XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemCFF
靶向 PARP 实现放化疗增敏
针对 PARP 进行化疗放射增敏的 IJROBP 肿瘤扫描：机遇、挑战和未来之路 作者：Henning Willers 医学博士和、Mechthild Krause 医学博士 @、Corinne Faivre-Finn 医学博士、哲学博士*、Anthony J. Chalmers 医学博士、哲学博士 # & 美国马萨诸塞州波士顿哈佛医学院麻省总医院 @ OncoRay – 国家肿瘤放射研究中心、医学院和大学医院 Carl Gustav Carus、德累斯顿工业大学、德累斯顿亥姆霍兹中心 - 罗森多夫、德国德累斯顿 *曼彻斯特大学、曼彻斯特学术健康科学中心、克里斯蒂 NHS 基金会、英国 # 格拉斯哥大学癌症科学研究所，英国格拉斯哥 通讯作者：Henning Willers 医学博士，马萨诸塞州总医院放射肿瘤科，马萨诸塞州波士顿 Fruit Street 55 号02114。电话：617-726-5184，hwillers@mgh.harvard.edu 标题：PARP 靶向放化疗 COI：HW – NCI，研究支持；MK – NCI，研究支持。CFF - 英国癌症研究中心有限公司、阿斯利康公司、NIHR、利兹大学、约克郡癌症研究中心、克里斯蒂 NHS 基金会信托，研究支持；阿斯利康、Elektra，差旅费；AJC - 医学研究委员会研究基金、英国癌症研究中心放射研究中心卓越中心，研究支持 资金：部分资金由美国国立卫生研究院国家癌症研究所资助，资助编号为 U01CA220714（HW、MK）。数据共享：N/A
通用 CANDU 概率安全评估
AC 交流电 AECB 原子能控制委员会 AECL 加拿大原子能有限公司 AFW 辅助给水 ALWR 先进轻水反应堆 ASDV 大气蒸汽排放阀 ASQ 事故序列量化 BFR 二项式故障率 BHEP 基本人为错误概率 BNSP 平衡核蒸汽厂 BOP 工厂平衡 BUE/F 电气总线（E 或 F） BWR 沸水反应堆 CAFTA 计算机辅助故障树分析 CANDU 加拿大氘铀 CC 组件类别 CCDP 条件堆芯损坏概率 CCF 常见原因故障 CCFP 条件安全壳故障概率 CCW 冷凝器循环水 CDFM 保守确定性故障裕度 CER 控制设备室 CFF 安全壳故障频率 CFR 美国联邦法规 CIGAR 反应堆通道检查和测量设备 CIS 安全壳隔离系统 CN 组件编号 CNSC 加拿大核安全委员会 COMPBRN IIIe 火灾计算机代码 CSA 加拿大标准协会 CSDV 冷凝器蒸汽排放阀 CT 排管 CV 排管容器 CVIS 安全壳通风隔离系统 DBE 设计基础 地震 DC 直流电 DCC 双控制计算机 DCS 分布式控制系统 DD 设计说明 DG 柴油发电机 DHC 延迟氢化物裂解
CFF3-2024-ENG-ADAPTATION-DIGITITAR.PDF
适应发展中国家气候变化的成本是巨大的。发达国家致力于扩大对发展中国家适应的支持，尤其是在发达国家（LDC）和小岛发展州（SIDS）（SIDS）（SIDS），承诺在2014年至2020年之间在COP22提供的路线图下，在COP26提出的路线图下，在COP26的誓言下，至少将其集体的适应性限制为2025。适应项目的批准资金的最大资源目前是绿色气候基金（GCF），这是全球环境设施（GEF）管理的最不发达国家基金（LDCF），适应基金（AF）和《世界银行Climate Investment Investment Investment Investment of Climate Investment for for Adaptation Fund》（AF）和试点的气候弹性计划（PPCR）。但是，与支持缓解的资金相比，发达国家对这些资金的贡献仍然很低；在全球范围内，适应性仍然不足。GCF - 将其50％的资源用于适应，其中一半用于SIDS，LDC和非洲国家（请参阅CFF 11） - 是104个项目的34.3亿美元的适应融资提供商。在2023年，GCF批准了最新的改编资金，其中10.2亿美元用于19个新项目。批准从气候基金更新（CFU）追踪的主要气候资金（CFU）批准的累计融资金额增加到2023年。将适应资金指导到最容易受到气候变化影响以及以性别响应和公平方式的最脆弱人群和人口群体的影响以及赠款融资继续发挥主要作用的国家。
城市气候行动：政策简介系列
CFF城市融资设施COP会议CPI气候政策倡议DRM灾难风险管理gerics气候服务中心德国GGA适应性GGGI GGGI全球绿色增长研究所GHG GEHG GERNHOUSE GIDRM GIDRM全球灾害灾害全球计划 ICLEI Local Governments for Sustainability IFC International Finance Corporation IFRC International Federation of Red Cross and Red Crescent Societies IPCC Intergovernmental Panel on Climate Change IUCN International Union for Conservation of Nature L&D Loss and Damage LT-LEDS Long-Term Low Emissions Development Strategies NAPs National Adaptation Plans NBS Nature-based Solutions NDCs Nationally Determined Contributions NGOs Non-Governmental Organizations NUA New Urban Agenda OECD Organisation for Economic Co-operation and Development PA Paris Agreement RCPs Representative Concentration Pathways SD Sustainable Development SDGs Sustainable Development Goals SDSN Sustainable Development Solutions Network SDU University of Southern Denmark UAs Urban Areas UCLG United Cities and Local Governments UDC Urban Determined Contributions UN United Nations UNDESA United Nations Department of Economic and Social Affairs UNDP United Nations Development Programme UNEP United Nations Environment Programme UNESCO United Nations教育，科学和文化组织UNFCCC气候变化联合国联合国人类定居点计划计划USD美国Dollar VLRS自愿当地评论VSRS自愿次生审查
特刊``机器学习和基于深度学习的机器故障诊断和预后的进步''
故障诊断和故障预后旨在减少系统的停机时间，并通过用预测性或有条件的预防和纠正性维护策略来优化其性能。对诊断算法提供的系统的当前健康状况的了解以及预后算法提供的时间演变对于建立预测性和有条件维护是必要的，因此科学界对监测算法的开发越来越多。在文献中，有四个主要的方法来进行故障诊断和失败预后：基于物理模型，数据驱动方法，专家方法和混合方法的方法。数据采集和存储工具的快速开发，处理算法与仪器和过程自动化技术的演变相关联，从而促进了数据驱动方法的开发。本书中提出的论文介绍了故障诊断和失败预后的新方法，这些方法为科学问题提供了解决方案，例如结构化和非结构化的不确定性，存在多个故障，缺乏有关使用条件，特征提取和选择，选择和选择，模型优化和在线实施的先验知识。本书中给出的各种应用程序支持，从微电子设备到大型系统，突出显示了针对每个应用程序每个领域的实现约束，并提供了合适的解决方案。这种方法在制冷剂生产过程中已成功验证。在[1]中，在不同频率和尺度下进行特征提取的深度学习方法，以及用于特征选择和故障分类的卷积神经网络（CNN）。两个过滤阶段的关联（小波变换和卷积功能）允许处理过程的非线性机理以及变量之间的高度相关性。小波变换也用于[2]作为第一个数据处理步骤，与改善的粒子群优化（PSO）和后背传播（BP）神经网络相关，并线性增加了惯性重量。这个想法是将PBNN与改进的PSO算法相结合以进行参数优化，从而可以更好地分类。此方法用于由AC电源驱动的三相松鼠笼电动机的故障诊断。所考虑的故障是轴承损坏，定子绕组，转弯间短路和折叠杆折。Induction motor is also considered in [ 3 ] which focus their study on the impact of the use of attribute selection methods such as ReliefF, correlation-based feature selection (CFS), and correlation and fitness value-based feature selection (CFFS), on the performance of neural classifiers such as probabilistic neural network (PNN), radial basis function neural network (RBNN), and back propagation neural network （bpnn）。这项研究分析了用于故障诊断的感应电动机的当前信号。研究结果表明，与未使用的特征选择方法相比，Relieff，CFS和CFF具有更好的效率。在[4]中处理了可变操作条件下的故障诊断问题，其中数据处理是通过统计工具的组合完成的（经验模式分解 -