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在急性治疗 HIV 疾病期间，完整和有缺陷的 HIV DNA 库快速双相衰减
尽管接受了抗逆转录病毒疗法 (ART)，HIV 仍会在潜伏感染细胞（HIV 病毒库）中持续存在，这些细胞会随着时间的推移而缓慢衰减。在这里，我们利用 67 名在急性感染期间接受治疗的 HIV 感染者 (PLWH) 的 500 多个长期样本，开发了一个数学模型来预测外周 CD4 + T 细胞的病毒库衰减。非线性广义加性模型显示完整 DNA 的快速双相衰减（第 0-5 周：t 1/2 ~ 2.83 周；第 5-24 周：t 1/2 ~ 15.4 周），延长至 1 年。这些估计值比之前接受慢性治疗的 PLWH 的衰减估计值快约 5 倍。缺陷 DNA 具有相似的双相模式，但数据变化更大。对于 PLWH，预测的完整和缺陷衰减速度更快，ART 启动时间较早、初始 CD4 + T 细胞计数较高和 ART 前病毒载量较低。在这项研究中，我们加深了对 ART 启动时 HIV 病毒库衰变的有限理解，为针对这一关键时期的未来治疗策略提供了信息。
钛铈电极-解耦氧化还原流...
燃烧涡轮总输出 (MWe) 2 x 238 2 x 169 HRSG 蒸汽循环 (psig/o F/o F) 2,393/1,085/1,085 N/A 1772/1050/1050 蒸汽涡轮功率 (MWe) 263 213 N/A 185 CO 2 回收负荷 (MWe) N/A 28 N/A 平衡。电厂负荷 (MWe) 14 16 18 19 电厂总负荷 (MW) 740 690 338 523 电厂净负荷 (MW) 727 646 320 504 LHV 电厂效率 (%) 59.4 52.8 35.9 53.6 LHV 热耗率 (Btu/kWh) 5,743 6,462 9,493 6,363 LHV CT 效率 (%) 39.0 35.9 NOx 控制 LNB 和 SCR LNB LNB 和 SCR CT 涡轮机规格 F 型框架 F 型框架 (501F-D2) 出口温度 ( o F) 1,156 1,116 电厂最低调节负荷 (%) 22.0 N/A 50.0 22.0 上升速率 (MW/分钟) 80.0 N/A tbd tbd 启动时间，RR 热（分钟） 25 > 25 tbd tbd 电气规格 电网互连（kV） 345 138
使用小波变换和长期术语记忆网络
摘要：通常使用试验期产生的所需的血液动力学响应函数（DHRF）来识别功能近红外光谱的活化通道。但是，在未知的试验期内无法使用这种方法。在本文中，提出了一种不使用DHRF的创新方法，该方法使用最大重叠离散小波变换在静止状态下提取闪烁的信号，确定与生理噪声相对应的低频小波，并使用长期术语内存网络训练它们，并预测它们在训练它们，并预测他们在任务过程中进行训练。预测的动机是在任务开始时保持生理噪声的相位信息，这是可能的，因为信号从静止状态延伸到任务会话。该技术将静息状态数据分解为九个小波，并使用第五到第九波进行学习和预测。在第八波小波中，从15-S预测窗口中使用和没有DHRF之间的预测误差差似乎是最大的。考虑到激活周期在生理噪声附近时消除生理噪声的困难，当不适用常规方法时，提出的方法可以是一种替代解决方案。在被动脑计算机界面中，估计大脑信号启动时间是必要的。
将沼气系统整合到能源系统中
气候紧急情况要求我们在生产和使用能源的方式上做出巨大改变。电力行业包括越来越多间歇性可再生电力，例如风能和光伏 (PV) 电力，这两种电力都不可调度。电力公司在匹配供需以及监测和控制电网频率和电压方面需要创新和独创性。能源生产者和消费者将面临能源市场的重大变化，特别是与能源生产时间和能源使用时间有关的变化。能源载体的整合对于促进白天的光伏发电、有风的日子的风力发电以及来自生物能源等可调度可再生能源至关重要。需要应对一天、一周或一季的能源需求变化，这对能源供应系统提出了技术要求，例如启动时间、容量增加和减少率以及关闭时间。不同能源行业或特定客户的要求差别很大。天然气也是热力行业的主要组成部分，既适用于季节性区域供热，也适用于需求更稳定但能源需求规模非常大的行业。可再生气体燃料（包括氢气和生物甲烷）在运输和城际公交车的运输燃料使用中具有巨大的脱碳潜力。这里的需求状况取决于车辆使用的物流，以及可再生天然气设施是位于运输车队的加油站附近，还是远离运输车队并使用天然气网为运输车队提供天然气。
量子编译器中的操作计划
I。尽管量子计算设备技术中的快速进展已大大增加了量子位（或量子位）的相干时间，但当前可用的量子计算机仍在所谓的嘈杂的中间尺度量子量子制度中[1]。对于嘈杂的量子计算机，重要的是要在Qubits上安排操作尽可能短，因为这增加了在任何量子装置之前完成所有操作的概率，从而获得了具有较高有限性的计算结果。即使对于容忍故障的量子计算机，缩短编译时间表的持续时间也会增加吞吐量。量子计算机（或量子编译器）的编译器采用量子电路，该电路是一系列量子操作，作为输入程序，并生成可在目标硬件上可执行的相应控制指令的顺序。例如，在使用超导码位的量子计算机的情况下，将量子操作汇编为多个控件（例如，微波脉冲），可以在一定时间段内进行。通常，任何给定的量子操作都有其自身的处理时间，并且在该持续时间内作为计算资源占据其代理量子。出于这个原因，调度，通过该调度在没有任何重叠的情况下确定每个量子操作的执行启动时间，是量子编译器中必不可少的任务。我们称此任务量子操作计划。在本文中，我们的目标是最大程度地减少总体执行时间。在跨多个资源（Qubits，对于量子操作计划的情况下）的调度任务的上下文中，第一个任务开始与
航空电子设备中的安全关键通信
摘要 当今的飞机使用电传操纵系统进行操纵。这些安全关键型分布式系统称为飞行控制系统，对连接系统各部分的通信网络提出了很高的要求。可靠性、可预测性、灵活性、低重量和成本都是设计安全关键型通信系统时需要考虑的重要因素。在本论文中，我们讨论和研究了认证问题、航空电子设备的要求、故障管理、航空电子设备中安全关键型通信系统的协议和拓扑。本论文研究的协议包括：TTP/C、FlexRay 和 AFDX，使用 MIL-STD-1553 作为参考协议。使用模拟点对点作为参考架构。描述并评估了协议的功能，例如服务、成熟度、支持的物理层和拓扑。然后通过使用每种协议进行传感器、执行器和飞行计算机之间高度关键通信的飞行控制系统的理论实现，说明了每种协议的优缺点。结果表明，从理论角度来看，TTP/C 可以用作点对点飞行控制系统的替代品。但是，有许多有关物理层的问题需要检查。最后，TTP/C 集群已经实现，并进行了基本功能测试。计划是对延迟、启动时间和重新集成时间进行测试，但获取这些测试的适当硬件的时间超过了论文工作的时间。在这篇论文的时间范围之外，萨博将继续进行更高级的测试。
航空电子设备中的安全关键通信
摘要 当今的飞机使用电传操纵系统进行操纵。这些安全关键型分布式系统称为飞行控制系统，对连接系统各部分的通信网络提出了很高的要求。可靠性、可预测性、灵活性、低重量和成本都是设计安全关键型通信系统时需要考虑的重要因素。在本论文中，我们讨论和研究了认证问题、航空电子设备的要求、故障管理、航空电子设备中安全关键型通信系统的协议和拓扑。本论文研究的协议包括：TTP/C、FlexRay 和 AFDX，使用 MIL-STD-1553 作为参考协议。使用模拟点对点作为参考架构。描述并评估了协议的功能，例如服务、成熟度、支持的物理层和拓扑。然后通过使用每种协议进行传感器、执行器和飞行计算机之间高度关键通信的飞行控制系统的理论实现，说明了每种协议的优缺点。结果表明，从理论角度来看，TTP/C 可以用作点对点飞行控制系统的替代品。但是，有许多有关物理层的问题需要检查。最后，TTP/C 集群已经实现，并进行了基本功能测试。计划是对延迟、启动时间和重新集成时间进行测试，但获取这些测试的适当硬件的时间超过了论文工作的时间。在这篇论文的时间范围之外，萨博将继续进行更高级的测试。
Dunee Fedgst Mao大学，Junbin
摘要 - 目前，大多数医疗机构都面临着使用零散和孤立数据来解决疾病预测问题的统一模型的挑战。尽管联邦学习已成为隐私保存模型培训的公认范式，但如何将联合学习与fMRI的时间特征相结合以增强预测性能是功能疾病预测的公开问题。为了解决这一具有挑战性的任务，我们提出了一个新型的联合图形时空（FedGST）脑功能疾病预测的框架。具体来说，锚采样用于处理本地客户端的可变长度时间序列数据。然后，动态功能连接图是通过滑动窗口和Pearson相关系数生成的。接下来，我们提出了一个启动时间模型，以从本地客户端的动态功能连接图中提取时间信息。最后，隐藏的激活变量发送到全局服务器。我们在全球服务器上提出了一个UniteGCN模型，以接收和处理来自客户端的隐藏激活变量。然后，全局服务器将渐变信息返回给客户端以进行反向传播和模型参数更新。客户端模型在本地服务器上汇总了模型参数，并将其分配给客户端以进行下一轮培训。我们证明，FedGST在Abide-1和ADHD200数据集上优于其他联合学习方法和基准。索引术语 - 跨时期，联邦学习，脑功能疾病，图表学习
智能电网中新型预测家电管理算法
智能家电和应用越来越受欢迎，因为它们为用户提供了高水平的服务。在智能家居中，所有电器和智能家电都相互连接，形成一个特殊的专用网络。由于经济和环境因素，能源消耗是用户和服务提供商都非常关心的问题。电网技术进步与环保意识的结合导致了智能电网的兴起。通过妥善处理家庭用电请求，可以实现可靠且基础扎实的智能电网系统。因此，智能电网设计的一个关键方面是安排电器的启动时间和运行时间，以最大限度地减少能耗，并对任何给定时间的最大能耗进行限制。在本文中，我们提出了一个调度框架，用于在智能家居网络中满足来自电器的请求。假设网络将可用功率分配给来自电器的传入请求，并根据其初始要求以固定速率为每个电器提供服务。此外，假设每个请求在可容忍的服务启动和总中断延迟方面都有最大界限。该问题被形式化为采用自适应算法的离散调度问题。所提出的框架主要由一种动态程序形式的调度机制组成。本文提出了两种调度方案：非抢占式和抢占式。我们将所提出的算法的性能与文献中的其他方案进行了比较。模拟结果表明，能耗方面有所改善，表现为电费总节省。
CSC_Hard_Drive_Bible_7th_Edi...
故障排除 61 总线控制兼容性 61 CMOS 驱动器类型表 61 匹配 IDE 驱动器的 CMOS 表 61 ESDI 和 SCSI 控制器驱动器类型 61 CompsurfFailure 61 DOS 分区 62 DOS 2.0GB 限制 62 驱动器选择 62 驱动器不旋转 62 ED 软盘支持 62 ESDI 扇区备用 62 IDE 电缆连接 62 IDE 主/从 63 错误的驱动器参数 63 中断和 DMA 通道 63 长启动时间 63 长格式化时间 63 DOS 下的多驱动器支持 63 无 BIOS 登录横幅 63 无法删除分区 63 电源 63 SCSI 电缆连接 63 SCSIID 64 SCSI 终端 64 影子 RAM 64 系统在启动时挂起 64 热问题 64 扭曲数据线 64 无法启动 (DOS) 64 无法启动 (ESDI) 64 无法启动 (IDE) 64 无法启动 (SCSI) 65 常见错误消息 65 1790/1791 错误 65 尝试恢复分配单元 XXX 65 C: 驱动器故障或驱动器 C: 错误 65 错误读取固定磁盘 65 HDD 控制器故障 65 为驱动器 C: 插入磁盘 65 无效媒体类型 65 没有固定磁盘 65 没有定义分区 65 NoROMBasic 66 非系统磁盘或磁盘错误。66 未找到 SCSI 设备 66 轨道 0 损坏，磁盘不可用 66 无法访问固定磁盘 66