在体外案例研究中，乙酸盐的平均CVRMSE为9.8％，丁酸酯为14％，丙酸酯为14.5％。在体内案例研究中，乙酸盐的平均CVRMSE为16.4％，丁基率为15.8％，丙酸苯甲酸盐为19.8％。乙酸盐的VFA摩尔级分的平均CVRMSE为3.1％，丁酸酯为3.8％，丙酸酯为8.9％。我们的结果表明，与Microbiota时间序列数据集成的状态观察者有希望地应用了用于预测瘤胃微生物代谢的情况。
实现脱碳和弹性电网的先进储能规划
• 考虑空间和时间因素及耦合，共同优化能源存储、发电和传输容量 • 跨数十年优化而非顺序决策 • 随机规划公式考虑技术成本、净需求和停电不确定性 • 先进的能源存储建模（如电池退化） • 与多部门动态建模（GCAM、TELL）兼容，涉及模型间数据集交换和维护的处理和自动化脚本 • 改进的传输流约束建模（如管道流、直流近似），涵盖各种传输技术（交流、直流点对点、多终端直流） • 增强的容量信用建模——考虑随着渗透率的提高可再生能源容量信用的下降 • 分解技术和并行计算应用解决计算可处理性挑战