今天的摘要文章信息,通过有效利用自然资源,可以使用景观中的节能解决方案。但是,我们可以通过自然消耗自然资源而自我更新的能源来满足我们的能源需求。本研究旨在揭示如何在节能解决方案框架内解决景观计划和设计过程中涉及的所有活动。该研究的材料包括可再生能源和节能解决方案中使用的其他自然资源,以及能够可持续使用及其产生的作品的资源价值。该研究的方法介绍了传统的景观设计过程和节能景观设计过程,并确定了定义节能景观设计方法的参数。在城市或农村地区的节能景观设计,或各种尺寸的开放绿色空间,将通过使用植物材料潜力和地理数据来确保能源有效地利用能源,以进行气候控制,阴影和凉爽的区域,设置良好的结构,适当的材料选择,有效的土地利用,良好的土地使用,有效的花园以及有效的农业生产。为开发一种用于节能景观设计的模型,已经确定了在景观设计中使用太阳能,风能,地热和生物质能量的标准。此外,还考虑了能源在生存和非生存材料,绿色屋顶,绿色墙壁,爱好花园,永续农业花园,雨水花园和Xeriscape地区的实用和经济使用。在这种情况下,目的是通过这些标准为景观设计过程创建指南。
2024 年 12 月 30 日 Holly Tapani 美国环境保护署 ENERGY STAR HVAC 计划 主题:CalMTA 对 ENERGY STAR 6.0 和 7.0 版房间空调 (RAC) 草案 1 规范的评论 亲爱的 Tapani 女士, 这封信代表加州市场转型管理员 CalMTA 提交,以回应最近发布的 ENERGY STAR® 房间空调产品规范草案 1(6.0 和 7.0 版)。CalMTA 由加州公用事业委员会 (CPUC) 根据第 19-12-021 号决定成立,旨在制定和支持全州市场转型计划 (MTI),通过推动市场采用选定的技术和实践来提高能源效率并减少温室气体排放。CalMTA 是 CPUC 的一项计划,由 Resource Innovations 管理。这些评论代表 CalMTA 团队的观点,并非代表 CPUC 提交。 CalMTA 支持迅速制定供暖效率规范的努力,并谨针对 ENERGY STAR 6.0 和 7.0 版房间空调 (RAC) 草案 1 规范提出以下意见:
摘要 —本文提出了一种创新的室内家居产品数字化设计方法,将虚拟现实(VR)技术与智能算法相结合,以提高设计精度和效率。提出了一种结合红鹿优化算法和简单循环单元(SRU)网络的模型来评估和优化设计过程。本研究开发了一个包含关键评估因素的数字设计框架,通过红鹿优化算法优化SRU网络,以在设计应用中实现更高的精度。通过大量实验,使用平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)和平均绝对百分比误差(MAPE)等指标验证了模型的性能。结果表明,RDA-SRU模型优于其他方法,最小MAE为0.133,RMSE为0.02,MAPE为0.015。此外,该模型的 R² 值达到 0.968,最短评估时间为 0.028 秒,展示了其在预测和评估家居产品数字设计应用方面的卓越性能。这些发现表明,VR 与智能算法的结合显著提高了用户体验、可定制性和数字设计流程的整体准确性。这种方法为设计师提供了一个强大的解决方案,可以创建更高效、以用户为中心的家居产品设计,满足客户对沉浸式和交互式设计体验日益增长的需求。
Volkan ETEMAN a 摘要 本文全面分析了金融市场对人工智能(AI)技术投资的投机泡沫风险。对所谓的“七巨头”即 Meta、微软、苹果、亚马逊、谷歌、Nvidia 和特斯拉的股票进行了 GSADF 测试和波动溢出分析。测试结果显示,泡沫显著,尤其是 Nvidia 和特斯拉的股票,这些泡沫将波动蔓延到其他科技股。Nvidia 在波动溢出中扮演核心角色这一事实表明,AI 投资定价过高会在整个行业产生多米诺骨牌效应,导致全球市场剧烈波动。投资者应分散投资组合,并采取长期战略应对投机泡沫风险。同时,政策制定者应通过加强金融监管来提高市场效率。
阿尔茨海默氏病(AD)在具有认知功能的脑皮质和海马等地区引起淀粉样β(Aβ)斑块形成。除了氧化应激,神经炎症和乙酰胆碱外,AD患者的谷氨酸能途径的变性还会导致乙酰胆碱在皮质和海马中积累,从而形成AβPlaque。在此,我们研究了大麻sativa成分的大麻二酚(CBD)和大麻醇(CBG)对Aβ1-42Aβ1-42的脑室内(ICV)给药引起的AD样认知缺陷的影响。sprague dawley大鼠分为四组:i)控制,ii)阿尔茨海默氏症,iii)阿尔茨海默氏症+CBD和iv)阿尔茨海默氏症+CBG。通过ICV注射Aβ1-42,然后对CBD和CBG处理诱导了AD模型2周。进行了开放式测试,被动避免测试和莫里斯的水迷宫测试,在第15天,将大鼠斩首。从大脑中去除海马和脑皮质,并通过ELISA测量白细胞介素1β(IL-1β)的水平,肿瘤坏死因子-α(TNF-α),并通过免疫组织化学评估了Aβ1-42表达。通过开放田测试评估的参数中两组之间没有显着差异。在被动避免和莫里斯的水迷宫测试中,CBD和CBG都增强了AD损害的学习记忆功能。CBD和CBG处理成功降低了AD中TNF-α和IL-1β的水平。免疫组织化学分析显示,CBD和CBG治疗组中Aβ1-42的表达降低。CBD和CBG处理改善了Aβ1-42诱导的AD模型中的学习和记忆缺陷。 我们暗示,这些实验发现将导致对C. sativa(草药起源及其成分的天然产物)的有针对性研究的更好途径,该研究可能有可能用于AD治疗。CBD和CBG处理改善了Aβ1-42诱导的AD模型中的学习和记忆缺陷。我们暗示,这些实验发现将导致对C. sativa(草药起源及其成分的天然产物)的有针对性研究的更好途径,该研究可能有可能用于AD治疗。
有联邦法规需要考虑。实验室和提供者在办公室内进行测试的提供者受1988年的临床实验室改进修正案(CLIA)的监管。牙科诊所可能需要“豁免CLIA证书”,以便使用Clia豁免测试工具进行血糖测试。放弃测试通常包括FDA清除的家庭使用系统。提供患者测试使用CLIA豁免证书的提供商必须遵循制造商的说明,并仅使用FDA分配了“ CLIA豁免”状态的测试套件进行测试。
超宽带(UWB)基于位置的服务中的视力(NLOS)识别技术准确的非线识别技术对于无人机通信和自动导航等应用至关重要。然而,使用二进制分类(LOS/NLOS)的当前方法过多地简化了现实世界中的复杂性,具有有限的概括和对变化室内环境的适应性,从而降低了定位的准确性。本研究提出了一个极端的梯度提升(XGBOOST)模型,以识别多级NLOS条件。我们使用网格搜索和遗传算法优化模型。最初,网格搜索方法用于确定整数超参数的最有利值。为了实现优化的模型配置,遗传算法用于微调浮点高参数。模型评估利用了使用Qorvo DW1000 UWB设备获得的广泛的现实测量数据集,涵盖了各种室内场景。实验结果表明,我们提出的XGBoost在开源数据集中达到了99.47%的最高总体准确度,精度为99%,召回99%,F-SCORE为99%。此外,基于本地数据集,该模型的性能最高,精度为96%,精度为96%,召回97%,F评分为97%。与文献中当前的机器学习方法相反,该建议模型提高了分类精度,并有效地解决了NLOS/LOS识别作为多类传播通道。这种方法提供了一种强大的解决方案,具有在各种数据集类型和环境中的概括和适应性,以提供更可靠,准确的室内定位技术。
自动批准了美国心脏协会所有CPR培训批准所有小组设置面对面或在线混合课程与技能评估*自动批准的美国心脏协会所有急救培训都批准了所有小组设置面对面和在线
使用 3D 打印建造房屋是可行的,尽管它存在一些问题。这是一项成本高昂的技术,小型建筑商不容易采用。在结构建造中使用混凝土等材料会阻碍设计允许的强度和弹性。将 3D 打印应用于大型房屋建设也不容易。在这种情况下,人们仍然不知道建造 3D 打印房屋的明确协议,人们仍然对其安全标准心存疑虑。该技术还需要人力操作,并且非常耗电。在经济适用房采用 3D 打印之前,必须解决以下问题: