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World File Search System性能分析
用于人类基因中 CRISPRa sgRNA 设计的网络工具的计算机性能分析
血管生成基因过表达已成为众多血管再生基因治疗项目的主要策略。然而，大多数项目在临床试验中都失败了。CRISPRa 技术以最高的效率和安全性在 sgRNA 的识别基础上提高基因过表达水平。CRISPick 和 CHOP CHOP 是用于预测 sgRNA 的最广泛使用的 Web 工具。我们的研究目的是分析这两个平台对于涉及不同人类参考基因组（GRCH 37 和 GRCH 38）的血管生成基因（VEGFA、KDR、EPO、HIF-1A、HGF、FGF、PGF、FGF1）的 sgRNA 设计的性能。从不同方面分析了这两个工具提出的排名前 20 的 sgRNA。与 sgRNA 结合位点相关的 DNA 曲率没有发现显著差异，但使用 CRISPick 时，sgRNA 预测的靶向效率显著更高。此外，同一平台在 EPO、EGF、HIF-1A、PGF 和 HGF 中的平均排名变化较大，而在 KDR、FGF-1 和 VEGFA 中未达到统计显著性。不同平台之间排名位置的重排分析也不同。CRISPick 被证明在与更完整的基因组相关的最佳 sgRNA 建立方面更准确，而 CHOP CHOP 显示出更窄的分类重排。2022 由 Elsevier BV 代表计算和结构生物技术研究网络出版。这是一篇根据 CC BY-NC-ND 许可协议 ( http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ ) 开放获取的文章。
性能分析和改进电化学阻抗光谱范围用于在线估计电池参数
此在线数据库包含1954年从1954年前进的温莎大学学生的博士学位论文和硕士学位论文的全文。这些文件仅用于个人研究和研究目的，根据《加拿大版权法》和《创意共享许可》（CCC BY-NC-ND）（归因，非商业，无衍生作品）。根据本许可，必须始终将作品归因于版权持有人（原始作者），不能用于任何商业目的，并且不得更改。任何其他用途都需要获得版权持有人的许可。学生可以询问从该数据库中撤回其论文和/或论文。有关其他查询，请通过电子邮件（scholarship@uwindsor.ca）或电话519-253-3000EXT与存储库管理员联系。3208。
原创文章 基于Python编程的搅拌摩擦焊接头力学性能分析人工智能算法
摘要：在现代计算科学中，机器学习和优化过程之间的相互作用标志着最重要的发展。优化在机械工业中起着重要作用，因为它可以降低材料成本、减少时间消耗并提高生产率。最近的工作重点是对搅拌摩擦焊接工艺进行优化任务，以获得搅拌摩擦焊接接头的最大极限抗拉强度 (UTS)。为此选择了两种机器学习算法，即人工神经网络 (ANN) 和决策树回归模型。输入变量为工具转速 (RPM)、工具移动速度 (mm/min) 和轴向力 (KN)，而输出变量为极限抗拉强度 (MPa)。观察到，在人工神经网络的情况下，训练和测试集的均方根误差分别为 0.842 和 0.808，而在决策树回归模型的情况下，训练和测试集的均方根误差分别为 11.72 和 14.61。因此，可以得出结论，ANN 算法比决策树回归算法提供更好、更准确的结果。
45 nm CMOS中的环振荡器和电流饥饿VCO的比较和性能分析
因此，随着时钟速度的增加，需要更加间隔的多相时钟。常规的CMOS环振荡器已被普遍用于这些应用程序，因为它们由于高速操作和简单的结构而可以提供多相时钟信号。在常规环振荡器中，振荡频率取决于单个延迟之和的两倍的倒数。此外，传统环振荡器中的最小龙头间距不能小于两个逆变器延迟。在这里，我们必须添加更多的逆变器才能获得更多的输出阶段，从而降低了最大工作频率。要获得一个较小的间距，由一系列耦合环振荡器组成的阵列振荡器，可以将延迟分辨率延迟到逆变器延迟，从而提出了将逆变器延迟除以除以环的数量。因为该电路基于阵列结构，但是，多相输出的数量仅限于环中阶段的倍数。
混合级联热泵和用于住宅建筑物的热电器存储系统：实验测试和性能分析
1可能的“无”能量，CNR Itae，意大利墨西拿98126；安东尼奴。）;）; davitation.aloids.cnr.it（D.A.）;法语（F.S.）; giuseppe.dino@it.cnr.it（G.E.D.）;2 svarv@mail.ntu.r（e.v.）; takar@mail.ntua.ngur（s.k.）3 Akg肉汤，Am Hohlen Weg 31，34369德国祝福； birgo.nitsch@kruppe.de（B.N.）; 4 GMBH，围攻，德国慕尼黑80803； andre.grosse@grushing.cool（A.G.）; 5 Daikin Europe N.V.，AG。君士坦丁str。50，15124 Maretus，希腊； 2000年邻国，瑞士；第7章章观察小组，奇妙的大学，S/N城堡的树林，25001 Lleida，西班牙； David.verb.cat（D.V.）;引起@cabe@udface@cat（l.f.c.）; gabriel.zsembinski@udl.cat（G.Z。）*正确：值。
T13 - 风力涡轮机部件和工具的增材制造
任务 1：调查风力涡轮机制造过程中的工艺和性能挑战（ORNL 和 NREL）。（已完成）任务 2：AM 风力涡轮机组件/工具的成本/性能分析（现有 AM 能力）。（ORNL 和 NREL）。（已完成）任务 3：风险分析和缓解策略（现有 AM 能力）。（ORNL 和 NREL）。（已完成）任务 4：风力涡轮机组件/工具的成本/性能分析、风险分析和缓解策略（即将推出的 AM 能力）。（ORNL 和 NREL）。（已发布报告：风能系统中增材制造的现状）任务 5：行业合作以改进 AM 成本/性能分析（ORNL、NREL 和 Vestas）。（已完成）任务 6：利用 AM 技术制造机舱结构骨架节点 (SN) 以进行比较分析并发布结果。（出版物待发布）
Bio-Data名称：Ravindra Kumar Ambikesh指定
1。基于遗传算法的植物布局设计（2008）2。使用遗传算法的细胞形成（2008）3。设施布局设计中的单位负载和材料处理注意事项（2009）4。使用神经网络（2009）5。设计和开发用于汽车与性能分析的防锁制动系统（2010）6。LML Kanpur（2010）7。自动导向车辆的设计，制造和性能分析（2011年）8。汽车应用自动变速器的设计，制造和性能分析（2011）9。扭转杆悬架系统的设计，制造和性能分析（2012）10。电磁离合器的设计与开发（2012）11。电动剪刀杰克的设计与开发（2013）12。四个车轮转向机制的设计和制造（2014）13。汽车的自动维护和检查时间表（2014）14。基于尼龙的扭转杆悬架系统的设计和开发（2015）15。划分的开发和性能分析由周期驱动（2015）16。自动化液压杰克的设计和制造（2016）17。设计，开发和制造干湿清洁机（2016）18。开发盘式制动器的实验设置和性能分析（2017）19。磁制动系统实验设置的开发和分析（2017）20。使用日内瓦机制设计和开发自动滚动器。（2019）（2018）21。设计和开发真空辅助电动制动系统。（2018）22.设计和测试GFRP叶弹簧的制造和测试。（2018）23.设计，开发和制造混合机，用于草切割和表面研磨。（2019）24。设计，用于农业应用的基于太阳能的开发和制造。
带电池存储和储氢的并网光伏系统稳健设计优化与随机性能分析
a 比利时蒙斯大学热能工程与燃烧系 (UMONS)，Place du parc 20, 7000 Mons，比利时 b 比利时布鲁塞尔自由大学流体与热力学系 (FLOW)，Pleinlaan 2, 1050 Brussels，比利时 c 比利时布鲁塞尔自由大学 (ULB) 和燃烧与稳健优化组 (BUVRNV)，1050 Brussels，比利时 d 比利时鲁汶天主教大学 (UCLouvain) 力学、材料与土木工程研究所 (iMMC)，Place du Levant, 2, 1348 Louvain-la-Neuve
