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在2010年代后期，同一位研究人员开始看着学习音乐的6-12岁的孩子。他们为什么专注于这组Stu凹痕？的原因是，经过音乐训练的学生似乎拥有更快地学到的大脑，更加可靠，具有更大的连通性和大脑密度，并且表现出更大的同步（Hallam＆Himonides，2022）。这最终方面可能是最重要的一个，可以理解的最重要的是，他们的脑子更较高，可以使他们能够保持更高的知识，并且能够保持较高的知识，并且能够使自己能够置于Synchron的范围，并且可以使自己的同步能力置于同步，并且可以使自己保持同步，并且可以使自己保持同步，并且可以使自己保持同步，并且可以使自己保持同步的水平。他们学习的挫败感更加有效（Miendlarzewska＆Trost 2014 P279）.³
丘脑神经元中突触基因表达和回路的共同保守性
。CC-BY-NC-ND 4.0 国际许可下可用（未经同行评审认证）是作者/资助者，他已授予 bioRxiv 永久展示预印本的许可。它是此预印本的版权持有者此版本于 2025 年 1 月 23 日发布。；https://doi.org/10.1101/2025.01.23.634521 doi：bioRxiv 预印本
Neoen 的 Collie Battery Stage 1 开始运行......
Neoen (ISIN: FR0011675362，股票代码：NEOEN) 是世界领先的可再生能源生产商之一，它用了不到 18 个月的时间建成并开始运营 219 MW/877 MWh Collie 电池一期。该电池存储设施位于西澳大利亚 (WA) 西南地区 Bibbulmun 民族 Wilman 人的土地上的 Collie 镇附近，是迄今为止 WA 最大的电池。这是第一个连接到西南互联系统 (SWIS) 的 Neoen 资产，在与特斯拉、UGL 和网络服务提供商 Western Power 的合作下，它提前交付了。10 月 1 日，Collie 电池一期开始向澳大利亚能源市场运营商 (AEMO) 提供 197 MW/4 小时电网容量服务。该合同名为“非共同优化基本系统服务”(NCESS)，为期两年。该电池可提供 197 MW 的存储容量，持续 4 小时，白天充电，然后在晚高峰期间放电。这项服务旨在解决 AEMO 发现的风险，这些风险与西澳政府拥有的燃煤电厂的分阶段退役以及西澳大利亚屋顶太阳能的普及率越来越高有关。该电池是 Neoen 在西澳的第一个主要项目，也是其全球首个 4 小时长续航电池。目前正在建设中的 Collie 电池第二阶段 (341 MW / 1,363 MWh) 于 2024 年 4 月被 AEMO 授予类似的 300 MW / 4 小时 NCESS 合同。总的来说，Collie 电池 (560 MW / 2,240 MWh) 将能够为 SWIS 中 20% 的平均需求充电和放电。它体现了 Neoen 通过延长持续时间深化其对存储的投资的战略，使其能够释放更大的价值。随着电网向更高渗透率的可再生能源过渡，长续航存储的需求越来越大。
orca-a*：一种混合相互碰撞的回避和路线计划算法在密集的城市地区
摘要 - 无人机（或无人空中系统）的快速发展及其在城市地区的潜在部署带来了许多安全问题。一定程度的自动化对于确保在城市环境中安全有效执行的UAS任务很可能是必要的。在大量不合作，非交流的UA会在密集的城市地区飞行，自然而然地想到的分散和自动方法。在这种方法中，每个代理都会在建筑物之间导航，同时避免其他流量。orca（最佳的相互碰撞避免）是一种最新的机器人碰撞避免使用方法，可以用作检测并避免在板上UAS上进行逻辑。最初是为自动机器人的2D运动而设计的，需要进行一些适应才能以应用于城市环境中的飞行物体。特别是，ORCA是一种短期避免碰撞，不是为复杂的城市环境中的路径规划而设计的。在这项研究中，我们引入了一种混合方法，将Orca与A ∗路径平面算法相结合，并表明Orca- A ∗
Volvo Car USA LLC：EV电池和车辆处理后碰撞
沃尔沃电动汽车（EV）维修应仅由经过批准的技术人员进行。需要签署的工作许可证。汽车的主要电气系统用12V运行，并为汽车的主要电气系统提供动力，其中包括大多数电气设备，例如驾驶员辅助和安全系统，导航系统，仪器和信息娱乐屏幕，板载计算机和室内照明。但是，当汽车运行电动机时，使用高压电池。电池的尺寸为电气系统和汽车模型的功能。在正常条件下，它会被更突出的高压电池充电。除了初级电气系统外，该汽车还具有用于电气推进的高压系统。仅允许授权的研讨会人员处理高压电池零件。如果排放高压电池，则无法驾驶车辆。要为电池充电，汽车的较小的12V电池需要充分充电，以便有能力为汽车的电气系统供电并开始充电。高压电池（完成）包括：
移动机器人的自主导航和避免碰撞：分类和审查
自主移动机器人（AMR）在各个部门中变得越来越重要。他们协助人类完成复杂，危险或重复的任务。最初是为了提高工业环境中的生产率和安全性，其范围已大大扩大。最初关注工业操纵器的路径计划[1]，AMRS现在使用高级算法在没有碰撞的情况下导航。这种扩展使他们能够在工业环境以外的多样化和动态环境中运作[2]，[3]。尽管有很大的进步，但现有的自动移动机器人（AMR）的导航策略通常仍集中在特定领域：陆地，空中和水生。这些策略通常采用从感知到控制的分层方法，每种方法都针对不同的操作环境，例如工业环境[4]，不均匀的地形[5]，[6]和水下探索[7]，[8]。所有这些应用都表明缺乏可以在所有域中无缝集成的统一框架，本文旨在解决问题。通过采用模块化包，提出的分类可以增强组件的可重复性和互操作性，从而促进自主导航所有域的更轻松地集成[9]，[10]。本文介绍了一种新的全面分类系统，旨在简化澳大利亚导航的各个方面。该系统充当基本框架，组织了阶段，模块和层之间的复杂关系。它提高了自主导航策略的理解和执行，提供了清晰的
ACKR2缺陷型NK细胞增强CCR2的表达增加了肿瘤细胞治疗疗效
摘要：本文提出了一种基于视觉的障碍物避免自动自动驾驶汽车，可以使用单个RGB-D摄像头在仅CPU的设备上运行。该方法由两个步骤组成：视觉感知和路径计划。视觉感知部分使用Orbslam 3增强了使用光流量来估计汽车的姿势并从场景中提取丰富的纹理信息。在路径计划阶段中，提出的方法采用一种方法，将控制lyapunov函数和控制屏障功能结合起来，形式是二次程序（CLF-CBF-QP）以及障碍物形状重建过程（SRP）来计划安全稳定的轨迹。为了验证提出方法的性能和鲁棒性，使用凉亭模拟环境在各种复杂的室内环境中使用汽车进行了模拟实验。提出的方法可以有效地避免在场景中遇到障碍。所提出的算法在实现多个模拟场景的更稳定和较短的轨迹方面优于基准算法。
已出版版本的引文（APA）：Bedford，J.，Fields，KG，Collins，GS，Lip，GYH，Clifton，DA，O'Brien，B.，Muehlschlegel，JD，Wa
摘要 目的 本研究通过改良的德尔菲法和专家共识来确定心脏手术后心房颤动 (AFACS) 的潜在预测因子。这些将补充通过系统评价和队列研究确定的预测因子，以指导 PARADISE 项目 (NCT05255224) 中两个 AFACS 预测模型的开发。心房颤动是心脏手术后的常见并发症。它与较差的术后结果有关。可靠地预测 AFACS 将实现风险分层和有针对性的预防。系统地识别候选预测因子对于提高 AFACS 预测工具的有效性非常重要。设计 本研究是一项德尔菲共识练习。设置 本研究通过远程参与进行。参与者参与者是通过国家研究网络选出的国际多学科专家小组。干预这是一个两阶段的共识练习，包括生成一长串变量，然后通过投票进行细化并保留至少 40% 的小组成员选择的变量。结果小组由参与两个阶段的 15 位专家组成，包括心脏重症监护医生（n=3）、心脏麻醉师（n=2）、心脏外科医生（n=1）、心脏病专家（n=4）、心脏药剂师（n=1）、重症监护护士（n=1）、心脏护士（n=1）和患者代表（n=2）。我们的德尔菲过程重点介绍了候选 AFACS 预测因子，包括患者因素和与手术干预相关的因素。我们生成了 72 个候选预测因子的最终列表。最终列表包括 3 个人口统计学因素、29 个合并症、4 个生命体征、13 个术中、10 个术后检查和 13 个术后干预预测因子。结论德尔菲共识练习有可能突出显示现有文献范围之外的预测因子。该方法被证明可有效识别一系列候选 AFACS 预测因子。我们的研究结果将为未来 AFACS 预测工具的开发提供信息，作为更大的 PARADISE 项目的一部分。试验注册号 NCT05255224。
在有两个移位的muons的事件中搜索非弹性暗物质，在proton-proton碰撞中缺少横向动量，s = 13 tev
暗物质（DM）的存在得到了观察结果的强烈支持[1-5]，但其性质在很大程度上仍然未知。专用实验（例如，参考文献。[6-9]）已直接搜索DM，但尚未检测到信号。粒子围栏是这项工作的补充工具。在CERN LHC进行了几次搜索DM模型，例如那些预测弱相互作用的质颗粒的模型[10-15]。基于撞机的长寿命颗粒（LLP）的搜索比以前探索的DM模型范围更大[16-26]。这些颗粒可以在检测器内部腐烂之前传播宏观距离，从而留下独特的特征。几种理论机制预测了DM状态的生产和衰减的抑制相空间，这将导致LHC的长期DM现象学[18]。此外，靶向LLP具有降低甚至消除大量标准模型（SM）背景的可观优势，从而提高了对低能最终状态粒子模型的灵敏度，理论上动机良好，但通常具有挑战性的签名[27-30]。
使用AI检测近乎失误的碰撞
成立于1991年，与卢卡斯学院（Lucas College）和圣何塞州立大学（SJSU）合作的有组织的研究和培训部门Mineta Transportation Institute（MTI），通过提高所有人的安全，效率，可访问性以及我们国家运输系统的便利性来提高所有人的流动性。通过研究，教育，劳动力发展和技术转移，我们帮助创建了一个联系的世界。MTI领导了由美国运输部（California State University Consmentation Consortium），由美国运输部（CSSUTC）资助的，由美国运输部（CSUTC）资助了由加利福尼亚州的联邦法案1和极端的培训（CCE）培训（CSUTC）资助（CSUTC），由美国运输部（CSSUTC）通过1和极端的活动培训（CCE）（CSCE）（CSUTC）资助了美国运输部（CSUTC），由美国运输部（CSSUTC）和极端的培训（CCE）培训（CSCE）（CSCE），领导了美国运输部（CASUTC）资助的公平，高效和可持续运输（MCEEST）的内部收益联盟（MCEEST）（CSUTC）。MTI专注于三个主要职责：