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了解 COVID-19 对...的结构性影响
新冠疫情及其相关政策应对措施可能会改变全球经济，影响其适应未来冲击和变化的能力。本文提出了一个参考点，用于思考可能被视为长期的发展，并可将其纳入我们所谓的“后新冠疫情基线”。本文使用经合组织的 CGE 模型 METRO 发现，2020 年观察到的产出下降主要是由于各国远程办公能力不同导致劳动生产率下降所致。政府对企业和家庭的支持在很大程度上减轻了负面经济影响。控制病毒传播的边境措施对总产出的影响也较小，这反映了政府在促进跨境商品和服务流动的同时管理跨境人员流动的重要努力。需求变化对全球 GDP 的影响最小，但对各国和各部门的消费、产出和贸易变化产生了显著且不同的影响。这反过来又给一些全球供应链带来了压力。
用自主电源来计算电源系统的可靠性的明确方法，电力系统的技术和结构性 - 组织 - 组织转换：主要属性的变化和研究线
I.简介。问题陈述多年前，笛卡尔曾经通过禁止的窗户看着庭院中生长的橡木，意识到，借助窗户晶格，可以按数字来指定橡木（树干，树枝，树枝）的部分位置，即以数字为单位来数字化橡木！通过降低晶格的网格尺寸，它将具有越来越多的细节，可以将橡木数字化。笛卡尔大叫：“尤里卡！”并创建了一个矩形的笛卡尔坐标系。这是物理学数学和数字化开始中至关重要的时刻。任何物质对象都可以使用笛卡尔坐标编码。该对象的运动可以通过笛卡尔坐标的功能转换来描述。我们可以说创建了物理空间的数值图像。今天的数字化始于那个事件。本文讨论了建立人工智能系统的两个历史上建立的方向[1-3]：专家系统，神经网络。神经网络和专家系统是大量系统，它们的结构类似于神经元的神经组织。最常见的体系结构之一，具有错误反向传播的多层感知器，模拟神经元作为分层网络的一部分，每个高级神经元通过其输入连接到底层层的神经元的输出[1]。逻辑和符号运营学科近年来已经主导了人工神经网络。例如，专家系统已得到广泛促进，并取得了显着的成功以及失败。一些科学家指出，人工神经网络将取代现代人工智能，但是有很多证据表明它们将结合到系统中，在这种系统中，每种方法都可以用来解决它所解决的问题[2]。
用于结构性心脏介入治疗培训的远程监考......
方法与结果：我们在我们的机构中使用基于网络的实时双向视听通信建立了一种远程监考设置，用于培训一种新型卵圆孔未闭封堵装置系统 (NobleStitch EL，HeartStitch Inc，Fountain Valley，CA)。总共有 6 名既往患有反常栓塞性中风且右向左分流为 2 级或 3 级的患者在现场监考下成功完成 3 例，随后在远程监考下治疗。没有发生与设备/手术相关的重大不良事件，并且术后没有患者残留 1 级或更高级别的右向左分流。此外，我们试图概述目前可用于介入心脏病学远程监考的证据。进行了文献综述，确定了 6 份关于心血管介入远程监考的先前报告，其中大多数与当前的 COVID-19 大流行有关。在所有报告中，远程监考都是在类似的环境中以可比的设置进行的；未报告重大不良事件。
大型和多部位结构性脑 MR 成像数据集中的深度学习
大型、多站点、异构脑成像数据集越来越需要用于训练、验证和测试基于深度学习 (DL) 的高级自动化工具，包括基于结构磁共振 (MR) 图像的诊断和治疗监测方法。在将多个较小的数据集组合成较大的数据集时，了解聚合数据集中不同采集和处理协议之间的潜在差异 (称为“批次效应”) 至关重要。训练数据集中存在差异很重要，因为它更接近地反映了真实的潜在数据分布，因此可以增强工具的整体通用性。然而，必须仔细评估批次效应的影响，以避免不良影响，例如可能降低性能指标。批次效应可能来自许多方面，包括采集设备、成像技术和参数以及应用的处理方法的差异。在开发工具时，必须考虑它们的影响，包括有益的和不利的，以确保它们的输出与提出的临床或研究问题（即实际的疾病相关或病理变化）相关，而不仅仅是由于聚合数据集中底层批次效应的特殊性。我们回顾了深度学习在结构性脑 MR 成像中的应用，它聚合了来自神经成像数据集的图像，这些数据集通常是在多个站点获取的。我们检查了包含健康对照参与者和患者的数据集，这些数据集是使用不同的采集协议获取的。首先，我们讨论了数据访问问题，并列举了一些常用的公开脑数据集的主要特征。然后，我们通过探索两大类方法回顾了纠正批次效应的方法：数据协调，使用数据标准化、质量控制协议或其他类似算法和程序来明确理解和最小化不必要的批次效应；领域自适应，开发深度学习工具，通过使用方法隐式处理批次效应以获得可靠和稳健的结果。在这篇叙述性评论中，我们强调了这两类 DL 方法的优缺点，并描述了未来研究中需要解决的关键挑战。
可持续发展转型中的结构性力量：将储能融入区域输电组织决策过程的案例研究
区域电力市场高度技术性的规则决定了新技术的机会以及向更清洁、更分散的电力系统过渡的步伐。我们比较了三个区域输电组织的案例研究，并确定了描述机构设计和行政政策决策之间关系的共同机制。我们在这些案例研究中比较了新旧行业参与者，以便通过从文献中得出的四种机制更好地理解结构性权力和机构稳定性：（1）自我强化的利益，（2）群体的参与和地位，（3）对沟通和信息的影响，以及（4）对问题框架和决策速度的控制。关注 RTO 治理中运作的机制可以深入了解所需的 RTO 治理改革。
通过结构性磁共振成像和机器学习来识别REM睡眠行为障碍
孤立的/特发性快速眼运动（REM）睡眠行为障碍（IRBD）是一种寄生虫，其特征是REM睡眠期间肌肉atonia antonia和异常运动表现（1）。irbd是一种前驱α-核酸疾病，大多数患者随着时间的流逝，患有帕金森病（PD）或痴呆症患者（DLB）（2）。IRBD患者已经显示出临床和大脑变化，使人联想到明显的突触核苷（3±5），包括认知障碍和脑萎缩（1,4-7）。但是，这些变化的识别和进展在IRBD人群中差异很大（4-7）。特别是，与帕金森主义优先表型相比，大约三分之一的IRBD患者（5,6）中存在的轻度认知障碍（MCI）与痴呆症的表现可能更大的可能性有关（8）。
发作性和慢性偏头痛患者的结构性脑网络特征
基于Desikan Atlas的每个半球区域（55）。随后，我们使用了亚皮质网络中每个半球和脑干的九个区域的亚皮质体积。用于评估患者和HC之间图指标的统计学意义，应用了5000次迭代的非参数置换测试（56，57）。鉴于CT对年龄和性别很敏感，它们被进一步用作分析的协变量。在每个重复中，每个受试者的区域数据被随机重新分配至两组之一，并获得了一个关联矩阵。然后计算每个密度的所有网络的网络度量。在这里，密度代表通过与所有可能连接的当前连接的分数计算的网络成本。因此，网络测量
带有窄带物联网和MEMS传感器的结构性健康监测系统
摘要 - 追踪衰老，损害和最终防止严重失败的情况需要危及许多生命的严重失败。能够以连续且精细的方式监测广泛的建筑物的完整性，即具有低成本，长期和连续的测量，从经济和生活安全的角度来看，必不可少。为了满足这些需求，我们提出了一个低成本的无线传感器节点指定的，旨在在长时间的长时间内支持模态分析，并在低功耗时具有远距离连接。我们的设计使用非常具有成本效益的MEMS加速度计，并利用窄带物联网协议（NB-iot）与4G基础架构网络建立长距离连接。在任何商业或研究设备中，远程无线连接，无布置安装和多年寿命是一种独特的功能组合，而不可用。 我们详细讨论了节点的硬件体系结构和电源管理。 实验测试证明了使用17000 mAh电池或完全不中性的运行的寿命超过十年（60 mm x 120 mm）。 此外，我们验证了使用MEMS传感器的模态分析的可行性的测量精度：与基于压电传感器的高精度仪器相比，我们的传感器节点在一小部分成本和功耗下实现了0.08％的最大差异。远程无线连接，无布置安装和多年寿命是一种独特的功能组合，而不可用。我们详细讨论了节点的硬件体系结构和电源管理。实验测试证明了使用17000 mAh电池或完全不中性的运行的寿命超过十年（60 mm x 120 mm）。此外，我们验证了使用MEMS传感器的模态分析的可行性的测量精度：与基于压电传感器的高精度仪器相比，我们的传感器节点在一小部分成本和功耗下实现了0.08％的最大差异。
使用结构性主题建模和弱信号概念
摘要：详细研究与可再生能源有关的学术研究主题的分布是结构化的，以及哪些主题将来可能会受到新的关注，以便科学家为发展可再生能源的发展做出贡献。这项研究使用先进的概率主题建模来通过使用2010 - 2019年的学术摘要来统计地检查可再生能源主题的时间变化，并从未来符号（例如弱信号）的角度探讨主题的属性。在强大的信号中，将最佳的可再生能源整合到电网中的方法非常关注。在弱信号中，对氢，超级电容器和压缩空气储能等大容量存储系统的兴趣显示出很高的增加速度。在不张开但知名的信号中，已经包括了全面的主题，例如可再生能源潜力，障碍和政策。这项研究的方法不仅适用于可再生能源，而且适用于其他受试者。
“早期”中年成年人之间的瘦素，认知和结构性脑测量之间的标题关联：弗雷明汉心脏研究的结果T
对瘦素对神经认知功能的影响知之甚少，尤其是在年轻的中年成年人中。由于AD病理被认为是在临床症状发作之前多年开始的[1] [32]，因此在神经退行性过程中早期识别危险因素的努力增加了。作为Framingham心脏研究第三代队列研究，先前已经确定了具有认知功能和大脑体积的肥胖标志物之间的关联[33] [34]，它提供了一个独特的机会，可以进一步研究瘦素与认知功能与认知功能之间的关联与早期中期研究样本之间脑完整性的关联，平均年龄为40岁以下年龄在40岁时的年龄，则在lepts lteptin的平均年龄中为40岁。我们的目标是使用MRI检查瘦素与认知功能与神经解剖学标记之间的关联，以及使用BMI修改这些关联，使用神经健康的，早期的中年成年人的样本。