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e-guard：专家指导的鲁棒干扰复合检测
由小有机化合物引起的分析干扰继续对早期药物发现构成巨大挑战。已经开发了各种计算方法来识别可能引起测定干扰的化合物。但是，由于可用于模型开发的数据稀缺，这些方法的预测准确性和适用性受到限制。在这项工作中，我们介绍了E-Guard（专家指导的鲁棒干扰复合检测的增强），这是一个新颖的框架，试图通过整合自我介绍，积极的学习和专家指导的分子产生来解决数据稀缺和失衡。e-guard迭代地用与干扰相关的分子丰富了训练数据，从而产生了具有出色性能的定量结构交流关系（QSIR）模型。我们以四个高质量数据集，氧化还原反应性，纳米酸酯酶抑制和萤火虫荧光素酶抑制的示例，证明了电子方形的实用性。与未经e-Guard数据增强的模型相比，这些数据集的MCC值最高为0.47，其富集因子的改进有两个或更高。这些结果突出了电子保守物作为缓解早期药物发现中测定干扰的可扩展解决方案的潜力。
香棒添加剂和健康效果：法医毒理学的观点
摘要：几个世纪以来，香棍已被广泛用于宗教，文化和国内环境中，燃烧时会发出宜人的香气。虽然他们的香水具有一种平静和精神上的联系感，但燃烧的香气可以将有害物质释放到空气中，这可能会带来健康风险。香棒通常由木材，草药和树脂等天然成分组合制成，但是诸如香水，着色剂和燃烧辅助物等合成添加剂也通常用于增强其外观和性能。被燃烧时，这些添加剂可以释放有毒物质，包括颗粒物（PM），挥发性有机化合物（VOC）和多环芳烃（PAHS）。暴露于这些排放已与一系列健康问题有关，从呼吸道刺激和哮喘到更严重的疾病，例如心血管疾病和癌症。本评论论文研究了香棍的毒理学方面，重点是分析添加剂，产品燃烧及其健康影响。关键字：香棒，健康风险，有毒排放，燃烧副产品，合成添加剂1。引言香已经用于各种目的的不同文化和文明已有数千年的历史，包括宗教仪式，精神实践，净化，芳香疗法，甚至是药用应用。虽然不可否认，虽然象征性和文化的重要性是不可否认的，但越来越多的合成添加剂的使用以及在封闭空间中燃烧的广泛燃烧引起了人们对其潜在健康影响的担忧。与此近年来，法医毒理学已成为评估使用香的潜在风险的重要工具，尤其是与其制造业中使用的添加剂以及在燃烧过程中释放的产品相关的添加剂。a）历史：香的历史可以追溯到远古时代，有证据表明其在埃及，印度，中国和美索不达米亚使用。古埃及人在宗教仪式上使用香并抵御邪灵，而在印度，它成为印度教和佛教仪式不可或缺的一部分。香中的中国文本也提到了它与精神领域进行交流。在中东，经常被燃烧以营造出愉悦的氛围和出于药用目的，甚至在贸易路线中发挥了作用，尤其是将阿拉伯半岛与地中海联系起来的著名的“香气”。的香，进一步强调了其宗教意义。在这些古老的文明中，香是由芳香木材，树脂（例如，乳香和没药）和草药等天然成分制成的，当燃烧时会产生愉悦的气味。这些天然成分因其精神和药用特性而受到评价，并且它们的使用持续了几个世纪。b）现代用法和添加剂：在现代，香气的使用已经超越了宗教和精神目的，成为家庭，办公室，水疗中心和冥想中心的流行物品。
电动汽车实时鲁棒生态自适应巡航控制策略
摘要 — 本研究通过一种计算效率高的鲁棒控制策略解决了联网电动汽车的生态自适应巡航控制问题。该问题在空间域中采用非线性电力传动系统模型和运动动力学的真实描述来制定，以产生凸最优控制问题 (OCP)。OCP 通过一种新颖的鲁棒模型预测控制 (RMPC) 方法解决，该方法处理由于模型不匹配和前导车辆信息不准确而引起的各种干扰。RMPC 问题通过半正定规划松弛和单线性矩阵不等式 (sLMI) 技术解决，以进一步提高计算效率。使用实验收集的驾驶周期评估所提出的实时鲁棒生态自适应巡航控制 (REACC) 方法的性能。通过与标称 MPC 进行比较来验证其鲁棒性，标称 MPC 会导致速度限制约束违规。所提出方法的能源经济性优于最先进的时域 RMPC 方案，因为可以将更精确拟合的凸动力传动系统模型集成到空间域方案中。与传统恒定距离跟随策略 (CDFS) 的额外比较进一步验证了所提出的 REACC 的有效性。最后，验证了 REACC 可以借助 sLMI 和由此产生的凸算法实现实时实现。
共识聚类，用于鲁棒生物信息学分析
聚类在多种生物信息学应用中起重要作用，包括蛋白质功能预测，种群遗传学和基因表达分析。大多数聚类算法的结果对输入数据的变化，聚类算法及其参数和各个数据集敏感。共识聚类（CC）是聚类算法的扩展，旨在从上述变化来源下不变的那些群集特征构建强大的结果。作为CC的一部分，稳定性得分可以提供所得聚类的可靠性程度的概念。本综述将CC在文献中介绍为三种主要类型，介绍并说明了稳定分数的概念，并说明了在应用中使用CC来模拟和现实的基因表达数据集。Open-source R implementations for each of these CC algorithms are available in the GitHub repository: https://github.com/behnam-yousefi/ConsensusClustering Keywords: Consensus clustering, Ensemble clustering, Robustness, Generation mechanism, Stability score
一系列阳离子改性的鲁棒锆基金属...
摘要：金属有机框架（MOF）代表了最有前途的多孔固体之一，用于控制和减少温室气体排放。研究表明，开放金属位点（OMS）与二氧化碳强烈相互作用，因此是CO 2捕获的有效结合位点。但是，许多具有OMS的MOF缺乏框架稳定性，并且通常具有较高的再生温度。为了寻求解决稳定性问题的方法，我们通过通过ZR-TCPB-COOH上的质子交换金属离子，通过ZR-TCPB-COOH在ZR-TCPB-COOM（M = M = M = Alkali/Alkaline Earth Metal）中设计了一系列。原始的MOF（ZR-TCPB-COOH）具有非常强大的框架。PSM过程不会恶化框架稳定性，而是创建与二氧化碳形成牢固键的金属结合位点。结果表明，在低CO 2压力下，使用ZR-TCPB-COOM大大增强了吸收量，并且趋势趋于增加原子数（li + 在室温下N 2上的CO 2也可以实现高吸附选择性（CO 2 /N 2 IAST选择性（15:85）= 539.5）。 这种方法提供了一种可行的方法来提高CO 2捕获能力，尤其是在低浓度下。在室温下N 2上的CO 2也可以实现高吸附选择性（CO 2 /N 2 IAST选择性（15:85）= 539.5）。这种方法提供了一种可行的方法来提高CO 2捕获能力，尤其是在低浓度下。
用于多功能，动态和鲁棒的双体运动控制
摘要 - 本文介绍了一项有关使用深钢筋学习（RL）为双皮亚机器人创建动态运动控制器的综合研究。超越了关注单个运动技能的关注，我们开发了一种通用控制解决方案，该解决方案可用于一系列动态的两足动物技能，从定期步行和跑步到Aperiodic的跳跃和站立。我们的基于RL的控制器结合了一种新颖的双历史结构，利用了机器人的长期和短期输入/输出（I/O）历史记录。通过拟议的端到端RL方法进行培训时，这种控制架构始终优于模拟和现实世界中各种技能的其他方法。该研究还深入研究了拟议的RL系统在开发运动控制器时引入的适应性和鲁棒性。我们证明，提出的体系结构可以通过有效使用机器人的I/O历史记录来适应时间不变的动态变化和时间变化的变化，例如接触事件。此外，我们将任务随机化确定为鲁棒性的另一个关键来源，促进了更好的任务概括和对干扰的依从性。可以成功部署所得控制的控制策略，这是一种扭矩控制的人尺寸的两头机器人。这项工作通过广泛的现实世界实验推动了双皮亚机器人的敏捷性限制。我们展示了各种各样的运动技能，包括：坚固的站立，多功能步行，快速跑步，展示了400米仪表板，以及各种各样的跳跃技能，例如站立的跳远和跳高。
e-guard：专家指导的鲁棒干扰复合检测
由小有机化合物引起的分析干扰继续对早期药物发现构成巨大挑战。已经开发了各种计算方法来识别可能引起测定干扰的化合物。但是，由于可用于模型开发的数据稀缺，这些方法的预测准确性和适用性受到限制。在这项工作中，我们介绍了E-Guard（专家指导的鲁棒干扰复合检测的增强），这是一个新颖的框架，试图通过整合自我介绍，积极的学习和专家指导的分子产生来解决数据稀缺和失衡。e-guard迭代地用与干扰相关的分子丰富了训练数据，从而产生了具有出色性能的定量结构交流关系（QSIR）模型。我们以四个高质量数据集，氧化还原反应性，纳米酸酯酶抑制和萤火虫荧光素酶抑制的示例，证明了电子方形的实用性。与未经e-Guard数据增强的模型相比，这些数据集的MCC值最高为0.47，其富集因子的改进有两个或更高。这些结果突出了电子保守物作为缓解早期药物发现中测定干扰的可扩展解决方案的潜力。
自由弹力和自由弹性弹性棒电池用户手册Rev 1
自由弹力X4和Freedom Flex Stick电池用户手册包括一个说明，安全预防措施，安装，编程，操作和维护说明，截至此版本发行之日起，Freedom Flex Stick X4和Freedom Flex Stick电池电池。商标Chauvet，Chauvet DJ，Chauvet徽标和Freedom Flex是美国和其他国家的Chauvet＆Sons，LLC的注册商标或商标（D/B/A Chauvet和Chauvet Lighting）。本文提到的其他公司和产品名称以及徽标可能是其各自公司的商标。版权通知本手册中包含的作者的作品，包括但不限于所有设计，文本和图像均由Chauvet拥有。©版权所有2024 Chauvet＆Sons，LLC。保留所有权利。由Chauvet在美利坚合众国电子出版。手动使用Chauvet授权其客户仅出于专业信息目的下载和打印此手册。Chauvet明确禁止未经Chauvet的书面同意，以任何其他目的对本手册或其内容的使用，复制，存储，分发，修改或打印。文档打印以获得最佳结果，请用字母尺寸纸（8.5 x 11英寸），双面打印此文档。如果使用A4纸（210 x 297毫米），请配置打印机以相应地扩展内容。预定的任何人安装，操作和/或维护此产品的人都应在安装，操作或维护此产品之前完全阅读与产品以及本手册一起运送的指南。免责声明Chauvet认为本手册中包含的信息在所有方面都是准确的。但是，Chauvet不承担任何责任，并明确违反任何当事方对任何损失，损害或破坏的任何责任，这是由于本文件中任何错误或遗漏所造成的任何损失，损害或中断，无论是由于疏忽，事故，事故或任何其他原因而造成的错误或遗漏。Chauvet保留修改本文档内容的权利，而无需任何义务将任何人或公司通知任何此类修订；但是，Chauvet没有义务，也没有承诺进行任何此类修订。文档修订版请访问www.chauvetdj.com获取最新版本。
故障估计与容错控制的鲁棒集成迭代策略 ✩
本文考虑了具有执行器和传感器故障、不确定性和干扰的线性参数变化系统的故障估计 (FE) 和容错控制 (FTC)。在设计中需要考虑 FE 和 FTC 功能之间不可避免的耦合，以确保基于 FE 的 FTC 闭环系统的整体性能和鲁棒性。本文提出了一种迭代策略，利用分离原理和小增益定理的概念实现 FE 和 FTC 的稳健集成。迭代算法涉及在每次迭代中求解多目标线性矩阵不等式优化问题，并具有有限步收敛保证。通过数值模拟说明了所提算法的有效性及其相对于现有工作的优势。© 2022 作者。由 Elsevier Ltd. 出版。这是一篇根据 CC BY 许可开放获取的文章（http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
混合船舶微电网功率共享的鲁棒分层控制设计
摘要：混合微电网优化、集成和控制正变得越来越重要。可再生能源集成在航运港口以及短途游轮和渡轮上的使用越来越频繁。目前，一些海港缺乏冷熨服务，即从主公用电网向船舶提供电力的岸基发电站。此外，由于许多港口缺乏冷熨服务，因此在停靠时，基于柴油发动机和柴油发电机的船上必须持续运行并在线，以提供额外的船舶负载。在本研究中，我们分析性地展示了我们提出的包含多个 DG 和可再生能源 (RES) 集成的混合船上微电网系统的分层控制设计的稳健性。通过在不同静态和动态负载条件下对交流和直流类型负载的模拟测试，验证了传统比例积分 (PI) 与基于滑模控制器 (SMC) 的控制设计的性能比较。我们进一步考虑将多 DG 和 RES 集成到我们的系统中，以验证我们的设计对噪声和不必要的故障负载条件的鲁棒性。进行了完整的系统稳定性分析和控制律的设计。数学推导和仿真结果证明了所提出的分层控制架构的鲁棒性，并比较了使用 MATLAB/Simulink 环境设计的两个二次控制器的性能特征。