XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemApproach
价值驱动的系统工程方法在决策过程中处理制造，供应链和飞机设计
为了满足异类的社会需求，如今需要更复杂，创新，可持续和循环的航空系统。可持续和循环航空的目的是减少与所有航空系统活动和运营相关的燃料消耗，废物和排放方面的影响（Flightath2050，2011）。因此，必须将航空研究的分支扩展到整个飞机生命周期，从设计到生产，再到系统活动结束后的处置。这肯定会扩大设计空间，必须考虑在设计阶段与飞机开发不同阶段相关的更多变量。但是，这为航空行业提供了极大的可能性，以赢得如今的全球和竞争市场（Wu＆O'Grad，1999年）。在此框架中，航空中的DLR系统建筑研究所旨在开发方法，以使多个领域的并发耦合（例如设计，制造）在飞机设计的早期阶段，以实现优化整个飞机生命周期的解决方案。这一雄心勃勃的目标的第一步是在欧洲资助的H2020项目敏捷4.0（INEA＆Consortium，2019年）中的穿着。通过利用多学科设计优化（MDO）和基于模型的系统工程（MBSE）技术，该项目旨在在整个生命周期中创建系统中系统中的数字表示（Ciampa＆Nagel，2021年）。尤其是，挑战之一是在飞机设计的早期阶段包括航空供应链的所有主要支柱，目的是使创新的折衷研究从未进行过。
一种机器学习方法用于气候预测
气候变化构成了主要威胁，其影响包括水稀缺，极端天气和海平面上升。机器学习为气候建模和预测提供了强大的方法，以支持决策。这项研究开发了一种机器学习模型，以研究沙特阿拉伯的气候变量。使用1980 - 2015年的温度，降水，压力和风的历史数据用于训练随机森林模型，然后根据其他变量预测2016 - 2020年温度。在预处理和兼容性检查后，该模型达到了2.69％的于点误差，证明其准确性。统一模型成功地发现了变量之间的相互依赖性。下一步涉及将其集成到具有更广泛预测能力的多功能工具中。总体而言，这项工作为关键气候变量提供了准确的机器学习模型。随着进一步的发展，这种模型可以产生可行的见解和与天气灾难，农业，空气质量，海平面上升以及沙特阿拉伯及其他地区的其他影响有关的早期警告。
机器人技术在现代仓库中的作用
I.简介电池电量指示器只会通过发光LED数量来知道设备的电池状态。例如，四个LED发光意味着电池容量为40％。您可以与逆变器或汽车电池一起使用此电路；它将为您提供有关电池状态的指示。因此，在电池死亡之前，您可以为其充电。该电路的优势是它不需要电源；它将从设备本身的电池中采用电源。这个简单的电路基于单个IC LM3914，其中很少有离散组件。LM3914是一个整体集成电路，它感应模拟电压并得出10 LED提供线性模拟显示。在本文中，我们将展示如何使用易于可用的组件设计简单的电池电量指示器。电池电量指示器仅通过发光的LED指示电池的状态。例如，六个LED发光意味着电池容量仍有60％。本文将解释如何设计电池级指示器。我们可以使用此电路检查汽车电池或逆变器。因此，通过使用此电路，我们可以增加电池的寿命。
淋巴瘤的铁凋亡和靶向治疗方法的机制
淋巴瘤是全球第六种最常见的癌症类型。在当前治疗标准下，淋巴瘤患者通常无法对治疗或复发作出反应，需要进一步治疗。因此，需要探索新颖的治疗策略，我们应该扩展我们对淋巴瘤分子基础的理解。铁凋亡是一种非凋亡调节的细胞死亡，其特征是活性氧和由于代谢功能障碍而引起的脂质过氧化。过多或缺乏铁氧作用已与肿瘤发育有关。当前的临床前证据表明，铁铁病参与淋巴瘤的肿瘤发生，进展和耐药性，鉴定出潜在的生物标志物和有吸引力的分子靶标。我们的审查总结了铁凋亡的核心机制和调节网络，并讨论了淋巴瘤治疗的铁凋亡诱导的现有证据，目的是提供一个框架，以理解铁凋亡在淋巴细胞内的作用以及对淋巴瘤治疗的新观点。
使用基于LC-MS的代谢组方法，鉴定酪氨酸激酶抑制剂Pexidartinib的反应性代谢产物
摘要：Pexidartinib（Pex，Turalio）是巨噬细胞刺激性因子1受体的选择性和有效抑制剂，已批准用于治疗弯曲型巨型细胞肿瘤。然而，诊所已经报道了频繁和严重的不良反应，导致PEX对肝损伤的风险发出了盒装警告。与PEX相关的肝毒性（尤其是代谢相关的毒性）的机制仍然未知。在当前研究中，使用谷胱甘肽（GSH）和甲氧基胺（NH 2 OME）研究了人/小鼠肝微粒体（HLM/MLM）和原代人肝细胞（PHH）中PEX的代谢激活。使用基于LC- MS基于LC- MS的代谢组学方法，在HLM/MLM中鉴定了11个PEX-GSH和7个PEX-NH 2 OME加合物。此外，在PHH中检测到4个PEX-GSH加合物。CYP3A4和CYP3A5被确定为负责使用重组人P450和CYP3A化学抑制剂酮康唑形成这些加合物的主要酶。总体而言，我们的研究表明，PEX代谢可以产生由CYP3A介导的反应代谢产物，并且需要进一步研究反应性代谢物与PEX肝毒性的关联。
评估热电发电厂燃烧发动机中的NOx排放：R和屏幕视图程序的方法
在巴西电基质（2022年为8％）和全球（2021年的61.5％）中存在热电厂。燃烧发动机用于在大多数热电厂中驱动发电机，作为大气发射的主要来源。本研究旨在提出一个模型，允许预先选择这些发动机，并确定最适合获得环境许可的建议标准的模型。使用十二个发动机模型的数据用于评估研究的替代方案。通过R计划利用了计算资源来对数据进行统计分析。与屏幕视图软件的模拟可以调查大气分散场景。研究表明，分散与以下变量具有显着相关性：发射速率，显着性为0.60，烟囱高度为-0.57。It was possible to con- clude that for wind speeds equal to or greater than the local annual average of 2.1 m/s, a distance of 1800 meters to the community (location of the thermal power plant), a flue gas exit speed of 35 m/s, and the analyzed engine standards and design, engines with a NOx emission rate of up to 3.0 g/kWh showed good dispersion values, below 200 mg/Nm 3 of NOx, the standard required by巴西环境立法。因此，只有四个引擎模型符合此条件。
酒店中机器人的实施是否会影响整体TripAdvisor评级？来自行业的文本挖掘分析5.0方法
Orea-Giner，Alicia Abdc； Fuentes-Moraleda，Laura ACD； Villace-Molinero，Teresa ACD； Muñoz-Mazón，ANA ACD和Calero-Sanz，Jorge EF。 div> 西班牙马德里国王胡安·卡洛斯大学商业经济学； alice.orea@urjc.es; teresa.villace@urjc.es; ana.muñoz@urjc.es; laura.fuentes@urjc.es B Eirest，巴黎大学1Panthéon-Sorbonne，法国巴黎，法国。 div> C高性能研究小组Openinnova，雷伊·胡安·卡洛斯大学（Rey Juan Carlos），西班牙马德里。 div> d大学旅游研究中心，西班牙马德里，雷伊·胡安·卡洛斯大学。 div> e信号与通信理论，远程系统与计算，雷伊·胡安·卡洛斯大学，西班牙马德里； jorge.calero@urjc.es f Etsiae-s-School of Aeronautics，马德里理工大学，Cardenal Cisneros 3，E-28040，西班牙马德里E-28040。 div> 感兴趣的声明：无。 div> 资金：无。 div>Orea-Giner，Alicia Abdc； Fuentes-Moraleda，Laura ACD； Villace-Molinero，Teresa ACD； Muñoz-Mazón，ANA ACD和Calero-Sanz，Jorge EF。 div>西班牙马德里国王胡安·卡洛斯大学商业经济学； alice.orea@urjc.es; teresa.villace@urjc.es; ana.muñoz@urjc.es; laura.fuentes@urjc.es B Eirest，巴黎大学1Panthéon-Sorbonne，法国巴黎，法国。 div>C高性能研究小组Openinnova，雷伊·胡安·卡洛斯大学（Rey Juan Carlos），西班牙马德里。 div>d大学旅游研究中心，西班牙马德里，雷伊·胡安·卡洛斯大学。 div>e信号与通信理论，远程系统与计算，雷伊·胡安·卡洛斯大学，西班牙马德里； jorge.calero@urjc.es f Etsiae-s-School of Aeronautics，马德里理工大学，Cardenal Cisneros 3，E-28040，西班牙马德里E-28040。 div>感兴趣的声明：无。 div>资金：无。 div>
优化元基因组分析以早期检测结直肠癌：制定生物信息学方法和推进跨核心预测
预印本（未通过同行评审认证）是作者/资助者。保留所有权利。未经许可就不允许重复使用。此版本的版权持有人于2025年2月27日发布。 https://doi.org/10.1101/2025.02.22.639690 doi：Biorxiv Preprint
使用面部表情的时空深度学习方法改善疼痛分类
疼痛管理和严重性检测对于有效的治疗至关重要，但是传统的自我报告方法是主观的，并且可能不适合非语言个体（口语有限的人）。为了解决此限制，我们使用面部表情探索自动疼痛检测。我们的研究利用深度学习技术来通过分析来自疼痛情感面孔数据库（PEMF）的面部图像来改善疼痛评估。我们提出了两种新颖的方法1：（1）混合交通模型与长期短期记忆（LSTM）块相结合，以分析视频框架并预测疼痛的存在，以及（2）与LSTM集成的时空图形卷积网络（STGCN），与LSTM集成在一起，以从面部图像中为疼痛图像进行过程地标。我们的工作代表了PEMF数据集进行二进制疼痛分类的首次使用，并通过广泛的实验证明了这些模型的有效性。结果突出了结合空间和时间特征以增强疼痛检测的潜力，从而在客观疼痛评估方法中提供了有希望的进步。