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FFT功率控制环的传统示波器的频率...
以前，已经使用专用仪器分析了频率响应，但是新一代示波器现在可以测量电源的控制环响应。该分析称为Hendrick Wade Bode之后的Bode（Bode）图。 传统上，该分析使用FFT算法来测量在特定频率范围内系统的增益和相位。诸如4/5/6系列MSO之类的较新示波器具有所有通道上专用的数字下调器，它们独立于时域样本率和记录长度设置。通过称其为频谱视图，该功能与传统的FFT区别开来，在频率响应分析中提供了出色的结果。这份白皮书使用传统的FFT和频谱视图来比较两个不同DUTS（测量设备）的bode图（控制环响应）。
更加资源高效和循环的经济对国际贸易模式的影响：模型评估
本报告利用 OECD 的 ENV-Linkages 模型，研究了资源效率和循环经济 (RE-CE) 转型对国际贸易流动的影响。全球 RE-CE 政策一揽子计划将导致二次材料变得更便宜，而原材料的生产成本则更高。到 2040 年，初级有色金属预计将下降 35-50%，初级钢铁将下降 15%，初级非金属矿物将下降约 10%。生产的区域转移和贸易相关影响（材料加工部门对原材料的区域采购转移）约占材料使用总量减少的三分之一。材料使用量减少的另外三分之二来自规模效应（经济活动减少）和效率效应（加工商品单位产出的材料使用量减少）。
调控油菜 PSII 修复循环的致死基因 BnaC06.FtsH1 的精细定位与鉴定
摘要：光系统Ⅱ是叶绿体的重要组成部分，其修复过程对缓解光抑制至关重要，对提高植物的抗逆性和光合效率具有重要意义。致死基因被广泛应用于基因编辑的效率检测和方法改进。本研究在油菜中发现了一个自然发生的致死突变体7-521Y，该突变体子叶黄化，受双隐性基因cyd1和cyd2控制。通过全基因组重测序和图位克隆相结合的方法，利用15 167个黄化个体将CYD1精细定位到29 kb的基因组区域上。通过对转基因进行共遗传分析和功能验证，确定BnaC06.FtsH1为目的基因；它编码一个丝状温度敏感蛋白H 1 (FtsH1)水解酶，能够降解拟南芥中受损的PSII D1。BnaC06.FtsH1在甘蓝型油菜的子叶、叶片和花中表达量较高，且定位于叶绿体中。此外，在7-521Y中，FtsH上游调控基因EngA的表达上调，D1的表达下调。FtsH1和FtsH5的双突变体在甘蓝型油菜中是致死的。通过系统发育分析发现，在芸苔属植物中FtsH5的丢失，剩下的FtsH1是PSII修复周期所必需的。CYD2可能是甘蓝型油菜A07染色体上FtsH1的同源基因。我们的研究为致死突变体提供了新的见解，其发现可能有助于提高油菜 PSII 修复周期的效率和生物量积累。
挖掘大环的天然产物用于药物困难靶标
摘要：具有较大，无特征和高度亲脂性或高度极性和/或可透明的结合位点的繁殖靶标的潜在客户产生的产物是高度挑战性的。在这里，我们描述了大环天然产物的核心如何在计算机筛选文库中充当高质量的核心，该库为繁殖力范围的目标提供了潜在客户。一组经过精心选择的自然产物衍生的核心的两个迭代回合，导致发现了KEAP1-NRF2蛋白 - 蛋白质 - 蛋白质相互作用的未充电的大环抑制剂，这是由于其高极极性结合位点，这是一个特别具有挑战性的靶标。抑制剂显示出细胞的效率，并且基于其与Keap1和合成通道的络合物结构进行了良好的优化。我们认为，我们的工作将激发利用在基于计算机的潜在客户生成中使用大环核的兴趣，并激发未来大环筛查集合的设计。■简介
![b“极值图论的一个核心问题是确定给定图 H 在 \xef\xac\x81x 大小的图中诱导副本的最大数量。这个问题最早由 Pippenger 和 Golumbic [13] 研究，近年来已成为广泛研究的主题 [2, 3, 7, 8, 11, 18]。本文重点关注有向图的类似问题。准确地说，设 H 是有向图。有向图 G 中 H 的诱导密度，表示为 i ( H, G )，是 G 中 H 的诱导副本数量除以 | V ( G ) | | V ( H ) | 。对于整数 n ，设 i ( H, n ) 为所有 n 顶点有向图 G 中 i ( H, G ) 的最大值。H 的诱导性定义为为 i ( H ) = lim n \xe2\x86\x92\xe2\x88\x9e i ( H, n )。当 i ( H, n ) 对于 n \xe2\x89\xa5 2 递减时，此极限存在。只有极少数有向图的可诱导性是已知的。一类重要的例子是有向星号。对于非负整数 k 和 \xe2\x84\x93 ，让有向星号 S k,\xe2\x84\x93 为通过对具有 k + \xe2\x84\x93 叶子的星号的边进行有向图，使得中心具有出度 k 和入度 \xe2\x84\x93 。有向星形是所有边都具有相同方向的定向星形，即星形 S k,\xe2\x84\x93 ，使得 k = 0 或 \xe2\x84\x93 = 0。S 2 , 0 和 S 3 , 0 的可诱导性由 Falgas-Ravry 和 Vaughan [5] 确定。为了解决 [5] 中的一个猜想，Huang [10] 扩展了他们的结果，确定了对所有 k \xe2\x89\xa5 2 的 S k, 0 的可诱导性，表明它是通过对入度为 0 的部分进行不平衡的弧爆破而渐近获得的。注意，由于任何有向图的可诱导性等于通过反转所有弧得到的有向图的可诱导性，因此可以考虑有向星号 S k,\xe2\x84\x93 ，使得 k \xe2\x89\xa5 \xe2\x84\x93 。特别地，Huang 的结果还确定了对所有 \xe2\x84\x93 的 S 0 ,\xe2\x84\x93 的可诱导性。 [10] 的结果未涵盖的最小定向星是 S 1 , 1 ，即三个顶点上的有向路径。Thomass\xc2\xb4e [16，猜想 6.32] 猜想 i ( S 1 , 1 ) = 2 / 5，这是通过四个顶点上的有向环的迭代爆炸获得的。](/simg/b/ba28460dd1b06d9996628290aa73355077ae7e14.webp)
b“极值图论的一个核心问题是确定给定图 H 在 \xef\xac\x81x 大小的图中诱导副本的最大数量。这个问题最早由 Pippenger 和 Golumbic [13] 研究，近年来已成为广泛研究的主题 [2, 3, 7, 8, 11, 18]。本文重点关注有向图的类似问题。准确地说，设 H 是有向图。有向图 G 中 H 的诱导密度，表示为 i ( H, G )，是 G 中 H 的诱导副本数量除以 | V ( G ) | | V ( H ) | 。对于整数 n ，设 i ( H, n ) 为所有 n 顶点有向图 G 中 i ( H, G ) 的最大值。H 的诱导性定义为为 i ( H ) = lim n \xe2\x86\x92\xe2\x88\x9e i ( H, n )。当 i ( H, n ) 对于 n \xe2\x89\xa5 2 递减时，此极限存在。只有极少数有向图的可诱导性是已知的。一类重要的例子是有向星号。对于非负整数 k 和 \xe2\x84\x93 ，让有向星号 S k,\xe2\x84\x93 为通过对具有 k + \xe2\x84\x93 叶子的星号的边进行有向图，使得中心具有出度 k 和入度 \xe2\x84\x93 。有向星形是所有边都具有相同方向的定向星形，即星形 S k,\xe2\x84\x93 ，使得 k = 0 或 \xe2\x84\x93 = 0。S 2 , 0 和 S 3 , 0 的可诱导性由 Falgas-Ravry 和 Vaughan [5] 确定。为了解决 [5] 中的一个猜想，Huang [10] 扩展了他们的结果，确定了对所有 k \xe2\x89\xa5 2 的 S k, 0 的可诱导性，表明它是通过对入度为 0 的部分进行不平衡的弧爆破而渐近获得的。注意，由于任何有向图的可诱导性等于通过反转所有弧得到的有向图的可诱导性，因此可以考虑有向星号 S k,\xe2\x84\x93 ，使得 k \xe2\x89\xa5 \xe2\x84\x93 。特别地，Huang 的结果还确定了对所有 \xe2\x84\x93 的 S 0 ,\xe2\x84\x93 的可诱导性。 [10] 的结果未涵盖的最小定向星是 S 1 , 1 ，即三个顶点上的有向路径。Thomass\xc2\xb4e [16，猜想 6.32] 猜想 i ( S 1 , 1 ) = 2 / 5，这是通过四个顶点上的有向环的迭代爆炸获得的。
b“极值图论的一个核心问题是确定给定图 H 在 \xef\xac\x81x 大小的图中诱导副本的最大数量。这个问题最早由 Pippenger 和 Golumbic [13] 研究，近年来已成为广泛研究的主题 [2, 3, 7, 8, 11, 18]。本文重点关注有向图的类似问题。准确地说，设 H 是有向图。有向图 G 中 H 的诱导密度，表示为 i ( H, G )，是 G 中 H 的诱导副本数量除以 | V ( G ) | | V ( H ) | 。对于整数 n ，设 i ( H, n ) 为所有 n 顶点有向图 G 中 i ( H, G ) 的最大值。H 的诱导性定义为为 i ( H ) = lim n \xe2\x86\x92\xe2\x88\x9e i ( H, n )。当 i ( H, n ) 对于 n \xe2\x89\xa5 2 递减时，此极限存在。只有极少数有向图的可诱导性是已知的。一类重要的例子是有向星号。对于非负整数 k 和 \xe2\x84\x93 ，让有向星号 S k,\xe2\x84\x93 为通过对具有 k + \xe2\x84\x93 叶子的星号的边进行有向图，使得中心具有出度 k 和入度 \xe2\x84\x93 。有向星形是所有边都具有相同方向的定向星形，即星形 S k,\xe2\x84\x93 ，使得 k = 0 或 \xe2\x84\x93 = 0。S 2 , 0 和 S 3 , 0 的可诱导性由 Falgas-Ravry 和 Vaughan [5] 确定。为了解决 [5] 中的一个猜想，Huang [10] 扩展了他们的结果，确定了对所有 k \xe2\x89\xa5 2 的 S k, 0 的可诱导性，表明它是通过对入度为 0 的部分进行不平衡的弧爆破而渐近获得的。注意，由于任何有向图的可诱导性等于通过反转所有弧得到的有向图的可诱导性，因此可以考虑有向星号 S k,\xe2\x84\x93 ，使得 k \xe2\x89\xa5 \xe2\x84\x93 。特别地，Huang 的结果还确定了对所有 \xe2\x84\x93 的 S 0 ,\xe2\x84\x93 的可诱导性。 [10] 的结果未涵盖的最小定向星是 S 1 , 1 ，即三个顶点上的有向路径。Thomass\xc2\xb4e [16，猜想 6.32] 猜想 i ( S 1 , 1 ) = 2 / 5，这是通过四个顶点上的有向环的迭代爆炸获得的。
提高电转气联合循环的灵活性和经济性
为遵守现有的二氧化碳法规，必须在能源系统中大规模引入可再生能源。考虑到目前的电力池，可再生能源的大量使用意味着化石燃料发电厂的效率和经济损失很高，因为它们主要用于调节系统，预计会经常停机。在此框架下，建议将联合循环发电厂 (CCPP) 与储能技术（如电转气 (PtG)）相结合，通过转移瞬时过剩电力来实际减少其最低投诉负荷。电转气通过水电解产生氢气，然后与二氧化碳结合产生甲烷。本研究的主要创新之处在于通过使用电转气作为减少最低投诉负荷的工具，提高了联合循环的灵活性和经济性。本研究的主要目标是量化不同停机和常规启动情况下的成本降低。案例研究分析了 400 MW 发电总功率的联合循环，最低投诉负荷为 30%，而通过 40 MW 发电转气电厂，该负荷实际上可以降低到 20%。定义了八种场景，以比较热启动、温启动和冷启动下常规运行的参考案例与发电转气辅助运行。此外，还分析了不同负荷（30-50-70%）的发电转气辅助运行场景。这些场景还考虑了在调度低于最低投诉负荷的时期内发生的临时需求高峰。在这种情况下，传统电厂的响应时间非常有限，而发电转气辅助 CCPP 可以快速满足峰值。技术经济模型量化了所需的燃料、总功率和净功率、排放量以及每种情景下的总成本和收入以及每小时的净差额利润。根据所得结果的分析，不建议在热启动、温启动或冷启动时以最低负荷运行 PtG 辅助 CCPP。但是，对于每种类型的启动，采用建议的系统在超过 50% 的部分负荷下运行可实现重要的边际利润，从而避免停机并提高容量系数。
汉弗莱循环的替代结构以及燃料类型对其效率的影响
摘要 传统燃气轮机是一种非常成熟的技术，性能改进正变得越来越困难和昂贵。由于各自理想的燃气轮机循环具有更高的热效率，增压燃烧 (PGC) 已成为这方面的一项有前途的技术。当前的工作分析了两种带有增压燃烧的燃气轮机汉弗莱循环布局。一种布局复制了燃气轮机循环的经典布局，而另一种布局通过确保燃烧室在化学计量条件下运行来优化增压燃烧的使用。同时，使用两种不同的燃料（氢气和二甲醚）研究了这两种循环布局，以解释燃烧比热增加的差异及其对循环效率的影响。当前的工作最后尝试对增压燃烧室的最大损失进行基准测试，以实现与焦耳循环的效率平价，对于给定的 PGC 燃烧室增压。研究发现，与传统循环结构相比，采用化学计量燃烧的循环布局可使热效率提高多达 7 个百分点。此外，新布局的热效率对涡轮入口温度的敏感度较低，尤其是在低压缩机压力比的情况下。对两种燃料的研究表明，较大的质量比热增加会带来更高的循环热效率，在选择燃料时应予以考虑。最后，对于给定的燃烧室压力增益，计算了导致与焦耳循环效率平价的最大允许增压室压力损失。对于高于 1500°C 的涡轮入口温度，高于 1.6 的压力增益将允许增压室内至少 20% 的相对压力下降。对于较低的涡轮入口温度，相应的压力增益会变得相当高。
具有无限循环的实时缓冲模式 AI
在此示例中，我们说明了缓冲模式下 Advantech 设备的 AI 的使用。设置缓冲模式的最佳方法是使用 Advantech GUI。但是，用户应该知道，缓冲模式的 GUI 中设置的参数存储在 MatDeck 文档中，而不是设备中。这就是为什么我们必须从表单中导出设备句柄以供进一步使用的原因。
带部分回收功能的太阳能联合循环的提案与分析
本文分析了一种集成太阳能联合循环，它是一种创新技术，包括具有部分回收功能的燃气轮机。假设采用传统的太阳能装置，包括带有导热油的槽式抛物线。该场为与热回收蒸汽发生器的高压蒸发器并联工作的太阳能蒸汽发生器供电。该工厂的设计目的是平衡太阳能对蒸汽循环的供应，并将热能转移到热回收器中的空气中，然后再将其引入燃烧室。因此，只有一小部分涡轮机废气流过热回收器。由于太阳能贡献而产生的额外蒸汽产量被热回收蒸汽发生器蒸发器上可用的较低功率所抵消，从而可以实现恒定的蒸汽涡轮机运行，而不管太阳能贡献如何。结果表明，该方案比传统的集成太阳能联合循环具有更好的性能和更低的发电成本。此外，还提出了一种评估工厂性能和经济评估的新方案，该方案已被证明有助于正确理解获得的结果。© 2020 作者。由 Elsevier Ltd. 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。
通过交替循环的完美匹配的最短重新配置
组合重新构造是一个基础研究主题，它阐明了组合（搜索）问题的解决方案空间，并连接了各种概念，例如优化，计数，枚举和采样。以其一般形式，组合重新配置与组合问题的配置空间的特性有关。组合问题的配置空间通常表示为图形，但其大小通常在实例大小中指数。因此，组合重新配置上的算法问题并不是微不足道的，需要新颖的工具才能解决。有关最近的调查，请参见[11，7]。在组合重新配置的研究中遇到了两个基本问题。第一个问题询问在配置空间中两个给定解之间的路径，即两种溶液的可达性。第二个问题询问是否存在两个给定解决方案之间的路径的最短长度。第二个问题通常称为最短的重新构造问题。在本文中，我们重点介绍了对匹配的发现问题，即独立边缘的集合。有几种定义配对的配置空间的方法，其中一些已经在文献中进行了研究[8、9、6、3、2]。我们将在第1.1节中解释它们。我们研究了另一个配对的配置空间，我们称之为交替的路径/循环模型。该模型是由匹配多型匹配的邻接动机，我们将很快看到。参见图1作为示例。在模型中，我们给出了一个未方向且未加权的图G，还有一个整数k≥0。配置空间的顶点集由g的匹配至少至少k组成。G中的两个匹配M和N在配置空间中相邻，并且仅当它们的对称差异M n：=（M n）\（M n）\（M n）是单个路径或循环时。特别是我们对k = |的情况感兴趣。 V（g）| / 2，即完美匹配的重新配置。在这种情况下，模型被简化为交替的循环模型，因为M△N不能有路径。在交替循环模型下，两个完美匹配的可达到性是微不足道的：答案总是肯定的。这是因为两个完美匹配的对称差异总是由顶点 - 局部循环组成。因此，我们专注于交替循环模型下的最短完美匹配重新配置。