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II7神经肿瘤学进步•2021年7月 开发共识驱动的精神和配偶扩展，用于早期剂量调查试验：定义研究 热还原氧化石墨烯钢筋丙烯腈... 广泛的遗传研究确定了几个SARS-COV-2 实体药物筛查知情的靶向治疗用于转移性腮腺鳞状细胞癌 量子限制的范围和速度估计
血管异常，包括血栓形成，是Glio Blastoma（GBM）的标志，是癌细胞基因组和表观基因组失调的后果。癌细胞对podoplanin（PDPN）的上调最近与胶质母细胞瘤患者静脉血栓栓塞的风险增加有关。因此，通过将事件转化并从癌细胞转化为循环的该血小板激活跨膜蛋白的调节引起了很大的关注。我们利用了单细胞和批量GBM转录组数据集挖掘，并在几个数据库中提出了PDPN表达的模式。我们的分析表明，PDPN通过不同的（间充质）胶质母细胞瘤细胞亚群来表达，并通过EGFR和IDH1基因的致癌突变通过染色质修饰（EZH2）和DNA甲基化的变化而下调。此外，我们还利用了同基因和茎GBM细胞系，小鼠的异种移植模型，ELISA的PDPN分析，组织因子（TF），血小板因子4（PF4）（PF4）和凝结激活标记（D-Dimer），以及纳米 - 流动的细胞均和TF的extpn和tf extpn extpn extpn and/e extpn extpn extry and/tf。像凝结的细胞外囊泡EV。我们还记录了分别具有相应的PDPN或TF表达胶质瘤异种移植物的小鼠中血小板激活（PF4）或凝结标记物（D-二聚体）的折痕。虽然PDPN是Sys Temic血小板激活的主要调节剂，但PDPN和TF的共表达影响了局部微型骨骼。我们的工作表明，不同的细胞子集驱动了与GBM相关的血栓形成的多个方面，并且可能代表诊断和干预的目标。
DC B050 Ed 2 Rev 3 驱动钢筋混凝土桩.docx
5 打桩验收标准 ................................................................................................................................ 4 5.1 总则 ................................................................................................................................ 4 5.2 打入岩石至标准深度的桩 ................................................................................................ 4 5.3 打入阻力的桩 ................................................................................................................ 4 5.4 最小穿透深度 ...................................................................................................................... 5 5.5 位置公差 ............................................................................................................................. 5 5.6 打桩记录 ............................................................................................................................. 5
一种新颖的深钢筋学习启用泵存储的代理，用于泵存储水力系统电压控制
抽象的压电能量收集系统在通过低频操作为微电动设备供电方面起着至关重要的作用。在这里，已经为低功率电子设备开发了一种新型的压电能量收集设备。开发的压电能量收集系统由一个悬臂向外投射，悬臂一端连接到风圈，另一端连接到扭转弹簧。开发的压电能量收集系统在通电的微电器设备中的应用。悬臂向内放在压电电晶体堆栈中。当风击中时，会在防线器中产生涡流，该涡流振荡并在压电晶体堆栈中产生压力，以开发电能。从压电能量收集系统获得的输出电压不会影响压电晶体的任何输入频率。获得的结果表明，开发的压电能量收集系统会产生120-200 eV，为2.9×10 16 –4.84×10 16 Hz频率，考虑到基本电荷单元为40，对于4-9 m/s的可变风流。这项研究旨在开发用于低功率微电动设备的有效风能的压电能量收集系统。
钢筋 - 刘
近年来，研究人员探索了基于强化学习的对象检测方法。但是，现有方法总是几乎没有令人满意的性能。主要原因是当前基于增强学习的方法生成一系列不准确区域而没有合理的奖励函数，并将最终步骤中的非最佳选择视为缺乏有效的区域选择和重新构成策略的检测结果。为了解决上述问题，我们提出了一种新的基于增强的基于基于的对象检测框架，即增强框架，通过将增强剂学习剂与基于卷积神经网络的特征空间整合在一起，具有区域选择的能力并进行了重新确定。在钢筋中，我们重新开发了一个奖励功能，该奖励功能使代理可以有效地训练并提供更准确的区域建议。为了进一步优化它们，我们设计了基于卷积神经网络的区域选择网（RS-NET）和边界框重新填充网络（BBR-NET）。尤其是前者由两个子网络组成：联合网络（IOU-NET）和完整性网络（CPL-NET）共同选择了最佳区域建议。后者旨在将选定的结果重新定义为最终结果。在两个标准数据集Pascal VOC 2007和VOC 2012上的广泛实验结果表明，增强剂能够改善该地区的选择，并学习更好的代理动作表示增强性学习，从而导致最先进的表现。2021 Elsevier B.V.保留所有权利。
用于钢筋混凝土桥梁结构健康监测的智能设计人工智能
摘要：随着在线传感技术和高性能计算的最新进展，结构健康监测 (SHM) 已开始成为对民用基础设施进行实时条件监测的自动化方法。理想的 SHM 策略通过利用测量的响应数据来更新基于物理的有限元模型 (FEM) 来检测和描述损坏。在监测复合结构（例如钢筋混凝土 (RC) 桥梁）时，基于 FEM 的 SHM 的可靠性会受到材料、边界、几何和其他模型不确定性的不利影响。土木工程研究人员已经采用了流行的人工智能 (AI) 技术来克服这些限制，因为 AI 具有利用先进的机器学习技术快速分析实验数据来解决复杂和定义不明确的问题的天生能力。在这方面，本研究采用了一种新颖的贝叶斯估计技术来更新耦合的车辆桥梁 FEM 以用于 SHM。与现有的基于 AI 的技术不同，所提出的方法智能地使用嵌入式 FEM 模型，从而减少了参数空间，同时通过基于物理的原理指导贝叶斯模型。为了验证该方法，给定一组“真实”参数，从车桥 FEM 生成桥梁响应数据，并分析参数估计的偏差和标准差。此外，平均参数估计值用于求解 FEM 模型，并将结果与“真实”参数值的结果进行比较。还进行了敏感性研究，以展示正确制定模型空间以改进贝叶斯估计程序的方法。研究最后进行了讨论，重点介绍了利用实验数据使用人工智能技术更新混凝土结构 FEM 时需要考虑的因素。关键词：人工智能、贝叶斯统计、结构健康监测、钢筋混凝土、公路桥梁、车桥相互作用。
使用深钢筋学习的1型糖尿病的个性化双激素控制
我们通过对1型糖尿病患者（T1D）的患者开发深钢筋学习（RL）提出了双激素控制算法。特定于双重扩张的复发性神经网络用于学习由Q-学习变体培训的激素递送策略，其输入是葡萄糖和粉碳水化合物的原始数据，输出是提供双激素（基础胰岛素和葡萄糖素）的动作。，我们对葡萄糖胰岛素代谢的知识进行了先验知识，我们在UVA/Padova模拟器中开发了数据驱动的模型。我们首先在平均T1D环境中预先培训了一般的模型，并进行了长期探索，然后采用重要的抽样来训练每个个体的个性化模型。silico，所提出的算法在很大程度上减少了不良血糖事件，并在范围内达到了时间，即正常血糖的百分比，成年人为93％，青少年为83％，而青少年的时间为83％，以前的表现优于先前的方法。这些结果表明，深RL具有改善慢性疾病治疗的巨大潜力。
超越自身能力：钢筋钢中钒微合金的生命周期能量核算和环境评估
建筑环境是温室气体排放的主要来源，消耗了大量的可用能源和自然资源。1-3 联合国估计，全世界建筑物的能源消耗占全球能源总消耗量的 30-40%，相当于每年 25 亿吨石油当量 (Mtoe)；尽管可持续建筑实践有所改善，但随着城市化进程的加快，预计建筑能耗将急剧上升。建筑物的建造和运营消耗了全球总水资源的 16%、总采伐木材（原木）供应量的 25% 和总骨料供应量（原石、沙子和砾石供应量）的 40%，从而大大消耗了自然资源的生态系统。4,5 近期，许多努力都集中在减少建筑环境在建造、运营和报废处置或再利用/回收过程中的碳足迹。可以说，与这一努力相关的一个内在困难是同时降低体现能源和运营能源的价值，这往往会产生相反的效果
基于数字孪生的预应力钢筋安全性评估...
在役预应力钢结构的安全性已得到广泛研究，但传统的预应力钢结构安全评估方法涉及的样本点少、预测不准确，且耗费大量的人力和物力。利用数字孪生技术可以对钢结构全寿命周期内的结构行为、状态和活动进行监测，相当于对结构进行了一次安全评估。本研究旨在建立预应力钢结构的数字孪生多维模型，在此模型的基础上利用相关结构历史数据对支持向量机和预测模型进行训练，并根据实测数据对结构的安全风险等级进行预测。最后，利用轮辐索桁架结构的比例折减模型验证了所提方法的可行性。结果表明，数字孪生技术可以实现在役预应力钢结构的实时监测，并能及时预测其安全水平，为预应力钢结构的安全风险评估提供了一种新方法。
利用光纤陀螺仪研究钢筋混凝土框架结构的旋转运动
本文讨论了旋转运动对建筑物的影响问题，并介绍了一种名为“用于旋转事件和现象监测的光纤旋转地震仪”的土木工程应用。它专为长期建筑物监测和结构旋转记录而设计。它基于萨格纳克效应，能够直接检测单轴旋转运动，无需任何参考系统。它能够检测信号幅度范围从 10 -8 rad/s 到 10 rad/s 以及频率从 DC 到 1000 Hz 的旋转分量。本文提供的数据显示了不同楼层的钢筋混凝土框架结构的行为。通过将应用的传感器放置在建筑物的不同楼层，进行了多次测量。实验室和现场测量证实，用于旋转事件和现象监测的光纤系统是一种准确且适合土木工程应用的设备。
联合研发应用人工智能图像分析的“钢筋检测系统”
3.未来发展 未来我们计划继续研究和开发该系统，并通过在各公司反复的现场试验和改进来提高其性能。 此外，该联合研究框架允许总承包商共同推动研究和开发，融入各种想法并在短时间内取得优异成果。希望本次研发能够利用人工智能解决总承包商面临的常见技术问题，为提高整个建筑行业的技术能力做出贡献。 ※参与联合研究项目的20家公司（按字母顺序） 青木阿苏那罗建设株式会社 浅沼组株式会社 安藤间株式会社 奥村组株式会社 北野建设株式会社 熊谷组株式会社 五洋建设株式会社 佐藤工业株式会社 大末建设株式会社 高松建设株式会社 铁拳建设株式会社 东急建设株式会社 户田建设株式会社 飞岛建设株式会社 西松建设株式会社 日本土地开发株式会社 长谷工業株式会社 PS三菱株式会社 松村组株式会社 矢作建设株式会社