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摘要:随着SARS-COV-2在全球范围内传播以引起19009年的大流行,冠状病毒(COV)的人畜共动性传播的威胁变得更加明显。作为人类感染是由α-和β-蛋白库引起的,结构表征和抑制剂设计主要集中在这两个属上。然而,来自三角洲和伽马属的病毒也感染了哺乳动物,并构成潜在的人畜共患传播威胁。在这里,我们确定了来自beluga鲸鱼的Delta-CoV猪HKU15和GAMMA-COV SW1的主要蛋白酶(M Pro)的抑制剂结合的晶体结构。与我们在此处也提出的SW1 M Pro的APO结构进行了比较,启用了在活性位点抑制剂结合时识别结构排列。两个共价抑制剂PF-00835231(lufotrelvir)与HKU15和GC376结合到SW1 M Pro的结合模式和相互作用,揭示了可能将其杠杆性冠状病毒和基于pan-cov抑制剂的结构设计的特征揭示。关键字:冠状病毒;主要蛋白酶; GC376;晶体结构; Lufotrelvir; HKU15;伽马罗龙病毒;蓝鲸;直接作用抗病毒药;药物设计;泛氧化病毒抑制剂
ECHO计划是由港口管理局制定和领导的世界领先,首先的计划,旨在更好地理解和减少商业运输对不列颠哥伦比亚省南部海岸危险鲸的累积影响,特别关注濒临灭绝的南部居民杀手鲸(SRKW)。自2014年以来,ECHO计划将来自政府,海洋运输行业,土著社区和环境团体的加拿大和美国顾问以及合作伙伴汇总在一起,以制定和实施减少危险鲸鱼的威胁措施。迄今为止,Echo计划的举措鼓励成千上万的船舶运营商放慢速度或保持距离,同时穿越南方居民杀人鲸关键栖息地的关键领域 - 有助于量化对渔业和海洋鉴定的加拿大海洋和海洋噪音等海洋噪音和船舶噪音等海洋危险的关键威胁。除了采取领先的威胁措施外,ECHO计划还带领研究扩大对船舶生成的水下噪声的了解,并为潜在的减少降噪解决方案提供信息。ECHO计划已被邀请向包括国际海事组织在内的国际论坛介绍其发现,并被公认为是世界上最著名的,广泛的计划之一,以解决船只中的水下噪音。
PCT代码描述CD(%)01.01活马,驴子,mu子和hinnies。- 马:0101.2100--纯种繁殖动物3 0101.2900--其他3 0101.3000-驴3 0101.9000-其他3 01.02活牛动物。- Cattle: - - Pure-bred breeding animals: 0102.2110 - - - Bulls 3 0102.2120 - - - Cows 3 0102.2130 - - - Oxen 3 0102.2190 - - - Other 3 - - Other: 0102.2910 - - - Bulls 3 0102.2920 - - - Cows 3 0102.2930 - - - Oxen 3 0102.2990 - - - Other 3 -布法罗:0102.3100--纯种繁殖动物3 0102.3900--其他3 0102.9000-其他3 01.03活猪。0103.1000-纯种繁殖动物20-其他:0103.9100--重量小于50 kg 20 0103.9200--重50千克或更多20 01.04活绵羊和山羊。0104.1000-绵羊3 0104.2000-山羊3 01.05活家禽,也就是说,Gallus fimderus,鸭子,鹅,火鸡和豚鼠的禽类。- 重量不超过185 g:0105.1100--禽类的禽类(鸡肉)3 0105.1200--土耳其3 0105.1300--鸭3 0105.1400--鹅3 0105.1500--吉尼亚FOWLS 3-其他:0105.9400 -FALLUSS3-09。 - 其他3 01.06其他活动物。- 哺乳动物:0106.1100--灵长类动物3 0106.1200--鲸鱼,海豚和海豚(Cetacea级的哺乳动物);海牛和矮人(Sirenia命令的哺乳动物);海豹,海狮和海象(亚级Pinnipedia的哺乳动物)
2020 年秋季,我们启动了加拿大首个低速自动穿梭巴士试验。我们为团队感到无比自豪,他们协助了 600 多名乘客,并收集了数据,这些数据将帮助我们决定如何制定加拿大的低速自动穿梭巴士法规。试验在渥太华的 Tunney’s Pasture 进行了两周,严格遵守 COVID-19 协议。我们还发射了一架水下声学滑翔机,用于探测圣劳伦斯的北大西洋露脊鲸。这帮助我们实施了强制性减速措施,并补充了 TC 的其他鲸鱼探测工作,包括国家空中监视计划使用遥控飞机系统 (RPAS),也称为无人机。通过改进治理结构和协作,创新已深入 TC。我们成立了助理副部长和局长级创新委员会,以确保我们的科学优先事项与部门和政府的需求保持一致。我们使用了实验基金等新工具来激发创新。我们通过加拿大创新解决方案计划解决了来自行业的研发挑战。我们还聘请了一位部门科学顾问来加强我们与学术界的联系。TC 继续开发和改进流程以应对新兴和颠覆性技术,我们很自豪地展示了这些项目中的优秀作品。
摘要:获得廉价的清洁能源是一个国家使用化石燃料可持续生产的电力生产能力的关键因素,这对当今的全球变暖产生了重要贡献,并且如今越来越少。因此,这项工作建议研究通过可再生能源工厂连接到喀麦隆北部电气网络的轻型燃料油(LFO)热电厂的不同情况。已经研究了几种场景,例如太阳能光伏(PV)与泵送水电系统(PHSS),风和PHSS以及PV-Wind-PHS的组合。根据系统的总成本(TC)和负载概率(LOLP)等两个因素进行评估所选方案。为了达到结果,在MATLAB软件下已应用了元硫疗法,例如非主导的分类鲸鱼优化算法(NSWOA)和非主导分类遗传算法II(NSGA-II)。使用小时的气象数据和连接到电网的热电厂产生的小时动力进行了组件的最佳尺寸。两种算法都提供了令人满意的结果。然而,NSWOA的PV-PHSS,风能和PV-Wind-PHSS方案的总成本分别比NSGA-II低1%,6%和0.2%。根据NSWOA的结果,LOLP 0%的PV-Wind-PHSS方案的总成本分别比风能phs和PV-PHSS方案少4.6%和17%。对所有三种情况的利润率研究都表明,无论考虑如何考虑,该项目都是策略。
在“共享”水域。在对训练演习进行初步修改后,海军反潜作战部队寻求替代技术,以便在不打扰海洋哺乳动物的情况下进行水下战术训练。当这种特殊需求出现时,总部位于佛罗里达州杰克逊维尔的分析、设计与诊断公司 (AD&D) 看到了实现其声纳业务多元化的绝佳机会。“这些评估要求海军在训练场采取更多措施保护鲸鱼和海豚,”AD&D 总裁 Gary Donoher 说。“我们已经响应了多项关于海洋哺乳动物缓解的 SBIR [和 STTR],但第一阶段是在 2001 年。”AD&D 从事声音分析业务已有 20 年。“AD&D 的核心竞争力之一是了解世界海洋中的声音,”Donoher 说。“我们支持美国海军探测和分类潜艇和水面舰艇。”如今,该公司为海军提供被动技术,通过安装在海军舰艇上的声纳浮标和技术捕捉和分析海洋哺乳动物的活动。声纳浮标使用被动接收器和无线电发射器来记录和传输水下声音。接收到的数据一起提供了海洋哺乳动物(或水中任何物体)的位置。但 AD&D 并不总是对监听海洋哺乳动物感兴趣。根据 Donoher 的说法,在联邦法院裁定海军应继续“监测和缓解措施”以防止伤害之前
收到日期:2021 年 2 月 21 日,修订日期:2020 年 2 月 20 日,接受日期:2022 年 3 月 29 日,发布日期:2022 年 9 月 30 日 摘要:本文利用不同的进化优化算法,研究了印度库鲁克谢特拉社区独立式 (HRES) 的最佳经济规模。在优化过程中,将光伏 (PV)、风力涡轮机 (WT)、电池和柴油发电机 (DEG) 等不同子系统的数量视为感兴趣的变量,以净现值成本、回收期、计算成本和平准化能源成本 (LCOE) 作为绩效衡量标准。通过对结果的分析,可以确定与粒子群优化 (PSO)、引力搜索算法 (GSA)、灰狼优化器 (GWO) 和组合 PSO-GSA 算法提供的解决方案相比,鲸鱼优化算法 (WOA) 提供的解决方案在 LCOE、净现值和回收期方面表现最佳。对这些算法的相对性能进行了定性和定量比较和对比,不仅突出了研究结果,而且突出了从经济角度对独立 HRES 进行最佳定型(根据问题陈述),还突出了其他性能指标,例如收敛时间、计算成本和复杂性。模拟在 MATLAB 软件中执行。关键词:经济定型、HRES、LCOE、独立、优化算法
本文介绍了山羊优化算法(GOA),这是一种新型的生物启发的元疗法,灵感来自山羊的适应性行为。从他们的觅食策略,运动模式和逃避寄生虫的能力中汲取灵感,果阿旨在有效地平衡探索和剥削。该算法结合了三种关键机制:用于全球搜索的自适应觅食策略,一种用于精炼解决方案的运动方法以及一种跳跃机制来逃避本地Optima。此外,解决方案过滤过程通过维持人群中的多样性来增强鲁棒性。果阿的性能是针对良好的元启发术评估的,包括颗粒群优化(PSO),灰狼优化器(GWO),遗传算法(GA),鲸鱼优化算法(WOA)和人造Bee Colony(ABC)。比较结果证明了果阿的出色收敛速度,增强的全球搜索效率以及提高的解决方案精度。这些改进的统计意义将通过Wilcoxon Rank-sum检验验证。尽管有效,果阿仍面临一些挑战,包括计算复杂性和对参数设置的敏感性,这为进一步的优化留出了空间。未来的研究将探讨自适应参数调整,与其他元启发式学的杂交以及供应链管理,生物信息学和能量优化的现实应用。调查结果表明,果阿在生物启发的优化技术方面提供了有希望的进步。
优化在石膏水果行业[J]。农业系统,2013,115:63-71。3。santos c a,spim j a,garcia A.数学建模和优化策略(遗传算法和知识库)应用于钢的连续铸造[J]。人工智能的工程应用,2003,16(5-6):511-527。4。AraújoA,Lima J L F C,Gracia J等。基于数学建模和优化算法的耦合[J]的综合设计策略。Analytica Chimica Acta,1995,310(2):289-296。5。Ghahremani-Nahr J,Kian R,SabetE。闭环供应链网络设计和鲸鱼优化解决方案算法的强大模糊数学编程模型[J]。具有应用的专家系统,2019,116:454-471。6。Wang L.杂交遗传算法 - 神经网络网络策略用于模拟优化[J]。应用数学与计算,2005,170(2):1329-1343。7。Odili J B,Fatokun J O.非洲水牛优化算法的数学模型,实施和参数调整[C] // 2020年国际数学,计算机工程和计算机科学(ICMCECS)的国际会议。IEEE,2020:1-8。8。VagaskáA,GombárM,Strakaľ。 选择了用于解决工程实践问题的数学优化方法[J]。 Energies,2022,15(6):2205。VagaskáA,GombárM,Strakaľ。选择了用于解决工程实践问题的数学优化方法[J]。Energies,2022,15(6):2205。
