CitCom.ai 为智能可持续城市和社区 (SSCC) 提供欧洲人工智能测试和实验设施 (AI TEF)。CitCom.ai 联盟围绕 POWER、MOVE 和 CONNECT 三个主题汇集了世界领先的 TEF 能力,作为北欧、中部和南部的三个“超级节点”,卫星和子节点位于欧盟 11 个国家。在 Living-in.EU 努力和最低互操作性机制等既定举措以及 OrganiCity(智能城市和社区测试和实验设施)和 SynchroniCity(智能城市和社区 AI 和 IoT 大规模试点)等项目的基础上,CitCom.ai 利用欧洲和世界范围内最好的经验和专业知识。该项目获得了来自公共和私人来源的广泛而稳定的共同资助,并与欧盟和成员国的举措紧密联系。项目五年期结束后,将从战略和技术角度制定明确的商业计划,以满足欧洲城市和社区的需求。
摘要 - 本文提出了一种用于在线监视直流链接电容器的合适的灰色盒方法。发现AC/DC和DC/DC转换器中DC-Link电压的瞬时行为类似于并行RLC电路的零状态响应。此外,可以选择转换器的大信号瞬态轨迹的阻尼因子α(与电容有关)可以选择作为电容器的新健康指标。基于此,提出了一个非感官的瞬态等效电路模型(TECM)的灰色盒方法,该方法可以实现对DC-Link电容器的条件监视(CM),并且对详细拓扑和控制信息的依赖性最小。此外,它具有相对较高的适用性和极低的采样频率要求。采用AC/DC系统和DC/DC系统作为案例研究,模拟结果表明该建议的方法适用于具有不同负载类型的转换器。此外,选择商业电源作为实验案例。实验结果表明,阻尼因子α和DC-Link电容的估计误差小于1%。此外,给出了两个典型的白盒系统应用程序案例和一个灰色盒系统,以进一步说明该方法的实现。
摘要ATP结合盒(ABC)转运蛋白P-糖蛋白(P-GP)和ABCG2是多药转运蛋白,可在细胞培养中赋予对众多抗癌疗法的耐药性。这些发现最初在医学肿瘤学界引起了极大的兴奋,因为这些转运蛋白的抑制剂有望克服癌症患者的临床多药耐药性。然而,与癌症化学治疗剂结合使用的P-gp和ABCG2抑制剂的临床试验并未成功,部分原因是由于对癌症检查的多剂量耐药性(MDR)的多因素基础的分子理解而导致的临床试验有缺陷。在基于理性结构的抑制剂药物设计中缺乏高分辨率的结构信息,因此该领域也受到了阻碍。结构生物学的最新进展导致了ABCG2和P-gp的多种结构,这些结构更清楚地阐明了运输机理以及其底物和抑制剂结合位点的多性性特异性。这些数据应该证明对开发两个转运蛋白的更有效和特定的抑制剂有用。因此,尽管需要评估可能的药代动力学相互作用,但是这些抑制剂可能会在克服癌症群体中的化学疗法中克服ABC依赖性多药耐药性方面具有更大的有效性。可能对这些抑制剂的另一种更具说服力的使用可能是可逆地抑制
软件开发是一个持续、渐进的过程。开发人员不断以小批量而非一次性大批量的方式改进软件。小批量的高频率使得使用有效的测试方法在有限的测试时间内检测出错误变得至关重要。为此,研究人员提出了定向灰盒模糊测试 (DGF),旨在生成针对某些目标站点进行压力测试的测试用例。与旨在最大化整个程序的代码覆盖率的基于覆盖范围的灰盒模糊测试 (CGF) 不同,DGF 的目标是覆盖潜在的错误代码区域(例如,最近修改的程序区域)。虽然先前的研究改进了 DGF 的几个方面(例如电源调度、输入优先级和目标选择),但很少有人关注改进种子选择过程。现有的 DGF 工具使用主要为 CGF 定制的种子语料库(即一组覆盖程序不同区域的种子)。我们观察到,使用基于 CGF 的语料库限制了定向灰盒模糊测试器的错误查找能力。为了弥补这一缺陷,我们提出了 TargetFuzz,这是一种为 DGF 工具提供面向目标的种子语料库的机制。我们将此语料库称为 DART 语料库,它仅包含与目标“接近”的种子。这样,DART 语料库就可以引导 DGF 找到目标,从而即使在有限的模糊测试时间内也能暴露漏洞。对 34 个真实漏洞的评估表明,与基于 CGF 的通用语料库相比,配备 DART 语料库的 AFLGo(一种最先进的定向灰盒模糊测试器)可以发现 10 个额外的漏洞,并且平均在暴露时间上实现了 4.03 倍的加速。
软件开发是一个持续、渐进的过程。开发人员会以小批量而非一次性大批量的方式不断改进软件。小批量的高频率使得使用有效的测试方法在有限的测试时间内检测出错误变得至关重要。为此,研究人员提出了定向灰盒模糊测试 (DGF),旨在生成针对特定目标位置进行压力测试的测试用例。与旨在最大化整个程序的代码覆盖率的基于覆盖范围的灰盒模糊测试 (CGF) 不同,DGF 的目标是覆盖潜在的错误代码区域(例如,最近修改的程序区域)。虽然先前的研究改进了 DGF 的几个方面(例如电源调度、输入优先级和目标选择),但很少有人关注改进种子选择过程。现有的 DGF 工具使用主要针对 CGF 定制的种子语料库(即一组覆盖程序不同区域的种子)。我们观察到,使用基于 CGF 的语料库会限制定向灰盒模糊测试器的发现错误的能力。为了弥补这一缺陷,我们提出了 TargetFuzz,这是一种为 DGF 工具提供面向目标的种子语料库的机制。我们将此语料库称为 DART 语料库,它仅包含与目标“接近”的种子。这样,DART 语料库就可以引导 DGF 找到目标,从而即使在有限的模糊测试时间内也能暴露漏洞。对 34 个真实漏洞的评估表明,与基于 CGF 的通用语料库相比,配备 DART 语料库的 AFLGo(一种最先进的定向灰盒模糊测试器)可以发现 10 个额外的漏洞,并且平均暴露时间加快了 4.03 倍。
摘要:在美国马里兰州的三个冬季,使用21个东部盒海龟(Terrapene carolina carolina(L.,1758))的混合效应模型,我们证明了越冬的温度主要与空气温度有关。在控制空气温度后,年之间的变化占7%,折段之间的变化占3%,并且由于年龄级别的变化占越冬地点温度总变化的1%。海龟表现出越冬的忠诚度,越冬地点的位置不取决于性别或年龄。根据开发功能,假设其他环境因素没有变化,则必须在越冬期间提高空气温度3 8 C,以将越冬地点的温度提高约1 8 C。根据一般气候循环模型,直到2070 - 2090年才能阐明这种变暖水平。
意大利微电子与微系统研究所 (CNR_IMM),第 VIII 大街,5 号工业区,95121 卡塔尼亚,意大利摘要研究了在重掺杂(ND >10 19 cm -3 )n 型磷注入碳化硅 (4H-SiC) 上形成的 Ni 肖特基势垒的电行为,重点研究了正向和反向偏压下的电流传输机制。肖特基二极管的正向电流-电压特性表明,主要的电流传输是热电子场发射机制。另一方面,反向偏压特性不能用独特的机制来描述。事实上,在中等反向偏压下,注入引起的损伤是导致漏电流温度升高的原因,而随着偏压的增加,纯场发射机制趋近于。讨论了重掺杂层上的金属/4H-SiC 接触在实际器件中的潜在应用。关键词:4H-SiC,电气特性,电流传输,肖特基器件
摘要简介:在过去的几十年中,微生物多药耐药性(MDR)已成为许多药物方案中的关键疗法之一。由于这种现象,制药行业,畜牧业和农业行业都受到了某种影响。材料和方法:使用Schrodinger Maestro 9.1软件程序进行了具有指定配体的分子对接研究。蛋白质制备向导用于制备选定的受体。结果:对接模拟揭示了蛋白质配体相互作用曲线中许多元素的重要性,例如氢键,亲脂接触,金属相互作用,PI-PI相互作用和PI-cation相互作用。评分函数是在计算化学和分子建模中使用的快速近似数学算法,以预测两个分子对接后两个分子之间非共价接触的强度。结论:这项研究的发现可能有助于理解这些赋形剂可能的P-GP抑制活性的分子机制。目前的发现将通过使用任何P-gp底物药物分子以及体外和体内研究的配方开发来进一步验证,以获得最终确认。
摘要:在本研究中,我们研究了双曲双阱势 (HDWP) 的分数阶薛定谔方程 (FSE) 中的位置和动量香农熵,分别表示为 S x 和 S p 。我们在分析中探索了用 k 表示的分数阶导数的各种值。我们的研究结果揭示了有关低位态的位置熵密度 ρ s ( x ) 和动量熵密度 ρ s ( p ) 的局部化特性的有趣行为。具体而言,随着分数阶导数 k 的减小,ρ s ( x ) 变得更加局部化,而 ρ s ( p ) 变得更加非局部化。此外,我们观察到随着导数 k 的减小,位置熵 S x 减小,而动量熵 S p 增加。特别地,这些熵的总和随着分数阶导数 k 的减小而持续增加。值得注意的是,尽管随着 HDWP 深度 u 的增加,位置 Shannon 熵 S x 增加,动量 Shannon 熵 S p 减少,但 Beckner–Bialynicki-Birula–Mycielski (BBM) 不等式关系仍然成立。此外,我们研究了 Fisher 熵及其对 HDWP 深度 u 和分数阶导数 k 的依赖关系。结果表明,Fisher 熵随着 HDWP 深度 u 的增加和分数阶导数 k 的减小而增加。
推导了采用负电子亲和力 NEA 金刚石发射极电极的真空热电子能量转换装置 TEC 的空间电荷限制输出电流模式的理论。该理论通过假设电子表现为无碰撞气体并自洽地求解 Vlaslov 方程和泊松方程而发展。讨论了该理论的特殊情况。执行计算以在各种条件下模拟具有氮掺杂金刚石发射极材料的 TEC。结果表明,NEA 材料在输出功率和效率方面优于类似的正电子亲和力材料,因为 NEA 降低了发射极的静电边界条件,从而减轻了负空间电荷效应。© 2009 美国真空学会。DOI:10.1116/1.3125282