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将闲置油气井重新用于储能
近年来，人们越来越重视利用能源储存来增强电网抵御破坏性事件的能力。虽然可再生能源供应不断扩大，但基于重力的解决方案（如抽水蓄能）在商业领域仍然占主导地位。然而，它们的地理限制限制了可用性、可扩展性，并增加了太阳能和风能共置的成本。另一种方法是重新利用位于现有电网基础设施附近的闲置油气井，这是一种有前途且经济高效的解决方案。本文讨论了在 300 米井中与内部永磁同步机耦合的再生驱动系统的优化和控制，该井的重量为 100 牛顿。该研究采用动态 MATLAB/Simulink 模型来模拟电力传动系统在储存和放电操作期间的运行。结果表明，仅电气系统的初始往返效率就为 85.9%，并确定了最大化效率的关键因素。机电传动系统的优化运行和控制具有巨大的潜力，可以最大限度地降低存储的平准化成本，同时最大限度地提高效率和创收。
生物质到热解油-Empyro
余乳，目的是在商业上相关的25 mW th的商业相关规模上证明BTG生物化的快速热解技术。的准备工作已于2009年开始，但是热解油厂的实际建设刚刚开始于2014年初，第一个热解油于2015年3月生产。富有粉状植物设计用于喂养木本生物量，尤其是木质碎片和罚款 - 荷兰的颗粒处理和储存的副产品。此原料几乎不需要进一步的预处理。粒径已经适用于喂食热解过程，而水分含量略高于10 wt％。已经安装了一个相对较小的干衣机，将原料干燥至5 wt％的水分含量。
Buriti油对糖尿病损伤的影响的实验研究
电子邮件：dra.lauriellima@gmail.com摘要目标：分析油对I型糖尿病病变的影响，并相对分析葵花籽油的影响。 方法：由使用四组Wistar Lineage大鼠（Rattus Norvegicus）进行实验定量分析研究。 A组A，B和C已被诱导糖尿病，并使用链霉素，糖尿病性药物（Sigma Chemical Company，St. Louis，Mo，Mo，Mo）进行单剂量（50 mg/ kg体重），溶解在0.01 m柠檬酸盐（pH 4.5）。 随后，所有组在后灯区域受伤，并用血清（A），Buriti Oil（B和D）和向日葵油（C）治疗。 结果：通过该软件进行分析表明，使用Buriti Oil没有明显的结果可以改善康复。 结论：与其他群体相比，Buriti Oil的使用通常具有优势。 但是，由于“ P值”超出了可靠性和可信度的标准，这项研究表明，声称Buriti油为糖尿病患者造成伤害带来真正的益处没有任何意义。 关键词：buriti油，糖尿病，康复。 摘要目的：分析油对I型糖尿病患者伤口愈合的影响，并对葵花籽油的影响进行汇总。 方法：它由使用四组Wistar大鼠（Ratus Norvegicus）进行定量分析的实验研究。 关键词：buriti油，糖尿病，康复。电子邮件：dra.lauriellima@gmail.com摘要目标：分析油对I型糖尿病病变的影响，并相对分析葵花籽油的影响。方法：由使用四组Wistar Lineage大鼠（Rattus Norvegicus）进行实验定量分析研究。A组A，B和C已被诱导糖尿病，并使用链霉素，糖尿病性药物（Sigma Chemical Company，St. Louis，Mo，Mo，Mo）进行单剂量（50 mg/ kg体重），溶解在0.01 m柠檬酸盐（pH 4.5）。随后，所有组在后灯区域受伤，并用血清（A），Buriti Oil（B和D）和向日葵油（C）治疗。结果：通过该软件进行分析表明，使用Buriti Oil没有明显的结果可以改善康复。结论：与其他群体相比，Buriti Oil的使用通常具有优势。但是，由于“ P值”超出了可靠性和可信度的标准，这项研究表明，声称Buriti油为糖尿病患者造成伤害带来真正的益处没有任何意义。关键词：buriti油，糖尿病，康复。摘要目的：分析油对I型糖尿病患者伤口愈合的影响，并对葵花籽油的影响进行汇总。方法：它由使用四组Wistar大鼠（Ratus Norvegicus）进行定量分析的实验研究。关键词：buriti油，糖尿病，康复。A组A，B和C被诱导为糖尿病，使用链蛋白酶（一种糖尿病性药物（Sigma Chemical Company，St. Louis，MO，MO）施用单剂量（50 mg/kg体重），溶于01 M Citrate Buffer（pH 4.5）。随后，所有组在多诺伦巴省地区受伤，并用血清（A），Buriti Oil（B和D）和向日葵油（C）治疗。结果：通过软件的分析表明，使用Buriti Oil没有明显的结果来证明康复的改善。结论：与其他群体相比，通常会使用Buriti Oil的使用优势。然而，由于“ P值”超出了可靠性和可信度的标准，这项研究并没有显示出一定程度的相关性，声称Buriti Oil为糖尿病患者的病变带来了真正的好处。
油和石油产品的土壤和水净化生物产品
染色体复制的起始需要动态核蛋白复合物。在大多数花纹中，原始oric包含多个DNAA框序列，无处不在的DNAA发起人结合了这些序列。在大肠杆菌oric中，DNAA盒子通过DNAA - DNAA相互作用构造了高阶复合物，从而促进了由于安装复制机械而引起的单链（SS），促进了Oric中的DNA放松元素（应得）的解放（应得）。尽管DNAA蛋白之间具有显着的序列同源性，但Oric序列还是高度多样的。本研究研究了来自进化上古老的菌群Thermotoga Maritima的Oric（TMA-Roric）设计。最小的TMA序列包括一个育种区域和一个包含五个DNAA盒的浮动区域，由Cognate DNAA（TMA DNAA）识别。此应归因于两个不同的功能模块，一个放松的模块和一个TMA DNAA结合模块。应有的三核苷酸标签的三个直接重复序列对于在DNAA盒子上构建的TMA DNAA复合物的放松和SSDUE结合至关重要。其圆形的富序序列仅刺激双链体。此外，无论DNAA盒子的方向如何，在TMA-Corior中构建了ATP结合的TMA DNAA的头到尾寡头。这种结合模式被认为是由DNAA域III和IV的可振奋性诱导的，分别负责DNAA - DNAA - DNAA相互作用和DNAA盒结合。在TMA-oricor中特定的TMA DNAA盒的分量也是造成放松的原因。这些发现表明，SSDUE募集机制负责放松，并将增强对进化差异细菌中存在的原点序列的基本分子的理解。
评估SARS-COV-2中和抗体滴度的康复和接种母亲的母乳中和抗体滴度
摘要母乳中含有可以保护母乳喂养婴儿免受感染的抗体。在这项工作中，我们检查了母乳中的抗体是否可以中和来自疫苗接种的女性的84个母乳样本中的SARS-COV-2（Comirnaty，mRNA-1273或Chadox1），并感染了SARS-COV-2，或者均受到侵蚀和疫苗接种。使用携带wuhan-hu-1，delta或ba.1 Omicron Spike蛋白的拟型囊泡口腔炎病毒测试了这些血清的中和能力。我们发现自然感染导致更高的中和滴度，中和与母乳中的免疫球蛋白A水平正相关。此外，在基于mRNA的疫苗和腺病毒载体的Chadox1 Covid-19疫苗之间观察到产生中和抗体的能力的显着差异。过度，我们的结果表明，来自自然感染的妇女或以mRNA基疫苗接种的妇女的母乳中包含SARS-COV-2中和抗体，可以为母乳喂养的婴儿提供免受感染的保护。
使用液滴数字聚合酶链反应
重组腺相关病毒（RAAV）是通常用于基因治疗的病毒载体。残留的宿主细胞DNA是一种与感染和致癌性风险有关的杂质。因此，需要对其进行监控以进行质量控制。我们旨在开发针对18S核糖体RNA（RRNA）基因的液滴数字聚合酶链反应（DDPCR）方法，以定量残留宿主细胞DNA。使用两组共享C-末端的启动对确定18S rRNA基因的拷贝数。对于将18S rRNA基因的拷贝数转化为基因组DNA的质量浓度，HEK293基因组DNA中18S rRNA基因的准确拷贝数通过与三个参考基因的拷贝数（EIF5B，DCK和HBB的拷贝数进行比较）确定。结果表明，回收了88.6–97.9.9％的HEK293基因组DNA，被回收到RAAV制剂中。将基于DDPCR的分析应用于RAAV制剂，以定量残留的宿主细胞DNA作为杂质。我们的发现表明该测定可用于RAAV产品中残留宿主细胞DNA的定量和尺寸分布。
双曲线通过图切割的多边形聚集 - 滴
我们提供了一种新方法，用于在给定的地理数据集中检测多边形组并为每个组计算代表性多边形。此任务与MAP概括相关，其目的是从给定的地图中得出较少详细的地图。按照经典的方法，我们通过将输入多边形与一组三角形合并，从一个约束的Delaunay三角剖分中选择输入多边形，来定义输出多边形。我们方法的创新是通过解决双晶格优化问题来计算三角形的选择。一方面，我们旨在最大程度地减少输出多边形的总面积，但另一方面，我们的目的是最大程度地减少其总周长。我们将这两个目标结合在一起，并研究自然出现的两个计算问题。在第一个问题中，平衡两个目标的参数是固定的，目的是计算单个最佳解决方案。在第二个问题中，目的是为参数的每个可能值计算包含最佳解决方案的集合。我们基于计算适当定义的图表的最小切割而提出了这些问题的有效算法。此外，我们展示了如何使用几乎没有解决方案近似第二个问题的结果集。在实验评估中，我们最终表明该方法能够从与参考解决方案相似的足迹中得出结算区域。
带有预测的战略防止调度 - 滴
在发起算法机理设计领域的开创性论文中，Nisan and Ronen [27]研究了设计策略性防止机制以在无关机器上安排工作的问题，旨在最小化Makepan。他们提供了一种策略性的机制，可以实现n个应用，并大胆地猜想这是任何确定性的策略性计划调度机制都可以实现的最佳近似值。经过二十多年的努力，N仍然是Christodoulou等人最著名的近似和最近的工作。[11]能够证明所有确定性策略性机制的近似结合。但是，这种强烈的负面结果在很大程度上取决于以下事实：这些机制的性能是使用最坏情况分析评估的。要克服这种过于悲观的，通常是不信息的，最差的界限，最近的工作集中在“学习增强的框架”上，其目标是利用机器学习的预测来获得改善的近似值，同时近距离固定时，即使在近距离近似近似情况下，这些预测也是如此，即在这项工作中，我们使用学习扬声器的框架研究了Nisan和Ronen [27]的经典战略调度问题，并提供了一种确定性的多项式策略性防止机制，该机制是6一致和2 N-brobust。因此，我们实现了“两全其美的最佳”：O（1）的一致性和O（n）鲁棒性，渐近地与最著名的近似值匹配。然后，我们扩展此结果，以提供更一般的最差近似值保证，作为预测误差的函数。最后，我们通过表明任何1一致的确定性策略防抗机制具有无限稳定性来补充积极的结果。