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塑造意图和认知的主要数据输入
摘要 - 认知科学中最有趣的问题之一是主要数据输入（PDE）问题：社会知识从何而来？出生后，有机体会与现实相遇，这是先验的，远远超出了对这一纯粹原因的任何经验和理解。认知研究的基本方法是认知主义，联系主义和体现的动态主义，认知主义和联系主义的弱点是需要引入特定社区的初始社会现象来触发这一系统：PDE问题。体现动态主义方法的知识也存在相同的差距，对动态系统的这种解释是不准确的。目前的论文介绍了连贯智能（MCI）及其神经基础的模型。对最新经验数据的分析提出了有关意图起源的新见解：（i）认知从分离感觉刺激开始：在特定模态的神经元（忽略其他刺激）的神经元中，可以引起长期增强 - 选择性诱导可以促进对刺激刺激的选择性的敏感性。（ii）神经元可以在社会互动中学习依赖于峰值的可塑性：未成熟的神经元学习定时代码以调节某些突触强度，这会触发长期增强或长期抑郁症。MCI的假设认为，社会互动塑造了有机体的意图，促进了与具有共同社会常规和利益的密切相关的个体中刺激的类似分类。这种方法为开发人类计算机界面提供了广泛的可能性。
一种简单的烟灰生产率定量评估的方法
烟雾趋势已通过各种经验方法（例如烟雾高度和阈值索托指数（TSI））来表征，这些方法可以被视为定性，并且产生了烟灰索引指数（YSI），这是半剂量的，因为它至少依赖于峰值的峰值烟灰体积级别的测量。所有这些技术都具有易于实施和依靠便宜的设备的便利性。在目前的工作中，我们提出了一种相对简单但定量的替代方案，以确定反流量中的烟灰产量。该方法植根于以下方法：a）通过高温测定法，b）烟灰体积分数测量，b）这种平流的良好建立的一维计算建模，用于确定温度和速度pro files and c）使用烟灰处理方程。该技术应用于几种脂肪族，包括甲烷，丙烷，乙烯，丙烯，丙烯和乙炔。烟灰生产速率每单位平流面积，用于10-4和10-7 g/（cm 2 s）之间的测试脂肪植物范围，并且在相对于碳浮引以10-5和10-2之间的归一化。在对数刻度上，它与所有燃料的峰温度相关联。烟灰产生量表为烷烃<烷烃<烷烃，乙炔即使在相对较低的温度下也表现出最高的烟灰趋势。©2023燃烧学院。由Elsevier Inc.发布的所有权利保留。
肝硬化患者和急性代理患者的心脏功能障碍
缩写：ACLF，急性智力衰竭； AD，急性代偿性； BNP，脑脂肪肽； CCM，肝硬化心肌病； CI，心脏指数； CO，心输出量； DD，舒张功能障碍； DRA，利尿反应性腹水； E/A比，心室填充的早期（心房）阶段的比率； E/E'比率，早期填充与早期舒张期二尖瓣环形速度的二尖瓣峰值的比率； ECV，细胞外体积分数； EF，左心室射血分数； EIVPD，射流室内压差； FXR，Farnesoid X受体；胃肠道，胃肠道； GLS，全球纵向应变； HRS，肝素综合征； HRS-Aki，肝综合征 - 急性肾脏损伤； iNOS，可诱导的一氧化氮； Lavi，左心房体积指数； LBP，脂多糖结合蛋白； LT，肝移植； LVSWI，左心室中风工作指数；狼牙棒，重大的不良心脏事件；融合，终末期肝病的模型；纳什，非酒精性脂肪性肝炎； NF-KB，核因子-KB；不，一氧化氮； RA，难治性腹水； SBP，自发细菌性腹膜炎； TDI，组织多普勒成像；提示，跨循环肝内移植系统分流； TLR4，Toll样受体4; TNFα，肿瘤坏死因子-Alpha； TR，三尖瓣反流； UDC，不稳定的肝硬化。
城市研究在线 - 伦敦大学城市
摘要：可再生能源的时间和地理可用性是高度可变的，这对能源存储和能源传输系统的正确选择施加了重要性。本文提出了一种智能策略，以利用天然气分配网格来运输和存储氢。目标是双重的：评估网格的容量限制，以适应“绿色氢”，以增加可再生能源（RESS）的份额，并同时确定风能，光伏（PV），生物甲基甲烷和电力系统的最佳组合，从而最大程度地降低了投资和运营成本。为此，考虑到气体网格的实际特性和压力水平，整个国家的能源供应系统被建模和优化，这被认为是绿色氢的唯一存储机制。操作概念是白天用氢气填充气电网，并在夜间使用天然气填充天然气，同时始终消耗天然气 - 氢混合物。绿色氢是由由PVS，风力涡轮机和生物甲烷动力系统提供动力的电解器产生的。表明：i）只要RES的份额不超过20％，就无需使用气电网作为RES存储系统，ii）从20％到50％的RES共享的RES共享的气电网可以在峰值中获得电力的盈余，这将在峰值上“完整”的峰值限制，而在50％以上的峰值中，将其用于峰值的峰值。消费者。气电网可用作唯一可再生能源载体和储存系统，最多可占Res共享的65％。
能源削减
随着《清洁能源转型法案》（CETA）的通过，华盛顿州承诺到 2045 年实现无温室气体和排放的电力供应。这意味着为华盛顿州公民提供电力的所有能源都必须来自可再生能源，主要包括风能、太阳能、水力发电和地热能。这意味着电力供应的多样化程度降低，市场上“稳定”电力的供应有限。与此同时，在快速工业化、人口增长和技术进步的推动下，能源需求正以前所未有的速度上升。事实上，过去三十年来，世界能源消耗翻了一番，华盛顿也不例外。根据太平洋西北公用事业会议委员会的报告，预计到 2034 年，太平洋西北地区的区域负荷将增加 30%。随着负荷增长和能源供应多样化程度降低，可能会出现能源削减。在能源使用达到峰值的高负荷情况下，可能会实施能源削减。这是用于减轻输电设施或发电机负荷的临时措施。如果电力需求超过供应，则可能需要削减。在高峰使用期间，必须实时购买额外的电力。如果大片地理区域都经历相同的峰值并从相同的电力市场购买，则可能会出现电力供应不足的情况。这意味着能源使用需要减少到原始的标称负荷使用。客户可以自愿关闭不必要的负载（例如热水箱、水泵或洗衣设施），也可以强制关闭电线或变电站。限电由输电运营商等机构发起，如需更多信息，请联系 OK PUD 公共信息官 Jessica McCarthy，邮箱地址为 jess icam@okpud.org
锅炉管钢的高温腐蚀磨损
图 2。1：典型双程粉状燃料锅炉厂示意图。5 图 2.2：为 640 MW 涡轮机供气的锅炉轮廓，显示了气体温度状态以及典型双程锅炉中经历的平均气体速度。8 图 2.3：南非亨德里纳发电站的粉煤灰粒度分布。9 图 2.4：20µm 以下的电厂粉煤灰，显示颗粒如何完美地呈球形并倾向于相互附着（Lethabo 发电站）。10 图 2.5：显微照片显示从最小颗粒到最大球体的 100µm 以下尺寸范围。形状怪异的球体通常是空心的，从最右边已经裂开的球体可以看出（Lethabo 发电站）。11 图 2.6：显微照片显示尺寸范围 > 100µm 的颗粒。除了球体外，这里还可以看到更多不规则颗粒，这些球体是半燃煤或炭的大颗粒（Lethabo 发电站）。11 图 3。1：A/SI 304 不锈钢和碳钢的损耗与温度的关系，注意两种材料的损耗峰值的位置和大小 [BJ。23 图 3。2：两种不同钢的损耗与温度的关系，无论粒子撞击速度如何，其峰值损耗都发生在同一温度下 [51}。23 图 3。3：侵蚀主导行为状态的定位和向腐蚀主导行为的转变 [BJ 。25 图 3.4：Ninham 等人使用的典型流化床装置 [51}。28 图 3.5：侵蚀速率与涂层厚度的图表显示随着涂层厚度的增加，抗侵蚀性增加 [73] 37 图 3。6：Shui 等人的图表清楚地说明了随着 ~~fy ~ 的增加，侵蚀速率呈增加趋势
神经振荡和记忆
全身麻醉是一种广泛使用的医学实践，每年影响超过3亿患者。尽管无处不在，但麻醉剂诱导健忘症的潜在机制仍然很少理解。本评论探讨了全身麻醉对记忆功能的影响，特别关注神经振荡在麻醉引起的记忆抑制中的作用。神经振荡，例如theta，伽马，三角洲振荡，缓慢的振荡（SO），纺锤体和锋利的波浪波纹（SWR），对于记忆形成和巩固至关重要。各种麻醉剂以影响记忆的方式调节这些振荡，即使在亚警觉浓度下也是如此。我们重点介绍了有关分子和电生理机制的最新发现，通过这些发现，一般麻醉药会影响与记忆相关的神经振荡，包括抑制突触可塑性，变化依赖于峰值的可塑性（STDP）以及跨越跨传频结合的峰值可塑性（STDP）的改变。此外，该评论还解决了年龄在与麻醉相关的记忆丧失中的重要性，老年患者特别容易受到长期认知能力下降的影响。电生理技术，例如脑电图（EEG）；以及晚期的神经调节技术，例如化学遗传学和光遗传学，已经为基础上麻醉引起的失忆症的神经动力学提供了见解，但脑电图节奏与记忆障碍之间的因果关系尚未完全阐明。本综述强调了对麻醉，神经振荡和记忆之间相互作用的进一步研究的重要性。理解这些机制不仅将提高全身麻醉的理论知识，而且还有助于发展更安全的麻醉策略，以减轻术后认知功能障碍，尤其是在高风险人群中。
人工智能对抗第一波新冠肺炎疫情
摘要背景：2019年底，新冠肺炎疫情意外爆发。由于该疾病传染性强、传播范围广、风险大，疫情防控成为全球面临的巨大挑战。人工智能（AI）是应对新冠肺炎疫情的潜在有力工具之一。本研究系统评估了人工智能在中国第一波新冠肺炎疫情中对感染防控的有效性。方法：为了更好地评估人工智能在疫情突发事件中的作用，我们重点研究了2019年12月初至2020年4月底中国304个城市的第一波新冠肺炎疫情。我们使用了三组因变量来捕捉人工智能效应的各个维度：（1）累计确诊病例达到峰值的时间，（2）病死率和是否有重症病例，（3）地方复工复产政策数量和出台时间。主要解释变量是以人工智能专利数量衡量的地方人工智能发展情况。为了拟合不同因变量的特征，我们采用了多种估计方法，包括 OLS、Tobit、Probit 和 Poisson 估计。我们纳入了大量的控制变量并添加了交互项来测试人工智能发挥作用的机制。结果：我们的结果表明，人工智能对（1）筛查和检测疾病以及（2）监测和评估疫情发展具有非常显著的影响。具体而言，人工智能有助于在跨城市流动性高的城市筛查和检测 COVID-19。此外，人工智能在复工风险高的城市恢复生产中发挥了重要作用。然而，支持人工智能在疾病诊断和治疗中有效性的证据有限。结论：这些结果表明人工智能可以在抗击疫情中发挥重要作用。关键词：人工智能、COVID-19、预防、中国
通过分形维数表征抗癫痫药物对脑电图神经动力学的影响
到目前为止，ASM 反应的两个最可靠的 EEG 生物标志物是发作间期癫痫样放电和功率谱分析，而个体 Alpha 频率 (IAF) 峰值的使用仍存在争议，但可能代表一种有前途的生物标志物 (Reynolds et al., 2023 )。然而，这些线性方法主要捕捉 EEG 信号的振荡分量，不考虑 EEG 信号中存在的非平稳性和非线性 (Stam, 2005; Klonowski, 2009 )。正如 Cole 和 Voytek 以及 Jones 及其同事 (Jones, 2016; Cole 和 Voytek, 2017) 所述，脑信号不仅仅代表特定频率的持续振荡，而是代表间歇性重复的短暂活动 (Feingold 等人, 2015; Lundqvist 等人, 2016)。神经调节研究表明，在调节大脑（Somers 和 Kopell，1993 年；Fröhlich 和 McCormick，2010 年；Fröhlich，2015 年；Dowsett 和 Herrmann，2016 年；Cottone 等人，2018 年；Porcaro 等人，2019 年）和调节大脑节律（Somers 和 Kopell，1993 年；Dowsett 和 Herrmann，2016 年）方面，复杂非正弦波形的应用比正弦振荡器更有效。分形维数分析等非线性方法捕获的这种“隐藏信息”可能是线性方法的补充和补充，可以揭示健康人以及患有神经病理学疾病的患者的生理神经通讯、计算和认知（Goldberger，2001；Goldberger 等人，2002；Zhang 和 Raichle，2010；Rodríguez-Bermúdez 和 García-Laencina，2015；Porcaro 等人，2017、2019、2020a、b、2022）。这就是为什么时间序列分形分析越来越多地用于从基础到科学的不同研究领域的原因
傅里叶变换近红外光谱的优势
近红外光谱（12000 – 4000 cm -1 ）由与中红外区域吸收频率相关的组合带和泛音带组成。这些组合带和泛音带与组成材料的原子键之间的振动频率相对应。由于每种不同的材料都是独特的原子组合，所以没有两种化合物会产生完全相同的近红外光谱。因此，近红外光谱法可以对每种不同的材料进行阳性识别（定性分析）。此外，光谱中峰值的大小直接表明了存在的材料的数量。凭借现代软件算法和统计处理技术，NIR 光谱法成为一种出色的定量分析工具，为耗时的湿化学方法和液相色谱技术提供了一种实用的替代方案。NIR 已经成为一种多功能技术，无需样品制备，成本和分析时间更低，并且能够透过玻璃和包装材料取样。傅里叶变换近红外 (FT-NIR) 光谱法是为了克服色散 NIR 仪器的局限性而开发的。色散仪器使用棱镜或移动光栅，分离近红外源发射的各个频率。然后，检测器测量穿过样品的每个频率的能量。为了减少每个样品的分析时间，需要一种方法来同时测量所有红外频率，而不是单独测量。FT-NIR 光谱仪产生一种独特的信号，称为干涉图，其中“编码”了所有的红外频率。通过每秒收集多次扫描，可以非常快速地测量信号。这种提高的测量速度被称为 Felgett 优势。通过一种众所周知的数学技术——傅里叶变换，干涉图被转换或“解码”为频率对强度的光谱。