全球建筑物的能源消耗占最终能源使用量的 34% 和能源相关二氧化碳排放量的 37%,这凸显了对可持续、节能住房解决方案的迫切需求。尽管取得了重大进展,但在有效应用先进材料在建筑围护结构中以实现最佳能源效率方面仍然存在巨大差距,特别是在炎热气候下。本研究重点关注住宅部门的过度能源消耗和温室气体排放,这主要是由于隔热不足和建筑实践过时造成的。目的是系统地评估使用先进建筑围护结构材料、相变材料、气凝胶、真空绝缘板和热反射涂层进行住宅建筑能源改造的有效性、性能、经济和环境影响、改造技术和挑战。根据 PRISMA 指南,使用 Scopus 数据库进行了全面的系统审查。严格的纳入和排除标准产生了 76 项高质量研究。该分析综合了材料在不同气候条件和应用策略下的性能及其对能源效率、热舒适性、耐用性、成本效益和可持续性的影响。结果表明,先进材料具有巨大的潜力。它们可以显著改善热调节,减少供暖和制冷的能源消耗,降低二氧化碳排放量,其益处因气候和应用策略而异。挑战包括初始成本高、长期性能不确定性、实施问题和更广泛的适用性。这项研究通过全面综合最近的进展、分析经济可行性和环境影响,为利益相关者提供宝贵的见解,做出了独特的贡献。它还强调了未来研究的必要性,以解决局限性并促进可持续、节能的建筑解决方案。
简单摘要:本研究旨在使用治疗前 MRI 图像来开发和验证用于预测多形性胶质母细胞瘤 (GBM) 患者总生存期 (OS) 的放射组学模型。使用来自多个机构的 289 名患者的回顾性数据集从每个患者的肿瘤体积中提取 660 个放射组学特征 (RF)。通过结合临床变量增强了初始模型,并通过重复三重交叉验证进行了验证。最终的临床-放射组学模型利用原发性大体肿瘤体积 (GTV) 和 T2-FLAIR MRI 模态,并包括年龄变量和两个稳健的 RF。该模型在验证队列中实现了中等良好的判别性能(C 指数:0.69)和显着的患者分层(p = 7 × 10 − 5)。值得注意的是,训练后的模型在 11 个月时表现出文献中最高的综合曲线下面积 (iAUC)(0.81)。研究得出结论,经过验证的临床放射组学模型可以根据 OS 有效地将 GBM 患者分为低风险组和高风险组。未来的工作将侧重于整合基于深度学习的特征和标准化卷积滤波器,以改进 OS 预测。
本文件为制定方法标准,部分内容参考国内现行标准、国外闭环器械监管指南以及科学 研究中的采用脑机接口技术的医疗器械常用测试方法。如 YY 0989.3-2023 手术植入物有源 植入式医疗器械第 3 部分:植入式神经刺激器、美国食品药品监督管理局 Technical Considerations for Medical Devices with Physiologic Closed-Loop Control Technology 、期刊论 文 Translating the brain-machine interface/Brain computer interface: control signals review/Brain computer interface: control signals review/A Comprehensive Review on Brain – Computer
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Mike Gorman 和 Alun Preece 从头到尾都为这个项目做出了重要贡献,对项目产生了重大影响。Nicky Priaulx 是该项目的启发者之一。Darrin Durant 在所有与政治科学有关的问题上都提供了无私的帮助,尤其是对民主的分析。Charles Thorpe、Daniel Kennefick、Edgar Whitley、Jeff Shrager 和 Patrick Dahl 提供了有用的信息、想法和建议。许多研究过远程医疗咨询的研究人员帮助 Collins 完成了关于该主题的章节,但该章节并未收录在最后。如果没有 Riccardo Sapienza、Bill Barnes 和 Willow Leonard-Clarke,关于科学会议的部分充其量也只能是单薄得多。卡迪夫知识、专业知识和科学研究中心 (KES) 的会议在封锁期间转变为国际研讨会,定期提供见解和保证。四位匿名审稿人和第五位审稿人 Brian Martin(拒绝匿名)提出了非常有影响力的建议。我们的文字编辑非常勤奋,为我们避免了许多错误。这本书有六位作者,他们每个人都非常感谢其他五位作者,因为在争论中很容易陷入僵局时,他们让这本书得以出版。
Twohy, Krya E., Kramer, Mary K., Diano, Alexa M., Bailey, Olivia M., Delgorio, Peyton L., McIlvain, Grace, McGarry, Matthew DJ, Martens, Christopher R., Schwarb, Hillary, Hiscox, Lucy V. 和 Johnson, Curtis L. 2025. 老年人皮质的机械特性及其与人格特质的关系。
1 Edelris, Bioparc, Bioserra 1 Building, 69008 Lyon, France 2 大学格勒诺布尔阿尔卑斯国家科学研究院,DCM,38000 格勒诺布尔,法国 3 谢菲尔德大学医学与人口健康学院临床医学部,Beech Hill Rd.,谢菲尔德 S10 2RX,英国 4 慕尼黑路德维希马克西米利安大学 (LMU) 和德国癌症联盟 (DKTK) 皮肤病学和过敏学系,慕尼黑合作伙伴中心,Frauenlobstrasse 9-11,D-80337 慕尼黑,德国 5 杜伊斯堡-埃森大学西德癌症中心医学院皮肤病学系皮肤癌科,Hufelandstraße 55,D-45147 埃森,德国 6 Diamond Light Source Ltd.,哈威尔科学与创新园区,哈威尔研究综合体,哈威尔校区,迪德科特,英国 7 约克大学化学系约克结构生物学实验室,约克 YO10 5DD,英国 8 药品卡迪夫大学探索研究所,主楼,公园广场,卡迪夫 CF10 3AT,英国
以人为本的智能制造 (HCSM) 是工业 5.0 的重要支柱之一。因此,人机交互 (HMI) 作为智能制造发展研究议程的中心,也成为工业 5.0 的焦点。由于工业 5.0 提出了以人为本、可持续和弹性的三大核心概念,HMI 的设计方向也需要随之改变。通过了解 HMI 研究的最新进展,可以形成智能制造范式中 HMI 发展的技术路线图。本文的重点是回顾 HMI 如何应用于智能制造,并预测将 HMI 应用于 HCSM 时的未来机遇和挑战。在本文中,我们提供了一个基于交互过程的 HMI 框架,并从四个关键方面分析了现有的 HMI 研究:1)传感器和硬件、2)数据处理、3)传输机制和 4)交互和协作。我们打算分析每个方面的当前发展和技术及其在 HCSM 中的可能应用。最后,讨论和评估了 HMI 未来研究和应用中的潜在挑战和机遇,特别是考虑到 HCSM 的设计重点从提高生产力转向工人的福祉和可持续性。
Ling, Jiaxin, Li, Xiaojun, Li, Haijiang , Shen, Yi, Rui, Yi and Zhu, Hehua 2022. Data acquisition- interpretation-aggregation for dynamic design of rock tunnel support. Automation in Construction 143 ,