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1500W（360〜1500W）可编程的锂离子电池充电器数据表
说明：绿色瓦特的360〜1500W通用液管电池在板上和板上充电器的设计具有超高的效率。低功率耗散的非凡性能提供了充电器的高可靠性和长寿。可以根据充电曲线或模式（包括铅酸电池和锂电池）来编程这一系列充电器，以对低于86V的任何电池充电；他们还为诸如电子车辆，电子机关，电子船，电子机器等应用提供了稳固且安全的电源转换。
1500W（360〜1500W）可编程的锂离子电池充电器数据表
说明：绿色瓦特的360〜1500W通用液管电池在板上和板上充电器的设计具有超高的效率。低功率耗散的非凡性能提供了充电器的高可靠性和长寿。可以根据充电曲线或模式（包括铅酸电池和锂电池）来编程这一系列充电器，以对低于86V的任何电池充电；他们还为诸如电子车辆，电子机关，电子船，电子机器等应用提供了稳固且安全的电源转换。
量子在可编程的二维62- ...
图1：超导量子处理器的布局和架构。（a）2D超导量子处理器的示意图。橙色十字代表以8×8阵列排列的量子位。灰色圆圈是通过孔（25）进行3D接线。未显示接线的电极以简化。（b）量子阵列单元的电路图。每个量子位（橙色）都有一个用于微波炉和脉冲控制的XY Z控制线（黑色）。将量子夫妇伴侣与单个λ/ 4读出谐振器（黄色），又通常耦合到过滤器（绿色）。通过λ/ 2耦合谐振器（蓝色），两个相邻的量子位分散耦合。（c）Qubits的标签。两个损坏的量子位，即U03Q2和U22Q1，标记为蓝色。
引用：Yang，W.，Qi，W.，Li，Y.，Wang，J.，Luo，Y.，Ding，D.，Mo，S.，Chen，B.，Lu，Y. （2021）。编程的顺序切割endows
CRISPR/CAS9介导的基因组编辑技术引发了生物学研究的革命（Jinek等，2012）。cas9与指南RNA在精确的位置上切割DNA，并通过包括动物和植物在内的高层真核细胞中的非同源末端连接（NHEJ）途径有效地修复所得的双链断裂（DSB）。由于NHEJ的维修过程是容易出错的，因此结果结果主要是框架之外的事件。因此，CAS9主要被认为是一种高度效力的“敲除”工具，并深深地认为无法在没有重大修改的情况下形成框架基础转换。结果，框架内的基础变化必须依赖于脱氨酶介导的基础编辑器（Komor等，2016; Gaudelli等，2017），主要编辑工具（Anzalone等，2019）或通过同源指导性维修或NHEJ通过供体DNA模板的低效率融合。最近，越来越多的证据表明，NHEJ修复结果是非随机且可预测的（Shen等，2018； Allen等，2018； Chen等，2019）。的确，众所周知，即使在同一切割部位， +1/–1 bp indels也常常主导NHEJ修复结果。我们突然意识到
使用倒数近似动态编程的混合储能系统优化风电厂的交易决策
这是“作者接受的手稿”版本的版本：Finnah，Benedikt /Gönsch，Jochen（2021）使用倒退近似动态编程优化风力发电厂的交易决策。国际生产经济学杂志，238，108155。最终文章版本（记录的版本）可在以下网址获得：https：//doi.org/10.1016/j.ijpe.2021.108155
可编程的无所不能的Argonaute核酸酶来自中介细菌Kurthia massiliensis
Argonaute（AGO）蛋白是生命所有领域中存在的保守核酸引导的蛋白质。真核生物Argonaute蛋白（EAGOS）是RNA干扰途径中的关键玩具，并且在生理温度下起RNA引导的RNA核酸内切酶的作用。尽管Eagos被认为是从原核蛋白质（Pagos）演变而来的，但先前研究的Pagos无法在生理温度下催化RNA引导的RNA裂解。在这里，我们描述了来自中粒细菌库尔西亚马西里尼斯（Kmago）的独特pago。kmago利用DNA指南裂解具有较高活性的单链DNA（ssDNA）和RNA靶标。kmago还利用RNA指南在适度的温度下裂解ssDNA和RNA靶标。我们表明，Kmago可以使用5'磷酸化的DNA指南，以切割SS-DNA和RNA，例如Butyricum of Of。小的DNA结合赋予了Kmago上的显着热稳定性，我们可以通过避免DNA指南加载温度来抑制空kmago的独立于导向的质粒加工活性。更重要的是，Kmago在37°C上执行双链DNA和高度结构化的RNA的可编程切割。因此，Kmago可以被视为一种DNA引导的可编程无内能力核酸酶，以使大多数类型的核酸有效地切断。这项研究扩大了我们对AGO蛋白质的理解，可以扩展基于Pago的DNA和RNA MA-MA-MA-MA-MA-MA-NIPULATION工具箱。
量子电路编程的教程简介在依赖类型的原始Quipper
量子计算机原则上可以在基于现代计算基础架构的某些关键任务上优于常规计算机。实验量子计算处于早期阶段，现有设备尚不适合实用计算。然而，在学术界和工业中，几个研究人员现在都在构建量子计算机（例如，参见[2，12，17]）。量子计算还为编程语言社区提出了许多具有挑战性的问题[18]：我们应该如何设计用于量子计算的编程语言？我们应该如何编译和优化量子程序？我们应该如何测试和验证量子程序？我们应该如何理解量子编程语言的语义？在本文中，我们专注于使用依赖线性的功能语言原始Quipper-D进行量子电路编程。量子力学的无键属性指出，通常不能复制量子的状态。许多现有的量子编程语言，例如Quipper [10，11]，Qiskit [22]，Q＃[28]，CIRQ [5]或ProjectQ
可编程的，直接的空间脉冲塑形器，纳米秒记录
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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。
支持深部脑刺激编程的机器学习方法
摘要：由于存在大量不同的配置，因此调整刺激参数是深部脑刺激 (DBS) 治疗中的一项挑战。因此，基于特定刺激设置产生的组织激活体积 (VTA) 可视化的系统已经开发出来。然而，医疗专家仍然必须通过反复试验来寻找产生所需 VTA 的 DBS 设置。因此，我们的目标是为当前的临床设备开发一种 DBS 参数调整策略，以便在生物物理上可行的约束下定义目标 VTA。我们提出了一种机器学习方法，可以估计给定 VTA 的 DBS 参数值，该方法包括两个主要阶段：i) 基于 K 近邻的变形，以定义保留生物物理上可行约束的目标 VTA。ii) 参数估计阶段，包括使用度量学习突出显示相关 VTA 属性的数据投影，以及用于估计生成目标 VTA 的 DBS 参数的回归/分类算法。我们的方法允许设置符合生物物理的目标 VTA，并准确预测所需的刺激参数配置。此外，我们的方法的性能对于各向同性和各向异性的组织电导率都是稳定的。此外，经过训练的系统的计算时间对于现实世界的实现是可以接受的。