XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System系统研究
指令：26-2电力系统研究
1。该指令的目的是确保对可用短路电流的电气设备进行评分，电气配电系统有选择性协调，并且在电气设备上提供了电弧闪存警告标签。2。在概念阶段，应通过SUCF输入确定电力系统研究（EPS）的特定范围，如果需要，应向SUCF提出其他服务的建议。3。在设计和项目的构建阶段期间，应完成单独的EPS。4。EPS应由具有至少五（5）年的执行电力系统研究的注册专业工程师完成。5。EPSS应利用行业识别并与最新工程标准一致的计算机软件开发，例如SKM System Analysis，Inc。或ETAP的软件。
应用 CRISPR-Cas9 系统研究药物输送的生物屏障
摘要：近年来，序列特异性成簇的规律间隔短回文重复序列（CRISPR）-CRISPR 相关（Cas）系统已广泛应用于各种细胞类型和生物体的基因组编辑。最发达和最广泛使用的 CRISPR-Cas 系统 CRISPR-Cas9 已从原理验证研究中受益，以更好地了解与药物吸收和处置相关的基因的功能。基因组规模的 CRISPR-Cas9 敲除（KO）筛选研究还有助于鉴定新基因，这些基因的缺失会改变药物跨生物膜的渗透性，从而调节药物的功效和安全性。与传统的异质表达模型或其他基因组编辑技术相比，CRISPR-Cas9 基因操作技术具有显著的优势，包括设计简便、成本低、更高的靶向 DNA 切割活性和多路复用能力，这使得更准确、更有效地研究膜蛋白与药物之间的相互作用成为可能。然而，CRISPR-Cas9 基因编辑的许多机制问题和挑战尚未解决，从脱靶效应到大规模基因改变。本综述将介绍 CRISPR-Cas9 在哺乳动物基因组编辑中的机制，以及 CRISPR-Cas9 在研究药物递送障碍方面的应用。
系统研究多个 SV40 核定位信号融合对纯化 SpCas9 基因组编辑活性的影响
摘要：CRISPR-Cas9技术的出现彻底改变了基础和转化生物医学研究。为了使Cas9核酸酶发挥基因组编辑活性，通常将源自猿猴病毒40（SV40）T抗原的核定位信号（NLS）作为基因融合体安装，以引导细胞内的Cas9蛋白进入细胞核。值得注意的是，先前的研究表明，多个SV40 NLS融合可以提高Cas9衍生的基因组编辑和碱基编辑工具的靶向活性。此外，多NLS融合可以以组成性表达和直接递送Cas9-引导RNA核糖核蛋白（RNP）复合物的形式增加Cas9的细胞内活性。然而，NLS融合与细胞内Cas9活性之间的关系尚不完全清楚，包括活性对NLS融合数量或组织的依赖性。在本研究中，我们构建并纯化了一组在蛋白质的 N 端或 C 端含有 1 至 4 个 NLS 重复序列的化脓性链球菌 Cas9 (SpCas9) 变体，并系统地分析了多 NLS 融合对 SpCas9 RNPs 活性的影响。我们发现，多 NLS 融合可以提高脂质转染或核转染 Cas9 RNPs 的细胞内活性。重要的是，多 NLS 融合可以增强 SpCas9 RNPs 在原代细胞、干细胞/祖细胞和小鼠胚胎中的基因组编辑活性。
电力系统研究
从常规能源发出的碳排放以及在不久的将来灭绝这些来源的可能性促使各州寻求新的能源替代方案，即可再生能源（RESS）。在这方面，考虑到RES的数量增加，由于更环保的来源和新一代负载的激励措施，使用灵活性选项以确保电源系统的可靠性至关重要。在这方面，本研究涉及风力发电厂（WPP）的电力系统中的随机最佳操作问题，其中动态线等级（DLR），泵送的水电储能（PHESS），公共能量存储（CES），需求响应（DR）和电动汽车（EV）（EV）聚集器（EVAGG）被视为柔韧性选项。使用拟议的结构，提出了一种有效的决策方法，可以在技术上和经济上满足电力系统操作的所有要求。此外，各种案例研究以证明IEEE 6-BUS和IEEE 24总线测试系统中提出的框架的有效性。根据获得的结果，PHES对风溢出和总系统操作成本的最小化影响最大，当评估所有灵活性选项时，总成本会大大降低，并且不增加负载脱落。提出的模型对减少总运行成本有重大影响。
基于格子波尔兹曼方法的热能存储系统研究
玻尔兹曼方法 Oussama El Mhamdi (1) *、Soumia Addakiri (1)、ElAlami Semma (1)、Mustapha El Alami (2) (1) 摩洛哥塞塔特 FST 哈桑第一大学工程工业管理与创新实验室 (2) 摩洛哥卡萨布兰卡哈桑二世大学 Ain Chok 科学学院物理系 LPMMAT 实验室 *通讯作者：电子邮件：oussama.elmhamdi@gmail.com 关键词：格子玻尔兹曼方法、相变材料、热能存储、管壳式热交换器 摘要 热能存储 (TES) 系统在许多工程应用中备受青睐，因为它能够克服能源供应和能源需求之间的不匹配。TES 可用于储存热化学热、显热、潜热或这些热的组合。在这三种形式中，潜热热能存储 (LHTES) 近年来的重要性日益增加，成为传统系统的有前途的替代方案。这些系统使用相变材料 (PCM)，采用简单或级联配置，存储熔化潜热（充电过程）并在凝固过程中释放（放电过程）。在 LHTES 系统的不同配置中，管壳式热交换器代表了高温 PCM 中一种有前途且简单的设计。在本文中，我们提出了一项涉及管壳式热交换器的新数值研究，以评估热存储现象。使用格子波尔兹曼方法提供了案例研究和数值结果。
电力系统研究
本文研究了在引入零边际成本可变可再生能源技术和电能存储系统的情况下，竞争市场中的电价形成情况。使用结合多周期最优潮流和随机动态规划的随机优化模型分析电力系统。结果说明了可变可再生能源（在本例中为太阳能光伏发电）如何取代部分昂贵的热电并降低价格。随着价格上限和零价格时间的减少，电能存储将减少由可变可再生能源发电和需求引起的价格变化。在只有可变可再生能源发电和能源存储的系统中，价格将由稀缺概率决定，类似于水电主导系统的价格形成。价格将以随机期望值的形式表明未来的稀缺成本。本文假设需求是不灵活的。然而，由此产生的电价将对灵活性的提供进行补偿，这反过来将有助于确保供应并降低价格波动。
人工智能与电子商务生态系统研究
摘要：电子商务生态系统一直呈指数级增长，即使在全球大流行和全国封锁时期，电子商务生态系统也在不断发展和适应。在印度，电子商务生态系统在相当短的时间内成为印度经济和印度数字用户的关键要素。目前，市场由亚马逊印度主导，紧随其后的是 Flipkart（沃尔玛-Flipkart）以及最近推出的 JioMart，该行业这一指数级增长的主要贡献者是“数据”的利用，即数据驱动的生态系统。人工智能/机器学习系统在探索客户每天每秒 1 MB 到 1.7MB 产生的海量数据方面发挥了关键作用，因此电子商务行业实施了 AI/ML 驱动的系统并形成了一个运营商和用户齐头并进的生态系统，其中运营商投入服务和商品，用户投入数据。但其面临的一个主要挑战是网络威胁/网络安全，人工智能/机器学习系统的广泛使用使电子商务生态系统成为数据盗窃、侵犯隐私、数据操纵和欺诈的有利可图的受害者，而且不仅限于有恶意的各方，甚至电子商务运营商也在实施越来越严格的数据积累方法，更深地侵入“客户的隐私泡沫”。
电力系统研究
由于可再生能源发电形式的日益整合、网络基础设施老化以及峰值负荷需求的快速增长，灵活性在经济上变得更加可行，因此在未来的电力系统中发挥着重要作用。关于灵活性的文献数量庞大，涵盖研究、示范和验证活动。然而，仍然没有统一的“灵活性”一词的定义和一致的“灵活性资源”表征术语。定义和概念的不明确可能会破坏利益相关者之间的信息交流，从而对从成熟技术到投资决策和部署的过渡造成障碍。例如，系统运营商需要在其规划过程中对灵活性资源的技术经济评估有更好的清晰度。本文通过回顾著名的灵活性相关出版物，提出了一个全面的灵活性定义和统一的灵活性资源表征术语。此外，本文还提出了一种用于对灵活性资源进行分类的分类方法。所提出的分类方法消除了灵活性概念下“什么是什么”的困惑。本文还介绍了统一表征术语在将灵活性资源映射到辅助服务方面的好处。通过考虑挪威分销网络中的实际用例来说明这些好处。
向我解释——可解释的人工智能和信息系统研究
使用历史数据训练数学结构，以对世界的不确定状态做出预测。例如，基于大量标记图像，深度卷积神经网络可以学习对疾病的存在做出高度准确的个体层面预测。这包括预测 COVID-19 阳性患者（Shi 等人，2020 年）。虽然高度准确的预测本身对于基于事实的决策至关重要（即使是从字面意义上讲也是关于疾病检测），但最先进的机器学习模型的高预测性能通常是以牺牲其输出的透明度和可解释性为代价的（Voosen，2017 年；Du 等人，2019 年）。换句话说：大多数高性能机器学习模型的特点是无法传达人类可解释的信息，说明它们如何以及为何产生特定预测。因此，此类机器学习应用对于人类用户甚至专业设计师来说通常都是完全的黑匣子，他们往往不了解决策关键输出背后的原因。从方法论的角度来看，无法提供与具体预测相符的解释会导致三类高级问题。首先，被忽视的不透明性会立即导致缺乏问责制，因为它妨碍了对此类系统预测的审计。这一缺陷引发了人们对黑箱社会兴起的担忧，组织和机构中不透明的算法决策过程会带来意想不到的和未预料到的下游后果，从而使情况变得更糟（Pasquale 2015；Angwin 等人 2016；Obermeyer 等人 2019）。其次，利用人工智能提高经济效率和人类福祉的潜力不仅限于通过预测为特定决策提供信息。揭示隐藏在复杂大数据结构中的新领域知识
ai-hydra.pdf - 网络安全系统研究实验室
互联网的极度分散的架构使得恶意软件得以传播，对开发针对此类恶意软件传播的防御措施提出了重大挑战。虽然基于机器学习的恶意软件检测模型可以改进应对此问题的方法，但它们的检测率会根据其特征和分类方法而有所不同。尽管使用了适当的训练数据集，但用于恶意软件检测的单一机器学习方法的有效性会根据其分类器的适用性而有所不同。一些分类器在恶意训练数据集上的检测率很高，但在良性训练数据集上的检测率很低，并且误报率特别依赖于使用适当的分类器。在本文中，我们提出了一种基于机器学习的混合决策模型，该模型可以实现高检测率和低误报率。该混合模型结合了随机森林和深度学习模型，分别使用 12 个隐藏层来确定恶意软件和良性文件。该模型还包括某些拟议的投票规则以做出最终决策。在涉及 6,395 个非典型样本的实验中，该混合决策模型的检测率（85.1%，标准差为 0.006）高于没有投票规则的先前模型（65.5%）。2020 作者。由 Elsevier Inc. 出版。这是一篇根据 CC BY-NC-ND 许可协议开放获取的文章（ http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ ）。