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数据驱动的金属添加剂制造过程中温度演变的预测
aabstr abtract Act ..在这项研究中，开发了一种数据驱动的深度学习模型，以快速准确预测温度演化和金属添加剂制造过程的熔融池尺寸。该研究的重点是通过直接能量沉积制造的M4高速钢材料粉末的批量实验。在非优化过程参数下，许多沉积层（以上30）通过由覆层材料对热史的高灵敏度引起的样品深度产生了巨大的微观结构变化。在先前的研究中通过实验测量验证的批量样本的2D有限元分析（FEA）能够实现定义在不同过程设置下温度场进化的数值数据。训练了馈送前向神经网络（FFNN）方法，以重现由FEA产生的温度场。因此，训练有素的FFNN用于预测初始数据集中未包含的新过程参数集的温度字段历史记录。除了输入能量，节点坐标和时间外，还认为五个相关的层数，激光位置以及从激光到采样点的距离可提高预测准确性。结果表明，FFNN可以很好地预测温度演化，在12秒内精度为99％。
数据驱动的多样性和包容性战略路线图
• 建立信任，让员工了解数据披露的重要性以及企业如何使用这些数据推动变革。 • 通过自我身份识别收集受保护特征的数据 • 进行趋势分析并持续衡量内部设定的 KPI，以跟踪不同级别细分市场代表性下降的位置及其原因（招聘、晋升、离职率） • 使用多个数据流和数据叠加来加深对员工的了解。
PD-1抑制剂在MSS/PMMR转移性结肠癌中结合放疗和GM-CSF：病例报告 COVID-19中的细胞免疫力以及共同可变免疫差的其他感染 DNA分子在自然界中的应用 谁以及如何，网络驱动的炎症中的DNA传感器 癌症相关的卡希克西亚和潜在治疗策略中的异常脂质代谢 表观遗传改变的巨噬细胞促进了与糖尿病相关的动脉粥样硬化的发展 一种量子知情方法进行健康传播研究的案例
化学性侵犯转移性结直肠癌（MCRC）的患者预后不佳。使用程序性细胞死亡蛋白1（PD-1）/程序性细胞死亡配体1（PD-L1）抑制剂的应用鼓励改善MCRC微卫星不稳定性高（MSI-H）/不匹配修复维修剂（DMMR）的生存。不幸的是，对于MCRC而言，微卫星稳定（MSS）/优先不匹配修复（PMMR）无效，占MCRC的95％。放射疗法可以通过直接杀死肿瘤细胞并诱导阳性免疫活性来促进局部控制，这可能有助于协同进行免疫疗法。我们介绍了一名先进的MSS/PMMR MCRC患者，该患者在第一线化学疗法，姑息手术和二线化学疗法结合靶向疗法后患有进行性疾病（PD）。然后，患者接受了PD-1抑制剂的疗法，结合了放射疗法和粒细胞 - 巨噬细胞刺激因子（GM-CSF）。根据实体瘤版本1.1（recist1.1）的反应评估标准，该患者在三年后与无进展生存期（PFS）的三重疗法后显示了完全反应（CR），迄今为止已有2年以上的时间。患者除疲劳（1级）外没有其他明显的不良反应。三合一疗法为转移性化学难治性MSS/PMMR MCRC患者提供了有希望的策略。
无线驱动的热和磁反应软式双向材料，具有可编程形状的形状
无线驱动和远程控制的活跃软材料已引起了大量的研究注意，因为与传统的智能材料相比，它们在各种各样的领域中具有潜在的潜在应用，其性能有所改善。[1-5]这些合成伴侣对环境刺激的反应并表现出模仿或与自然界观察到的行为或现象相匹配的能力。[6-8]在这些智能材料中，机械刺激响应材料从环境输入中收获能量，例如光线，[9-11]热量，[12,13]溶剂，[14,15]和物理领域和[16-18]，并将其转换为机械能量，无需通过机械形状，无需通过板上的功率来源。这些无线材料可以完成各种功能，例如运动[19-21]以及物体操纵和运输[22-24]作为执行器和传感器。在迄今为止报道的大量活跃智能材料中，由于它们的独特特征和独特的优点，液晶弹性体（LCE）和磁反应弹性体（MRE）最近与其他人脱颖而出。lces表现出大量的菌株（高达400％）和高度工作，以响应多种环境刺激，例如温度[25-27]光，[11,28]和电场。[17,18,29] LCES内部元素的预定对齐（由导演n描述）启用了已在软执行器和生物启发的设备中使用的复杂的3D可逆形状。这些局部菌株共同起作用，以实现指定的形状 - 修复行为，这通常是平面外弯曲的。[6,11,30]外部刺激会根据LCES的当地董事场诱导收缩和拉伸菌株的对齐中的订单参数。另一方面，MRE由柔软的弹性体（SE）矩阵组成，其嵌入式硬磁性微或纳米果（MMPS或MNP）组成。外部磁场在嵌入的MMP或MNP上产生局部力和扭矩。分离的扭矩会导致身体变形和MRE材料的净旋转，而颗粒所经历的力会融合到净力，从而置换MRE或变形。[31]磁性致动具有远距离，健壮和快速致动的优势，并且瞬间的能力
AI驱动的慢性肾脏病预测
4 md.devendran@gmail.com摘要：慢性肾脏病（CKD）是一个重大的全球健康问题，通常导致肾脏衰竭，需要昂贵的医疗治疗，例如透析或移植。早期检测CKD对于及时干预和改善患者预后至关重要。 该项目旨在开发基于机器学习的预测模型，以便在早期诊断CKD。 通过利用一系列临床特征，例如年龄，血压，血糖和其他相关的生物标志物，我们采用机器学习算法，包括决策树，随机森林和支持向量机（SVM），以预测患者开发CKD的患者的可能性。 本研究中使用的数据集包括具有各种肾脏状况的患者的病历，并应用了诸如归一化和缺失数据处理的预处理技术以确保模型的鲁棒性。 使用诸如准确性，精度，召回和F1得分等指标评估模型的性能，以确保可靠的预测。 这种方法不仅旨在提高诊断准确性，而且还提供了一个数据驱动的解决方案，以帮助医疗保健专业人员做出明智的决策。 该项目的结果可以有助于更好地管理CKD，最终有助于减轻医疗保健系统的负担并改善患者护理。早期检测CKD对于及时干预和改善患者预后至关重要。该项目旨在开发基于机器学习的预测模型，以便在早期诊断CKD。通过利用一系列临床特征，例如年龄，血压，血糖和其他相关的生物标志物，我们采用机器学习算法，包括决策树，随机森林和支持向量机（SVM），以预测患者开发CKD的患者的可能性。本研究中使用的数据集包括具有各种肾脏状况的患者的病历，并应用了诸如归一化和缺失数据处理的预处理技术以确保模型的鲁棒性。使用诸如准确性，精度，召回和F1得分等指标评估模型的性能，以确保可靠的预测。这种方法不仅旨在提高诊断准确性，而且还提供了一个数据驱动的解决方案，以帮助医疗保健专业人员做出明智的决策。该项目的结果可以有助于更好地管理CKD，最终有助于减轻医疗保健系统的负担并改善患者护理。
HB 1240 - 化石燃料驱动的电器和车辆
该法案将禁止马里兰州环境部 (MDE)、马里兰州住房和社区发展部 (DCHD) 以及县或市政当局禁止在新建筑或大型翻修中使用或安装天然气和丙烷驱动的设备。除了剥夺县和市政当局制定自己规则的权利之外，该法案还违反了州脱碳政策的意图。例如，在《建筑能源转型实施工作组最终报告》（2024 年 1 月 24 日）第 15 页中，MDE 和 MEA 建议将州投资和支出重新用于支持脱碳，而不是支持新的天然气设备或基础设施。正如报告所指出的，现在对新设备的投资将锁定这些设备 15 到 30 年。该报告并没有建议禁止化石燃料，而是“重新确定稀缺的政府拨款的用途”。同上。虽然各州目前尚未计划或正在实施禁止化石燃料的措施，但各州显然有意采取促进燃料转换和电气化的政策。