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发现没有重大影响土地征用峰值工厂，Tinker AFB，OK
根据1969年《国家环境政策法案》（NEPA）（42美国法典4321 et seq。），总统的环境质量委员会（CEQ）法规，以实施NEPA的程序规定（40条联邦法规法规[CFR]第1500-1508部分），以及空军（DAF）环境影响分析过程（EIAP）编码为32 CFR Parts 989，Tinker Air Firector（Tinker Air Feelitial）的Oele Feelies＆Base of oeg and oeg and oeg and oeg and oeg and oe of of tinker Air Forieph of Electory of Feelians，一部分，一部分，一部分，一部分，一部分，一部分，一部分，一部分，一部分，一部分，一部分，一部分。已经准备了环境评估（EA），以分析与建造和运营新的电动峰值工厂相关的潜在环境后果。作为此行动的一部分，DAF将获得并将土地租给Og＆e。OG＆E在俄克拉荷马州和西部阿肯色州的30,000平方英里地区为871,000多个客户提供服务，其中包括Tinker AFB。在1990年，OG＆E在Tinker AFB上安装了两台燃烧涡轮机，形成了电动峰值工厂。该峰值植物具有两个主要目的。首先，该工厂为基地提供备用功率以及电岛操作（EIO）。在EIO事件中，Tinker AFB与网格完全断开。电力仅使用电动峰值工厂提供，该电动机维持能源弹性，并按照DAF指示（DAFI）90-1701（安装能量和水管理）指示的DAF任务的总体风险降低。第二，OG＆E通常在高峰时间操作这些单元，以保持区域电网电压，而Tinker AFB是第一个掌握权力的客户。由于这些涡轮机已经使用了54年（此类单位通常在运行30年后退休），因此OG＆E计划在2025年退休。目的和需求（EA节（§§）1.4＆1.5，第1-5页）：Tinker AFB与OG＆E结合使用，开始解决现有峰值工厂的退休及其对基地关键任务的支持。DAFI 90-1701将主要发电系统确定为在提高和维持能源弹性并确定与私人公用事业的电力购买协议中发挥重要作用，以此作为获得访问电力要求的手段。因此，Tinker AFB和OG＆E合作制定了现有电动峰值工厂的替换计划。由于Tinker AFB依靠OG＆E提供可靠和冗余的电力来支持其运营，因此拟议的行动的目的是继续提供能源弹性计划和岛屿能力，以支持基地的各种DAF任务。采取行动的需求是解决OG＆E的计划退休，目前的电动峰值工厂2025年。
SARS-COV-2中的突变导致峰值蛋白质的抗原变异：疫苗发育的挑战
抽象的背景糖尿病被认为是静脉血栓栓塞（VTE）的危险因素，但观察性研究已经报道了爆发的发现。这项研究旨在研究1型和2型糖尿病与VTE的因果关系，包括深静脉血栓形成（DVT）和肺栓塞（PE）。方法，我们通过使用来自欧洲个体进行的大型基因组关联研究的摘要级别的数据，设计了双向两样本的孟德尔随机分析（MR）分析。使用乘法随机效应方法的逆差异加权来获得主要因果估计值，并补充了加权中值，加权模式和MR EGGER回归，作为灵敏度分析以测试结果的鲁棒性。结果我们发现1型糖尿病对VTE的因果关系没有显着的因果影响（优势比[OR]：0.98，95％的置置间隔[CI]：0.96 - 1.00，p¼0.043），dvt（or：：0.95％CI：0.95％CI：0.95％CI：0.95％：0.95 – 1.00 – 1.00，pE 1.00，pETE，pE 1.102），或：e或：0.102），或：e102），或eL¼10.10.10.10.10.10.10.1.10.10.10.10.beLeel和eel¼.1.1.1.1.1.1.1.1.10.1.beLeel和： 0.96 - 1.01，p¼0.160）。Similarly, no signi fi cant associations of type 2 diabetes with VTE (OR: 0.97, 95% CI: 0.91 – 1.03, p ¼ 0.291), DVT (OR: 0.96, 95% CI: 0.89 – 1.03, p ¼ 0.255), and PE (OR: 0.97, 95% CI: 0.90 – 1.04, p ¼还观察到0.358）。多变量MR分析的结果与单变量分析中的发现一致。在另一个方向上，结果没有显示VTE对1型和2型糖尿病的重要因果作用。结论该MR分析表明，在这两个方向上没有明显的因果关系和2型糖尿病与VTE的因果关系，这与先前的观察性研究相结合，该研究为理解糖尿病和VTE的潜在发病机理提供了线索。
储能系统取代峰值发电厂对能源公平和公平性的影响分析
摘要 — 向低碳能源系统的过渡对于缓解和适应气候变化至关重要。储能系统是实现可行的脱碳电网的关键组成部分。然而，单靠脱碳并不能保证更公平、更具包容性或社会公正的能源系统。能源公平和正义应融入能源系统转型中，以确保公平地分担利益和负担。在本文中，我们通过评估使用储能取代天然气 (NG) 峰值发电厂来讨论储能与社会公平之间的关系。峰值发电厂不成比例地位于贫困社区附近，而且往往比较老旧，是影响健康的细颗粒物和其他污染物的高排放源。本文以华盛顿州的峰值发电厂为例，探讨了用电池储能取代 NG 峰值发电厂对公平的影响，以强调退役发电厂的以人为本的价值观。该研究使用最新的西部电气协调委员会锚定数据集 2030 案例进行了生产成本模拟，发现更换后总发电成本、位置边际价格和年总排放量均有所降低。这些减少将为当地社区带来公平利益，包括获得清洁空气、改善健康状况和减少能源负担。
在20-35 MEV范围内从7LI（P，N）反应中的中子产生峰值
基于7 li（p，n）的NPI CAS的QMN生成器，包括一个2毫米厚的锂靶（7 li或nat li Metal），然后是1厘米厚的碳板，以停止在通过目标后保留在束中的碳纤维板。靶标和平板是电隔离的，以允许通过撞击质子带来的电荷进行调查。由U-120m的回旋子加速并导向目标的质子束（请参见图。1）。质子能可以设置在20-35 MeV范围内。发电机的设计允许在辐照后提取锂靶（用于γ-测量）。40-50 ns的回旋射频（RF）复活周期允许中子光谱的流动时间（TOF）调查。可以在[4]中找到更多细节。
峰值电流模式降压 DC-DC 转换器的精确平均电感电流限制方法
摘要 提出了一种用于峰值电流模式 (PCM) 控制的降压型 DC-DC 转换器的精确可编程平均电感电流限制方法。利用 Gm-C 滤波器检测与电感串联的电流检测电阻上的压降。然后，通过电压-电流 (V2I) 转换器将压降转换为电流信号。转换后的电流信号叠加在误差放大器的输出上，以调节峰值电感电流。降压转换器采用 0.18 µ m BCD 工艺设计。对于 50 m Ω /25 m Ω 的检测电阻，电流限制值分别设计为 1 A/2 A。当等效负载电阻从 10 Ω 变为 2.5 Ω/1.67 Ω 时，仿真结果表明，对于 50 m Ω /25 m Ω 的检测电阻，平均电感电流分别从 500 mA 增加到 0.9 A/1.8 A。关键词：电流限制，平均电感电流反馈，Gm-C滤波器分类：集成电路（模拟）
与安慰剂口香糖相比，尼古丁对疼痛的敏感性和峰值α频率的介导作用的影响
1。新南威尔士大学华莱士·沃思大厦（Wallace Wurth）大楼医学院（UNSW），悉尼，新南威尔士州2052，澳大利亚2。疼痛影响中心，澳大利亚神经科学研究（NEURA），澳大利亚悉尼兰德威克市Barker Street 139Mark Wainwright分析中心，新南威尔士州大学（UNSW）生物科学南部大楼（UNSW），悉尼，新南威尔士州2052，澳大利亚4。美国马里兰州马里兰州医学院放射与核医学系5。 马里兰州巴尔的摩大学牙科学院神经和疼痛科学系，巴尔的摩，马里兰州21201，美国6。 中心推进慢性疼痛研究，马里兰州巴尔的摩大学，巴尔的摩，马里兰州21201，美国7。 伯明翰大学心理学学院，伯明翰，B15 2TT，英国8。 人类脑健康中心（CHBH），伯明翰大学，伯明翰，B15 2TT，英国9。 加拿大安大略省伦敦帕克伍德研究所的灰色流动与活动中心10. 西安大略大学，伦敦，安大略省，加拿大安大略省西部安大略大学物理治疗学院11。 舒利希医学与牙科学院医学生物物理学系，西安大略大学，伦敦，安大略省安大略省，加拿大安大略省美国马里兰州马里兰州医学院放射与核医学系5。马里兰州巴尔的摩大学牙科学院神经和疼痛科学系，巴尔的摩，马里兰州21201，美国6。中心推进慢性疼痛研究，马里兰州巴尔的摩大学，巴尔的摩，马里兰州21201，美国7。伯明翰大学心理学学院，伯明翰，B15 2TT，英国8。人类脑健康中心（CHBH），伯明翰大学，伯明翰，B15 2TT，英国9。加拿大安大略省伦敦帕克伍德研究所的灰色流动与活动中心10.西安大略大学，伦敦，安大略省，加拿大安大略省西部安大略大学物理治疗学院11。舒利希医学与牙科学院医学生物物理学系，西安大略大学，伦敦，安大略省安大略省，加拿大安大略省
峰值超维网络：与内存启发的框架集成的神经形态模型
最近，从鲁棒性和能量效率方面，受到脑启发的计算模型表现出巨大的潜力，可以超越当今的深度学习解决方案。尤其是，尖峰神经网络（SNN）和高维计算（HDC）在实现了有效和鲁棒的认知学习方面表现出了令人鼓舞的结果。尽管取得了成功，但这两个受大脑启发的模型具有不同的优势。SNN模仿了人脑的物理特性，而HDC则以更抽象和功能水平对大脑进行建模。他们的设计理念展示了激励其组合的互补模式。在记忆的经典心理模型的帮助下，我们提出了SpikeHD，这是第一个从根本上结合尖峰神经网络和超维计算的框架。SpikeHD生成了一个可扩展且强大的认知学习系统，可以更好地模仿大脑功能。SpikeHD通过保留基于原始事件的Spike数据的空间和时间相关性来利用尖峰神经网络提取低级特征。然后，它利用HDC通过将信号映射到高维空间，学习抽象信息并对数据进行分类来通过SNN输出进行操作。我们对一组基准测试问题的广泛评估表明，与SNN架构相比，SpikeHD提供了以下好处：（1）通过利用两阶段信息处理来增强学习能力，（2）使噪声和失败的实质性稳健性和（3）减少网络的大小和需求的参数，从而使学习能力具有重要的功能。
基于NSUC1610的车载步进电机控制
NSUC1610 是通过反电动势的大小来进行堵转检测，在马达相位未通电期间，可以检测到 BEMF 电压。但这 不包括全步进模式，因为两个相位始终通电。以下假设在微步进模式下检测失速，BEMF 电压与电机转速成 正比，这样可以判断电机是否运行。由于只有在一相未通电的情况下才能进行测量，因此对 BEMF 电压的观 察非常有限。对于理想的电机，在没有任何负载和损耗的情况下，转子将随着定子磁场持续旋转，并且在相电 流为零时，可以看到 BEMF 电压的峰值。对于实际电机和外加负载，转子将始终滞后于定子磁场。此负载相关 相位滞后将导致固定测量点处 BEMF 电压的负载相关变化。在零相位滞后的情况下，可以测量 BEMF 电压峰 值，并且只能看到反电势与速度的相关性。在与负载变化的情况下，反电势会产生相位滞后，BEMF 电压将从 峰值将出现偏移，当这个电压大于或者小于一个阈值时，这就标志着检测到失步点，电机运动将停止。BEMF 电压测量仅在零电流阶跃期间启用。在零电流阶跃结束时，采样和测量最后一次 BEMF 电压值。这可确保线 圈电流达到零，且 BEMF 电压实际可见。根据电机参数、速度和阶跃模式，零阶跃可能会变短，并且无法获得 明显的 BEMF 电压。此时则无法检测失速。失速检测仅在匀速运动期间进行，在加速或减速期间，BEMF 电压 可能非常低，则不会启用失速检测。具体电流波形如图 2.5 所示：
基于PA-TN5插入模式的TIP-SEQ的峰值通话参数的合理设计提高了预测能力
基于PA-TN5插入模式的TIP-SEQ的峰值呼叫参数的合理设计可提高预测能力。Thomas Roberts（0009-0006-6244-8670），Hiranyamaya Dash（0009-0005-5514-505X），TeemuK.E.Rönkkö（0000-0003-4865-4815）我们每个人都应隶属于： - 伦敦帝国学院的脑科学系，迈克尔·乌伦·枢纽爵士，伦敦怀特城校园，W12 0BZ，英国 - 英国伦敦伦敦帝国学院，英国伦敦伦敦帝国学院，Teemu K.E.Rönkkö，伦敦帝国学院。 Ø，丹麦 *贡献同样抽象的表观基因组分析提供了对控制基因表达的调节机制的见解。在基本水平上，这些机制由结合DNA或修饰染色质的蛋白质确定。Chip-Seq和Cut＆Tag等技术在绘制此类蛋白质的结合位点遍布基因组。最近的进步导致了Tip-Seq的发展，Tip-Seq是一种高度敏感的方法，旨在增加每个样品的唯一读数数量。它的设计结果在新的库功能中，尚未通过比较分析探索。通过对生物信息学工具和参数的广泛评估，我们开发了一条分析管道，该管道非常适合TIP-SEQ数据，包括线性重复数据删除，阅读优先级和读取转换。在https://github.com/neurogenomics/peak_calling_tutorial.git上可以在GitHub上获得优化峰通话的教程。使用转录因子结合曲线（TFS），我们表明我们的优化管道大大降低了峰宽度至50％以下，更精确地将峰顶与已知基序保持一致。我们的方法论进步大大提高了TIP-SEQ数据质量，并且周到的分析参数的设计广泛适用于所有基于PA-TN5的分析测定法。
使用基于神经工程框架的新型机器人控制器，基于神经工程框架的峰值神经网络
摘要：本文研究了新型机器人控制器的尖峰神经网络（SNN），目的是提高轨迹跟踪的准确性。通过结合时间编码机制来模拟人脑的运行，SNN在信息处理方面提供了更大的适应性和效率，与常规神经网络相比，机器人手臂控制中时间信息的代表方面具有显着优势。探索机器人控制中SNN的特定实现，本研究分析了SNN固有的神经元模型和学习机制。基于神经工程框架（NEF）的原理，使用NENGO和MATLAB R2022B设计了一个新型的尖峰PID控制器，并为3多型机器人臂设计和模拟。控制器在以下指定的轨迹方面表现出良好的准确性和效率，显示出最小的偏差，过冲或振荡。使用均方根误差（RMSE）等性能指标的彻底定量评估以及时间加权误差（ITAE）的绝对值的积分，为基于SNN的控制器的效率提供了其他验证。观察到竞争性能，就ITAE指数而言，ITAE指数的ITAE指数和常规PID控制器的模糊控制器超过了模糊控制器，而ITAE指数则超过了6％，而RMSE的性能则超过了30％。这项工作强调了NEF和SNN在开发有效的机器人控制器方面的实用性，为未来的研究奠定了基础，该研究的重点是动态环境和先进的机器人应用中的SNN适应性。