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机器学习估计电池效率和智能能源系统中相关的关键性能指标
随着可再生能源用于生产电力的，储能系统正成为稳定电网的重要组成部分。 在这种情况下，已证明固定的电池存储是解决可再生能源的间歇性质的解决方案，这是一个重大问题。 在全球范围内，安装的电池电源能力在过去几年中有所增加，其中1次进一步增加，尤其是在美国2和欧洲。 3固定的储能系统应用与电站，工业消费者和住宅建筑有关，在自己的能源共同生产的情况下优化了使用时间/能源成本4。 此外，使用二人电池在固定应用中使用了第一个预期生命的末端，，储能系统正成为稳定电网的重要组成部分。在这种情况下，已证明固定的电池存储是解决可再生能源的间歇性质的解决方案，这是一个重大问题。在全球范围内，安装的电池电源能力在过去几年中有所增加，其中1次进一步增加，尤其是在美国2和欧洲。3固定的储能系统应用与电站，工业消费者和住宅建筑有关，在自己的能源共同生产的情况下优化了使用时间/能源成本4。此外，使用二人电池在固定应用中使用了第一个预期生命的末端，
MMWR，单价和二价mRNA疫苗在预防199-6个月至5岁的儿童中相关的急诊科和紧急护理遇到的效率
在全国公共卫生紧急情况下，宣布对COVID-19的大流行，CDC在免疫实践咨询委员会（ACIP）指导下，在食品和药物管理局（FDA）每项法规行动之后，提供了基于证据的建议，以使用循证建议使用Covid-19的美国人群。在2022年8月至2023年4月期间，FDA修改了其紧急使用授权（EUAS）授权使用单个，适当的，适当的，双重的covid-199疫苗剂量（即包含来自祖先和Omicron ba.4/ba.5 sepent for Come covers covers for ba.4/ba.5 affient的组件（即包含均等的均等）。 6个月至5岁的儿童的剂量，以及≥65岁的不受欢迎的人和成年人的额外二价剂量（1）。ACIP于2022年9月对使用二价疫苗进行了投票，疾病预防控制中心在9月投票后，随后截至2023年4月在ACIP的投入后提出了建议。大多数人的这种过渡到单一的双重COVID-19疫苗剂量，对患有严重疾病风险增加的人的额外剂量有助于实施更简单，更灵活的建议。三种COVID-19疫苗在美国供您使用，并由ACIP推荐：1）二价mRNA辉瑞辉瑞-biontech covid-19疫苗，2）二价mRNA Moderna covid-19疫苗，以及3）单元素辅助，基于NoveNit的NoveNIT基于Novavax的Novavax coincine viccine viccine。*截至2022年8月31日，基于祖先SARS-COV-2菌株的一环mRNA疫苗已不再被授权在美国使用（1）。
多器官中相关的巨噬细胞极化状态...
抽象的亚钠肽信号传导与广泛的生理过程有关，调节血容量和压力，心室肥大，脂肪代谢和长骨生长。在这里，我们描述了纳二尿素肽信号传导在神经克雷斯特（NC）和颅骨骨ode（CP）祖细胞形成中的完全新颖作用。在该信号通路的组合中，我们表明，纳地那二他的肽受体3（NPR3）通过通过其双重功能作为清除率和信号受体来差异地调节两个发展程序，从而起着关键作用。使用基于MO的敲低，药理抑制剂和救援测定法的组合，我们证明NPR3与鸟烯基环酸酯循环酶纳他酸肽受体1（NPR1）和Natriuretic肽（NPPA/NPPC）合作，以调节NC和CP的形成，以越来越多地构成该信号的范围。我们提出，NPR3充当清除受体，以调节NATRIARITE肽的局部浓度，以通过NPR1激活产生最佳的CGMP，并用作信号受体，通过对腺苷酸环化酶的侵害来控制cAMP的水平。这些第二个使者的细胞内调制，因此在NC和CP细胞种群的隔离中进行了体积。
混合 - 卤化物钙钛矿中相位分离的温度依赖性逆转
成功实施了在串联perovskite光伏设备的顶部细胞中的成功实施，但受到卤化物种族隔离现象的阻碍，[27-29]遭受了混合的碘化碘 - 溴组成，用于实现宽带式的（> 1.7 ev [> 1.7 ev [22,23,23]）。太阳光谱的高能部分。在带有袋中的照明下[27]或电荷载体注入，[30-32]这些伴侣经历了一个混合过程，从而形成了富含碘化物和溴化物的富相的局部区域。[33–36]去除外部刺激导致从隔离中恢复。[27,37–39]尽管这种可逆的相分离仅影响钙矿体积的少数族裔，[34,40]在空间上，空间不均匀的bandgap严重破坏了混合壁孔孔孔的适用性，不仅可以通过限制了频带的范围，而不仅会限制频带的范围，而且还限制了对频段的效果[41] [41] 41] [41] [41] [41–43]和重组，[44]并导致电压损耗。[40,45]因此，正如最近的几篇评论文章中列出的那样，已经大量的研究注意力用于理解这一案例以防止这种情况。[46–50]
DNA溶液中相分离的化学控制
压力反应，4或某些疾病，5等。除了其在自然现象中的重要性外，LLP还发现了合成生物学的应用。6,7该过程通常是由蛋白质和/或核酸等生物聚合物驱动的，形成致密的分子间网络。核酸，尤其是RNA，通常参与细胞中观察到的相分离过程。例如，参与重复膨胀障碍的RNA可以在细胞核中形成核糖核蛋白体。5中的核仁，DNA，RNA和蛋白质与周围环境分开以调节转录。8应力颗粒是相分离的聚集体，可在应力条件下增加适合度。4确切的相位分离是如何发生的，以及如何受到生物聚合物序列的影响。该过程被认为是由诸如分离物种的浓度和序列，翻译后蛋白质修饰（例如，sumoylation），4,9温度和阳离子物种。10,11
组合脑外科医生：修剪神经网络中相互抵消的权重
如果神经网络规模较大，则往往在训练时获得更高的准确度，即使生成的模型参数过多。但是，在训练之前、之中或之后小心地删除过多的参数，也可能产生准确度相似甚至更高的模型。在许多情况下，这可以通过简单的启发式方法实现，例如删除一定比例的绝对值最小的权重，即使绝对值并不是权重相关性的完美指标。前提是，获得明显更佳的剪枝性能取决于考虑删除多个权重的综合影响，因此，我们重新审视基于影响的剪枝的经典方法之一：最佳脑外科医生 (OBS)。我们提出了一种易于处理的启发式方法来解决 OBS 的组合扩展，其中我们选择要同时删除的权重，并将其与未剪枝权重的单次系统更新相结合。我们的选择方法在高稀疏性方面优于其他方法，如果在这些方法之后应用单次权重更新，也会很有优势。源代码：github.com/yuxwind/CBS。
老年护理中相关的皮炎（PID）：一项研究
摘要简介大多数老年长期护理接收者和老年急性护理中的患者受某种形式的尿失禁影响。这些人有尿失禁相关性皮炎（IAD）的风险，这是一种刺激性接触性皮炎，是由皮肤与尿液和粪便直接直接接触而引起的。这些设置中IAD的流行率很高。预防措施包括轻度的皮肤清洁和保护皮肤的应用。由于缺乏使用相关比较器和终点的确认试验，因此在不同的皮肤保护策略和产品的比较性能方面，现有证据弱。因此，这项探索性试验的总体目的是比较三种皮肤保护策略的影响，以估计IAD研究中最近发表的核心结果的效果大小。方法和分析将进行务实的三臂评估师，随机对照，探索性试验，并进行平行组设计，比较膜形成和亲脂性皮肤，以保护预防IAD的剩余产品与单独的标准失速护理。该试验将在德国柏林联邦州的老年疗养院和老年急性护理环境中进行。将包括n = 210名参与者的尿液和粪便失效。结果包括IAD发病率，红斑，侵蚀，浸软，与IAD相关的疼痛，患者满意度，安全性，可行性和依从性。将通过同行评审的开放式期刊和国际会议来传播结果。将将对照组和干预组的发病率与估计效应大小进行比较，并将测试干预的程序可行性，以计划可能随后的确认性随机对照试验。伦理和传播的研究获得了Charité -Universitätsmedizin柏林伦理委员会的批准（EA4/043/22）。试验注册编号临床。
金刚石中相干锡空位自旋的变换限制光子
将相干光学跃迁与长寿命自旋量子比特耦合的固态量子发射器对于量子网络至关重要。我们在此报告了金刚石纳米结构中单个锡空位 (SnV) 中心的自旋和光学特性。通过低温磁光和自旋光谱，我们验证了 SnV 的反演对称电子结构，识别了自旋守恒和自旋翻转跃迁，表征了跃迁线宽，测量了电子自旋寿命，并评估了自旋失相时间。我们发现，即使在纳米制造结构中，光学跃迁也与辐射寿命极限一致。自旋寿命受声子限制，指数温度缩放导致 T 1 > 10 毫秒，相干时间 T 2 在冷却至 2.9 K 时达到核自旋浴极限。这些自旋特性超过了其他反演对称色心的自旋特性，而这些色心的类似值需要毫开尔文温度。 SnV 结合了相干光学跃迁和长自旋相干性，无需稀释制冷，是可行且可扩展的量子网络应用的有希望的候选者。
组合脑外科医生：修剪神经网络中相互抵消的权重
如果神经网络规模较大，则往往在训练时获得更高的准确度，即使生成的模型参数过多。但是，在训练之前、之中或之后小心地删除过多的参数，也可能产生准确度相似甚至更高的模型。在许多情况下，这可以通过简单的启发式方法实现，例如删除一定比例的绝对值最小的权重，即使绝对值并不是权重相关性的完美指标。在获得明显更佳的剪枝性能取决于考虑删除多个权重的综合影响这一前提下，我们重新审视了基于影响的剪枝的经典方法之一：最佳脑外科医生 (OBS)。我们提出了一种易于处理的启发式方法来解决 OBS 的组合扩展，其中我们选择要同时删除的权重，并将其与未剪枝权重的单次系统更新相结合。我们的选择方法在高稀疏性方面优于其他方法，如果在这些方法之后应用单次权重更新，也会很有优势。源代码：github.com/yuxwind/CBS。
修剪神经网络中相互抵消的权重
如果神经网络规模较大，则往往在训练时获得更高的准确度，即使生成的模型参数过多。但是，在训练之前、之中或之后小心地删除过多的参数，也可能产生准确度相似甚至更高的模型。在许多情况下，这可以通过简单的启发式方法实现，例如删除一定比例的绝对值最小的权重，即使绝对值并不是权重相关性的完美指标。在获得明显更佳的剪枝性能取决于考虑删除多个权重的综合影响这一前提下，我们重新审视了基于影响的剪枝的经典方法之一：最佳脑外科医生 (OBS)。我们提出了一种易于处理的启发式方法来解决 OBS 的组合扩展，其中我们选择要同时删除的权重，并将其与未剪枝权重的单次系统更新相结合。我们的选择方法在高稀疏性方面优于其他方法，如果在这些方法之后应用单次权重更新，也会很有优势。源代码：github.com/yuxwind/CBS。