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World File Search System潮池
通过分层符号图池模型进行对比脑网络学习
摘要 — 近年来，脑网络被广泛用于研究脑动力学、脑发育和脑疾病。脑功能网络上的图形表示学习技术有助于发现临床表型和神经退行性疾病的新型生物标志物。然而，当前的图形学习技术在脑网络挖掘方面存在几个问题。首先，大多数当前的图形学习模型都是为无符号图设计的，这阻碍了许多有符号网络数据（例如脑功能网络）的分析。同时，脑网络数据的不足限制了模型在临床表型预测方面的表现。此外，目前的图形学习模型很少是可解释的，可能无法为模型结果提供生物学见解。在这里，我们提出了一个可解释的分层有符号图形表示学习模型来从脑功能网络中提取图形级表示，可用于不同的预测任务。为了进一步提高 17 模型性能，我们还提出了一种新策略来增强功能性脑网络数据以进行对比学习。19 我们使用来自 HCP 和 OASIS 的数据在不同的分类和 20 回归任务上评估了该框架。我们从大量实验中得出的结果证明了所提出的模型与几种最先进的技术相比的优越性。23 此外，我们使用从这些 24 预测任务中得出的图形显着性图来展示对 25 表型生物标志物的检测和解释。26
通过绿色电力池将电价与气价分开：设计方案和演变
本文提出了一个详细的提案，以有效的方式将大规模可再生能源的价值以“成本加成”价格传递给消费者，这些可再生能源的价格已经比天然气驱动的批发电价便宜得多。这将减少政府在市场补贴方面的财政压力，并为最需要的消费者提供更稳定的支持。我们详细介绍了这种“绿色电力池”方法如何与批发市场互动，以确保电力稳定，同时使平衡可变可再生能源产出的成本透明化，并保持有效供需响应的激励机制。我们参考英国可再生能源的成本和数量轨迹来说明这种方法，这些可再生能源由政府差价合约支持，最初针对特定的消费者群体，作为更广泛地向消费者直接获得廉价可再生能源过渡的第一步
通过同轴热成像对定向能量沉积的融化池监测和过程优化
在基于激光的金属粉末的定向能量沉积中，使用优化参数可以使用无缺陷的材料，而与这些优化的参数不同，通常会导致高孔隙率，高稀释度，高稀释度或不同的轨道几何形状。构建复杂的地理网格时的主要挑战之一是沉积的几何和热条件正在不断变化，这需要在生产过程中调整过程参数。为了促进此过程，可以使用诸如热摄像机之类的传感器从过程中提取数据并调整参数以保持过程稳定，尽管外部干扰。在这项研究中，研究了从同轴热摄像机中提取的不同信号并进行了比较以优化过程。为了研究这种可能性，以恒定激光功率沉积了五个重叠的轨道，以提取平均像素值以及熔体池面积，长度，宽度和方向。每个轨道沉积的行为是根据激光功率建模的，这些模型用于计算和测试基于不同信号的激光功率降低策略。结果表明，熔体池面积是用于有效过程控制的最相关的信号，导致稳定过程，仅轨道到轨道的信号变化的±1.6％。
日本-UK联合呼吁在“ ...
2.1.4 电解・燃料电池 ..。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。140 2.2 バイオ・医疗応用 ..。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。149
68 池河流域土地利用与洪水管理之间的相互作用 _________________________________________________________________________
由于水文测量技术的局限性，可能需要使用降雨径流模型作为从空间和时间上可用的测量值进行推断的手段，特别是在没有测量值的河流流域以及无法测量的未来，以评估未来水文变化的可能影响（Beven，2001）。因此，有必要使用降雨径流模型将气象输入（降雨、总蒸发量）转换为水文输出。有多种降雨径流模型被广泛使用，以便提供显示特定关注点（通常作为河流流域出口）的直接径流体积流量（Q）随时间变化的过程图，例如，HEC-HMS（美国陆军工程兵团，2000 年）、TOPMODEL（Beven，2001 年）、TAC（Uhlenbrook 和 Leibundgut，2002 年）、TOPKAPI（Liu 和 Todini，2002 年）、IHACRES（Cunderlik，2003 年）、MIKE11 降雨径流（RR）模块（DHI 水与环境，2007b 年）、SOBEK 降雨径流（RR）模块（Delft Hydraulics，2004 年）、TAC D（Uhlenbrook 等，2004 年）、Hydro-BEAM（Smith，2005 年）、PRMS（Yeung，2005 年）、SWAT（Neitsch 等al., 2005) 等。这些水文模型提供了关于动态和
可再生能源工厂使用蒸发池的生态问题：简要回顾
可再生能源发电厂必须考虑将废水排放到蒸发池中所带来的显著生态问题。为了以生态意识的方式解决这一问题，可持续且生态意识强的战略需要实施旨在回收废水的措施，而不是允许其排放到蒸发池中。实施这种预防技术旨在减轻蒸发池对周围生态系统可能产生的不利影响，同时也降低被这些池塘吸引的物种的死亡率。
潜入公平池：算法公平，合奏预测和人群的智慧
算法在我们的私人和公共生活中扮演着许多重要角色。他们产生搜索引擎结果，在社交媒体上组织新闻源，并确定有希望的浪漫伴侣。他们为司法，贷款，社会福利和大学录取决定提供了信息。他们还提出了紧迫和烦恼的道德挑战。例如，美国刑事司法系统中使用的一些算法预测个人是否会累进。著名的是，已经发现这种算法表现出明显的种族和性别偏见，例如将黑人非累犯者评级为比白人非养育者更喜欢重新审判（Angwin等人（Angwin等），2016a，b）。在某种程度上对这种发现的反应中，算法公平的研究在计算机科学，哲学和其他领域中扮演着重要的作用。从这些研究中得出的理论上有趣且在道德上显着发现的是，实施明智的公平概念可以兑现，以付出代价（Corbett-Davies et al。，2017年； Menon和Williamson，2018年； Kearns and Roth，2019年）。
托盘池专家CHEP使用轨迹和跟踪以获取更多...
CHEP比世界上任何其他公司都做更多的事情，将更多的商品转移到更多地方。其托盘，板条箱和容器形成了全球供应链的无形骨干。世界上最大的品牌依靠CHEP更有效，可持续和安全地运输其产品。作为共享经济的先驱，Chep通过共享和重用其称为“ Pooling”的负载运营商的模型创建了世界上最可持续的物流公司之一。Chep致力于通过开创性再生供应链为地球和社会做出积极贡献。CHEP为快速移动的消费品提供服务（例如干货，食品，健康和个人护理产品），新鲜农产品和饮料，零售和一般制造业。该公司拥有约11,700名员工，并且通过多样性，包容性和团队合作牢固地基于价值，集体情报的力量是一种价值。大约3.6亿托盘，板条箱和容器归Chep拥有，分布在750多个服务中心网络上。这些为Procter＆Gamble，Sysco和Nestlé等全球品牌提供了超过500,000个客户接触点。CHEP是Brambles集团的一部分，在北美和西欧业务最多的大约60个国家 /地区运营。
虚拟现实与人工智能 (VR-AI) 相结合可减少潮热并改善乳腺癌和卵巢癌女性的心理健康：一项初步研究
摘要：背景和目的：乳腺癌和卵巢癌影响着全世界许多女性的生活。女性癌症幸存者经常会出现潮热，这是一种主观的热感，伴有皮肤血管扩张的客观症状，随后核心温度会下降。乳腺癌和卵巢癌患者还会遭受睡眠困难和心理健康问题的困扰。本研究旨在评估 Bubble 的有效性，Bubble 是一种新型的人工智能-虚拟现实 (AI-VR) 干预措施，用于治疗女性乳腺癌或卵巢癌患者的潮热。方法：42 名患有乳腺癌和/或卵巢癌的女性参加了这项研究。平均年龄为 47 岁（范围：25-60 岁）。患者潮热的频率不同。他们使用了 Bubble，这是一种虚拟现实 (VR) 移动心理干预，基于认知行为疗法和正念减压的元素。干预在 VR 环境中进行，位于一个名为 Frosty 的冬季仙境中。患者被指示每天两次（早上和晚上）在家中使用 Bubble，并在出现潮热时使用。参与者被要求连续 24 天使用该应用程序。在此 24 天期间之前和之后，患者完成了自我报告问卷，评估潮热、一般精神困扰、感知压力、疾病感知、睡眠质量和生活质量。结果：干预前后，参与者报告潮热、压力、一般精神困扰、生活质量的几个领域和睡眠困难的每日频率显著减少，疾病感知也有所改善。此外，他们报告说对 Bubble 非常满意。重要的是，年龄和精神病理学的基线水平都会缓和 Bubble 对睡眠困难的影响。讨论：这项研究初步证明了 VR 干预措施在缓解乳腺癌和卵巢癌患者的潮热和伴随的精神困扰方面具有潜力。VR 是一种强大的治疗工具，能够以直接、生动的方式解决身心问题。需要进行更多研究才能充分了解这种独特干预措施的潜力。