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将老化模型整合到生命周期评估中以评估
如今，车辆的电气化被视为使个人运输脱碳的一种有希望的方法。对电池环境影响的评估通常是特定于病例的，因为此类系统的复杂建模呈现出设计，用户行为或地理使用条件的巨大差异。一个典型的例子是电池寿命，在大多数情况下，它对生命周期排放具有决定性影响，但在大多数情况下是任意选择的。除了生命周期评估（LCA）之外，计算电池寿命还可以突出显示新的热点和新参数，以减少电池的环境影响。本文根据开源软件Brightway进行的LCA介绍了一种新方法，并建立在从商用电动汽车的完全拆卸中收集的主要数据。已经提出了一个原始功能单元，它可以更好地代表电池在其寿命中提供的服务，并且已经集成了半经验老化模型，以更准确地预测电池寿命，具体取决于设计参数和使用条件。这种创新方法很容易被参数化，旨在比较几种生态设计策略。©2023作者。由Elsevier B.V.这是CC BY-NC-ND许可证（https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nc-nd/4.0）下的开放式访问文章。
IQ亚型，大脑体积和免疫标记 毒理学 - UCL发现 - 伦敦大学学院 在正常范围内HBA1C之间的关联... 在支持1型糖尿病决策中以人为中心的机器学习的共同设计机会 预测电池的稳定锂铁硫化物... 远程随机电路中的运输和纠缠增长 定量评估临床前铸造的原代基因编辑人干细胞中染色体重排的定量评估 Neuroml-DB：共享和表征数据驱动的神经科学模型 数据注释人群神经影像学：全面的生成 关于安迪·派克（Andy Pike）地理政治经济学的评论 终生并通过细胞改善欧洲医疗保健 - 社论：衰老神经科学的深度学习 2型糖尿病在患者症状归因中的作用... 基于挑战性髓鞘的深度学习分割 布鲁顿的酪氨酸激酶抑制剂：一种新的治疗疗法... 胆固醇酯转移蛋白作为心血管疾病的药物靶标 大脑通信 - UCL发现 热还原石墨烯/MXENE膜，用于增强的li- ... 第2章能源安全的定义
1。UCL皇后广场神经病学研究所，英国伦敦UCL皇后广场研究所2.心理医学学院，心理学和神经科学研究所，英国伦敦国王学院，英国伦敦国王学院3.大脑映射单元，精神病学系，剑桥大学Herchel Smith大脑和心理科学大楼。精神病学部，英国伦敦帝国学院帝国学院； 5。 英国曼彻斯特大学神经科学与实验心理学系； 6。 MAHSC，英国曼彻斯特曼彻斯特大学； 7。 Lancashire和South Cumbria NHS基金会信托基金会，英国Accrington； 8。 剑桥郡和彼得伯勒NHS基金会信托基金会，英国剑桥； 9。 英国伯明翰大学心理健康研究所。 10。 爱丁堡大学临床脑科学中心精神病学系，精神病学部，英国伦敦帝国学院帝国学院； 5。英国曼彻斯特大学神经科学与实验心理学系； 6。 MAHSC，英国曼彻斯特曼彻斯特大学； 7。 Lancashire和South Cumbria NHS基金会信托基金会，英国Accrington； 8。 剑桥郡和彼得伯勒NHS基金会信托基金会，英国剑桥； 9。 英国伯明翰大学心理健康研究所。 10。 爱丁堡大学临床脑科学中心精神病学系，英国曼彻斯特大学神经科学与实验心理学系； 6。MAHSC，英国曼彻斯特曼彻斯特大学； 7。 Lancashire和South Cumbria NHS基金会信托基金会，英国Accrington； 8。 剑桥郡和彼得伯勒NHS基金会信托基金会，英国剑桥； 9。 英国伯明翰大学心理健康研究所。 10。 爱丁堡大学临床脑科学中心精神病学系，MAHSC，英国曼彻斯特曼彻斯特大学； 7。Lancashire和South Cumbria NHS基金会信托基金会，英国Accrington； 8。 剑桥郡和彼得伯勒NHS基金会信托基金会，英国剑桥； 9。 英国伯明翰大学心理健康研究所。 10。 爱丁堡大学临床脑科学中心精神病学系，Lancashire和South Cumbria NHS基金会信托基金会，英国Accrington； 8。剑桥郡和彼得伯勒NHS基金会信托基金会，英国剑桥； 9。英国伯明翰大学心理健康研究所。10。爱丁堡大学临床脑科学中心精神病学系，
在支持1型糖尿病决策中以人为中心的机器学习的共同设计机会
图s1：使用不同方案的反应能的误差，以哈伯德校正处理含有Fe的氧化物和硫化物。所有方案使用U Fe = 4。0EV。氧化物仅使用U Fe = 4。0EV，而不是硫化物，而GGA+U能量通过∆ e m项（1.787 eV）校正，因此可以将其与GGA计算混合。MP方案仅使用与氧化物相同的方法，但是使用其设置和校正直接通过材料项目API获得能量（U FE =5。3ev，∆ e m = 2。733）。
云中以人为中心范式的混合量子量子式有条件生成网络算法
摘要作为一个新兴领域，旨在弥合人类活动与计算系统之间的差距，以人为中心的计算（HCC），云，边缘，雾对人工智能算法产生了巨大影响。量子生成的对抗网络（QGAN）被认为是具有良好应用前景的量子机学习算法之一，也应改进这些算法以符合以人为中心的范式。QGAN的生成过程相对随机，生成的模型不符合以人为中心的概念，因此它不太适合实际情况。为了解决这些问题，提出了一种混合量子量子经典生成对抗网络（QCGAN）算法，这是一种知识驱动的人类计算机相互作用计算模式。通过在发生器和歧视器中输入条件信息来实现稳定生成过程以及人与计算过程之间的相互作用的目的。发电机使用全面连接的拓扑使用参数化的量子电路，从而有助于在训练过程中调整网络参数。歧视者使用经典的神经网络，该网络有效地避免了量子机学习的“输入瓶颈”。最后，选择了BAS训练集以在量子云计算平台上进行实验。结果表明，QCGAN算法可以在训练和执行以人为中心的分类生成任务后有效地收敛到NASH平衡点。
真实大脑的虚拟解剖：将摄影 3D 模型整合到虚拟现实中以及其对神经外科住院医师教育的影响
目的虚拟现实 (VR) 在神经外科教育和手术模拟中的应用日益广泛。到目前为止，VR 模拟的 3D 源来自医学图像，缺乏真实色彩。作者根据解剖尸体制作了照片 3D 模型，并将其集成到 VR 平台中。本研究旨在介绍一种开发照片集成 VR 的方法，并评估这些模型的教育效果。方法准备一个硅胶注射的尸体头部。对标本进行 CT 扫描，将软组织和头骨分割成 3D 对象。逐层解剖尸体，并用摄影测量法对每一层进行 3D 扫描。将对象导入免费的 VR 应用程序并分层。使用头戴式显示器和控制器，向神经外科住院医师演示了各种神经外科手术方法。在使用照片 3D 模型进行实际虚拟手术后，收集了 31 名参与者的反馈调查。结果 照片3D模型无缝集成到VR平台中。通过照片集成VR成功进行了各种颅底入路。在虚拟解剖过程中，根据颜色和形状识别标志性解剖结构。受访者对照片3D模型的评分高于传统3D模型（分别为4.3±0.8 vs 3.2±1.1；p=0.001）。他们回答说，使用照片3D模型进行虚拟手术有助于提高他们的手术技能以及开发和研究新的手术入路。 结论 作者首次将照片3D模型引入虚拟手术平台。将照片与3D模型相结合并使用分层技术增强了3D模型的教育效果。未来，随着计算机技术的进步，将可以实现更逼真的模拟。
![b'in最近的地标结果[Ji等。 ，Arxiv：2001.04383（2020）]，显示在允许玩家共享无界维度的量子状态时，近似于两人游戏的值是不可决定的。在本文中，我们研究了量子系统的尺寸在t界面时，我们研究了两人游戏的计算复杂性。更具体地说，我们给出一个大小的半决赛程序，以实验12（log 2（at） + log（q）log（at）） /\ xcf \ xb5 2来计算添加剂\ xcf \ xb5-对具有T \ xc3 \ XC3 \ xc97 t -dimemensional量的两种玩法游戏的值的近似值 - 分别。对于固定尺寸t，此尺寸在Q中以q和准溶解度为单位，从而改善了先前已知的近似算法，而最差的运行时间保证最多在q和a中是指数。为了证明，我们与量子可分离性问题建立了联系，并采用了改进的多部分量子finetti定理，并具有线性约束，我们通过量子熵不平等得出。](/simg/1/1eb8edb93c176a0334628f287995a2757f02cfe3.webp)
b'in最近的地标结果[Ji等。 ，Arxiv：2001.04383（2020）]，显示在允许玩家共享无界维度的量子状态时，近似于两人游戏的值是不可决定的。在本文中，我们研究了量子系统的尺寸在t界面时，我们研究了两人游戏的计算复杂性。更具体地说，我们给出一个大小的半决赛程序，以实验12（log 2（at） + log（q）log（at）） /\ xcf \ xb5 2来计算添加剂\ xcf \ xb5-对具有T \ xc3 \ XC3 \ xc97 t -dimemensional量的两种玩法游戏的值的近似值 - 分别。对于固定尺寸t，此尺寸在Q中以q和准溶解度为单位，从而改善了先前已知的近似算法，而最差的运行时间保证最多在q和a中是指数。为了证明，我们与量子可分离性问题建立了联系，并采用了改进的多部分量子finetti定理，并具有线性约束，我们通过量子熵不平等得出。
b'in最近的地标结果[Ji等。，arxiv：2001.04383（2020）]，显示在允许玩家共享无限维度的量子状态时，近似两人游戏的值是不可决定的。在本文中，我们研究了量子系统的尺寸在t界定时，两人游戏的计算复杂性。更具体地说，我们给出一个半尺寸的尺寸的程序，以实验12（log 2（at） + log（q）log（at）） /\ xcf \ xb5 2来计算附加\ xcf \ xb5-关于具有T \ xc3 \ x97 t -dimum量的两次播放游戏的值的附加值，近似值，该量的量游戏分别。对于固定尺寸t，这在Q中以Q和准多态的多项式缩放在A中，从而改善了先前已知的近似算法，其中最差的运行时保证最充其量是Q和A中的指数。为了证明，我们与量子可分离性问题建立了联系，并采用了改进的多部分量子finetti定理，并具有线性约束，我们通过量子熵不等式得出。
将人工智能应用集成到学习管理系统中以增强电子学习
摘要：失业是经济文献中最重要且未完成的辩论之一，每十年都会发生一次导致失业的危机。尤其是各国的青年和长期失业率非常高，政策制定者正将注意力集中在失业问题上。另一方面，数字化的影响是过去十年经济讨论中被提及最多的问题。特别是由于技术进步的影响，自动化和人工智能 (AI) 成为未来讨论的主要关键词。利用人工智能不断增强的能力实现自动化的进步，通过改变工作的数量和类型改变了劳动力市场的方向。人工智能自动化能力的提高将机器人变成了协作机器人，并引领工业 5.0 作为一场新的工业革命。本研究旨在探讨工业 5.0 概念中的人工智能对失业的影响。
在异常校正的透射电子显微镜中以高时间分辨率的原位光谱开发
探索原子量表的材料的结构和物理性质之间的相应关系仍然是科学中的基本问题。随着异常校正的透射电子显微镜（AC-TEM）的发展和超快光谱技术，亚角尺度空间分辨率和飞秒尺度的时间分辨率，可以通过措施来获得。但是，结合两种优势的尝试仍然是一个巨大的挑战。在这里，我们通过使用自设计和制造的TEM标本持有人来开发AC-TEM中高时间分辨率的原位光谱法，该标本持有人具有亚角尺度空间分辨率和femtosecondscale尺度的时间分辨率。我们设备的键和独特的设计是使用纤维束，它可以将聚焦的脉冲梁传递到TEM中，并同时收集光学响应。生成的聚焦点的尺寸小于2μm，并且可以在面积大于75×75μm2的平面中进行扫描。最重要的是，由玻璃纤维引起的阳性组速度分散由一对衍射光栅补偿，从而导致脉冲梁在TEM中的脉冲宽度约为300 fs（@ 3 MW）。现场实验，观察AC-TEM中CDSE/ZnS量子点的原子结构，并在此期间获得光致发光寿命（〜4.3 ns）。可以通过利用该设备在TEM中执行进一步的超快光谱法。
Cagle 等人：在 Tourette 深部脑刺激中以生理学和基于 Atlas 的靶向性为指导的导线重新定位
背景：丘脑的中央 (CM) 区域是深部脑刺激 (DBS) 治疗图雷特综合症 (TS) 的常见目标。然而，目前还没有标准的微电极记录或大刺激方法来区分 CM 丘脑与其他附近的结构和核。病例报告：我们在这里介绍了一个 TS DBS 中传统立体定向靶向失败的病例。术后局部场电位记录 (LFP) 显示的特征包括随意运动期间的 β 功率去同步和静息时丘脑皮质相位幅度耦合。这些发现表明 DBS 导线的位置不是最理想的，位于丘脑的腹侧中间 (VIM) 核，而不是预期的 CM 区域。由于初次手术后三个月抽搐严重程度量表没有临床改善，患者接受了导线修订手术。DBS 导线的轻微重新定位导致了截然不同的临床结果。之后，LFP 显示 beta 失同步减少以及丘脑皮质相位幅度耦合消失。随访临床访问记录了患者整体抽搐评分的改善。讨论：此案例提供了初步证据，表明将生理学与基于图谱的定位相结合可能会改善某些 Tourette DBS 病例的预后。需要更大规模的前瞻性研究来证实这些发现。亮点：本报告展示了一例中心核区域深部脑刺激 (DBS) 失败的病例。我们观察到 DBS 手术几个月后抽搐改善不理想，随后的导线修订改善了结果。神经生理学提供了一个重要线索，表明 DBS 导线放置不理想的可能性。在导线修订期间重复 LFP 显示 beta 失同步减少以及丘脑皮质相位幅度耦合消失。在双侧 DBS 导线修订期间稍微重新定位后抽搐结果有所改善。此案例提供了初步证据支持使用生理学来增强 Tourette DBS 病例的基于图谱的定位。
b'片上微型超级电容器（MSC）是最有前途的器件之一，可集成到微/纳米级电子设备中以提供足够的峰值功率和能量支持。然而，较低的工作电压和有限的能量密度极大地限制了它们更广泛的实际应用。在此，设计了基于Ti3C2TxMXene作为负极、活性炭作为正极的高压片上MSC，并通过一种新颖的切割喷涂法简单地制造了它。通过解决MXene的过度极化，单个非对称片上MSC可以在中性电解质（PVA / Na2SO4）中提供高达1.6V的电位窗口，并具有7.8 mF cm2的高面积电容（堆栈比电容为36.5 F cm3）和大大提高的能量密度3.5 mWh cm3在功率密度为100 mW cm3时，这远远高于其他片上储能产品。此外，MSC 表现出优异的容量保持率（10,000 次循环后仍保持 91.4%）。更重要的是，MSC 可以轻松扩大为硅晶片上串联和/或并联的高度集成阵列。显然，这项研究为开发用于片上电子产品和便携式设备的高压 MXene 基 MSC 开辟了新途径。'
b'片上微型超级电容器（MSC）是最有前途的器件之一，可集成到微/纳米级电子设备中以提供足够的峰值功率和能量支持。然而，较低的工作电压和有限的能量密度极大地限制了它们更广泛的实际应用。在此，设计了基于Ti3C2TxMXene作为负极、活性炭作为正极的高压片上MSC，并通过一种新颖的切割喷涂法简单地制造了它。通过解决MXene的过度极化，单个非对称片上MSC可以在中性电解质（PVA / Na2SO4）中提供高达1.6V的电位窗口，并具有7.8 mF cm2的高面积电容（堆栈比电容为36.5 F cm3）和大大提高的能量密度3.5 mWh cm3在功率密度为100 mW cm3时，这远远高于其他片上储能产品。此外，MSC 表现出优异的容量保持率（10,000 次循环后仍保持 91.4%）。更重要的是，MSC 可以轻松扩大为硅晶片上串联和/或并联的高度集成阵列。显然，这项研究为开发用于片上电子产品和便携式设备的高压 MXene 基 MSC 开辟了新途径。'