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Ca2+/钙调蛋白依赖性蛋白激酶II抑制剂KN ...
摘要。背景/目标：软骨组织工程已普遍应用于关节软骨缺陷的治疗中，因为它在产生功能性工程软骨方面比传统方法更有效。尽管人类骨髓衍生的间充质干细胞（BM-MSC）的软骨分化已经很好地确定，但通常伴随着不希望的肥大。Ca 2+ /钙调蛋白依赖性蛋白激酶II（CAMKII）是离子通道途径中的至关重要的介体，已知与软骨肥大有关。因此，这项研究旨在通过抑制CAMKII激活来减少BM-MSC的肥大。材料和方法：在有或没有CAMKII抑制剂的软骨诱导下，在三维（3D）支架中培养BM-MSC，KN-93。培养后，研究了软骨发生和肥大的标记。结果：浓度为2.0μm的KN-93对BM-MSC的生存能力没有影响，而CAMKII的激活被抑制。与未处理的BM-MSC相比，第28天的Sry-box转录因子9和Aggrecan的表达显着上调。
准确的风电预测对于具有高风电感知度的真正有效的电力系统至关重要。风电预测，正如
对于具有高风能感知能力的真正有效的电力系统来说，准确的风能预测非常重要。风能预测以及风力发电资源通过将风能转换为叶片的旋转能，再通过发电机将旋转能转换为电能来接收电能。风能随风速的立方增加。已经发展出许多常见的深度学习方法来实现风能预测。基于深度学习的方法被称为简单而强大的方法，近年来已用于风能预测并取得了一定的成功。然而，由于缺乏适当的特征选择过程，并且为了最大限度地减少用于风能预测的损失的影响，在处理多输入风能数据时需要大量计算，因此对可扩展性造成负面影响，从而影响风能预测时间。为了解决这些问题，在本文中，提出了一种称为同质点互信息和深度量子增强 (HPMI-QDR) 风能预测的方法。 HPMI-DQR 方法分为两个部分。在第一部分中，使用同质点互 (HPM) 特征选择模型设计了使用输入风力涡轮机数据进行稳健风力预测所需的信息和相关特征。在第二部分中，选择相关特征后，使用深度量子强化学习模型进行实际风力预测。为了验证所提出的方法，使用风力涡轮机 SCADA 数据集进行构建和测试。与使用传统技术相比，所提出方法的仿真结果显示，风力预测准确度提高了 13%，最短风力预测时间缩短了 25%，风能发电量提高了 20%，真实阳性率提高了 25%。此外，风力预测时间也有了显着改善，误差最小。
海上风电有哪些优势？
▪ 高能源潜力： 海上风速通常比陆上风速更快、更稳定，从而能够可靠地生产能源。 ▪ 靠近人口中心： 风速强的地区通常位于人口稠密的地区附近，因此可以战略性地选择租赁区域。 ▪ 土地利用效率： 宝贵的陆上土地可以自由用于其他用途，同时考虑到选择发电地点的机会成本。 ▪ 创造就业机会： 随着行业的发展，工程师、金属工人、电工、涡轮机技术员和许多其他职业的多元化劳动力将供不应求。
海上风电可行性研究
报告概述了选址过程以及许多国家根据一系列标准为海上风电潜在开发区域划定区域的方法。这些标准包括：风能资源、与电网的距离、足够容纳风电场且涡轮机间距合适的区域。随着涡轮机尺寸的增大，需要在资本成本、安装容量、涡轮机数量和涡轮机对风能资源的适用性（涡轮机分类）之间取得平衡。必须考虑的其他因素是规划标准，包括物理条件，例如水深、波浪和潮汐流、地球物理条件，以及生物条件，例如鸟类和海洋哺乳动物的存在、迁徙路线、渔业产卵区。此外，在选址期间要关注的其他因素是现有基础设施，例如电缆、桥梁、隧道、与港口和航道以及机场的距离。报告第 7 节进一步详细介绍了这些参数以及如何评估它们以确定适合潜在开发的地点和区域。所有这些因素都用于确定可能具有开发潜力的区域。一个常用的指标是区域的能量密度，以 MW/km 2 表示，基于给定可开发区域内的可用风能资源。常见的可接受水平约为 5MW/km 2 。考虑到泽西岛周围的限制，ITPEnergised 估计，基于 668km 2 的区域，实际海上风能资源约为 3.3GW。