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托管容量分析的关键决策
因此，本指南的目的是帮助读者了解在制定面向公众的 HCA 时可能需要考虑的各种问题和决策。它按主题组织，介绍可能需要做出的决策、需要考虑的选项示例集，并解释问题以及在决定如何进行每个主题时需要考虑的不同因素。除了技术性较强的主题外，本指南还包括有助于塑造决策过程的监管流程决策。尽管 IREC 对处理这些主题的首选方法有自己的看法，但本指南的目的是介绍迄今为止讨论过的不同选项，并帮助读者理解它们的含义，而不是明确主张一种方法而不是另一种方法。
用多目标粒子群算法
摘要伊朗太阳能的高潜力以及空气污染的问题使使用太阳能越来越不可避免。在这项工作中，研究了太阳能有机兰丁周期（ORC）。太阳能收集器是平板收集器。与MOPSO算法的混合体系的能量，自我和经济分析是针对伊朗首都德黑兰进行的。假定太阳能收集器的工作流体被认为是水，ORC的工作流体为R123。MATLAB软件用于仿真，为了计算R123流体属性，使用了重建软件。exergy的调查表明，最充电的破坏与蒸发器有关。考虑了两个由发射效率和电价组成的目标功能。该优化的决策变量被认为是太阳能收集器面板和泵的数量，涡轮机等效率以及冷凝器和蒸发器的压力。帕累托图显示，系统的发电效率在7.5-10.5％的范围内可能有所不同，生产的电力价格可能会在0.2-0.26 $/kWh的范围内变化。关键字：自动，有机兰金周期，平坦收集器，能量，经济，太阳能。
使用静止状态功能连通性在识别主要抑郁症的多元机器学习分析：多中心研究
摘要：使用静止状态功能连通性（RS-FC）数据诊断重大抑郁症（MDD），遇到了许多挑战，例如高维度，小样本和个体差异。To assess the clinical value of rs-FC in MDD and identify the potential rs- FC machine learning (ML) model for the individualized diagnosis of MDD, based on the rs-FC data, a progressive three-step ML analysis was performed, including six di ff erent ML algorithms and two dimension reduction methods, to investigate the classi fi cation performance of ML model in a multicentral, large sample dataset [1021例MDD患者和1100例正常对照（NCS）]。此外，线性最小二乘拟合的回归模型用于评估RS-FC特征与MDD患者临床症状的严重程度之间的关系。在使用的ML方法中，通过极端梯度提升（XGBoost）方法构建的RS-FC模型显示出最佳的分类性能，可将MDD患者与单个水平的NCS区分开（准确性= 0.728，Sensitivity = 0.720，Sensitivity = 0.720，Speciifity = 0.739，Speciifity = 0.739，curve = 0.8331）。同时，通过XGBoost模型识别的RS-FC主要分布在默认模式网络，边缘网络和Visual Network之间。更重要的是，可以使用XGBoost模型确定的RS-FC特征来准确预测MDD患者的17个单个汉密尔顿抑郁量表评分（调整后的R 2 = 0.180，根平方误差= 0.946）。使用RS-FCS的XGBoost模型显示了MDD患者和HCS之间的最佳分类性能，具有良好的概括和神经科学的解释性。关键字：重度抑郁症，静止状态功能连接，多中心，机器学习，分类，极端梯度增强■简介
的方案分析2050碳中立性
在模型中分析了包括非电力部门的整个系统。发电量取决于诸如以下因素（例如：社会结构变化）引起的能源需求变化（尽管基本上取决于社会经济途径，这取决于社会经济途径] + [通过能量使用结构变化（） +降低电力降低（通过电力节省）[通过电力节省（）] + [非电动性需求的电气增长（FAILE（VING）的损失增加了供应 + [Evation + [Evation Fation Fation Fation Fative + [E. G.）的损失。产生绿色氢和电子燃料的电力需求（Syn。fuels）（）（但是，在海外制造的情况下，日本的电力需求不会受到影响）]。
免疫系统DNA编辑酶的进化比较分析：从蛋白质结构的5维描述到免疫洞察力和应用到蛋白质工程
在所有生物子系统中，免疫系统在DNA编辑酶的使用中都是独一无二的，用于引入靶向基因突变和双链DNA断裂，以使抗原受体基因和战斗病毒感染多样化。这些过程是由特定的DNA编辑酶引发的，通常会导致对启动和驱动癌症的基因组病变的诱导诱导。与其他参与人类健康和疾病的分子一样，免疫系统的DNA编辑酶已经在人类和小鼠中进行了深入研究，几乎没有关注（<1％的已发表研究）对进化较远的物种中相同的酶。在这里，我们从进化的比较透视图中介绍了有关一种DNA编辑酶，激活诱导的胞苷脱氨酶（AID）的特征的文献综述。这篇综述的中心论点是，尽管进化比较方法代表了有关该酶和其他DNA编辑酶的发表著作的很少，但该方法已经对结构生物学，免疫学和癌症研究的领域产生了重大影响。以辅助为例，我们强调了已经做出的发现中进化比较方法的价值，以及在免疫学和蛋白质工程的新兴方向上。我们介绍了蛋白质结构的5维（5D）描述的概念，这是对进化比较研究使结构更加细微的观点。在蛋白质结构的更高维视图中，经典的3维（3D）结构在实时构象和进化时间移位的背景下集成（第4个维度）以及这些动力学与其生物学功能（第5尺寸）的相关性。
多维分析揭示了全球铝业贸易领导者之间不平等的资源，经济和环境收益和损失
摘要：在过去的20年中，围绕贸易不平等的争议一直在增长，不同的国家声称不平等现象，包括货币贬值，资源拨款和退化以及环境排放转移。尽管先前的输入 - 基于输出的研究分析了该行业水平的多维贸易后果，但缺乏自下而上的研究，这些研究发现了产品水平上贸易失衡的复杂性。本文量化了四种类型的流量，货币，资源，体现的能源使用和体现的温室气体（GHG）排放，这是由铝贸易造成的四种铝贸易经济体，即最高铝贸易的经济体，即美国，美国，中国，日本和澳大利亚。结果表明，美国的货币流量有负平衡，但资源流量，体现能源使用和温室气体排放的积极平衡。中国在货币和资源流量方面具有积极的平衡，但是体现能源使用和温室气体排放的负平衡。日本在所有流动中都有积极的平衡，而澳大利亚在所有流量中都有负平衡。这项研究表明，与资源相关的贸易不平等在经济和环境影响之间并不统一，必须从各个方面仔细考虑贸易政策。关键字：铝，贸易不平等，体现能量，体现的温室气体排放，材料流量分析，工业生态这些铝业贸易全球领导者的这些异质增长和损失主要来自其不同的贸易结构以及铝产品的价格，能源使用和温室气体排放强度的异质性；例如，日本主要进口未锻造的铝，其数量是出口半岛的3倍和含铝的产品的3倍，这些产品具有相似的能源和温室气体发射强度，但价格高20倍，而澳大利亚的价格高出20倍，而澳大利亚主要出口的铝土矿和铝的价格最低，其价格低25倍，而该产品的数量低25倍，而该产品的数量是该产品的25倍。
直接空气捕获的技术经济分析（DAC）
•低TRL分析•质量和能量平衡•初步电子表格模型 - 后燃烧工具，压缩工具•成本相关性•中至高的TRL（用于NETL项目）•过程仿真软件•ASPEN PLUS•CHEMCAD•THERMCAD•THELMOFLOW•其他
机器学习支持的分析改善了淀粉样蛋白沉积和活化的小胶质细胞的定量组织学评估
使用机器学习/人工智能自动分析组织学全扫描图像。目的：评估和验证使用DeepAthology Studio以高分辨率分析组织学幻灯片。方法：我们在Axiovision中使用宏比较了DeepAthology Studio和当前的标准方法，以分析不同年龄在不同年龄的APP-转基因小鼠中淀粉样蛋白（A）斑块和小胶质细胞。我们分析了每种方法的密度变量和总时间。此外，我们将通过ELISA测量的脑组织中的浓度与染色分析的结果相关联。结果：DeepAthology Studio表明，建立新分析的时间显着减少，总分析时间最多减少了90％。另一方面，两种方法在不同实验组的牙菌斑和活化的小胶质细胞密度中均显示出相似的定量结果。DeepAthology Studio显示出对小型斑块的更高灵敏度和准确性。此外，DeepAthology Studio允许在分散和密集包装中分类，这是我们的传统分析不可能的。结论：DeepAthology Studio大大降低了新分析所需的努力，该分析显示了与传统方法相当的结果。此外，它允许在单个分析中包含不同的对象（类别）或单元格类型，而传统方法是不可能的。
进行经济分析的行政命令和法定要求
te Word“或”很重要：每年的好处1亿美元，或者成本或转移符合阈值。7，例如，假设国会通过了一项新法律，该法律要求EPA从生产化学品的行业收取用户费用。te用户费用将用于支配与EPA进行新化学品风险评估的现有义务相关的成本。以前，国会通过其年度国会拨款提供了EPA进行这些评估的费用。新规则要求EPA从行业中收回这些成本。假设每年总计1.2亿美元从行业收取的费用。在这种情况下，社会上没有任何新负担。1.2亿美元只是将付款从企业转移到政府的； 8但是，由于每年的转会超过1亿美元，因此此行动在经济上是显着的。