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World File Search System噪小波
结构波的路线图
Constantine Y Bliokh 1，2，3，∗，Ebrahim Karimi 4，∗，Miles J Padget 5，Miguel A Alonso 6，7，Mark R 9，中国Zahedpour 10，Scott W Hancock 10， B Cork 15，Carlos-García16 MS，Haoran Ren 17，Yuri Kivshar 18，Mario G Silveirinha 19，No. Daniel Leykam 22 MSKAM 22 MSKAM 22，Daria A Smirnova 18，73，Rong 23，Bo Wang 23，24， Anatoly V Zayats，Francis Jie Ren 27，Alexander B Khanikaev 31，迈克尔摇摆18， 35，Idian Caminer 35，Filippo Cardan 36，Lorenzo Martyr
骑数据中心波
随着马来西亚进入2025年，该国的数据中心行业正在嗡嗡作响，这是由于人工智能（AI）采用（AI）的融合，超级评分者的强大投资以及战略政策框架所激发的。然而，美国作为主要数据中心中心的地位面临着泰国和越南等地区球员的挑战，他们渴望在利润丰厚的市场中占有一席之地。尽管有所增加，但马来西亚对新加坡的独特代表及其对基础设施的策略投资继续将其定位为东南亚数据中心繁荣的强大竞争者。Kenanga研究在其最近的报告中指出，新加坡仍然是该地区数据中心景观的领导者，其容量超过1.4吉瓦（GW），住房拥有70多个设施。 像Google这样的全球科技巨头已经向岛国致力于数十亿美元，进一步巩固了其作为超级标准枢纽的地位。 然而，由于土地有限和严格的可持续性政策，新加坡的扩张受到限制，为其邻国创造了机会。 “新加坡的数据中心已指定了300兆瓦（MW）的数据中心的能力，可以在绿色数据中心进行200MW，并保留了200MW，并补充说，对于马来西亚的战略成本和竞争性的成本增长，人们希望对马来西亚的溢出持续存在，预计马来西亚会持续存在。 马来西亚已成为数据中心投资的关键目的地。 在2021年至2023年之间，马来西亚批准了数据中心投资中令人难以置信的RM114.7ML。Kenanga研究在其最近的报告中指出，新加坡仍然是该地区数据中心景观的领导者，其容量超过1.4吉瓦（GW），住房拥有70多个设施。像Google这样的全球科技巨头已经向岛国致力于数十亿美元，进一步巩固了其作为超级标准枢纽的地位。然而，由于土地有限和严格的可持续性政策，新加坡的扩张受到限制，为其邻国创造了机会。“新加坡的数据中心已指定了300兆瓦（MW）的数据中心的能力，可以在绿色数据中心进行200MW，并保留了200MW，并补充说，对于马来西亚的战略成本和竞争性的成本增长，人们希望对马来西亚的溢出持续存在，预计马来西亚会持续存在。马来西亚已成为数据中心投资的关键目的地。在2021年至2023年之间，马来西亚批准了数据中心投资中令人难以置信的RM114.7ML。著名的项目，例如Johor的Princeton Digital Group（PDG）52MW绿色数据中心校园，强调了该国的吸引力。PDG强调了“高分标准占其业务的80％”，这反映了主要参与者利用马来西亚的Favourable条件的需求。这将该国定位为寻求范围性的高标准者而不会损害潜伏期敏感的操作的首选。
波能量成本预测
形成阶段代表了商业化的第一步（Grübler等，1999）。“技术推动”发生在这些早期阶段，在这些阶段，研发（R＆D）投资用于支持新兴技术以提高其绩效并降低成本，从而使这些技术开始部署，尤其是在绩效通常比成本更重要的利基市场中。同时，利基市场提供“市场吸引力”，即一旦技术推动减少了现有技术与新兴技术之间的差距，对新技术的持续需求。 “技术推动”和“市场拉力”机制用于推动部署（Santhakumar等，2021； Wilson，2012; Wilson andGrübler，2011; Neij等，1997）。对新技术的持续需求。“技术推动”和“市场拉力”机制用于推动部署（Santhakumar等，2021； Wilson，2012; Wilson andGrübler，2011; Neij等，1997）。
量子力学需要波 - ...
波功能的崩溃的假设位于微型，量子世界和宏观世界之间。由于这种相互的位置，无法用量子力学（QM）的形式来检查崩溃过程，而经典力学也不是。这个事实使一些物理学家提出对QM的解释，以避免这种假设。但是，使用的常见程序是使背心与QM形式主义不相容。目前的工作讨论了最受欢迎的解释。表明，由于这样的假设，这些解释失败了，即预测与QM预测不同的一些实验结果。尽管如此，特别关注S. Gao的提案，这是唯一解决并试图解决明显和重大矛盾的提案。证明了几个定理是在QM中表明崩溃的假设。尽管无法解释量子形式主义，但不能否认这个假设，否则得出的结论是不同意QM的。在这里也证明了“距离崩溃”的想法是有问题的，尤其是在相对论中，这是一种误解。也就是说，在两个量子系统的纠缠中，假设其中一个系统的测量（伴随着该系统在其一个状态上崩溃）也会崩溃另一个系统，而没有测量第二个系统，这导致了矛盾。
欧洲的翻新波
1。b构建建筑物的翻新工程在我们大陆的文化多样性和历史上既独特又异质。，但毫不奇怪，它也很旧，变化很慢。2001年之前建造了超过2.2亿个建筑单元，占欧盟建筑股票的85％。今天存在的85-95％的建筑物仍将站在2050年。大多数现有建筑物中的大多数不是节能的1。许多人依靠化石燃料用于加热和冷却，并使用旧技术和浪费的电器。能量贫困仍然是数百万欧洲人的主要挑战。总体而言，建筑物约占欧盟总能源消耗的40％，而能源2的温室气体排放量的36％。COVID-19危机也使我们的建筑物变得更加尖锐，它们对我们的生活和脆弱性的重要性。在整个大流行中，房屋一直是数百万欧洲人的日常生活的重点：远程办公的办公室，儿童和学生的托儿所或教室，用于许多用于在线购物或下载娱乐的枢纽。学校必须适应远程学习。医院基础设施一直处于严重的压力下。私人业务必须重新调整社会疏远。长期以来，大流行的某些影响可能会继续持续，从而对我们的建筑物及其能源和资源概况产生新的需求，从而进一步增加了对它们进行大量翻新和大规模翻新的需求。由于欧洲试图克服COVID-19危机，翻新提供了一个独特的机会，可以重新考虑，重新设计和现代化我们的建筑物，以使其适合绿色和数字社会，并维持经济复苏。与1990年相比能源效率是行动的重要组成部分，建筑部门是必须加强努力的领域之一。要达到55％的减排目标，到2030年，欧盟应将建筑物的温室气体排放量减少60％，最终能源消耗量增加14％，并使供暖和冷却的能源消耗量达到18％4。因此，欧盟迫切需要专注于如何使我们的建筑物更节能，更少的碳密集型
研究报告：旋转爆轰波详细结构的阐明
测量方法。具体而言，可以根据压力传感器（压力传感器）获取的压力历史来计算爆震波的传播速度，或者记录自发光现象的高速视频以定位燃烧现象。除此之外，还需要获得RDRE内部爆震波本身的形状、燃料/氧化剂气体混合物的干涉模式等信息，这些信息无法使用常规方法确定，但却极其重要RDRE 的实际应用需要定量可视化测量。被称为纹影法和阴影图法的方法广泛用于可视化和测量流动，但为了获得定量信息，更适合采用可以测量干涉条纹的干涉测量法。在一般的干涉仪方法中，将从作为光源的激光器发射的激光束用作“物光束”（获取有关目标现象的信息）和“参考光束”（穿过目标现象并充当目标现象的信息）。产生干涉条纹的参考）。物体光传播与物体光相同的光路长度。此外，只有物光被引导到测量部分，参考光不允许出现任何现象，而是在成像装置之前重新集成为单光束，并且两束激光束处于同一位置。光路，产生干涉条纹并记录在设备上。如上所述，干涉仪法的光学系统通常比较复杂。另一方面，对于本研究中的测量目标RDRE来说，以双筒内传播的爆震波为测量目标，RDRE燃烧实验场地是一个开放空间，没有实验的辅助设备。考虑到该区域周围物体较多，且没有足够的空间安装光学系统，因此确定使用一般干涉仪进行视觉测量会很困难。 因此，在本研究中，我们确定“点衍射干涉仪”是合适的，它被归类为干涉测量方法中的“共光路干涉仪”，并且在成像装置之前分离物光束和参考光束。针对发动机燃烧实验，我们设计并制作了适用的点衍射干涉仪光学系统，并将其应用于RDRE燃烧实验。实现了以下目标。
Circadiana使用曲唑酮和丙咪嗪的脑电图中的健康受试者
通过睡眠倾向测试（SPT研究了抗抑郁药曲唑酮和丙咪嗪对昼夜节律的影响；由35分钟的EEG记录在09：00，11：00，11：00，11：00，13：00，13：00，15：00，15：00，17：00，17：00）检查了睡眠潜伏期。受试者是11名健康的男性志愿者（平均年龄为23.6岁）。药物每天使用不活动的安慰剂作为对照，每天对单盲试验进行4次药物。药物的剂量为曲唑酮50-100毫克，丙咪嗪20-40毫克。我们讨论了使用相同的药物和剂量与大多数相同受试者的相同药物和剂量进行的循环节奏（涉及先前的polysomnograhy psg）研究。结果，SPT的平均睡眠潜伏期在09：00（p <0.1）（安慰剂）中最短，在11：00 p <0.05时，曲唑酮和13：00（在13：00）（没有显着）使用丙氨酸胺给药。这些结果表明两种药物都不会影响嗜睡。他们在白天（一天的节奏）上影响了昼夜节律。他们推迟了一天的节奏。一天节奏的延迟是由于曲唑酮造成的，不仅是由Trazodon给药本身引起的，而且还引起了前一天晚上PSG研究中获得的慢波睡眠的增加。和日节律延迟是由于丙咪嗪引起的，并且可能不仅是由丙咪嗪的给药本身引起的，而且还由慢波睡眠和REM睡眠的百分比降低，以及前一天晚上PSG研究中获得的REM潜伏期的增加。因此，我们得出的结论是，没有药物影响嗜睡的趋势，但确实影响了健康受试者的节奏。
基于人工智能CNN的去噪对FDG PET放射组学的影响
成像方式如今已成为医学中必不可少的诊断工具。从 2009 年到 2019 年，美国的 CT、MRI 和 PET 检查数量分别增加了约 18%、42% 和 105%（1）。这种不断增长的需求已经超过了实际供应，导致法国/欧洲的 MRI 和 PET 扫描不合理地延迟了数周甚至数月（2）。适当的图像去噪可能有助于减少扫描时间，甚至减少 PET 的注射剂量。它可以增加检查次数，而不会影响太多工作时间或需要安装新的医学成像设备。深度学习作为人工智能 (AI) 的一个分支，可以构建有前景的去噪模型。我们专注于 PET 成像，因为它的扫描时间较长，因此去噪效果会更好。尽管许多研究实际上都在研究这种方法的临床表现，但它也可能影响其他新兴领域，如基于成像的预测模型、放射组学和其他 AI 应用 (3)。医学图像基本上是基于其密度 (CT)、磁性 (MRI) 或功能信息 (PET/SPECT) 的不同灰度级的视觉表示。灰度值的分布表征了信息的异质性。一个快速发展的领域称为放射组学，它提供了一种从图像中提取基于强度、形状、纹理的不同特征的方法，以构建预测模型 (4)。这种方法有望预测患者的结果。它们可能允许个性化治疗。例如，在肺癌中计算了一个包括放射组学特征的总体生存预测模型（5）。2013 年至 2018 年间，该领域的发表论文年增长率为 177.82%（6）。这些模型非常有前景，但仍需付出一些努力才能在常规临床环境中转化和实施它们（7）。人工智能在医学成像领域的应用尚处于早期阶段。在本文中，我们使用了深度学习，更具体地说是卷积神经网络方法，它们代表了人工智能技术的一个细分领域。如今，深度学习在图像重建、处理（去噪、分割）、分析和预测建模中发挥着关键作用。这些应用在未来将得到进一步发展（8）。在大多数这些任务中，它们的表现往往优于更传统的方法 ( 9 )。将这种基于 AI 的 PET/MR 去噪算法与临床数据进行比较，发现对比度与噪声比增加了 46.80 ± 25.23%，而仅使用高斯滤波器的对比度与噪声比仅为 18.16 ± 10.02%（10）。在（10）中研究的其他方法，如引导非局部均值、块匹配 4D 或深度解码器，分别将 CNR 提高了 24.35 ± 16.30%、38.31 ± 20.26% 和 41.67 ± 22.28%。也可以在重建期间执行去噪，但这无法在现有机器上实现。最重要的限制是所有这些方法都缺乏 FDA 或 CE 认证。我们的研究重点是 Subtle PET™（Subtle Medical，美国斯坦福，由法国 Incepto 提供）。它是一款经 FDA 和 CE 批准的 FDG PET（11）后处理去噪软件，基于卷积神经网络（CNN），这是最常见的图像处理深度学习架构。