抽象的外星长期栖息地系统(此后称为栖息地系统)需要开创性的技术进步,以克服隔离和具有挑战性的环境引入的极端需求。栖息地系统必须按照连续的破坏性条件下的意图运行。设计需要具有挑战性的环境将在栖息地系统上(例如,野生温度波动,银河宇宙射线,破坏性灰尘,震荡,振动和太阳粒子事件)上放置的要求代表了这项努力中最大的挑战之一。这个工程问题需要我们设计和管理栖息地系统具有弹性。系统的弹性需要一种全面的方法,该方法通过设计过程来解释中断,并适应它们的运行方式。随着栖息地系统的发展 - 随着物理规模,复杂性,人口和连通性的成长以及操作的多样化,它必须继续保持安全和弹性。在这项努力中,我们应该利用在开发响应灾难性自然危害,自动机器人机器人平台,智能建筑,网络物理测试,复杂的系统以及诊断系统以及智能健康管理预后的反应的民事基础设施中学到的经验教训。这项研究强调了系统弹性和网络物理测试在应对开发栖息地系统的巨大挑战方面的重要性。简介将人类送往月球的追求(这是停留的时候),火星已经参与了世界太空社区。这场现代太空竞赛最终将导致长期解决。2015年,美国宇航局发布了其在火星上建立长期定居点的计划:“我们为人们的工作,学习,运作和可持续地居住在地球以外的地球长期以外的时间都为人们寻求能力。” NASA(2015)。人类面临着新的挑战。,我们准备好在地球以外建立永久性的人类定居点了吗?外星栖息地系统需要开创性的技术进步,以克服隔离和极端环境引入的前所未有的需求。长期栖息地系统(此后称为栖息地系统)必须在连续的破坏性条件和有限的资源下按预期运行。设计极端环境将放置在栖息地系统上的要求,例如野生温度波动,银河宇宙射线,破坏性灰尘,灭气体撞击(直接或间接),振动和太阳粒子事件,呈现
摘要:对于患有先天性心脏缺陷(CHD)的儿童,可能需要进行体外生活支持。这项回顾性的单中心研究旨在调查体外膜氧合(ECMO)儿童的结果,重点是各种危险因素。在88例患者中,有36例(41%)具有单腹膜心脏缺陷,而52(59%)的患者患有双心脏缺陷。总共有25个(28%)幸存,第一个组中有7(8%),后者有18个(20%)。p值为0.19,表明存活率没有显着差异。患有双室心脏的儿童的ECMO持续时间较短,但在重症监护室中停留更长的时间。单个心室的儿童(赔率[OR] 1.57,95%的置信间隔[CI] 0.67–3.7)的儿童ECMO并发症的总体率更高。在两组中,出血都是最常见的并发症。单个心室患者(22%比9.6%),第二次ECMO运行的发生更为常见。ECMO对于包括单腹膜患者在内的先天性心脏缺陷的儿童有效。出血仍然是与较差的结果相关的严重并发症。需要在30天内进行第二次ECMO运行的患者的存活率较低。
empagliflozin和盐酸二甲双胍释放片剂被指示为饮食和运动的辅助手段,以改善2型糖尿病成年人的血糖控制,当时用雌激素和二甲双胍盐酸盐治疗时,适用于2型糖尿病。empagliflozin被指出可降低2型糖尿病和既定心血管疾病的成人心血管死亡的风险(请参阅第5.1节)。然而,尚未确定雌性二释放片的雌激素和盐酸二甲双胍对降低2型糖尿病和心血管疾病成人心血管死亡风险的有效性。不建议使用1型糖尿病患者或治疗糖尿病性酮症酸中毒的患者使用empagliflozin和盐酸二甲双胍扩展释放片的限制(请参阅第4.4节)。4.2。posology and Administion方法:建议剂量•对于先前未用empagliflozin治疗的体积耗竭的患者,在启动empagliflozin和盐酸二甲双胍扩展释放片之前,请更正这种情况(请参阅第4.4节)。•基于患者的当前方案的empagliflozin和二甲双胍盐酸盐的起始剂量个性化:
摘要:雷帕霉素 (mTOR) 激酶的机制靶点是促进健康和延长寿命的首要药物靶点之一。除雷帕霉素外,只有少数其他 mTOR 抑制剂被开发出来并被证明能够减缓衰老。我们使用机器学习来预测针对 mTOR 的新型小分子。我们选择了一种小分子 TKA001,基于对高靶向概率、低毒性、良好的物理化学性质和更好的 ADMET 特征的计算机预测。我们通过分子对接和分子动力学对 TKA001 结合进行了计算机建模。TKA001 在体外可有效抑制 TOR 复合物 1 和 2 信号传导。此外,TKA001 在体外可抑制人类癌细胞增殖并延长秀丽隐杆线虫的寿命,这表明 TKA001 能够在体内减缓衰老。
心室外脉冲(VES)是儿童最常见的节奏障碍之一。除了通常是无症状的事实外,几乎所有的都以正常心脏功能为特征,而没有结构性心脏异常。1-5心室外囊肿在15%的婴儿/儿童和35%的青少年中观察到没有潜在的心脏病。6已表明,成年患者的VES频率与心室功能障碍相关。7此外,频繁孤立VES的患者的未持续性和持续性心动过速(VT)的发病率更高,并且在这些患者中已证明病毒病被证明更糟。8尽管有关于血管长期结果的研究,但大多数人表明这种心律不齐是良性的,并且大多数人都报道了潮流回归。9-11然而,一些研究还表明,VES的预后可能较差。 129-11然而,一些研究还表明,VES的预后可能较差。12
该项目处理加州大学圣地亚哥分校 Julian McAuley 提供的亚马逊数据集。该项目旨在使用潜在狄利克雷分配 (LDA) 提取亚马逊文本评论中讨论的特征。此外,一旦提取出特征,就会构建一个推荐器。为了实现这一点,该项目提出了各种模型,如主题聚类推荐、无约束矩阵分解和基于内容的过滤。首先,清理数据集并进行数据探索以观察数据中的各种趋势。根据评论的评分,创建词云以确定数据集中每个单词的重要性。在初步数据探索之后,使用潜在狄利克雷分配 (LDA) 提取数据集中讨论的主题。[8,10] 最后,使用这些主题,在主题聚类推荐、无约束矩阵分解和基于内容的过滤等不同模型的帮助下构建推荐器。根据召回率和平均绝对误差等指标,将选择最佳模型。关键词:亚马逊,推荐器,LDA,主题建模,基于内容的过滤,矩阵分解 1.简介 互联网是重要的信息来源。过去几年,电子商务领域取得了长足的发展。几乎所有我们需要的东西都可以在网上轻松获得。亚马逊、eBay 和 Flipkart 等网站在电子商务中发挥着至关重要的作用。亚洲、非洲/中东和拉丁美洲地区超过 60% 的人口愿意在线购物 [7]。据观察,2017 年第一季度,电子商务销售额达到 1057 亿美元 [10]。如果大多数人依赖电子商务网站购物,那么概述网站上发布的有关产品的评论就很重要。其他各种客户都会阅读有关在线发布的任何产品的评论。根据现有的评论和可用的评论数量,客户往往会决定是否购买该产品。网站上任何产品的评论对于决定网站或产品的成功都起着非常重要的作用。
摘要:我们表明,通过扩展主动推理框架,可以在目的论框架中制定目标导向的行动规划和生成。所提出的模型建立在变分递归神经网络模型上,具有三个基本特征。这些特征是:(1)可以为静态感官状态(例如要达到的目标图像)和动态过程(例如围绕物体移动)指定目标;(2)该模型不仅可以生成目标导向的行动计划,还可以通过感官观察来理解目标;(3)该模型根据从过去的感官观察推断出的当前状态的最佳估计,为给定目标生成未来的行动计划。通过在模拟移动代理以及执行对象操作的真实人形机器人上进行实验来评估所提出的模型。
本研究调查了布基纳法索气候极端事件、冲突和境内流离失所之间的动态关系。分析使用 2018 年至 2022 年洪水、风暴、暴力和非暴力冲突以及示威游行的月度数据,表明与风暴不同,洪水影响了该国所有地区。示威游行的频率较低,而暴力和非暴力冲突在萨赫勒和东部地区更为常见,并蔓延到其他地区。我们应用动态建模方法来建模和识别短期和长期关系。结果表明,在短期内,暴力事件、示威游行和风暴与境内流离失所增加有关。调整速度(21.2%)表明迅速恢复平衡。从长远来看,暴力事件和风暴与境内流离失所呈正相关,而洪水没有显着影响。这项研究强调需要有效的冲突管理政策和气候措施来减轻布基纳法索极端事件的影响。