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World File Search System负载的
压力波和负载的 CFD 分析
对于本文研究的非密封列车，内部压力变化可能非常快，因此可能会影响较高速度下的乘客舒适度。因此，大多数高速列车都具有复杂且昂贵的增压系统，有助于将车厢内的压力变化保持在可接受的水平。它们还必须满足有关密封系统故障时压力变化量的严格规定 [6] 。隧道通行的另一个关键方面是隧道端部发出的强压力振荡（微压波），这可能会扰乱隧道端部附近的环境，尤其是对于位于人口稠密地区小横截面积的隧道。这在日本是一个严重的问题，因此日本的高速列车以其非常长的车头而闻名。
制造Glipizide负载的聚合物微粒
受控释放的微粒为增强患者兼容并最小化剂量频率的途径提供了有希望的途径。在这项研究中，我们旨在设计使用Eudragit S100和Methocel K 100 M聚合物作为控制剂的Glipizide的受控微粒。通过一种简单的溶剂蒸发方法制造了微粒，采用各种药物与聚合物比例制造出标记为F1至F5的不同受控释放批次。对微粒的评估包含一系列参数，包括流量性能，粒度，形态，百分比，捕获效率，药物加载百分比和溶解研究。此外，还采用了各种动力学模型来阐明药物释放机制。此外，还利用了差异和相似性因子来比较测试公式的溶解轮廓与参考公式。可压缩性指数和休息角表示所制备的微粒的有利流量，其值分别在8至10和25至29的范围内。从95.3到126μm的微粒的粒径分布。令人鼓舞的是，微粒的产量高（66％至77％），夹带效率（80％至96％）和药物加载百分比（46％至54％）。所有配方的批处理均显示出受控的药物释放曲线，最多延长了12个小时，在异常的非棘手扩散模式之后，glipizide释放。然而，参考公式和各种聚合物微粒的药物释放曲线不能满足可接受的差异和相似性因子的限制。体内研究表明在12小时内持续降血糖作用，表明受控释放的微粒的功效。总体而言，我们的发现表明，在设计受控释放的微粒中成功利用了聚合物材料，从而降低了点频率并有可能提高患者的依从性。
载脂蛋白负载的纳米颗粒抑制了生长，...
摘要。非小细胞肺癌（NSCLC）患者的大量（40-60％）患者具有表皮生长因子受体（EGFR）突变，这是NSCLC中至关重要的治疗靶标。针对晚期NSCLC患者的治疗策略已发生明显变化，从细胞毒性剂的经验使用到靶向方案。EGFR酪氨酸激酶抑制剂（TKIS）是晚期NSCLC的第一线治疗，据报道是最有效的。尽管长期以来一直将无进展生存率（PFS）和客观反应率用作终点，但要满足这些终点的情况可能不一定会在晚期肺癌患者的总生存期（OS）增加中造成限制。最近，与标准EGFR -TKIS相比，弗拉拉（Flaura）研究了第三代，不可逆的，口服EGFR -TKI，Osimertinib的Osimertinib研究表明，中位OS延长了6.8个月，死亡率降低了20％[Osimimertertinib，38.6，38.6; egfr -tkis，31.8;危险比（HR），0.80； 95％置信区间（CI），0.641-0.997； p = 0.046];这是满足临床和统计学意义的PF的主要终点的补充。osimertinib也被证明会导致中枢神经系统疾病进展的风险统计学上显着降低（HR，
预测控制器实际工作负载的方法综述...
实时安全监控 (RTSM) 方法允许评估和预测国家空域系统 (NAS) 中的安全裕度，以帮助预防事件和事故，而不是被动缓解它们。在 RTSM 中，NAS 使用状态变量建模，安全指标根据这些状态变量定义。安全指标已分为天气相关、空域相关和人为相关。许多制定的人为相关安全指标需要估计控制器工作量才能计算。但是，这种计算并不简单。因此，在本报告中，我们进行了文献调查，以确定能够计算控制器工作量的不同因素并对这些因素进行分类。接下来，我们将描述为确定一组最小因素而进行的研究，这些因素可以正确评估控制器工作量。最后，我们调查了评估所选因素与管制员对其工作量的主观评估之间的相关性的方法。根据此调查，我们提出了有利于实时计算和预测管制员工作量的因素，并讨论了这些计算所需的数据源的状态。
更新的短缺定价白皮书：损失负载的价值，...
• 随着运营储备减少，市场价格应反映实时运营风险，以激励市场参与者采取适当的实时行动（例如调整供需）。 • 短缺定价应鼓励预期行为（例如，更多地参与日前市场、购买燃料），帮助 MISO 避免潜在的短缺情况，特别是在实时间隔之前的几天和几小时内。 • 在较小程度上，适当的日前/实时短缺价格还可以为长期市场参与者的运营决策提供信息，例如维护计划、增加新的供应资源或推迟发电机退役。 • 短缺定价必须考虑多个储备需求曲线、下限和上限。特别是，市场必须同时平衡储备短缺和拥堵管理。 MISO 的短期和长期市场价格信号有助于为市场参与者的运营和投资决策提供信息。
用于预测波浪能转换系统极端负载的数字孪生
摘要：波浪能是一种可再生能源，有潜力满足全球电力需求，但仍然存在的挑战是波浪能转换器在恶劣的海上条件下的生存能力。为了了解系统动力学并提高可靠性，通常进行实验和数值研究。然而，这些过程既昂贵又耗时。能够提供等效结果的统计模型是一种很有前途的方法。在本研究中，开发并实施了 CFD 解决方案的数字孪生，用于预测极端波浪条件下点吸收器波浪能转换器系泊系统中的力。结果表明，数字孪生可以以 90.36% 的平均准确率预测系泊力。此外，数字孪生只需几秒钟即可提供解决方案，而 CFD 代码则需要几天的时间。通过创建波浪能转换器的数字模拟并展示它能够预测极端波浪条件下关键部件的负载，这项工作构成了波浪能领域的一种创新方法。
机器学习训练工作负载的动态 GPU 能量优化
摘要 — GPU 被广泛用于加速机器学习工作负载的训练。随着现代机器学习模型变得越来越大，它们需要更长的时间来训练，从而导致更高的 GPU 能耗。本文介绍了 GPOEO，这是一种用于机器学习训练工作负载的在线 GPU 能量优化框架。GPOEO 通过采用新颖的在线测量、多目标预测建模和搜索优化技术来动态确定最佳能量配置。为了表征目标工作负载行为，GPOEO 使用 GPU 性能计数器。为了减少性能计数器分析开销，它使用分析模型来检测训练迭代变化，并且仅在检测到迭代偏移时收集性能计数器数据。GPOEO 采用基于梯度提升的多目标模型和局部搜索算法来找到执行时间和能耗之间的权衡。我们通过将 GPOEO 应用于在 NVIDIA RTX3080Ti GPU 上运行的两个 AI 基准测试套件中的 71 个机器学习工作负载来评估它。与 NVIDIA 默认调度策略相比，GPOEO 平均节能 16.2%，平均执行时间略有增加 5.1%。
与Intel SGX多线程的DNA对齐工作负载的性能分析
抽象数据机密性是数字时代的关键问题，影响了用户与公共服务之间以及科学计算组织与云与HPC提供商之间的互动。并行计算中的性能是必不可少的，但对于建立受信任的执行环境（TEE）以确保遥远环境中的隐私通常会对执行时间产生负面影响。本文旨在分析在英特尔SGX处理器机密的飞地内执行的DNA对齐（Bowtie2）的平行生物信息学工作负载的性能。结果提供了令人鼓舞的见解，内容涉及在大型数据集上使用基于SGX的TEE进行并行计算的可行性。调查结果表明，在高平行化条件下，并具有两倍的线程，在SGX飞地中执行的工作负载平均比非固定执行快15％。这种经验证明支持基于SGX的TEE有效平衡隐私需求与高性能计算的需求的潜力。