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World File Search System回顾
可再生能源可持续商业模式回顾
注：改编自 Bryant, ST、Straker, K. 和 Wrigley, C. (2018) 撰写的《电力类型：日益可再生能源领域的能源公用事业商业模式》。《清洁生产杂志》，195，1032-1046。& Siksnelyte-Butkiene, I.、Streimikiene, D.、Balezentis, T. 和 Volkov, A. (2023) 撰写的《能源生产消费的推动因素和障碍：商业模式的概念回顾和综合分析》。《可持续能源技术与评估》，57，103163。
Gaia EV电池维修教学回顾（2024年2月）
关键的教学障碍和电动电动电池设计的障碍和机会进行维修和重新利用：●全球南方的非正式部门维修工人和收到电子废物的国家都有宝贵的经验教训可以共享，面对倾倒炮弹和电子垃圾的严重健康和环境伤害，并且必须咨询有效的直接到达统一的殖民地统治和预防统一的殖民主义，并必须征询有效的殖民地。●结构性电池设计选择，例如特斯拉首选的牢房对包装结构，被反复标记为一个主要的障碍，以防止维修和重新利用，而模块化的电池设计更加维修和重新使用友好。●经常将专有的软件和技术作为修复的主要障碍 - 从定制的插座和螺丝到专有的说明手册，诊断工具和备件，到不可靠的车载电池管理系统和不可访问的电池状态健康信息 - 列表不断增长！扩大电池护照计划的强制性范围以包括此类主题只是一个机会来帮助减少这一障碍。●访问信息，尤其是可靠的健康状况测量结果，表明电池的降解水平和剩余能力 - 非常具有挑战性。第三方对可靠的电池健康状况的公平且公平的访问对于重新利用至关重要。企业家正在设计低成本和快速的方法，以可靠地确定电池状况的状态，并且需要更多的立法和政策支持，以强大地访问该信息。●联盟建设是提高通过权利的法律和其他与废物不公正行动作斗争所必需的支持的关键。
人工智能政策杠杆对美国政府工具的回顾......
美国政府 (USG) 对人工智能 (AI) 的国家安全影响越来越感兴趣。在本报告中，我们提出以下问题：鉴于国家安全问题，美国政府可能如何影响 AI 的研究、开发和部署——无论是在美国国内还是国外？我们对当前法律框架内美国政府的一些政策杠杆进行了通俗易懂的概述。对于每个杠杆，我们描述其起源和立法基础以及过去和现在的用途；然后我们评估其未来应用于 AI 技术的可行性。按照用于明确国家安全目的的可能性降序排列，我们涵盖了以下政策杠杆：联邦研发支出、外国投资限制、出口管制、签证审查、延长签证途径、保密令、出版前审查程序、国防生产法、反垄断执法和“天生秘密原则”。
对儿科中机器人手术不断发展的作用的叙述性回顾：创新和未来的前景
1。儿科手术，曼彻斯特大学NHS基金会信托基金会，曼彻斯特，GBR 2。儿科手术，曼苏拉大学儿童医院，曼苏拉，埃及3.大肠手术，Torbay和South Devon NHS基金会信托基金会，Torquay，GBR 4。一般手术，皇家德文大学医疗NHS基金会信托基金会，埃克塞特，GBR 5。泌尿科，皇家沃尔夫汉普顿NHS信托基金会，沃尔夫汉普顿，GBR 6。沃特福德综合医院一般手术，沃特福德，GBR 7。普通外科，布朗克利医院，阿伯里斯特威斯，GBR 8。普通外科，赫尔大学教学医院NHS Trust，Hull，GBR 9。普通外科，卡斯尔·阿莱尼医院，开罗，Egy 10。骨科，曼苏拉大学儿童医院，曼苏拉，Egy，11。 一般手术，Zagazig大学，Zagazig，Egy 12。 一般手术，曼苏拉大学儿童医院，曼苏拉，Egy骨科，曼苏拉大学儿童医院，曼苏拉，Egy，11。一般手术，Zagazig大学，Zagazig，Egy 12。 一般手术，曼苏拉大学儿童医院，曼苏拉，Egy一般手术，Zagazig大学，Zagazig，Egy 12。一般手术，曼苏拉大学儿童医院，曼苏拉，Egy一般手术，曼苏拉大学儿童医院，曼苏拉，Egy
回顾北京大学植物科学发展的百年历程
过去一百年中，北大植物学科在对中国植物科学从无到有的发展作出了巨大贡献，其中 最为重要的是为国内植物学科发展培养了众多优秀人才。除了常规的教学活动之外，汤佩松 在主持植物生理教研室工作期间，于 1956 年组织了全国植物生理教学研讨会，为国内的植 物生理学教学培养了急需的师资。张景钺的教研室也不断招收全国各地的进修生，其中出类 拔萃者就包括胡适宜。李继侗在 1952 年因院系调整调入北大后，在北大创办了我国第一个 植物生态学和地植物学专门组，为国内培养了第一批植物生态学人才。 1959 年后，北大理 科教学曾改为 6 年制，在加强本科生基础课程教学的同时，尤其注重实验课程的设置与学术 实验技能的培养。植物学教研室的汪劲武不仅为北大植物标本馆的维护与建设做出了长期的 努力，而且和动物学领域的老师共同打造了广受欢迎的野外实习课程，为学生获取野生动植 物的第一手知识、培养对生物的兴趣奠定了坚实基础。改革开放之后，邓兴旺等人组织海外 杰出学者，在北大暑假期间开设免费的植物分子生物学与发育遗传学讲习班，为全国有志于 植物科学研究的青年学子提供了一个了解国际前沿、学习相关植物分子生物学技术的重要窗 口。
中性粒细胞水平与麻疹的回顾性废水跟踪
此预印本版的版权持有人于2025年3月11日发布。 https://doi.org/10.1101/2025.03.11.25322836 doi：medrxiv preprint
回顾泛素 - 蛋白酶体在肾脏疾病中的作用
泛素 - 蛋白酶体系统（UPS）是特异性细胞内蛋白质降解的主要途径，这是通过泛素标记的底物的蛋白酶体降解。许多生物学过程，包括细胞周期，转录，翻译，凋亡，受体活性和细胞内信号传导，受到UPS的调节。对UPS的改变或多或少容易降解，是肾脏疾病的疾病。本评论旨在总结肾脏疾病中UPS的机制。此外，本综述还探讨了UPS，自噬和肾脏疾病发展中的关系之间的关系。另一方面，这些系统和发病机理之间的特定分子联系是未知的和有争议的。此外，我们简要描述了一些靶向UPS成分的抗肾脏疾病药物。这篇评论强调UPS是治疗肾脏疾病的有希望的治疗方式。我们的工作虽然仍然基本且有限，但可以为未来潜在的肾脏疾病的潜在治疗靶点提供选择。
基于机器学习的预测肠道梗阻手术后早期并发症：多中心回顾性研究
背景：早期并发症会增加肠道梗阻手术后的院内住院和死亡率。重要的是要确定足够早期肠梗阻患者的术后早期并发症的风险，这将允许进行先发制化的个性化增强治疗，以改善肠梗阻患者的预后。基于机器学习的风险预测模型有助于早期诊断和及时干预。目的：本研究旨在根据机器学习算法在肠道梗阻手术后的患者早期并发症构建在线风险计算器。方法：从2013年4月至2021年4月，共有396例接受肠梗阻手术的患者在一个独立的医疗中心被录取为培训队列。总体而言，使用了7种机器学习方法来建立预测模型，其性能通过接收器操作特征曲线（AUROC），准确性，灵敏度，特异性和F 1 -SCORE评估。最佳模型通过2个独立的医疗中心进行了验证，这是一个公开可用的围手术期数据集，该数据集信息丰富的外科手术患者数据集（INSPIRE）以及由上述3个数据集组成的混合队列，分别涉及50、66、48和164例。Shapley添加性解释是测量的，以识别危险因素。我们可视化随机森林模型，并创建了一个基于Web的在线风险计算器。结果：训练队列中术后并发症的发生率为47.44％（176/371），而4个外部验证队列中的发病率为34％（17/50），56.06％（37/66）（37/66），52.08％（25/48）和48.17％（48.17％（79/164），术后并发症与8个项目特征有关：死亡率和发病率枚举的生理严重程度评分（螺母生理评分），胶体输注的量，诱导麻醉前的休克索引，ASA（美国麻醉学会）分类，分类，中性粒细胞的毛茸茸的百分比，在毛茸茸的情况下，育龄和年龄，以及年龄，年龄，以及年龄，均为年龄。随机森林模型的总体表现最佳，AUROC为0.788（95％CI 0.709-0.869），准确性为0.756，灵敏度为0.695，特异性为0.810，F 1秒速度为0.727，为0.727。随机森林模型还达到了验证1中的0.755（95％CI 0.652-0.839），在验证1.817（95％CI 0.695-0.913）中，较高的AUROC在验证队列中，验证队列2，类似的AUROC，类似的AUROC（95％COH）（95％COH）（95％COH）。验证队列4。