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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。
3D生物打印和酶促聚合方法
对于非结构的磁场方向成为创建高性能多功能纳米复合材料的可行方法，开发一种易于实现并可以诱导远距离统一的纳米结构对齐的方法至关重要。要克服这一挑战，灵感来自低场核磁共振（NMR）技术，一种高度均匀，高的强度和紧凑的磁场纳米结构方向方法，用于使用HALBACH阵列，用于整个时间。通过考虑高度定向的正交形态中的电 - 热和抗菌特性，展示了用于石墨烯聚合物复合材料的应用。研究的石墨烯纳米复合材料中诱导的高水平的各向异性可以通过：1）与其随机定向的对应物相比，记录了多达四十年的高电导率，而后者的浓度则显示出最小的改善，与未效率的聚合物相比最小； 2）超过1200％的热导率提高了3）较低纤维含量的基准水平水平的抗菌表面，并且纳米填充剂的任意方向增加了多功能性。总体而言，新方法及其变化可以为基于石墨烯和其他类型的填充剂的几乎所有主要的纳米复合应用程序定制纳米结构和性能的新视野。
使用视觉语言模型导航神经领域
生成艺术是计算机科学领域的持久纪律，传统上采用了各种各样的创造性实现。但是，如果我们在没有辨别的眼睛的情况下查看当前的生成艺术景观，那么技术和方法的范围可能看起来很平坦，只有扩散模型，LLM和它们的洛拉斯才能看到。在这项工作中，我们旨在展示一种较旧的图像生成技术的变体，该技术可以创建引人注目的视觉艺术，而无需依靠训练数据，详尽的计算或狭义的先验。具体来说，我们重新访问了CPPN - 纳特算法，并将其重新处理以更适合当前的生成模型工作流程。而不是进化增强，我们会生成随机瓦特斯 - 图氏图，将它们转换为神经场，并以任意分辨率生成所得图像。我们通过使用离式VLM来获得高质量的样本，以在生成的示例之间进行成对选择。选择了多个回合的图像以进行最终的人类审查。此自动化过程很简单，并允许我们在消费者台式机上快速，轻松地生成12000px x 12000px图像，这种样式不同于公开可用的图像生成模型。
主题：肿瘤治疗领域治疗
15/15/15新的医疗保险指南。2017年4月17日计划审查。修订说明部分。添加了TTF治疗的覆盖标准。修订的程序异常部分和定义部分。更新的引用。05/15/18预定的审查。添加了用于治疗计划软件（例如Novotal）的覆盖范围声明（E/I）。更新的引用。2019年5月15日计划的审查。修订了MCG标题和描述。维护位置声明和更新的引用。05/15/20计划的评论。维护位置声明和更新的引用。07/15/21计划审查。维护位置声明和更新的引用。11/15/22预定的审查。修订的描述，维护位置声明和更新的引用。05/25/23更新到程序异常部分。09/15/24计划审查。维护位置声明和更新的引用。
超长领域的实验实现
简介。光学成像中的超分辨率是指可以提高空间分辨率超出光的衍射极限的方法。衍射极限定义可以在标准光学成像系统中解析的最小特征大小，并由光波长和光学系统的数值光圈（NA）确定[1]。解决远距离成像中亚波长度特征的一种方法是使用上震荡的光点，这是一种现象，其中复杂场可以以大于其截止空间频率的速率局部振荡[2-5]。尽管如此，超级镜的强度与大量侧叶相结合的固有缺点，导致成像质量差。已经研究了数值优化方案[6]和索菲的光学设置[7-9]，以缓解侧齿强度。但是，最近引入的物理概念Supprowth [10]为解决此问题提供了有希望的途径。在超级生长领域中，复杂场的局部幅度增长率高于其傅立叶频谱中最高空间频率，从而提供了对亚波长度特征的访问[11]。这个概念与evanevanscent波的接近局部显微镜相似[12，13]。超级生长的光场斑点可以与超震荡区相比，可以呈指数级的强度，并且在理论上已证明能够成像亚波长度对象[14]。
MAU22102 抽象代数 II：域、环、模块 5 第 2 学期 85 15 MAU22101 群论
MAU34604 数值分析导论 5 第二学期 70 30 MAU11202 高等微积分 数学系负责本地招生。如果您希望注册数学模块，请直接联系协调员 - Florian Naef NAEFF@tcd.ie
纳米医学在医学领域的最新突破
Nanomedicine is a game changer in medical treatment due to its ability to revolutionize the way diseases are diagnosed, treated, and monitored. It has shown promise in improving the bioavailability and targeted delivery of drugs, reducing side effects, and enhancing therapeutic outcomes. These advancements illustrate the growing impact of nanomedicine on personalized healthcare, regenerative medicine, and targeted therapies creating a choice for more effective and accessible treatments in the near future. Its applications across various medical disciplines are expected to continue growing, offering new solutions to some of the most challenging health issues. Despite these advancements, challenges such as biocompatibility, toxicity, and regulatory hurdles remain. Ongoing research and collaboration among scientists, clinicians, and regulatory bodies are essential
人工智能（AI）在不同领域的应用...
人工智能被称为机器智能，它是机器的智能过程。它是一组可以独立工作也可以相互协作的技术，以扩展机器模仿人类功能的能力。AI 可以被描述为机器像人类一样做出智能决策的能力，即找出要做的事情 - 通常是在完成特定任务的背景下。AI 是机器与人类智能的相似之处，机器被编程为像人类一样思考并复制他们的步骤。也可以这样理解，即创建了这样一个专家系统，通过该系统不仅可以建立人机对话；相反，人类命令委托给他的所有活动都可以由机器以极大的警觉性和学识完成。人工智能 (AI) 用于模拟人类智能来解决问题或做出决策。它是计算机科学的一个分支，主要研究计算机如何像人类一样行事。
摘要：Tangguh Giant Gas Fields的世界一流的Caprock及其对印度尼西亚西巴布亚市Bintuni潜在二氧化碳限制的重要性
tangguh巨大气场的世界一流山地岩及其对潜在的CO 2限制的重要性，西帕布亚，印度尼西亚艾尔伯托·阿尔伯托·阿尔伯图斯·普雷迪普塔，阿里菲尔·毛拉纳，tjahjadi tjahjadi bp，印度尼西亚印度尼西亚东部印度尼西亚的汤瓜领域是一个巨大的气体，比起了巨大的气体燃气。气体积累分布在发现的七（7）个领域，即Vorwata，Wiriagar Deep，Roabiba，Ofaweri，Kepe-Kepe，Wos，Wos和Ubadari领域。随着全球对脱碳化的追求，BP在Tangguh中开发了一种碳捕获，利用和储存（CCUS）策略，以减轻二氧化碳（CO 2）排放的释放并支持增量气体的产生。Tangguh产生的气体最多包含14％的CO 2。CCUS倡议涉及使用Tangguh增强气体回收计划（EGR）程序将生产的CO 2注入储层中。
机会领域：探索Urban FA
Name: Leyana Casey, MPH, John R Lewis Social Justice Fellow Title: Fields of Opportunity: Exploring the Intersection of Urban Farming and AI Solutions for Food Insecurities in Black Communities Research Priority: Economic Opportunity Introduction In the United States, one in five Black individuals experience hunger with food insecurity primarily because of poverty, limited food availability, and systemic inequalities (Dennard et al., 2022).饥饿和营养不良构成了直接的健康风险，并阻碍了认知发展和经济流动性，所有这些都可以最大程度地减少个人的繁荣能力（Drewnowski，2022年）。研究黑人社区遇到的挑战表明，仅依靠传统农业和食品分配方法不足以解决粮食不安全和饥饿的复杂性。Urban farming, which encompasses the cultivation, processing, and distribution of agricultural products in urban and suburban areas.各种城市农业计划通过增强获得营养食品并提供宝贵的营养教育，从而对黑人和低收入社区产生了积极影响。此外，研究还探索了人工技术（AI）技术的潜力，彻底改变了农业行业以打击粮食不安全。尽管认识到了城市农业和人工智能技术的个人承诺，但对于这些创新对黑人农民和社区的综合影响仍然存在很大的知识差距。有色人种仅拥有美国所有农业土地的3％，黑人农民仅占该国340万农民的1％（Meredith，2022； Worthy，2022）。此外，诸如历史土地剥夺，歧视性贷款实践，有限的资源获取和种族不平等等挑战持续成为黑人农民的障碍（Ackoff等，2022）。这些结构性障碍不仅阻碍了AI等技术进步的采用，而且还促进了支持全国黑人社区的黑人农民的减少。Community members and organizations have widely acknowledged and benefited from the substantial advantages of urban farming initiatives.但是，缺乏对城市农业在黑人社区的影响的研究，在统计证据证明这些经历的统计证据中留下了差距。同样，探索AI技术在农业中的整合的研究主要集中在更广泛的应用上，并且对其对黑人农民的影响不足。这种知识差距强调了进一步研究的需求，以了解城市农业和AI技术对黑人社区的影响，并应对他们在采用此类倡议时面临的系统性挑战。