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MPPT基于实时辐照度级别的太阳能光伏系统的神经网络
电子邮件：samiazehra20 [at] gnu.ac.in摘要：太阳能是可再生能源的突出形式之一，可用于在一定程度上替代化石燃料的需求。要收获太阳能，需要效率更高的光伏（PV）。为了达到更高的太阳PV效率，需要同时改变辐射和温度的最大功率点（MPP）。本文通过基于神经网络的智能技术重点介绍了MPP跟踪太阳能PV的实现，该技术比IC（增量电导）技术等传统技术提供了更准确，更有效的响应。太阳PV的数学建模也包括在本文中。关键字：MPPT，光伏，神经网络，PV建模，增量电导。1。引言世界上的大部分能量现在来自化石燃料。消费这些来源会导致温室气体排放，并增加污染物[1]。 此外，自然资源储备的过度使用以对后代有害的方式减少了这种能量。 可再生能源（例如太阳能）与化石燃料不同，是无限的，并最大程度地减少了温室气体的排放。 可再生能源根据价值的能源和获得的有用能量的量，将其分为几个技术簇。 太阳能发电机，DC-DC转换器和负载构成了使用太阳能的光伏结构。消费这些来源会导致温室气体排放，并增加污染物[1]。此外，自然资源储备的过度使用以对后代有害的方式减少了这种能量。可再生能源（例如太阳能）与化石燃料不同，是无限的，并最大程度地减少了温室气体的排放。可再生能源根据价值的能源和获得的有用能量的量，将其分为几个技术簇。太阳能发电机，DC-DC转换器和负载构成了使用太阳能的光伏结构。在使用最大功率点跟踪技术之后，系统的有效性会提高，而不管周围环境的辐照度或温度如何。
将药物重新用于实体肿瘤治疗
摘要 癌症仍然是全球面临的重大健康挑战，除了化疗、放疗和分子靶向治疗等全身疗法之外，治疗选择有限。免疫疗法已成为一种有前途的治疗方式，但其疗效已达到稳定水平，因此对癌症患者的益处有限。迫切需要找到更有效的方法来改善患者预后并延长生存期。药物再利用已成为一种有吸引力的药物开发策略，最近引起了人们的广泛关注。本综述全面分析了各种再利用药物在肿瘤发生中的功效，例如转化生长因子-β (TGF- β ) 抑制剂、二甲双胍、核因子 κ B 受体激活剂配体 (RANKL) 抑制剂、粒细胞巨噬细胞集落刺激因子 (GM-CSF)、胸腺肽 α 1 (T α 1)、阿司匹林和双膦酸盐，特别关注它们对肿瘤免疫学和免疫治疗的影响。此外，我们还简要概述了当前的临床前和临床研究，这些研究旨在探讨将这些药物与免疫检查点抑制剂相结合所实现的潜在治疗协同作用。关键词药物再利用；免疫检查点抑制剂；免疫疗法；肿瘤微环境
将药物重新用于实体肿瘤治疗
摘要 癌症仍然是全球面临的重大健康挑战，除了化疗、放疗和分子靶向治疗等全身疗法之外，治疗选择有限。免疫疗法已成为一种很有前途的治疗方式，但其疗效已达到稳定水平，因此对癌症患者的益处有限。迫切需要找到更有效的方法来改善患者预后并延长生存期。药物再利用已成为一种有吸引力的药物开发策略，最近引起了人们的广泛关注。本综述全面分析了各种再利用药物在肿瘤发生中的功效，例如转化生长因子-β (TGF- β ) 抑制剂、二甲双胍、核因子 κ B 受体激活剂配体 (RANKL) 抑制剂、粒细胞巨噬细胞集落刺激因子 (GM-CSF)、胸腺肽 α 1 (T α 1)、阿司匹林和双膦酸盐，特别关注它们对肿瘤免疫学和免疫治疗的影响。此外，我们还简要概述了当前的临床前和临床研究，这些研究旨在探讨将这些药物与免疫检查点抑制剂相结合所实现的潜在治疗协同作用。关键词药物再利用；免疫检查点抑制剂；免疫疗法；肿瘤微环境
AstroLibrary：一个用于实时合相评估和
地球空间已经很拥挤，而且会更加拥挤。这种趋势会迅速增加空间物体之间发生碰撞的概率。由于物体以极高的速度飞行，碰撞后果将是灾难性的。然而，即使当前空间目录的大小为 O(10^4)，准确有效的结合评估 (CA) 和碰撞避免 (COLA) 也一直是一大挑战。由于新卫星数量的增加、传感器能力的提高以及凯斯勒综合症，空间目录的大小将迅速增加，除非设计出一种范式转换计算方法，否则情况会更糟。这里我们提出了 SpaceMap 方法，它可以对 O(10^6) 或更多对象执行实时 CA 和近实时 COLA，前提是通过预处理将卫星之间的时空接近度表示在简洁的数据结构中。理论和计算基础是 Voronoi 图，它被称为二维和三维空间中许多对象之间时空推理的最简洁、最有效的数据结构。该算法以 C++ 实现，并以 AstroLibrary 的形式提供，它具有 RESTful API 和 Python 包，可从应用程序调用。借助该库，任何具有基本编程技能的人都可以轻松开发高效的应用程序来解决具有挑战性的时空问题。还介绍了实验结果。
如何引用本文 Lenihan D (2023 年 10 月 17 日) 将 AI 融入医学教育的三种有效、高效且易于实施的方法
利益冲突：根据 ICMJE 统一披露表，所有作者声明如下：付款/服务信息：所有作者声明未从任何组织获得所提交作品的财务支持。财务关系：所有作者声明他们目前或过去三年内与可能对所提交作品感兴趣的任何组织没有财务关系。其他关系：所有作者声明没有其他可能影响所提交作品的关系或活动。
在大量运动加速度下，用于实时测量头运动学的仪器守卫
摘要：背景：运动的头部影响会导致脑损伤。通过仪器的胸罩（IMG）准确量化头运动学可以帮助识别有害影响期间的潜在脑运动。当前研究的目的是评估IMG在各种线性和旋转加速度上的有效性，以允许进行局部影响监测。方法：仪器头盔测试装置（ATD）的滴测试在一系列撞击幅度和位置进行，并同时收集了IMG测量。ATD和IMG运动学也被向前馈送到高度有限脑模型，以预测最大的主应变。结果：影响产生了广泛的头部运动学（16-171 g，1330–10,164 rad/s 2和11.3–41.5 rad/s）和持续时间（6-18毫秒），代表了橄榄球和拳击的影响。对ATD和IMG的峰值的比较表明一致性很高，峰值影响运动学的总和相关系数为0.97，预测的脑应变为0.97。我们还发现IMG和ATD测量的时间序列运动数据之间有良好的一致性，旋转速度（5.47±2.61％）的归一化均方根误差最高，旋转加速度最低（1.24±0.86％）。我们的结果证实，IMG可以在大量加速度下可靠地测量基于实验室的头运动学，并且适合将来的现场有效性评估。
私人：用于实时隐私攻击检测机器学习模型的基于流的系统
机器学习（ML）模型在面对隐私攻击时可以公开培训数据的私人信息。具体来说，对ML-AS-AS-Service平台访问的恶意用户可以通过查询ML模型来重建培训数据（即模型反转攻击）或推断成会员信息（即成员资格推论）。尽管需要有效地防止使用Black-Box访问来防御隐私攻击，但现有方法主要集中于通过修改模型培训过程或模型预测过程来增强ML模型的强大范围。这些防御可能会损害模型实用性，并需要基础AI平台（即平台依赖性）的合作。这些约束在很大程度上限制了现有防御的现实适用性。尽管普遍着重于改善模型的强大功能，但现有的作品都没有集中于通过实时检测隐私泄漏来持续保护已经部署的ML模型免于隐私攻击。考虑到如今的ML-AS-Service平台的大量部署，这项防御任务变得越来越重要。为了弥合差距，我们提出了Privmon，这是一种基于ML模型的实时隐私攻击检测的新型系统。为了促进广泛的适用性和实践性，Privmon以平台 - 不合Snostic的方式为Black-Box ML模型防御广泛的隐私攻击：仅Privmon只有Passips-Passipsions Monitors模型查询而无需模型所有者或AI平台的合作。具体来说，私人将ML模型查询的输入作为输入，并提供有效的攻击
基于循环细胞因子特征的细胞肺癌 基因设计的巨噬细胞持续存在于实体瘤中，并局部提供治疗蛋白以激活免疫反应 141个基于PBMC的癌症疫苗，由... 产生 建立统一肿瘤突变负担（TMB）的准则：在跨诊断平台TMB量化的变异的计算机评估中 cxcl10和NRF2启用的间充质干细胞振兴了T淋巴细胞，用于打击胶质母细胞瘤 时间成熟了吗？ 332 CRISPR/CAS9基于大型和... 的集成 人类肺肿瘤微环境中的天然杀伤细胞显示免疫抑制功能 内皮激活和应力指数（EASIX）预测同种异体干细胞移植后死亡率：一项前瞻性研究 汽车正在锐化武器 CAR T细胞和HDT/ASCT的组合疗法... 肥胖对NK细胞的抑制作用 SITC临床免疫肿瘤网络（SCION）... 表达IL 的溶瘤疱疹病毒
抽象背景免疫检查点抑制剂（ICI）疗法已大大提高了非小细胞肺癌（NSCLC）患者的总生存率（OS）；但是，它的响应率仍然适中。在这项研究中，我们开发了一个基于机器的基于机器的平台，即基于细胞因子的ICI反应指数（CIRI），以根据外周血细胞因子特征来预测NSCLC患者的ICI反应。方法我们分别在培训和验证队列中分别接受了抗PD-1/PD-L1单一疗法或联合化学疗法的NSCLC患者的123例和99例NSCLC患者。在基线（前）和治疗后6周（治疗期间：EDT）从患者获得的外周血中检查了93种细胞因子的血浆浓度。集合学习随机生存森林分类剂是为了选择特征细胞因子并预测接受ICI治疗的患者的OS。在基线和治疗时分别选择了14个和19个细胞因子，以生成CIRI模型（即PROCIRI14和EDTCIRI19），这两者都成功地鉴定出了两个完全独立的人群中OS较差的患者。在人口水平上，如一致性指数（C-Indices）所示，PROCIRI14和EDTCIRI19的预测准确性分别为0.700和0.751在验证群体中。在单个水平上，CIRI评分较高的患者表现出较差的OS [危险比（HR）：0.274和0.163，以及PROCIRI14和EDTCIRI19的P <0.0001和P = 0.0044]。通过包括其他循环和临床特征，在高级模型中观察到了提高的预测功效（PROCIRI21和EDTCIRI27）。验证队列中的c指数分别为0.764和0.757，而PROCIRI21和EDTCIRI27的HRS分别为0.141（P <0.0001）和0.158（P = 0.038）。结论CIRI模型在确定NSCLC患者的抗PD-1/PD-L1治疗方面具有高度准确且可重复性，并且可能有助于在治疗早期和/或治疗早期进行临床决策。
关于实施能源效率立法的报告...
由于人口增加，家庭数量，更多行业以及商业活动的增加，多年来的电力需求一直在增加。家用的电力需求也在增加，因为不断使用旧，过时和效率低下的电力家用电器。除了灯，冰箱和空调外，所有其他电器都没有最低的能源性能标准（MEP），它继续增长了二手电器市场，其随时随地的电力需求。在2021年，家庭电力需求约占总发电的47.0％。加纳统计服务通过加纳生活标准调查（GLSS 4、5和6）报道，2012年，大约两（2）百万个无效/使用的冷藏电器在该国。使用的冰箱的平均年度消费量约为每年1,200 kWh，而用过的空调为4,200 kWh。
基于实际超导和基于离子离子的量子计算机上的量子图像处理
摘要：在过去几年中，我们每天处理的图像的大小和数量以及我们每天处理的数据量迅速增长。量子计算机承诺将更有效地处理该数据，因为经典图像可以存储在Quantum状态中。量子计算机模拟器上的实验证明了这种诺言是正确的。当前，在真实量子计算机上运行相同的算法通常太容易出错，无法使用任何实际用途。我们探讨了实际量子计算机上图像处理的当前可能性。我们重新设计了一种常用的量子图像编码技术，以降低其对错误的敏感性。我们通过实验表明，要在量子计算机上编码的图像的当前尺寸限制，随后以5％的误差为2×2像素。避免这种限制的一种方法是将经典过滤的想法与仅在本地运行的量子算法相结合。我们使用边缘检测的应用示例来显示此策略的实用性。我们的混合过滤方案的量子部分是人工神经元，在实际量子计算机上也很好地工作。