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基于复阻抗轨迹的负载调制平衡放大器设计方法
摘要 本文介绍了一种负载调制平衡放大器 (LMBA) 的设计方法，重点是减轻 AMPM 失真。通过引入二次谐波控制作为设计自由度，可以选择复杂的负载轨迹来补偿设备中的 AMPM 非线性，而不会显著影响效率。数学推导伴随着基于闭式方程的设计程序，以仅基于负载牵引数据来制造 LMBA。通过对三种不同设计进行测量比较来验证该理论，这些设计在伪 RF 输入 Doherty 类 LMBA 配置中以 2.4 GHz 运行，具有 J 类、-B 类和 -J* 类主 PA。J 类原型的性能优于其他设计，在峰值输出功率和 6 dB 回退时分别具有 54% 和 49% 的漏极效率，并且在此功率范围内只有 4 度的 AM-PM。当使用 10 MHz、8.6 dB PAPR LTE 信号驱动时，无需数字预失真，即可实现 40.5% 的平均效率和优于 − 40.5 dBc 的 ACLR。
用于晶圆上测量应用的毫米波直通负载元件
摘要 — 本文介绍了一种创新的直通负载元件，旨在用于毫米波频率下的特性分析应用。根据直流控制电压，所提出的结构可以用作直通连接或 50 Ω 负载。除其他潜在应用外，该系统还可用于实现转换开关或衰减器。演示器采用 STM 55 纳米 BiCMOS 技术制造和测量。在 55 GHz 至 170 GHz 的宽带宽上，实验测量表明，当用作直通连接时，插入损耗最大为 1.6 dB，当用作 50 Ω 负载时，插入损耗最小为 14 dB。在这两种情况下，回波损耗都优于 10 dB。90 GHz 的插入损耗对于直通连接为 0.6 dB，对于 50 Ω 负载连接为 20 dB。
Ferno Power F2负载系统带有PowerDrive
产品NR：F14008高度：XX cm长度：223,5 cm宽度：62,2 cm重量：XX kg最大负载：318千克合规性：EN 1789 / EN 1865 FERNO POWER F2负载系统带有动力驱动器设置具有新的行业标准，具有其交叉兼容和高级技术。旨在优先考虑操作员的安全性，易用性和车辆效率，PF2彻底改变了患者的负载和卸载。通过按钮触摸的动力操作减少了物理压力，而手动覆盖选项在任何情况下都具有灵活性。多种安全机制，包括与Ferno Connect和手动覆盖的智能配对，并确保可靠性和冗余。操作员可以使用电源X2按钮，PowerDrive运输按钮或Ferno Connect Console来控制系统，从而提供无与伦比的多功能性。
营养素负载的纳米人正在改变牛皮癣的治疗方法：一种多功能且重点的方法
通讯作者：Karanveer Gautam抽象数以百万计的牛皮癣患者是一种慢性炎症性皮肤病，其特征是红色，发痒和鳞状皮肤斑块。尽管有各种治疗选择，但仍需要更有效，更安全的疗法。纳米杂质是一种新的聚合物纳米颗粒，已通过专门针对负责驱动疾病的炎症细胞因子来治疗牛皮癣的潜在突破。为增强纳米词的治疗潜力，营养素的整合引起了人们的注意。营养素或源自植物或饮食补充剂的生物活性化合物不仅仅是食物。他们也提供健康优势。通过将营养素纳入纳米传，可以利用其协同作用来进一步缓解牛皮癣症状。但是，纳米杂种中纳米营养素的利用提出了某些挑战。实现营养素的最佳负载和受控释放，确保其稳定性并确定适当的给药策略是需要进一步研究的领域。此外，必须通过证明其改善牛皮癣症状的疗效来指导特定营养素的选择。尽管有这些挑战，但纳米杂质具有巨大的潜力来彻底改变牛皮癣的治疗。因此，在这一领域的持续研究可能导致新一代的牛皮癣的安全，有效和有针对性的治疗方法。关键字：牛皮癣，纳米传播，纳米技术，临床前研究
概率预测负载，太阳能和风的电价预测
摘要 - 电气价格预测是电力系统有效运行和支持市场参与者明智的决策的关键工具。本文探讨了一种新的方法，旨在通过结合基本变量的概率投入来提高电价预测的准确性。传统方法通常依赖于外源变量的点预测，例如负载，太阳能和风产生。我们的方法提出了这些基本变量的分位数预测的整合，提供了一组新的外源变量，这些变量可以解释不确定性的更全面表示。我们使用最新数据对德国电力市场进行了经验测试，以评估这种方法的有效性。调查结果表明，对负载和可再生能源产生的概率预测显着提高了电价点预测的准确性。此外，结果清楚地表明，通过完整的概率预测信息，可以实现预测准确性的最高提高。这凸显了概率预测在研究和实践中的重要性，尤其是在报告负载，风能和太阳预测中的最新目前是不足的。
GPU 集群中的预测辅助在线分布式深度学习工作负载调度
摘要 — 近年来深度学习 (DL) 模型的爆炸式增长使得人们迫切需要在 GPU 集群中对混合并行分布式深度学习训练 (DDLwMP) 进行高效的作业调度。本文提出了一种自适应最短剩余处理时间优先 (A-SRPT) 调度算法，这是一种新颖的预测辅助在线调度方法，旨在缓解与 DL 集群调度相关的挑战。通过将每个作业建模为与异构深度神经网络 (DNN) 模型及其相关的分布式训练配置相对应的图，A-SRPT 策略性地将作业分配给可用的 GPU，从而最大限度地减少服务器间的通信开销。观察到大多数 DDLwMP 作业会重复出现，A-SRPT 结合随机森林回归模型来预测训练迭代。至关重要的是，A-SRPT 将复杂的调度问题映射到单机实例中，该实例通过抢占式“最短剩余处理时间优先”策略得到最佳解决。该优化解决方案可作为 GPU 集群内实际作业调度的指南，从而实现理论上可证明的竞争性调度效率。我们进行了广泛的真实测试平台和模拟实验来验证我们提出的算法。
GPU 集群中的预测辅助在线分布式深度学习工作负载调度
摘要 — 近年来深度学习 (DL) 模型的爆炸式增长使得人们迫切需要在 GPU 集群中对混合并行分布式深度学习训练 (DDLwMP) 进行高效的作业调度。本文提出了一种自适应最短剩余处理时间优先 (A-SRPT) 调度算法，这是一种新颖的预测辅助在线调度方法，旨在缓解与 DL 集群调度相关的挑战。通过将每个作业建模为与异构深度神经网络 (DNN) 模型及其相关的分布式训练配置相对应的图，A-SRPT 策略性地将作业分配给可用的 GPU，从而最大限度地减少服务器间的通信开销。观察到大多数 DDLwMP 作业会重复出现，A-SRPT 结合随机森林回归模型来预测训练迭代。至关重要的是，A-SRPT 将复杂的调度问题映射到单机实例中，该实例通过抢占式“最短剩余处理时间优先”策略得到最佳解决。该优化解决方案可作为 GPU 集群内实际作业调度的指南，从而实现理论上可证明的竞争性调度效率。我们进行了广泛的真实测试平台和模拟实验来验证我们提出的算法。
冷水中的总每日温度最高负载...
图1表2缩写清单3缩写列表3执行摘要5 1.0简介10 2.0设置和水质描述12 2.1一般环境12 2.1.1位置12 2.1.1地质/土壤13 2.1.3地下水13 2.1.3地下水13 2.1.1土地使用14 2.2源源评估17 2.2.2.2.2.2 2 2.2点2.2点2.2点2. 2点质量质量2. 2点质量2. 2点质量2. 2点质量质量2. 2点质量2. 3水质目标25 4.0总计每日总负荷和来源分配27 4.1概述28 4.2分析框架28 4.2.1模型选择28 4.2.2模型开发和校准30 4.3场景描述和结果32 4.3.1基线场景32 4.3.2 TMDL场景33 4.4关键条件和季节性34 tmd tmd Load 36 4.5 tmd loct and point of 36 4.6 4.6 4.8总每日总负荷总额38 5.0实施的保证39参考48
负载预测开发和使用Miso
鉴于学校提交的暑期学校的总报销请求已超过了几年的暑期学校拨款，因此未来的暑期学校资金将重新集中精力，优先考虑核心课程，这些课程有助于提高早期识字，数学，科学，以及确保学生获得高中毕业必要的学分。为了让学校有时间对学生的时间表和学校预算进行任何必要的调整，在接下来的两个夏天中，本课程的优先级将进行分阶段。请注意，虽然只有某些课程才有资格获得州的报销，但学校可以继续提供他们选择的任何暑期学校课程，因为他们的当地预算允许。
磁性负载 compritol ATO 的脂质载体作为靶向抗癌药物输送系统
在本研究中，我们制备了载有表柔比星的磁性固体脂质纳米粒，用于静脉给药。磁性脂质载体采用热微乳液法制备，以硬脂酸和 Compritol ATO 888 为粒子核心。制备的纳米粒子采用过渡电子显微镜、光子相关光谱、傅里叶变换红外光谱和振动样品磁强计进行表征。载药后纳米粒子的尺寸约为 130 纳米。此外，详细研究了包封率、载药量、体外药物释放和释放动力学。用 MCF-7 细胞系评估了粒子的体外细胞毒性和生物相容性。固体脂质和磁性固体脂质纳米粒的包封率分别为 86±4.5% 和 51.7±3.5%。尺寸研究表明，制备的 NPs 的粒径随着磁负载而增加。制剂对 MCF-7 细胞系的体外细胞毒性表明，载药纳米颗粒的毒性比游离药物更大。这项研究证明了脂质载体在药物给药和靶向方面的效率。这些研究表明，与纯药物相比，磁性脂质纳米颗粒 (mSLN) 对 MCF-7 细胞系具有非常显著的抗癌作用。