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DETC2022-89711 - -ORCA - 卡迪夫大学
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。
卡迪夫的在线研究 - ORCA
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 ,
癌症 - -ORCA - 卡迪夫大学
简单总结：甲状腺癌是最常见的内分泌癌，这种恶性肿瘤的治疗仍然是一个复杂的挑战。因此，需要探索新的见解和机制，为甲状腺癌患者设计最合适的治疗方法。在这项研究中，我们发现甲状腺激素受体β1（TRβ1）和Runt相关转录因子2（Runx2）的表达依赖于钙。与正常的原代甲状腺细胞相比，在所有研究的甲状腺癌细胞系中，TRβ1的表达下调，但Runx2上调。甲状腺癌细胞中TRβ1表达的恢复抑制了增殖、侵袭并恢复了甲状腺特异性蛋白的表达。相反，抑制Runx2会降低增殖和侵袭性，但对甲状腺特异性蛋白的表达没有影响。我们提出了一种新策略，其中抑制钙进入、恢复TRβ1和阻断Runx2可以作为潜在的治疗靶点。
卡迪夫首都地区技能伙伴关系
通过该计划，威尔士政府承诺加强区域技能伙伴关系 (RSP)。RSP 为威尔士政府提供技能人才流动战略方向建议，并根据确凿证据以及与雇主和利益相关者的密切接触，就增长或衰退领域提出建议。威尔士各地区（北部、中部、西南和东南部）设有四个区域技能伙伴关系 (RSP)，每个伙伴关系均由威尔士政府委派，以履行“更强大、更公平、更绿色的威尔士：就业和技能计划”中阐明的职责。
卡迪夫的在线研究 - ORCA
Morgan, B. Paul , Zelek, Wioleta Milena 和 Mizuno, Masashi 2023. 补体末端通路抑制可减轻大鼠腹膜炎模型中的腹膜损伤。临床与实验免疫学 214
UNITY - -ORCA - 卡迪夫大学
F. Aater , A. A. A. A. A. A. A. A. A. A. A. A. A. A. A. A. A. A. A. A. A. A. A. A. A. Amankw c , himself , KA Ae-Ngychise d , also , F Agboky d , I , , , CT Ageymang d , CT Ageymang d , as , C. Agete f , as S. Balaji h , too , L. Bajer i , I, PJ Basser j , also , J. Beauchem k , also , C. Bennellick i , Y. Behane b , as , Y. Boatg-Mensah c , as , R.Can Lorent k , D. Field or , himself , H. Frail r , as , B. Fraeman s , also , T. George , also , J. Ghoamf , as , M. Huntman x , also , SK Jafri w , as , DK Jonesf , himself, F. Jobbert and , as , T. Karaulanov v , as , MP Karaus z , as , S. Knacksted q , as , S. Knackd h , as riew Lafayette g , himself, A, AC Lee ac , as , B. Lena ad , as , N. Lena ae , himself , M. Lingura af , as , E. Lágbergg , as , Z. Lockart yeh , as , E. Loth ai , also , P. Mannam a sole i , the D. Murphy ai , as , FL Nakwa, also , V. Nakabirwa a , as , CA Nelson am , K. North ac , as , S. Note d , also , R. O ' Muirchigh , J. O ' Muirchagh , as a , himself , CM Ongeti ao , as , D. Onnyo ao , as , SApong c , himself , F. Pador , F. Pador , D. Pavez or , T. Pause a , MS Pepper n , KS Phyri , as , M. Poorman m J. Rogers r , itself, M. Rutherford g , as , H. Searr , as , L. Scoluck r , as , M. Seal as , ML Sekol , as , T. Shama , as , K. Syddiqui , as , N. Sindane , as there is , the same , FE Suleman au , as , PC Sundgrenov , also , R. Teixyria r , as , W. Terekegn b , associate , P. Velasco e, himself , IM Viljo t , also , M. Vokhiwa working , as , A. Web ad , as , C. Weian v , as , N. Wiley h , as , P. Wintermark b , K. Wintermark b , K. Yibeal b , SCL Deoni a , SCC Williams i , * , * , *.
英国卡迪夫 DRI 宣传册
Julie Williams 教授开展了开创性研究，研究基因如何影响我们患阿尔茨海默病的风险，并共同领导了国际全基因组关联研究，发现了 100 多个风险基因。这些发现还提供了有关疾病如何发展的线索，包括炎症和免疫系统的作用。Williams 教授还领导了一个重要的新干细胞平台，该平台用于模拟导致常见阿尔茨海默病的风险基因组合。该资源将向世界各地的研究人员开放。此外，Williams 教授还领导着 IPSC 阿尔茨海默病风险模型平台 (IPMAR)，旨在成为最大的细胞模型资源之一。Williams 教授因阿尔茨海默病研究荣获 CBE 勋衔，并因对神经科学的杰出贡献荣获英国神经科学协会奖。
标准比较研究 - -ORCA - 卡迪夫大学
水是农业生产力的基本要求。在农业领域，传统能源发电会产生大量碳足迹，用于通过管井抽水。在过去的几十年里，向可再生资源的过渡转变不断增加，从而实现了环境脱碳，并被认为是发电的可行解决方案。为了协助并提供这种模式转变的路线图，拟议的研究通过对发展中国家四个独立站点的独立系统和电网连接系统进行比较分析，对灌溉系统进行了技术经济和环境分析。光伏系统与电网集成，可进行能源购买和销售 (PV + G (P + S))，被证明是最优配置，能源成本 (COE) 分别为 $0.056/kWh、$0.059/kWh、$0.061/kWh 和 $0.068/kWh，而净现值 (NPC) 分别为 $7,908、$20,186、$25,826 和 $34,487，使用寿命为 25 年。此外，还基于不确定变量（例如电网购电 (GPP) 和平均太阳辐射 (GHI)）进行了敏感性分析，以检查系统的优化行为。环境分析结果表明，与传统能源相比，(PV + G (P + S)) 系统的碳影响相对较小。这种配置还可以通过将多余的太阳能光伏能源出售给电网来防止过量取水。此项研究为实体未来的优化提供了政策框架洞察。
acsomega.1c03994 (2).pdf - -ORCA - 卡迪夫大学
摘要：肽核酸（PNA，具有肽骨架而非磷酸核糖骨架的核酸类似物）已成为反基因或反义治疗、剪接调节剂或基因编辑中的有前途的化学药剂。与 DNA 或 RNA 药剂相比，它们的主要优点是生化稳定性和整个骨架上没有负电荷，导致与它们杂交的链的静电相互作用可以忽略不计。因此，PNA 链与 DNA 或 RNA 链的杂交会导致更高的结合能和熔化温度。然而，缺乏天然转运体需要形成含 PNA 的嵌合体或制定纳米特定细胞递送方法。在这里，我们着手探索在诊断应用中使用基于 PNA 的成像剂所取得的进展，并重点介绍选定的发展和挑战。■ 简介
建筑自动化 - -ORCA - 卡迪夫大学
人工智能 (AI) 方法和技术已被用于解决建筑、工程和施工 (AEC) 行业中的各种工程问题，旨在提高整体生产力并优化整个项目生命周期（规划、设计、施工和维护）的决策。然而，由于缺乏对固有不确定性的全面理解（从根本上和数学上），许多人工智能应用面临着不同的限制和约束，因此人工智能的使用尚未达到令人满意的水平。它需要采取不同的措施来应对不同类型的不确定性，这些不确定性因不同类型的应用而异。因此，本文回顾了 5 种流行的人工智能算法，包括主成分分析、多层感知器、模糊逻辑、支持向量机和遗传算法；然后研究这些人工智能技术如何通过减轻不确定性来协助决策过程，同时实现预期的高效率。本文回顾了每一种相关的技术、数学解释、导致不确定性的原因分析，并总结了一套指南和一个应用框架，用于优化 AEC 应用的知情不确定性。这项工作将为根本理解铺平道路，进而为在 AEC 领域正确应用 AI 技术以实现更好的整体性能提供宝贵的参考。