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间歇性生产基于电力的合成喷气燃料作为网格脱碳化Glenda Chen A，Oleg lu
可变可再生能源（VRE）有望成为实现范围内经济气候变化目标的基石。但是，尽管运输电气化正在推动公路车辆的发展，但对于长途航空航空仍然具有挑战性。在这个难以蓄积的部门中，政策和研究重点是生产与现有飞机技术兼容的液化燃料。尽管目前，替代喷气燃料市场以生物燃料为主，但多样化的燃料生产途径对于弹性的未来至关重要。新兴的基于电力的合成喷气燃料为商业化提供了有希望的新路线。尽管通过电解可持续航空燃料（E-SAF）和常规化石喷气燃料之间的成本比率提出了采用障碍，但涉及综合动力系统观点的技术经济评估表明，潜在的协同效应既可以降低E-SAF的生产成本，又可以使电力领域的能源部门朝着基于恢复电源的动力生成系统。大型VRE容量需要灵活的需求管理，而E-Fuel Electreolizer等可中断的技术可能在网格平衡和成本
超洛：大型基础模型 /作者的参数效率统一适应= Chen，Xiangyu;刘，王；王，你们；王，pu;品牌，马修；王，广伊； Koike-Akino，Toshiaki /creationDate = 2024年11月15日 /受试者=人工智能，机器学习< /div>
lora [21]通过近似于每个权重矩阵的变化ΔW作为两个低级矩阵的乘积来近似基本模型的重量更新。这将所需的参数从d 2降低至2 rd d时，其中d和r分别为重量大小和等级。大多数洛拉变体都致力于解决矩阵分解的固有低级别概念，包括loha（lo w-rank ha darmard）[42]，lokr（lo w-st rank kr onecker）[42]和lotr（lo lotr（lo w t t t osor r ank ank）[5]。我们在第2节中讨论了更多相关工作。但是，我们发现这些变体可以在我们的框架中很好地统一 - 超级洛拉 - 具有不同的超参数，如表1所示。我们提出的超级LORA框架如图1所示，这也产生了一些新的变体：Lonkr（Lo w-Rank n -split kr onecker）和Lorta（Lo w- r w- r ank ank t ensor a a Paintoration）。此外，我们将三个扩展选项介绍：1）在应用Lora变体之前，将∆ W重塑ΔW； 2）将所有∆ w分为任意数量的组，这会破坏不同权重的∆ w的边界； 3）通过带有固定参数的投影层F（·）将更少的可训练参数投射到更大的权重中。相应地，超级卢比提供了更多的灵活性和扩展功能，并由表2中列出的一组超参数控制。我们的贡献包括：
shang-tse chen
2013 - 2019 Ph.D.佐治亚州亚特兰大的计算机科学佐治亚理工学院论文：AI注册的安全：由桥接理论和实践委员会由强大的辩护：Polo Chau（顾问），Nina Balcan（Nina Balcan），Nina Balcan（联合顾问），Wenke Lee，Le Song，Le Song，Le Song，2013 - 2019 Ph.D.佐治亚州亚特兰大的计算机科学佐治亚理工学院论文：AI注册的安全：由桥接理论和实践委员会由强大的辩护：Polo Chau（顾问），Nina Balcan（Nina Balcan），Nina Balcan（联合顾问），Wenke Lee，Le Song，Le Song，Le Song，
引用：陈斌，陈玲，赵晓玲，等。结合妊娠中晚期体重指数和体脂率预测妊娠结局
摘要 目的 本研究旨在评估体质指数 (BMI) 和体脂百分比 (BFP) 是否可用于预测妊娠期糖尿病 (GDM) 患者的妊娠结局。设计回顾性队列研究。地点温州医科大学附属第二医院（中国浙江省）。临床数据通过电子病历收集。参与者回顾性分析了 2019 年 1 月至 2021 年 12 月期间温州医科大学附属第二医院收治的 683 名 GDM 患者的数据。结果测量妊娠结局。结果结果显示，BFP ≥33% 的孕妇更容易出现羊水量异常、血压异常和贫血（p<0.05）。此外，这些患者更容易出现产后出血和巨大儿，以及与分娩时剖宫产相关的危险因素（p<0.05）。 BMI 对血压异常（OR 1.170；95% CI 1.090 至 1.275）、贫血（OR 1.073；95% CI 1.016 至 1.134）、剖腹产（OR 1.150；95% CI 1.096 至 1.208）和巨大儿（OR 1.169；95% CI 1.063 至 1.285）具有很强的预测价值。此外，分类的 BFP 对羊水量异常（OR 3.196；95% CI 1.294 至 7.894）、血压异常（OR 2.321；95% CI 1.186 至 4.545）、贫血（OR 1.817；95% CI 1.216 至 2.714）和剖宫产（OR 1.734；95% CI 1.270 至 2.367）具有预测价值。结论结果表明，BFP ≥33% 的 GDM 患者更容易出现不良妊娠结局、接受剖宫产和患巨大儿。BMI 和分类的 BFP 相结合可以更好地预测 GDM 患者在妊娠中晚期的血压异常和剖宫产。
引用发布版本（APA）：Chen，Y.，Zheng，Y。，＆Lip，G。Y. H.（2024）。利用机器学习以增强死亡率风险预测
尽管在研究心房颤动（AF）和改善治疗的病理生理学方面做出了重大努力，但AF仍然是最常见的心律失常。迄今为止，有限的研究已经评估了当代患者中全因死亡率的趋势。这些数据表明，AF患者的年龄标准化全因死亡率的增加（在1990年至2019年之间增加了2.0％）[1]，并且在2007年和2016年重新培养的AF患者的1年全因死亡率没有显着提高（2007年为2007年，2016年的7.8％为7.8％）[2] [2] [2]。这种趋势强调，AF患者死亡率的风险管理仍然是一个问题。随着计算技术的开发，机器学习（ML）越来越多地应用于与AF相关的领域。与传统的回归模型相比，ML模型具有处理大量变量的能力，即使这些变量之间存在固有的相关性[3]。此使ML模型能够识别一些非传统或以前未知的风险因素，并准确地评估其在预测外的相对重要性。然而，尽管对ML的兴趣日益增加，但对于AF患者的1年全因死亡率而言，缺乏量身定制的模型。在本版《波兰心脏期刊》中，Wang等人。[4]开发了一个风险评分系统，以预测AF患者的1年全因死亡率，Cramb评分，使用极端
标题：《CRISPR-Cas9 基因组编辑对猛犸象复兴的潜力》。作者：陈月宁 来源：青年人类学 – 本科
本文的主要目的是介绍和批判性地评估 CRISPR-Cas9 基因组编辑技术在复活灭绝物种方面的可能性。猛犸象，科学名称为 Mammuthus primigenius，是一种已灭绝的更新世巨型动物物种，以其在干旱草原苔原极寒恶劣条件下生存的出色适应能力而闻名，那里的平均气温在 -30°C 至 -50°C 之间。猛犸象强大的抗寒能力及其与苔原和北方森林的生态联系促使科学家们假设复活猛犸象可能对保护和恢复现代世界退化生态系统的平衡和健康做出重大贡献。科学家还认为，复活猛犸象可以增强现存物种的遗传多样性，从而进一步增强动物物种对不断变化的环境条件的恢复力和适应性。通过将 CRISPR-Cas9 基因组编辑技术应用于现代大象，科学家们预见到了从现代大象中成功复活猛犸象的可能性，将曾经被视为“不可能的任务”变成了可行的现实。本文将全面分析 CRISPR-Cas9 基因组编辑技术的机制和局限性，强调如何操作和利用这项独特的技术，使科学家能够以所需的方式操纵和修改生物体的基因组，从而让灭绝的物种复活。关于复活灭绝物种的好处是否大于伦理问题和潜在危害的争论仍未解决，本文还将讨论围绕这一努力的伦理影响。
K241718 -Riley Chen -AccessData.fda.gov
812W) Regulation Number: 21 CFR 878.4810 Regulation Name: Laser surgical instrument for use in general and plastic surgery and in dermatology Regulatory Class: Class II Product Code: OHS OLP Dated: June 11, 2024 Received: June 14, 2024 Dear Riley Chen: We have reviewed your section 510(k) premarket notification of intent to market the device referenced above and have determined the device is substantially equivalent (for the indications for use stated in the enclosure) to legally marketed predicate devices marketed in interstate commerce prior to May 28, 1976, the enactment date of the Medical Device Amendments, or to devices that have been reclassified in accordance with the provisions of the Federal Food, Drug, and Cosmetic Act (the Act) that do not require approval of a premarket approval application (PMA).因此，您可能会销售该设备，但要遵守该法案的一般控制条款。尽管这封信将您的产品称为设备，但请注意，一些清除的产品可能是组合产品。510（k）上市通知数据库可在https://www.accessdata.fda.gov/scripts/cdrh/cfdocs/cfdocs/cfpmn/pmn.cfm识别组合产品提交。该法案的一般控制条款包括年度注册，设备上市，良好的制造实践，标签和禁止品牌和掺假的禁令。请注意：CDRH不评估与合同责任保证有关的信息。我们提醒您，设备标签必须是真实的，不要误导。可以在如果您的设备被分类（请参见上文）为II类（特殊控件）或III类（PMA），则可能会受到其他控件的约束。
Jain R等。 5G无线技术对云计算和物联网（IoT）的影响。 Adv Rob Tec 2024，2（1）：000107。
我们先天免疫反应的关键部分是反应的演变，这一过程通常在肿瘤恶性肿瘤中被操纵。与产生免疫抑制气候的TME不同，免疫反应的修饰抑制了T细胞增殖和多样化。这通常从包括CTLA-4和PD-1在内的IC的过表达开始。在获得CTLA-4和PD-1 IC疗法的耐药性的情况下，已经观察到替代IC的过表达。交替的IC受体包括粘蛋白结构域-3蛋白（TIM-3）和淋巴细胞激活基因3（LAG-3），B和T淋巴细胞衰减剂（BTLA），T细胞免疫受感染者免疫抑制基抑制型抑制型（TIGIT）（TIGIT），以及V-D抑制（COMAN IMINUNOMOG抑制）。多种IC的共同表达导致严重耗尽的T细胞状态，导致效应子功能受损，T细胞功能的逐渐丧失，转录状态改变和抗原持久性。在上调，共表达IC的情况下，靶向或共同定位这些替代检查点受体可能是防止获得抗性的潜在解决方案。
chen-xiao gao
将序列建模技术应用于决策问题，例如连续控制和黑框优化。对于连续控制，我们确定了决策变压器和拟议法案（AAAI'24接受）的潜在故障模式，以利用优势条件来实现强大的控制。进行黑盒优化，我们提出了通过安装行为算法的遗憾的学习历史来提炼和加强现有的黑框优化算法，从而使序列模型能够充当通用优化器（当前是提交）。bytedance，北京，中国07/2021 - 11/2021研究实习生
引文 Nagao T, Braga JD, Chen S, Thongngam M, Chartkul M, Yanaka N 和 Kumrungsee T (2024) 外周 GABA 和 GABA 递质的协同作用
暴饮暴食和能量消耗不平衡是导致超重和肥胖的主要因素。从理论上讲，减少食物摄入和增加能量消耗是治疗肥胖最简单的方法。然而，对于肥胖者来说，控制食物摄入以减轻体重往往很难实现和维持。目前，开发抑制食欲或减少食物摄入（肥胖的直接和主要原因）的减肥药物或干预措施仍然具有挑战性。2021年，索马鲁肽作为一种新的有效减肥药被批准，它通过强烈减少食欲和抑制食物摄入发挥其减肥作用（Wilding 等人，2021；Shu 等人，2022）。尽管它具有很强的疗效，但对其机制的不完全了解，以及对安全性和高成本的担忧，可能会限制其广泛使用。因此，开发新的食欲抑制药物和干预措施仍然是必要的。人体通过肠道（外周控制）和大脑（中枢控制）之间的通讯，以高度复杂的方式调节食物摄入和食欲 ( Hussain et al., 2014 )。外周信号通过两种主要途径将信息从肠道传递到大脑：血液和迷走神经。营养物质和激素等外周信号通过血液传播，到达大脑后，作用于下丘脑，特别是弓状核 (ARC)，因为该处的血脑屏障不完整 ( Hussain et al., 2014 )。下丘脑 ARC 包含两组不同的神经元：表达刺豚鼠相关肽 (AgRP) 的神经元和表达促阿片黑素皮质素 (POMC) 的神经元。这些神经元通过释放各种神经肽（例如 AgRP、神经肽 Y (NPY)、α-黑素细胞刺激激素 (α-MSH)）和神经递质（例如 γ-氨基丁酸 (GABA) 和谷氨酸 (Glu)）到 ARC 内部和外部的附近和下游神经元，以协调的方式调节食欲和食物摄入量（Wu and Palmiter，2011；Vong et al., 2011；Lowell, 2019），在整合外周和中枢信号方面发挥着至关重要的作用。相反，携带肠道信息的外周信号通过迷走神经传输到脑干。然后，脑干将这些外周输入投射到下丘脑和其他大脑区域，以调节食欲和食物摄入量。下丘脑还会以双向方式将信息发送回脑干，脑干又会通过迷走神经将信息传回肠道，以控制胃排空、胃动力和胰腺分泌等。为了开发减肥药物或干预措施，针对或操纵这些神经肽或神经递质的信号（通过增强或抑制它们）可以成为控制食物摄入的有效策略。研究表明，中枢 GABA 能信号在调节食物摄入和能量稳态方面发挥着复杂的作用。根据大脑区域和神经元类型的不同，GABA 可以抑制或促进食物摄入和能量消耗。例如，下丘脑 AgRP 神经元投射到背内侧下丘脑核、下丘脑室旁核和副臂核的 GABA 信号促进进食（Han 等人，2023 年；Lowell，2019 年；Wu 等人，2009 年）。研究表明，下丘脑 AgRP 神经元中 GABA 合成和血管转运蛋白的缺失会减少食物摄入并增加能量消耗