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World File Search System一百多种
司机使用酒精、其他药物和多种药物的情况
近三分之一的交通死亡事故与酒驾有关，单独或同时服用其他药物时酒驾的问题继续对我们的道路造成危害。酒精和其他药物，包括非法药物、处方药和非处方药，会对驾驶表现产生负面影响并增加撞车风险。同时服用多种药物，有时被称为多药或多物质使用，会对驾驶员产生类似的影响，并且是道路安全的新兴问题。在过去 50 年里，美国国家运输安全委员会 (NTSB) 记录了酒精、其他药物或多种药物组合导致的药物损伤是造成大量公路事故的原因，并发布了 150 多条安全建议来解决酒驾问题。这份 NTSB 安全研究报告研究了不同药物（包括酒精）相关的撞车风险，以及这些药物在驾驶员中的使用普遍性；它还讨论了减少酒驾相关撞车的对策。
腺相关病毒工具包可靶向多种脑细胞
重组腺相关病毒 (AAV) 是神经科学研究中常用的基因传递载体。它们具有两个可工程化的特征：衣壳（外部蛋白质壳）和货物（封装的基因组）。可以修改这些特征以分别增强细胞类型或组织向性并控制转基因表达。已经鉴定出几种具有独特向性的工程化 AAV 衣壳，包括具有增强的中枢神经系统转导、细胞类型特异性和神经元逆向运输的变体。将这些 AAV 与现代基因调控元件和最先进的报告、传感器和效应货物配对，可以实现高度特异性的转基因表达，以对脑细胞和回路进行解剖和功能分析。在这里，我们讨论了最近的进展，这些进展提供了一个全面的（衣壳和货物）AAV 工具包，用于遗传访问分子定义的脑细胞类型。
改造油菜、甘蓝型油菜的多种非生物胁迫耐受性
全球变暖、干旱、洪水和其他极端事件等气候变化的影响对全球作物生产构成了严峻挑战。油菜对油料产业的贡献使其成为国际贸易和农业经济的重要组成部分。这种作物遭受的多种非生物胁迫越来越多，导致农业经济损失，因此，让油菜作物在同时面临多种非生物胁迫时具有生存和维持产量的能力至关重要。为了更好地了解压力感知机制，需要分析多种压力响应基因和其他调控元件（如非编码 RNA）的调控途径。然而，我们对这些途径及其在油菜中的相互作用的理解还远未完成。本综述概述了目前对压力响应基因及其在赋予油菜多种压力耐受性方面的作用的了解。通过组学数据挖掘分析网络串扰现在使得揭示植物压力感知和信号传导所需的潜在复杂性成为可能。本文还讨论了新型生物技术方法，例如无转基因基因组编辑和利用纳米粒子作为基因传递工具。这些方法有助于为开发具有更少监管限制的、能够抵御气候变化的油菜品种提供解决方案。本文还强调了合成生物学通过微调应激调节元件来设计和修改网络的潜在能力，以适应植物对应激的适应。
急性护理工具包 17 管理多种药物......
随着药物数量的增加，发生相互作用的可能性也会增加。这可能是由于药效学的综合作用，例如 DOAC 与抗血小板药物一起使用时出血风险增加，也可能是由于拮抗作用，例如当非选择性 β 受体阻滞剂（如普萘洛尔）与 β 受体激动剂（如沙丁胺醇）一起使用时。药代动力学相互作用也会发生，例如克拉霉素会抑制代谢酶 CYP 3A4，这意味着应避免同时服用阿托伐他汀或辛伐他汀。治疗效果可能会干扰其他药物，例如质子泵抑制剂会减少胃酸产生，从而阻碍酮康唑等其他药物的吸收。
多种细菌和古细菌的快速比较基因组浏览器
败血症是临床实践中普遍存在的临界条件[1-3]，对急性肾脏损伤（AKI）的发展构成了重大风险[4]。肾脏特别容易受到降低的血液灌注和某些治疗干预措施的影响，例如侵袭性的液体复苏和机械通气，通常用于诊断为脓毒症的患者。当前，败血症与AKI结合的治疗主要是非特异性的，缺乏现场措施。研究表明，AKI败血症患者的死亡率可以从38.2％增加到70％[5，6]。[7]报道说，败血症患者的AKI发生率为40％至50％，AKI后的死亡率增加了6-8倍，比非sepsis患者高7.79倍。AKI是ICU患者的常见并发症，败血症约为60％，需要连续肾脏替代疗法（CRRT）治疗的患者中有25％，导致住院时间更长，死亡率更高，家庭对家庭的经济负担增加[8-10]。但是，对AKI败血症患者的早期鉴定和治疗可以促进肾脏恢复，缩短住院并提高存活率[11，12]。不幸的是，确定ICU中的高风险AKI患者正在为临床医生提供挑战。因此，迫切需要开发和促进可靠的预分辨率模型，以尽早识别这些患者，并为他们提供及时有效的干预措施。尽管AKI的医疗治疗方面取得了进步，但与这种情况相关的死亡率仍然没有变化[13]。败血症患者经常经历多器官衰竭，微血管功能障碍和全身性炎症反应综合征，这进一步使临床管理复杂化[14-16]。但是，早期有效的交流可能会扭转AKI并降低相关的死亡率[17]。因此，诊断为败血症的ICU患者中高危AKI患者的鉴定至关重要。改善AKI的早期鉴定和预防措施在增强患者的临床结果方面非常重要。预测败血症患者的AKI已成为重症监护医学领域的广泛讨论的主题[18]。目前，许多研究人员正在寻求广泛适用的AKI早期预测。据报道，几种生物标志物与败血症中的AKI相关，包括降钙素[19]，microRNA-22-3P [20]，中性粒细胞增生酶相关的脂蛋白[21] [21]，尿miR miR-26b [22]因子结合蛋白7（IGBP-7）[24]。但是，与这些生物标志物检测技术相关的高需求和成本阻碍了其临床适用性。也用于AKI预测的几个评分系统，例如简化的急性生理评分（SAPS-II），急性生理和慢性健康评分II（APACHE-II）以及序列器官衰竭评估（SOFA）。然而，这些评分系统在预测患有败血症的患者的AKI方面表现出较差的特异性和敏感性，从而导致结果不令人满意[25，26]。要解决上述局限性，研究人员提出了基于传统统计方法的多变量预测模型的使用，以预测
多种生态系统服务的变化及其在北欧国家的影响因素
了解生态系统服务及其影响因素的变化对于更可持续的生态系统管理和对自然对人的贡献的保护至关重要，尤其是在遭受气候变化和人类活动（例如北欧国家）高压的地区。在这项研究中，我们评估了丹麦，芬兰，挪威和瑞典的多个生态系统服务及其影响因素。我们分析了生态系统服务的变化，例如栖息地质量，沉积物保留，水产量，碳固存，农作物和2018年之间的生产。通过Spearman的相关系数和一种新方法评估生态系统服务与主要影响因素（温度，降水，高度，人口，牲畜和土地利用变化）之间的关系，并通过Spearman的相关系数和一种新的方法在网格水平上散布协同作用或取舍。鉴于森林管理在研究区域的重要性，生产并将其用作分析的基础，其中包括森林收获地图的高级土地覆盖数据集。结果表明，在研究期间，生态系统服务及其空间变化发生了巨大变化。总体而言，栖息地质量降低了，尤其是在受森林管理和农业生产影响的地点。由于降水较高（主要在挪威），水产量和沉积物保留增加。更高的温度和森林管理通常增加了碳固换和供应服务。生态系统服务及其潜在影响因素之间的关系在空间之间有所不同。15对生态系统服务中有10个主要显示出权衡的关系，而其余的则显示出协同作用。一般而言，我们的结果表明了监控生态系统服务并了解其变化的主要驱动力的重要性，因此要设计更可持续的资源管理策略，以确保生态系统服务的长期交付。
使用机器学习的多种疾病预测，深
使用机器学习，深度学习和简化的多种疾病预测是一个综合项目，旨在预测包括糖尿病，心脏病，肾脏疾病，帕金森氏病和乳腺癌在内的各种疾病。该项目利用机器学习算法，例如带有Keras的Tensorflow，支持向量机（SVM）和逻辑回归。模型是使用简易云和简化库来部署的，为疾病预测提供了用户友好的界面。应用界面包括五种疾病选择：心脏病，肾脏疾病，糖尿病，帕金森氏病和乳腺癌。选择特定疾病后，提示用户输入预测模型所需的相关参数。输入参数后，该应用会立即产生疾病预测结果，表明该人是否受疾病影响。该项目解决了使用机器学习技术准确疾病预测的需求，从而可以尽早检测和干预。简化云和简化库提供的用户友好界面增强了可访问性和可用性，使个人可以轻松评估其各种疾病的风险。不同模型获得的高精度证明了使用的机器学习算法在疾病预测中的有效性。
基于可再生能源和多种电化学储能元件的 LVDC 电网设计
从历史上看，大部分能源供应和分配都是以垂直结构从生产者到消费者的方式组织的。公用事业负责这种类型的转移，区分发电、输电、配电和供应步骤。该系统的目标是通过利用每个步骤的规模经济来最大限度地降低系统总成本，从而导致大型发电厂的建设位于主要燃料来源附近或大型工业客户附近。1973 年的第一次石油危机引发了全球对能源供应安全性和质量的认识的转变，以及将能源载体多样化到其他来源的迫切需要。在这种以大型为中心的能源生产背景下，整个能源分配是为了将负载与发电量相匹配而创建的，这意味着生产的能源必须随时消耗，电网的设计目的是将能源从发电厂输送到消费者。此外，由于缺乏智能计量技术，电网运营商一直缺乏对客户负载曲线的详细了解，因此只能根据生产情况调整消费。在此期间，一些社会影响因素，如高质量服务期望和环保意识，并不像现在这样重要。随着人口、经济和技术资源丰富程度的总体情况不断变化，能源网及其不同用途必须适应
磁性特征：多种小型武器测试... - DTIC
估计此次信息收集的公共报告负担平均为每份回应 1 小时，包括审查说明、搜索现有数据源、收集和维护所需数据以及完成和审查收集信息的时间。请将关于此负担估计或本次信息收集任何其他方面的评论（包括减轻负担的建议）发送至国防部华盛顿总部服务处信息行动和报告局 (0704-0188)，地址：1215 Jefferson Davis Highway, Suite 1204, Arlington, VA 22202-4302。受访者应注意，尽管法律有其他规定，但如果信息未显示当前有效的 OMB 控制编号，则任何人均不会因未遵守信息收集而受到任何处罚。请不要将您的表格寄回上述地址。
MCD：机器人感知的多种大型多校区数据集
感知在各种机器人应用中起着至关重要的作用。但是，现有的良好的数据集偏向自动驾驶场景，而未标记的SLAM数据集则很快过于拟合，并且通常缺乏环境和域变化。为了扩大这些领域的边界，我们介绍了一个名为MCD（Multi-campus数据集）的全面数据集，其中包含各种感应方式，高准确的地面真相以及在三个欧亚大学的欧亚大学校园内的挑战性环境。MCD包括CCS（经典的圆柱旋转）和NRE（非重复性环球）LIDAR，高质量的IMU（惯性测量单元），相机和UWB（URWB（Ultra-Wideband））传感器。更重要的是，在开创性的努力中，我们引入了29堂课的语义注释，超过59k稀疏的nre lidar扫描