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一种健康的实时基因组学
自然系统和其他环境变化的持续退化使我们的社会在我们与地球的未来关系方面处于十字路口。虽然一种健康的概念描述了人类健康与环境健康之间的联系是如何联系起来的，但其中许多复杂的相互依存关系仍然没有得到很好的理解。在这里，我们描述了实时基因组分析的出现如何使一个健康受益，以及它如何使及时，深入的生态系统健康评估。我们将纳米孔测序引入了目前允许实时基因组分析的唯一破坏性技术，并且已经在全球范围内用于改善基因组测序的可访问性和多功能性。我们展示了有关人畜共患病，粮食安全，环境微生物组，新兴病原体及其抗菌素抗性的实时基因组研究，以及环境健康本身（从为野生动物保护的基因组资源创造到监测生物多样性，入侵性物种，侵入性物种和野生动物的贩运。我们强调为什么在一个健康的背景下公平访问实时基因组学的途径将是少年，并讨论相关的实用，法律和道德局限性。
利用实时面部识别技术...
数据依赖性是人工智能的固有特性之一。个人数据对于训练机器学习系统和构建算法模型的数据集至关重要。一旦模型建立，它们就可以应用于个人数据，并用于分析或对特定个人进行推断和预测。这也适用于实时面部识别系统，这意味着多项个人权利面临风险，尤其是隐私权。在本简报中，我们将这些系统的实施框架定为公共当局出于执法目的在公共空间进行监视的特定背景。隐私、同意和相称性是描述公共空间监视的道德规范和考虑负责任地实施此类人工智能系统所需的三个相互交织的方面。
节能并行实时调度...
摘要 — 节能是多核嵌入式系统上计算密集型实时应用的关键要求。多核处理器支持任务内并行，在本文中，我们研究了有约束截止期限的零星并行任务的节能实时调度，其中每个任务都表示为有向无环图 (DAG)。我们考虑一个集群多核平台，其中同一集群内的处理器在任何给定时间都以相同的速度运行。提出了一个名为速度配置文件的新概念来模拟运行时每个任务和每个集群的能耗变化，以最大限度地降低预期的长期能耗。据我们所知，目前还没有研究考虑过有约束截止期限的 DAG 任务的节能实时调度，也没有在集群多核平台上进行。所提出的节能实时调度器在 ODROID XU-3 板上实现，以评估和证明其可行性和实用性。为了补充我们的大规模系统实验，我们还进行了模拟，结果表明，与现有方法相比，我们提出的方法可节省高达 67% 的 CPU 能耗。
实时申请的谈判和修订
处理规划申请 - 进行修正，本文件规定了理事会将如何处理潜在的实时计划申请。To help give you more clarity about the chances of your proposal getting planning permission, and to take into account informal advice before you submit your application, you are strongly encouraged to use our pre-application service, please see our website: https://www.southsomerset.gov.uk/services/planning/pre-application-advice/ Going through the pre-application advice stage will help ensure an application is submitted确定了所有合理已知的问题。在提交计划申请之前，通过提交预先申请的建议，您可能会从更快，更成功的申请过程中受益，因为已经有机会发现问题并在可能的情况下解决。这可以在计划申请过程中节省您的时间和金钱。花费时间和精力来准备提案更有可能导致高质量，可接受的开发，并将帮助我们快速处理您的应用程序。处理正式计划申请，一旦提交申请，我们的一般方法将是在没有寻求申请前建议的地方，LPA通常不会协商修订，任何此类讨论都将由案件官员酌情根据以下协议一致。如果预先申请建议LPA支持不会进行，则除非情况发生变化，否则将不会进行修正案的谈判。您可以决定使用此服务来：应该强调的是，是否接受当地计划机构是否接受这种更改，以确定是否需要对更改进行重新进行更改，或者提出的更改是否如此重要，以至于将提议更改为应提交新申请。（请参阅段落：061参考ID：14-061-20140306进行申请 - 指导 - www.gov.uk），如果您想在提交后进行修改，但在确定之前，您可以通过我们的计划申请修订服务要求进行实时申请。
电力实时能量管理方法...
摘要 —随着微电网中间歇性能源的增多，难以准确预测可再生能源的出力及其负荷需求。为了实现系统的经济运行，提出了一种基于模型预测控制（MPC）和动态规划（DP）算法的能量管理方法。该方法可以合理分配电池、燃料电池、电解器和外部电网的能量，在保证系统功率平衡和成本优化的同时，最大化分布式电源的出力。基于超短期预测，预测光伏阵列的输出功率和系统负荷的需求功率。通过有限时间内的反复滚动优化代替传统动态规划的离线全局优化，获得储能系统中各个单元的功率值。与传统的 DP、MILP-MPC 和基于逻辑的实时管理方法相比，提出了的能量管理方法被证明是可行和有效的。
使用实时细胞分析系统
结果：CDI组的RTCA测量功能和毒梭状芽胞杆菌毒素B（TCDB）浓度（302.58±119.15 ng/ml）明显高于CDC组（18.15±11.81 ng/ml）（P = 0.0008）的CDC组（18.15±11.81 ng）。相反，ELISA结果显示CDC（26.21±3.57 ng/ml）和CDI组（17.07±3.10 ng/ml）之间的TCDB浓度没有显着差异（P = 0.064）。PCR结果表明，CDC（774.54±357.89副本/μL）和CDI组（4,667.69±3,069.87副本/μL）之间的TCDB基因拷贝没有显着差异（p = 0.407）。另外，通过RTCA测量了从艰难梭菌分离株分泌的功能和毒性TCDB浓度。CDC（490.00±133.29 ng/ ml）和CDI组（439.82±114.66 ng/ ml）的结果没有显着差异（p = 0.448）。值得注意的是，当与合并的CDC样品上清液混合时，RTCA测量的功能和毒性TCDB浓度显着降低（P = 0.030）。
实时决策的并行计算框架 -
可扩展和自适应深度学习算法已成为处理巨大数据集并克服慢速计算模型的局限性的变革性。的技术，例如分布式梯度下降和模型并行性授权学习系统有效地扩展而不会降低性能。这些方法优化了分布式系统中的资源分布，从而有效地处理了复杂的数据模式。自适应算法根据输入数据动态修改其体系结构，提供稳健性和灵活性 - 在天气预测和财务建模应用程序中实时决策的临界属性。此外，增强学习和联合学习通过减少对集中数据存储和处理的依赖来增强可伸缩性和概括性[1]。
电池的可删除性和替代性
为任何软件工具，固件或类似的辅助手段提供非歧视性访问，以确保备用电池的全部功能以及在更换期间和之后安装的设备的全部功能； 在制造商，进口商或授权代表的免费访问网站上提供有关设备所有者通知和授权替换电池电池的通知和授权的程序的描述；该程序应允许远程提供通知和授权； 在提供对软件工具，固件或类似辅助手段的访问权限之前，制造商，进口商或授权代表只需收到设备所有者的通知和授权即可。也可以通过所有者的明确书面同意书来提供此类通知和授权； 制造商，进口商或授权代表应在收到请求后的3个工作日内提供对软件工具，固件或类似辅助手段的访问权限，并在适用的情况下进行通知和授权。