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填充胎儿心率信号：基于维度结构和周期分段的扩散模型
摘要 - 心率（FHR）信号被广泛用于多普勒胎儿心脏监护仪中。但是，不完整的FHR信号降低了胎儿心率监测的有效性。填充丢失的数据是提高FHR质量的关键技术，但是现有的填充算法缺乏考虑FHR信号的相关性。因此，我们专注于与FHR相关的两个相关性，并提出了一种填充算法，称为FHR中缺少数据插补的扩散模型（DMDI-FHR）。首先，我们构建了双维样品构建（DDSC）方法，该方法发现了两个FHR信号，并最大程度地提高了它们之间形成相关性的差异。其次，引入了多周期分解（MPD）方法以获得FHR信号的内部相关性。最后，DMDI-FHR算法基于扩散模型控制填充过程。实验结果证明了DMDI-FHR算法的性能，该算法提供了提高FHR信号质量的有效方法。
质量预测的一种新型的基于深度学习的鲁棒双速率动态数据建模
摘要 - 传统数据驱动的质量预测方法主要是由静态模型构建的，使用慢速采样率的清洁数据，使得dynamics未使用。为了充分利用以快速采样率收集的动态过程数据，本文提出了一种新型的基于深度学习的鲁棒双率动态数据建模方法，以质量预测动态非线性过程。首先提出了一种新的动态数据降级性对抗归因网络，以解决动态过程数据之间缺少的价值插补。然后，建立了一个新的提示卷积神经网络（HCNN），用于基于双速率数据的质量预测。提出的HCNN将通道扩展的信息提示机理纳入卷积神经网络中，以使用明确的时间和可变信息提取动态特征。最后，使用DOW蒸馏过程数据集和北京多站点空气质量数据集对所提出的方法进行了验证。
使用PIMA数据集的机器学习方法
摘要当前的研究介绍了AdvansVM，这是一种改进的支持向量机，旨在使用PIMA印度糖尿病数据集来完善糖尿病预测。这项研究探讨了各种插补方法，以评估其对预测精度的影响，强调针对针对糖尿病预测的微调机器学习模型的特征选择的重要性。它还指出了数据平衡和复杂模型公式的重要性，以及需要更广泛的数据集推动该领域的前进进步的需求。挑战与数据集的特异性以及超出其范围之外的结果的扩展有关。具有自定义内核函数和量身定制的参数调整的AdvanSVM分类器解决了这些问题，同时还可以管理医疗数据中发现的固有不平衡。该研究针对PIMA数据集的独特挑战，例如缺失的信息和异常，以改善糖尿病的临床适用预测。对具有相关指标的模型的彻底评估证实了其提供精确糖尿病预测的潜力。
mTeSR™ Plus
在 mTeSR™ Plus 中培养的 hPSC 的废培养基 pH 值高于在 mTeSR™1 和另一种灵活补料培养基中培养的 hPSC，且细胞密度相似。pH 值和细胞数是在 72 小时不补料后测量的。显示的细胞数范围代表在典型传代过程中观察到的不同密度。这表明在使用 mTeSR™ Plus 进行常规维护期间，可以随时跳过补料两天，同时保持 pH 值高于 7.0。注意：在所有培养基中，在 72 小时不补料之前，培养物的补料量是标准培养基量的两倍，细胞数来自 6 孔板的一个孔。
电动和插电式混合动力汽车潜在锂离子电池安全问题评估
15.补充说明 Phil Gorney 和 Barbara Hennessey (NHTSA CORs) 16.摘要 本报告总结了对潜在锂离子 (Li-ion) 电池车辆安全问题的评估，为 NHTSA 提供信息，供其评估需求并确定未来对锂离子电池车辆的研究活动的优先顺序。此分析旨在帮助 NHTSA 识别可能需要考虑的潜在关键操作安全问题，并评估是否需要进一步测试以评估安全问题。本文档是该项目的综合最终报告，汇编和总结了关键背景信息和对开发结果的评估。本次调查的范围包括插电式混合动力汽车、混合动力汽车和电池电动汽车。本报告回顾了电池化学和机械设计和安全性、电池结构和设计、与电池功率相关的车辆系统、电池管理和控制系统、安全标准的文献，以及对采用锂离子电池系统进行推进的实验、概念、原型和生产规模车辆的调查。
CS/CS/HB 107 电动汽车和插电式汽车的影响...
佛罗里达州是全美注册电动汽车数量第二多的州。电动汽车和混合动力汽车的市场份额不断增加，以及内燃机汽车的燃油效率不断提高，预计将继续对全州和地方的燃油税收入产生不利影响，而燃油税是交通支出的资金来源。在未来 20 年内，佛罗里达州因电动汽车市场渗透率提高而造成的收入损失估计在 5.6% 到 20% 之间，具体取决于电动汽车市场的渗透率。在地方层面，收入损失可能会影响当地道路和公共交通的运营和维护。目前，佛罗里达州的普通司机每年为交通相关项目缴纳 283 美元的机动车燃油税。佛罗里达州目前不对电动汽车或插电式混合动力汽车征收额外的注册费、消费税或使用费。该法案要求收入估算会议 (REC) 估算 2024-2025、2025-2026 和 2026-2027 财年对用于给电动汽车充电的电力销售征收的销售税对一般收入基金的影响。REC 必须在适用财政年度开始前的 6 月 10 日之前向税务部提供此估算。此规定将于 2027 年 6 月 30 日到期。从 2024 年 7 月开始，该法案指示税务部向州交通信托基金 (STTF) 分配 REC 为该州财政年度估算的金额的十二分之一。此规定将于 2027 年 6 月 30 日到期。此外，该法案认识到，电动汽车和插电式混合动力汽车的持续普及将对州税收和 STTF 产生重大影响。为了更好地理解这些影响，该法案要求经济和人口研究办公室 (EDR) 制作一份报告，估计对州交通信托基金的长期影响、预计继续在该州采用电动汽车和插电式混合动力汽车将对销售税和总收入税收产生的影响，以及使用住宅充电站而非商业充电站的用户百分比。该报告还必须考虑激励或推广电动汽车的联邦政策以及这些政策对电动汽车持续采用速度的影响。EDR 必须在 2026 年 12 月 1 日之前提交报告，2027 年立法机关必须使用该报告来考虑解决对 STTF 的长期影响所需的潜在政策变化。收入估算会议尚未估计该法案的收入影响。对于 2024-2025、2025-2026 和 2026-2027 财政年度，该法案将对一般收入产生负面影响，并对州信托基金收入产生同等的积极影响。
智能采煤机器人关键技术
摘 要： 采煤机是综采工作面的核心装备，研发智能采煤机器人是实现综采工作面智能化的关键。 综合分析当前采煤机机器人化研究进程中的传感检测、位姿控制、速度控制、截割轨迹规划与跟 踪控制等技术的研究现状，提出研发智能采煤机器人必须破解的 “ 智能感知、位姿控制、速度控制、 截割轨迹规划与跟踪控制、位 − 姿 − 速协同控制 ” 五大关键技术，并给出解决方案。针对智能感知 问题，提出了构建智能感知系统思路，给出了智能采煤机器人智能感知系统的架构，实现对运行 状态、位姿、环境等全面感知，为智能采煤机器人安全、可靠运行提供保障；针对位姿控制问题， 提出了智能 PID 位姿控制思路，给出了改进遗传算法的 PID 位姿控制方法，实现了智能采煤机器 人位姿精准控制；针对速度控制问题，提出了融合 “ 力 − 电 ” 异构数据的截割载荷测量思路，给出 了基于神经网络算法的截割载荷测量方法，实现了截割载荷的精准测量；提出牵引与截割速度自 适应控制思路，给出了人工智能算法牵引与截割速度决策方法和滑模自抗扰控制的牵引与截割速 度控制方法，实现了智能采煤机器人速度精准自适应控制；针对截割轨迹规划与跟踪控制问题， 提出了截割轨迹精准规划思路，给出了融合地质数据和历史截割数据的截割轨迹规划模型，实现 了截割轨迹的精准规划；提出了截割轨迹精准跟踪控制思路，给出了智能插补算法的截割轨迹跟 踪控制方法，实现了智能采煤机器人截割轨迹高精度规划与精准跟踪控制；针对 “ 位 − 姿 − 速 ” 协同 控制问题，提出了 “ 位 − 姿 − 速 ” 协同控制参数智能优化思路，给出了基于多系统互约束的改进粒子 群 “ 位 − 姿 − 速 ” 协同控制参数优化方法，实现了智能采煤机器人智能高效作业。深入研究五大关键 技术破解思路，有利于加快推动研发高性能、高效率、高可靠的智能采煤机器人。
藻酸盐、胶原蛋白和聚乙二醇
需要有效的临床举措来开发心血管疾病的治疗方法，尤其是心肌梗塞这种最常见的心血管疾病。各种研究都集中在改进再生受损心脏组织的方法上。通过这种方式，工程心脏补片已被用作促进心肌再生的一种有前途的技术。传统的心脏补片无法提供心脏组织的有序结构和电导性。对人体心脏天然细胞外基质 (ECM) 的电导性和有序结构的生物模拟是制造心脏补片的关键因素。在这方面，应采用新方法来制造导电和结构化的心脏补片。合成和天然聚合物已显示出适合生产心脏补片的良好生物相容性和生物利用度特性。本篇小型评论试图提供有关在新型心脏补片中应用海藻酸盐、壳聚糖和聚乙二醇 (PEG) 的最新趋势和挑战。
通过对运动损坏切片进行插值来改进新生儿脑部 MRI 分割
资金信息 本研究由 Isala 科学与创新基金（荷兰兹沃勒 Isala 医院）、Dr. CJ Vaillant 基金（荷兰阿尔梅勒 Landelijke Vereniging van Crematoria）和 Nutricia Specialized Nutrition（荷兰祖特梅尔 Nutricia Nederland BV）资助。赞助方未参与研究的设计和实施、数据的收集、管理、分析和解释，也未参与手稿的准备、审查和批准，也未参与决定是否将手稿提交出版。
神经探针插入水凝胶脑模型时的开裂模式和力动力学
摘要 目的. 将穿透性神经探针插入大脑对于神经科学的发展至关重要，但它涉及各种固有风险。原型探针通常插入水凝胶基大脑模型中，并分析其机械响应以了解体内植入期间的插入力学。然而，人们对神经探针在水凝胶大脑模型中插入动力学的潜在机制，特别是开裂现象，仍了解不足。这种知识差距导致在将模型研究获得的结果与在体内条件下观察到的结果进行比较时出现误解和差异。本研究旨在阐明探针的锐度和尺寸对探针插入水凝胶模型时出现的开裂机制和插入动力学的影响。方法. 系统地研究了由尖端角度、宽度和厚度定义的不同柄形状的假探针的插入。透明水凝胶中插入引起的裂纹用不混溶染料加重，通过原位成像跟踪，并记录相应的插入力。开发了三维有限元分析模型来获得探针尖端和幻像之间的接触应力。主要结果。研究结果揭示了一种双重模式：对于尖锐、细长的探针，由于与插入方向一致的直裂纹不断扩展，插入力在插入过程中始终保持在较低水平。相反，钝的、厚的探针会产生很大的力，并且随着插入深度的增加而迅速增加，这主要是由于形成了具有锥形裂纹表面的分支裂纹，以及随后的内部压缩。这种解释挑战了传统的理解，即忽视了开裂模式的差异，并将增加的摩擦力视为导致更高插入力的唯一因素。通过实验确定了区分直裂纹和分支裂纹的关键探针锐度因素，并从三维有限元分析中得出了两种开裂模式之间转变的初步解释。意义。本研究首次提出了神经探针插入水凝胶脑模型时两种不同开裂模式的机制。建立了开裂模式与插入力动力学之间的相关性以及探针锐度的影响，通过模型研究为神经探针的设计提供了见解，并为未来研究探针植入过程中脑组织开裂现象提供了参考。