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ISIS 中子和μ子源
STFC（ISIS）获得了英国国际科学伙伴基金 2 的资助，以支持马来西亚使用 ISIS 直至 2026 年 3 月。该奖项将支付 ISIS 的光束时间费用，并将支持马来西亚研究人员前往 ISIS 进行实验的旅行、食宿费用。
Impinj Monza R6 - 橙色标签
为了充分发挥 Monza R6 标签芯片的性能潜力，天线必须在其端子处呈现适当的阻抗。图 4 所示的简化集总元件标签芯片模型是最佳源阻抗的共轭，不等于芯片输入阻抗。由于标签 RF 电路具有非线性、随时间变化的特性，因此必须采用这种间接的源牵引方法来推导端口模型。该模型在宽频率范围内与芯片具有良好的数学拟合度。
关于源连接性和网络度量的可变性，源连接量和网络度量
图1 RNA干扰：将miRNA基因转录为原代miRNA（pri-miRNA），该基因由Drosha进一步处理以形成前miRNA。Exportin-5将前MIRNA转移到细胞质中，如果将其处理为成熟的miRNA。siRNA可以通过化学合成直接获得，并在载体或化学修饰的帮助下可以通过内吞作用到达细胞质。在细胞质中，成熟miRNA或siRNA的引导（反义）将组装到RNA诱导的沉默复合物（RISC）中。乘客（感官）链将被丢弃。成熟的RISC将通过与引导链配对找到目标mRNA序列。少于7个互补碱（种子区域）足以用于miRNA介导的RNAi，而siRNA诱导的沉默通常需要完全互补性。取决于触发分子（siRNA或miRNA），由于mRNA降解或转移到P体中，靶基因的翻译可能会被抑制。mRNA疗法：一旦通过适当的递送方法引入在细胞质中，经过改良的外源mRNA可以劫持细胞的核糖体，以转化为功能性蛋白质
位置不可源性的无源域自适应学习来预测太阳能发电
摘要 - 太阳能发电的预测是一项挑战任务，因为它依赖于表现出空间和时间变化的气候特征。由于数据分布的变化，预测模型的性能可能会在不同的位置各不相同，从而导致一个模型在一个区域中效果很好，但在其他区域则不能。此外，由于全球变暖的结果，天气模式的改变是明显的加速。这种现象引入了随着时间的流逝，即使在同一地理区域内，现有模型的功效也会降低。在本文中，提出了一个域自适应深度学习框架，以使用可以解决上述挑战的天气特征来估算太阳能发电。以监督的方式训练了一个已知位置数据集的馈电深度卷积网络模型，并用于预测以后未知位置的太阳能。这种自适应数据驱动的方法在计算速度，存储效率及其在最先进的非自适应方法失败的情况下改善结果的能力表现出显着的优势。我们的方法已显示出10的改进。47％，7。 44％，5。 分别为加利福尼亚州（CA），佛罗里达州（FL）和纽约（纽约）（纽约）的最佳性能非自适应方法相比，太阳能预测的准确性为11％。 索引术语 - 表现力，深度学习，域适应性，可再生能源47％，7。44％，5。分别为加利福尼亚州（CA），佛罗里达州（FL）和纽约（纽约）（纽约）的最佳性能非自适应方法相比，太阳能预测的准确性为11％。 索引术语 - 表现力，深度学习，域适应性，可再生能源分别为加利福尼亚州（CA），佛罗里达州（FL）和纽约（纽约）（纽约）的最佳性能非自适应方法相比，太阳能预测的准确性为11％。索引术语 - 表现力，深度学习，域适应性，可再生能源
识别隐藏字符串的量子算法及其在拟阵问题中的应用
在本文中，我们探索了受拟阵理论启发的量子加速问题，即使用最大内积预言机和子集预言机来识别一对 n 位二进制字符串，保证它们具有相同数量的 1，并且恰好有两位不同。更具体地说，给定两个满足上述约束的字符串 s，s ′ ∈{0, 1} n，对于任何 x ∈{0, 1} n，最大内积预言机 O max (x) 返回 s·x 和 s ′·x 之间的最大值，子集预言机 O sub (x) 指示 x 中 1 的索引集是否是 s 或 s ′ 中索引集的子集。我们提出了一个量子算法，该算法消耗 O (1) 次查询来获取最大内积预言机，用于识别对 { s, s ′ } ，并证明任何经典算法都需要 Ω( n/ log 2 n ) 次查询。此外，我们提出了一个量子算法，该算法消耗 n
抑制神经源性炎症通路与椎间盘源性背痛减轻相关
研究设计：回顾性队列研究。目的：本研究旨在确定在患有退行性脊柱疾病和偏头痛的患者群体中，开始使用抗降钙素基因相关肽 (CGRP 抑制剂) 药物治疗偏头痛是否也与背部/颈部疼痛、活动能力和功能的改善有关。文献概述：CGRP 上调脊柱病中的促炎细胞因子，如肿瘤坏死因子-α、白细胞介素-6、脑源性神经营养因子和神经生长因子，导致椎间盘退化和痛觉神经元敏化。尽管 CGRP 抑制剂可以抑制偏头痛中的神经源性炎症，但它们作为椎间盘源性背部/颈部疼痛疾病治疗靶点的异位疗效仍不清楚。方法：回顾性分析了 2017 年至 2020 年期间在单一学术机构中诊断为脊椎病和偏头痛并接受 CGRP 抑制剂治疗的所有成年患者。收集了患者人口统计学和医疗数据、随访时长、服用 CGRP 抑制剂前后偏头痛的严重程度和频率、脊椎疼痛、功能状态和活动能力。进行配对单变量分析以确定服用 CGRP 抑制剂前后脊椎疼痛、头痛严重程度和头痛频率的显著变化。使用 Spearman 的 rho 评估脊椎疼痛评分变化与功能或活动能力改善之间的相关性。结果：共纳入 56 名患者。服用 CGRP 抑制剂后脊椎疼痛就诊的平均随访时间为 123 天，偏头痛就诊的平均随访时间为 129 天。开始使用 CGRP 抑制剂治疗偏头痛后，背部/颈部疼痛显著减少（p<0.001），从 6.30 降至 4.36。根据脊柱随访记录，25% 的患者在服用 CGRP 抑制剂时日常生活活动功能得到改善，17.5% 的患者活动能力得到改善。背部/颈部疼痛的变化与功能改善有中等相关性（ρ =-0.430），但与活动能力改善无关（ρ =-0.052）。结论：服用 CGRP 抑制剂治疗慢性偏头痛并伴有退行性脊柱疾病的患者背部/颈部疼痛明显减轻。
在EEG源定位中的源取向检测和时空LCMV时的加速算法
本文说明了脑电图（EEG）数据的两个有效源定位算法的开发，旨在增强实时大脑信号重建，同时解决传统方法的计算挑战。准确的EEG源定位对于在认知神经科学，神经康复和脑部计算机界面（BCIS）中的应用至关重要。为了在精确的源方向检测和改进的信号重建方面取得重大进展，我们介绍了加速的线性约束最小方差（ALCMV）波束形成工具箱和加速的大脑源方向检测（AORI）工具箱。ALCMV算法通过利用递归协方差矩阵计算来加快EEG源重建，而与常规方法相比，AORI将源方向检测从三个维度简化了66％。使用模拟和实际脑电图数据，我们证明了这些算法保持高精度，方向误差低于0.2％，并且信号重建精度在2％以内。这些发现表明，所提出的工具箱代表了脑电图源定位的效率和速度的重大进步，使其非常适合实时神经技术应用。
绿源产品验证报告 2023
2.1 GSPV 方法论 ................................................................................................................ 6 2.2 PSO 归因 ................................................................................................................ 6 2.3 2023 年 GSPV 流程结果 ............................................................................................ 7 2.4 2023 年绿色和非绿色源产品客户的燃料结构 ............................................................. 9 2.5 2023 年单个供应商的 GO 缺口 ............................................................................. 13 2.6 临时 GSPV ............................................................................................................. 14 2.7 FMD 和 GSPV 时间表 ............................................................................................. 14