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胶原蛋白中常见氨基酸与水相互作用的DFT研究，张文华，石碧，采用DFT计算研究了胶原分子中常见的8种氨基酸（Pro, Hyp, Ser, Glu, Arg, Lys, Gly and Asp）与水的氢键复合物的结构、稳定性以及振动光谱。分别

促成栽培牡丹的发育及中日品种的比较研究，成仿云，青木宣明，在17个中国品种和3个日本品种中，对促成栽培牡丹的形态发育进行了观察，同时比较研究了预冷处理对中、日品种群生长、发育的不同影

该文件是一篇关于贵州小型猪和人血清蛋白比较研究的论文，研究的主要目的是为了探究猪肝脏合成的各种蛋白质能否在人体内发挥正常的生理功能，这对于猪-人肝脏异种移植的成功具有重要意义。研究通过对30只贵州小型猪和30名人类志愿者的静脉血进行采集，检测总蛋白(TP)和白蛋白(Alb)的浓度，并通过REPelectrophoresissystem对血清蛋白质进行电泳，计算各种亚型的百分比。研究结果发现，猪的白蛋白浓度明显低于人类(p<0.05)，而总蛋白水平相似。同时，猪的球蛋白（Glb）浓度及其各亚型（Alpha1，Alpha2，Beta和Gamma球蛋白）百分比都高于人类(p<0.05)。这些结果表明，猪和人类血清蛋白的含量存在明显差异，这可能会导致猪肝脏在移植到人体后产生潜在的生理功能不兼容性。 猪被认为是最有前景的异种移植候选人，这主要是因为其在体型、繁殖、病毒性疾病传播风险较低以及伦理考虑等方面的优势。猪的肝细胞已经在人工肝脏设施中使用，以在体外恢复异常人体肝脏的代谢和解毒功能。然而，肝功能的复杂性阻碍了实体肝脏异种移植的发展。 血清包含了除纤维蛋白外的所有血浆蛋白，主要成分是白蛋白和球蛋白。白蛋白是血浆中最丰富的蛋白质，通常占总蛋白的大部分。球蛋白是血清中的一大类免疫球蛋白，它们在免疫反应中起着关键作用。在人体内，白蛋白具有多种功能，包括维持血液渗透压、作为许多药物和内源性化合物的载体、在肝脏和外周组织之间进行物质的输送等。球蛋白则包括多种免疫球蛋白，如IgG、IgA、IgM等，它们在身体的免疫防御中起着至关重要的作用。 在异种移植的背景下，需要考虑移植器官与受体之间的免疫兼容性。异种移植涉及到将一个物种的组织或器官移植到另一个物种体内，这可能导致免疫排斥反应。为了实现成功的异种移植，移植的器官必须与受体在免疫系统上具有一定的兼容性。否则，受体的免疫系统可能会识别移植的器官为外来物质，并对其发起攻击，导致器官功能丧失甚至受体死亡。因此，研究动物和人类之间血清蛋白的差异对于评估异种移植成功的可能性具有重要意义。 该论文的关键词还包括贵州小型猪、血清蛋白、异种移植和兼容性等，这些都表明了研究的重点和方向。研究贵州小型猪与人类血清蛋白的比较，有助于为未来的肝脏异种移植提供科学依据，为解决器官移植供体短缺的问题提供可能的解决方案。

本文进行的是一项比较研究，主要探讨了两种类型的永磁电机——二相磁通开关型永磁电机(FSPM)和双凸极永磁电机(DSPM)。文章的目的是比较这两种电机在拓扑结构、工作原理以及电磁性能等方面的差异。 磁通开关型永磁电机与双凸极永磁电机的不同之处在于它们的结构特点。磁通开关型永磁电机的特点在于其定子中的磁通开关，它能够在不通电的情况下保持磁场的稳定。而双凸极永磁电机通常采用一种内转子结构，其永磁体被表面贴装在转子上。在双凸极电机的设计中，转子上的永磁体需要通过不锈钢或非金属纤维的保持套来防止因离心力导致的损坏。 在工作原理上，这两种电机都依赖于磁力来驱动电机的运动。磁通开关型永磁电机的工作原理是通过定子磁通的变化来产生电磁力，进而驱动转子转动。而双凸极永磁电机则是通过改变电流的方向来产生交替的磁场，从而推动转子运动。 电磁性能是评估电机优劣的重要指标，包括磁场分布、磁链、反电动势、齿槽转矩、绕组电感、静态转矩以及端部效应等方面。文章利用有限元分析(FEA)对这两种电机的静态特性进行了推导。在双相模式下，这两种电机分别在无刷直流和无刷交流的条件下运行。文章还对电机的转矩分量和转矩纹波进行了建模分析，以此为基础比较了它们的转矩能力。研究还发现，转子偏转对静态特性波形的影响。 实验部分，作者采用了一台8/6极的DSPM电机原型进行实验，以验证理论分析的正确性。结果发现这两种电机之间最显著的差异在于磁链波形。在DSPM电机中，相磁链是单极性的，这降低了每单位面积的反电动势和转矩能力。而在FSPM电机中，相磁链是双极性的，因此它表现出更高的转矩密度。 此外，文章还讨论了永磁电机中的一些普遍问题。例如，大多数永磁电机采用内置式转子，永磁体通常被表面贴装在转子上。由于离心力的原因，这些永磁体需要通过不锈钢或非金属纤维制成的保持套进行保护。由于热散逸不良，转子温度的升高可能是一个问题，这可能导致永磁体的不可逆退磁，最终限制电机的功率密度。 关键词：无刷电机、双凸极、有限元分析、磁通切换、永磁体。 本文为具有双凸极定子拓扑结构的带磁体的无刷电机设计与控制提供了基础。通过深入的理论分析和实验验证，这篇文章为无刷电机的研究与开发人员提供了宝贵的参考信息。

本文件为OSATE在github中的示例 latency-case-study，原网址为https://github.com/osate/examples，本文件仅为该仓库中的一个示例项目，用于AADL的端到端流延迟分析。考虑到GitHub的访问问题，因此在此处共享该文件，便于用户下载。本文件不需任何积分即可下载。

MgAl-WO4-LDHs/EVA复合材料的制备与性能研究，陈春霞，赵汗青，采用焙烧还原法，辅助微波手段快速合成了Mg3Al-WO4-LDHs，将其应用于乙烯-醋酸乙烯共聚物(EVA)中制备得到Mg3Al-WO4-LDHs/EVA复合材料。通过极�

隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model, HMM）是一种在统计建模中广泛应用的概率模型，尤其在自然语言处理、语音识别、生物信息学等领域。在这个HMM_Study项目中，我们将深入探讨HMM的核心概念，以及如何利用Python实现前向算法、维特比算法和前向后向算法。 我们要理解HMM的基本构成：状态（State）、观测（Observation）和转移概率（Transition Probability）。在HMM中，系统处于一系列不可见的状态，每个状态会生成一个可观察的输出。状态之间的转移和观测的产生都遵循概率分布。 1. **状态**：这些是模型内部的隐藏状态，它们决定了模型的行为，但通常不能直接观测到。 2. **观测**：基于当前状态产生的可观察事件，是外界可以看到的输出。 3. **转移概率**：描述了模型从一个状态转移到另一个状态的概率。 接下来，我们讨论三种核心算法： 1. **前向算法（Forward Algorithm）**：这是一种动态规划方法，用于计算在给定观测序列下，模型处于任意时间步的状态概率。它通过维护前向变量α_t(i)，表示在时间t观测到前t个符号且处于状态i的概率。 2. **维特比算法（Viterbi Algorithm）**：该算法找出最有可能生成观测序列的状态序列，即找到一条具有最高概率的路径。它通过维护维特比得分δ_t(i)和最优父状态π_t(i)，表示在时间t观测到序列时，处于状态i的最可能路径。 3. **前向后向算法（Forward-Backward Algorithm）**：结合了前向算法和后向算法，后向变量β_t(i)表示在时间t之后，观测到剩余序列时处于状态i的概率。这个算法常用于计算任意时刻t的“完整数据”对数似然，或者用于计算状态的条件概率。 在Python实现这些算法时，我们需要定义模型的初始概率、状态转移矩阵和观测概率矩阵。使用这些矩阵，我们可以编写函数来执行上述算法。例如，`forward()`函数将实现前向算法，`viterbi()`函数用于维特比解码，而`forward_backward()`函数将执行前向后向算法。 在实际应用中，HMM还涉及到学习问题，即如何估计模型参数。常见的方法有Baum-Welch算法（EM算法的一个特例），它通过迭代优化模型参数以最大化观测序列的似然性。 HMM_Study项目提供了一个学习和实践HMM及其算法的平台，特别是对于那些想在自然语言处理或语音识别领域进行深入研究的人来说，这是一个很好的起点。通过理解和掌握这些算法，我们可以构建更复杂的系统，解决实际问题，如词性标注、语音识别等。在Python环境中实现这些算法，不仅有助于理论的理解，也有助于提高编程技能，使开发者能够更好地应用这些工具到实际项目中。

Predicting the Deposited Sediment Volume Case Study Roseires Reservoir ，Anwar Adam，Ahmed Mohammed Osman，The calculation of the deposited sediment volume is one of the most important tasks in river engineering. The task is particularly difficult because a number of complex physical p

《深入理解Flink：从源码到实战》 Flink，作为一款强大的开源大数据处理框架，因其实时流处理和批处理的能力，在大数据领域备受关注。本资料集合了Flink的一期学习资源，包括源码、相关资料和课件，旨在帮助开发者深入理解Flink的核心原理与实践应用。 一、Flink基础 Flink源自Apache软件基金会，是一款开源的流处理和批处理系统，其设计目标是提供低延迟、高吞吐量的数据处理能力。Flink的核心概念包括数据流、流处理模型和状态管理。数据流分为有界流和无界流，前者代表有限大小的数据集，后者则代表无限持续的数据流。Flink的流处理模型基于数据流图（Dataflow Graph），通过转换（Transformation）操作连接各个数据源和数据接收器。 二、Flink源码分析 Flink的源码阅读是理解其工作原理的关键步骤。主要包含以下几个部分： 1. StreamExecutionEnvironment：这是Flink程序的入口，提供了创建数据流和提交任务的接口。 2. DataStream API：用于定义和操作数据流，包括各种转换操作如Map、Filter、Join等。 3. State & Checkpointing：Flink支持状态管理和容错机制，通过周期性的检查点实现故障恢复。 4. Operator：每个转换操作对应一个运算符，如MapOperator、ReduceOperator等，它们负责实际的数据处理。 5. JobManager & TaskManager：这是Flink的分布式协调者和执行者，负责任务调度和数据交换。 三、Flink资料与课件 本资源包中的资料和课件，将涵盖以下内容： 1. Flink架构详解：包括数据流模型、并行度控制、容错机制等。 2. 实战案例：涵盖电商、金融、物联网等多个领域的Flink应用实例。 3. API详解：详细介绍DataStream API的使用方法和高级特性。 4. 源码解析：深度剖析Flink核心组件的实现细节，帮助理解内部工作机制。 5. 性能调优：提供Flink性能优化的策略和技巧，包括参数调整、任务调度等。 四、Flink的应用场景 Flink不仅适用于实时流处理，还广泛应用于实时数据分析、复杂事件处理、机器学习等领域。例如，它可以实时计算网站的点击流，进行实时广告定向；在金融领域，可以实现毫秒级的风险检测；在物联网(IoT)中，可用于设备数据的实时处理和分析。 五、学习路径建议 对于初学者，可以从理解Flink的基本概念和API入手，逐步深入到源码分析。通过实践项目，将理论知识转化为实际技能。同时，结合提供的课件和资料，可以系统地学习和掌握Flink的各项功能。 这个Flink-Study资源包为Flink的学习者提供了一个全面的起点，无论你是初次接触还是希望进一步提升，都能从中受益。通过深入研究源码、资料和课件，你将能够驾驭Flink，为你的大数据项目带来强大动力。