A comprehensive study on the role of the Yersinia pestis virulence markers in an animal model of pneumonic plague

We determined the role of Yersinia pestis virulence markers in an animal model of pneumonic plague. Eleven strains of Y. pestis were characterized using PCR assays to detect the presence of known virulence genes both encoded by the three plasmids as well as chromosomal markers. The virulence of all Y. pestis strains was compared in a mouse model for pneumonic plague. The presence of all known virulence genes correlated completely with virulence in the Balb/c mouse model. Strains which lacked HmsF initially exhibited visible signs of disease whereas all other strains (except wild-type strains) did not exhibit any disease signs. Forty-eight hours post-infection, mice which had received HmsF– strains regained body mass and were able to control infection; those infected with strains possessing a full complement of virulence genes suffered from fatal disease. The bacterial loads observed in the lung and other tissues reflected the observed clinical signs as did the cytokine changes measured in these animals. We can conclude that all known virulence genes are required for the establishment of pneumonic plague in mammalian animal models, the role of HmsF being of particular importance in disease progression

Biological notes on Chauliognathus pennsylvanicus DeGeer (Coleoptera, Cantharidae)

Includes bibliographical references

United States Geological Survey Reports

Report discussing drilling in the Silver Reef district, which was supervised by the U.S. Geological Survey and aimed at locating suitable areas for commercial development of uranium deposits

Intelligent Control Design for Power and Energy Management in Zero-Emission Autonomous Vessels

Denne masteroppgaven undersøker ulike algoritmer for kraft- og energistyringssystemer (PEMS, eng: power and energy management system) på et nullutslipp hybridskip. Det er hovedsakelig lagt vekt på metoder fra forsterkende læring, en gren av maskinlæring. Den internasjonale sjøfartsorganisasjonen (IMO, eng: International Maritime Organisation) setter stadig strengere regulereringer for å redusere utslippene fra shippingindustrien. Med et mål om å tilfredsstille retningslinjene til IMO, samt overholde de langsiktige målene om nullutslipp shipping, har miljøvennlige skip med brenselceller og batterier som fremdriftssystemer, tiltrukket seg stor forskningsinteresse fra industrien og akademia de senere årene. Batterier har vært en stor suksess i bilindustrien. Til tross for dette mangler dagens batteriteknologi energitettheten som kreves for å benyttes alene som fremdriftssystem til langdistanseskipsfart. Derfor har brenselsceller, med hydrogen som drivstoff, fått økt oppmerksomhet for bruk sammen med batteri i skip. Brenselsceller har både høy virkningsgrad og energitetthet, og kan tilføre gjevn kraft over lengre perioder. Batterier har derimot høy krafttetthet og kan håndtere store umiddelbare kraftendringer, noe som kreves for å gjennomføre trygge, maritime operasjoner med høy presisjon. Til tross for deres lovende utsikter er det flere utfordringer knyttet til bruken av brenselceller og batterier. Kontrollsystemer som inkluderer slitasje i beregningene er essensielt, da uforsiktig bruk kan resultere i drastisk kortere levetid både for brenselsceller og batterier. De er også dyre, og kostnadene knyttet til slitasje og utskiftning er betraktelig høyere enn for tradisjonelle forbrenningsmotorer. I tillegg endres karakteristikken til batterier og brenselsceller når betydelig slitasje påføres. Dermed er det nødvendig med et intelligent kraft- og energistyringssystem, som kan oppdatere kraftdelingsplanen til kontrolleren kontinuerlig for å sikre optimalitet uavhengig av karakterendringer. Et slitasjebevisst PEMS med mål å minimere både drivstoff- og slitasjekostnader er vitalt for å gjøre skipsfart med nullutslipp konkurransedyktig med forbrenningsmotorer. Enkle regelbaserte algoritmer og optimeringsmetoder er tpyiske strategier for PEMS kontroll. Forsterkende læring (RL, eng: Reinforcement learning) er en undergren av maskinlæring (ML, eng: Machine learning) som potensielt kan utfordre tradisjonelle kontrollmetoder, da slike algoritmer kan tilpasse seg og lære fra endringer i omgivelsene. De optimeringsbaserte metodene tar utgangspunkt i en predikert last, som vil være unøyaktig grunnet tilfeldige lastpåkjenninger som bølger og vind. RL benytter seg ikke av en modell, og trenger heller ikke å predikere fremtidige laster for å kontrollere PEMS. En omfattende litteraturstudie på kostnader relatert til slitasje av batterier og brenselceller som følge av bruksmønstre er utført. Resultatene er samlet i en kostnadsfunksjon for å finne den optimale kraftfordelingen mellom batteri og brenselscelle. Matematiske modeller for begge komponentene er også grundig undersøkt. Etter kritiske evalueringer av fordeler og ulemper knyttet til nøyaktighet og beregningshastighet, ble to lineariserte modeller for brenselsceller og batteri implementert for simuleringer av en online PEMS. RL algoritmene Q-læring, dyp Q-læring og soft actor-critic algoritme er implementert for PEMS kontroll. I tillegg har dynamisk programmering og en regelbasert algoritme blitt implementert for sammenligningsgrunnlag for prestasjonen til RL algoritmene. Alle modeller og algoritmer har blitt implementert i Python av forfatterne. Modellsimuleringer ble gjennomført på lastprofilen fra et ekte skip, og prestasjonen til algoritmene ble evaluert og sammenlignet. Dyp Q-læringsalgoritmen klarte å minke slitasjekostnader på brenselscellen med 53 % og soft actor-critic algoritmen reduserte drivstoffkostnader med 31 % og batterislitasjekostnader med 0.1 % sammenlignet med den regelbaserte algoritmen. Simuleringsresultatene indikerer at læringsalgoritmene kan redusere de operasjonelle kostnadene knyttet til kraftsystemet på skip. Til tross for dette har læringsbasert PEMS stort forbedringspotensial, da forskningsfeltet er nytt. Det er flere utfordringer knyttet til både belønningsfunksjon, kontinuerlige handlings- og tilstandsverdier, overtilpasning av treningsdata og pålitelighet som må adresseres før de kan bli en reell konkurrent til de eksisterende metodene for PEMS kontroll. Disse utfordringene er anbefalt som videre arbeid

United States Geological Survey Report 212

From abstract: The secondary uranium minerals metatorbernite (?) and autunite (?) were discovered at Indian Creek in the spring of 1950. The deposits, in sec. 28, T. 27 S., R. 6 W., Beaver County, Utah, are 20 miles west of Marysvale, and about three-eighths of a mile east of a quartz monzonite stock

Intelligent Control Design for Power and Energy Management in Zero-Emission Autonomous Vessels

Denne masteroppgaven undersøker ulike algoritmer for kraft- og energistyringssystemer (PEMS, eng: power and energy management system) på et nullutslipp hybridskip. Det er hovedsakelig lagt vekt på metoder fra forsterkende læring, en gren av maskinlæring. Den internasjonale sjøfartsorganisasjonen (IMO, eng: International Maritime Organisation) setter stadig strengere regulereringer for å redusere utslippene fra shippingindustrien. Med et mål om å tilfredsstille retningslinjene til IMO, samt overholde de langsiktige målene om nullutslipp shipping, har miljøvennlige skip med brenselceller og batterier som fremdriftssystemer, tiltrukket seg stor forskningsinteresse fra industrien og akademia de senere årene. Batterier har vært en stor suksess i bilindustrien. Til tross for dette mangler dagens batteriteknologi energitettheten som kreves for å benyttes alene som fremdriftssystem til langdistanseskipsfart. Derfor har brenselsceller, med hydrogen som drivstoff, fått økt oppmerksomhet for bruk sammen med batteri i skip. Brenselsceller har både høy virkningsgrad og energitetthet, og kan tilføre gjevn kraft over lengre perioder. Batterier har derimot høy krafttetthet og kan håndtere store umiddelbare kraftendringer, noe som kreves for å gjennomføre trygge, maritime operasjoner med høy presisjon. Til tross for deres lovende utsikter er det flere utfordringer knyttet til bruken av brenselceller og batterier. Kontrollsystemer som inkluderer slitasje i beregningene er essensielt, da uforsiktig bruk kan resultere i drastisk kortere levetid både for brenselsceller og batterier. De er også dyre, og kostnadene knyttet til slitasje og utskiftning er betraktelig høyere enn for tradisjonelle forbrenningsmotorer. I tillegg endres karakteristikken til batterier og brenselsceller når betydelig slitasje påføres. Dermed er det nødvendig med et intelligent kraft- og energistyringssystem, som kan oppdatere kraftdelingsplanen til kontrolleren kontinuerlig for å sikre optimalitet uavhengig av karakterendringer. Et slitasjebevisst PEMS med mål å minimere både drivstoff- og slitasjekostnader er vitalt for å gjøre skipsfart med nullutslipp konkurransedyktig med forbrenningsmotorer. Enkle regelbaserte algoritmer og optimeringsmetoder er tpyiske strategier for PEMS kontroll. Forsterkende læring (RL, eng: Reinforcement learning) er en undergren av maskinlæring (ML, eng: Machine learning) som potensielt kan utfordre tradisjonelle kontrollmetoder, da slike algoritmer kan tilpasse seg og lære fra endringer i omgivelsene. De optimeringsbaserte metodene tar utgangspunkt i en predikert last, som vil være unøyaktig grunnet tilfeldige lastpåkjenninger som bølger og vind. RL benytter seg ikke av en modell, og trenger heller ikke å predikere fremtidige laster for å kontrollere PEMS. En omfattende litteraturstudie på kostnader relatert til slitasje av batterier og brenselceller som følge av bruksmønstre er utført. Resultatene er samlet i en kostnadsfunksjon for å finne den optimale kraftfordelingen mellom batteri og brenselscelle. Matematiske modeller for begge komponentene er også grundig undersøkt. Etter kritiske evalueringer av fordeler og ulemper knyttet til nøyaktighet og beregningshastighet, ble to lineariserte modeller for brenselsceller og batteri implementert for simuleringer av en online PEMS. RL algoritmene Q-læring, dyp Q-læring og soft actor-critic algoritme er implementert for PEMS kontroll. I tillegg har dynamisk programmering og en regelbasert algoritme blitt implementert for sammenligningsgrunnlag for prestasjonen til RL algoritmene. Alle modeller og algoritmer har blitt implementert i Python av forfatterne. Modellsimuleringer ble gjennomført på lastprofilen fra et ekte skip, og prestasjonen til algoritmene ble evaluert og sammenlignet. Dyp Q-læringsalgoritmen klarte å minke slitasjekostnader på brenselscellen med 53 \% og soft actor-critic algoritmen reduserte drivstoffkostnader med 31 \% og batterislitasjekostnader med 0.1 \% sammenlignet med den regelbaserte algoritmen. Simuleringsresultatene indikerer at læringsalgoritmene kan redusere de operasjonelle kostnadene knyttet til kraftsystemet på skip. Til tross for dette har læringsbasert PEMS stort forbedringspotensial, da forskningsfeltet er nytt. Det er flere utfordringer knyttet til både belønningsfunksjon, kontinuerlige handlings- og tilstandsverdier, overtilpasning av treningsdata og pålitelighet som må adresseres før de kan bli en reell konkurrent til de eksisterende metodene for PEMS kontroll. Disse utfordringene er anbefalt som videre arbeid

United States Geological Survey Reports

Report discussing a geological study of the Union Pacific prospect near the Golden Canyon in Jefferson County, Colorado

United States Geological Survey Report 213

From abstract: The Bulloch group of uranium claims are in T. 40 S., R. 9 we, Kane County, Utah. The past production has been 8.5 tons of submarginal ore submitted to the Marysvale purchasing depot of the Atomic Energy Commission in 1950; this shipment assayed 0.16 percent U308, Uranium is finely disseminated in clay, carbonaceous clay, carbonized wood fragments, iron-oxide concretions, petrified logs, sandstone, and conglomerates of the lower part of"the Dakota sandstone and upper part of the Summerville formation. Small quantities of carnotite, autunite, and torbernite are exposed in the conglomerate and sandstone on Lynn Nos. 2 and 3 claims