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对生长激素疗法对特发性短期儿童最终成人身高的影响的系统综述
摘要引言本评论的目的是系统地确定生长激素（GH）疗法对特发性短身材（ISS）儿童和青少年成人身高的影响。进行了系统的审查，以评估GH疗法在ISS儿童中的有效性。诸如Proquest Central，Journal @ Ovoid，EbsCohost Medline的数据库，牛津大学出版社期刊，KBþJiscCollections Elsevier Science Direct Freedo和BMJ以及书目的交叉引用。检索了1989年至2023年1月的随机试验。最终成人高度测量并符合纳入标准的随机试验（高度> 2标准偏差[SD]得分低于平均值，没有合并症的条件会损害生长，峰值生长激素反应>10μg/L，没有GH治疗的前历史记录）。排除标准是非随机试验；试验包括除ISS以外的其他原因，研究包括除GH和促性腺激素释放激素类似物（GNRH-A）以外的其他干预措施。使用牛津的关键评估计划的结构化方法用于分析和提取数据。结果该研究回顾了14项合格的随机试验，该试验招募了2,206个可评估的儿童进行分析。七项试验比较了不同的GH剂量，四项试验比较了GH治疗与对照组，并将三项试验比较了GH和GNRH治疗与单独GH的组合。除了一项研究之外，总体辍学率不高。男孩的高百分比是试验之间的异质性的潜在来源。高度变化（HT）-SD得分分别为1.06 0.30和0.18 0.27，分别使用治疗和对照儿童，并且差异在统计学上是显着的（P <0.001）。总体平均身高增长率为5 cm（0.84 SD得分）。在GHÞGNRH-A治疗的第二年和第三年中发现高度速度显着降低（p <0.001），从治疗的7 cm/年从治疗的第一年开始为5.4 cm，并在第二年和
使用域自适应神经网络进行多层定向能量沉积过程中的实时层高估计
金属增材制造 (AM)，例如激光直接能量沉积 (DED)，因其能够为各种工业应用制造近净成形的复杂部件而越来越受欢迎。然而，DED 过程中的几何控制，尤其是在急转弯处的几何控制仍然是一项艰巨的任务。为了实现几何控制，几何估计以确定工艺参数和几何属性之间的关系至关重要。在本研究中，使用激光线扫描仪、视觉相机和域自适应神经网络 (DaNN) 为 DED 开发了一种实时层高估计技术。重点放在多层沉积期间尖角处的层高估计。首先，使用激光线扫描仪收集多层直线沉积数据并构建初始层高估计模型。然后，为了有效地实现角落沉积期间的层高估计，使用多层直线沉积数据和构建的初始模型建立了 DaNN 模型。使用视觉相机测量角落处的实际移动速度并将其作为输入特征之一输入到 DaNN 模型中。最后，在线更新 DaNN 模型以进一步提高角落沉积期间的估计精度。所提出的技术已通过DED实验验证，结果表明，当在不同角度的角落沉积多层平均高度为 250 µ m 的层时，可以在 0.018 秒内估算出层高，平均精度为 25.7 µ m。
原子层沉积结合湿法刻蚀制备亚5nm纳米台阶高度参考材料的研究
摘要：纳米台阶作为经典的纳米几何参考材料，在半导体工业中用于校准测量，因此控制纳米台阶的高度是保证测量准确的关键。为此，本研究采用原子层沉积（ALD）结合湿法刻蚀制备了形貌良好的高度为1，2，3和4nm的纳米台阶。利用三维保形ALD工艺有效控制制备的纳米台阶的粗糙度。此外，使用基于仿真的分析研究了表面粗糙度与高度之间的关系。本质上，粗糙度控制是制备临界尺寸小于5nm的纳米台阶的关键。在本研究中，通过ALD和湿法刻蚀相结合成功实现的纳米台阶的最小高度为1nm。此外，基于1nm纳米台阶样品，分析了标准材料质量保证的前提条件和制备方法的影响因素。最后，利用制备的样品进行时间依赖性实验，验证了纳米台阶作为参考材料的最佳稳定性。这项研究对制备高度在5纳米以内的纳米几何参考材料具有指导意义，并且该方法可以方便地用于制备晶片尺寸台阶高度参考材料，从而实现其在集成电路生产线中大规模工业化在线校准应用。
PowerEdge R760
• Slot 1: 1 x8 Gen5 or 1 x8/1 x16 Gen4 Full height, Half length or 1 x16 Gen4 Full height, Full length • Slot 2: 1 x8/1 x16 Gen5 or 1 x8 Gen4 Full height, Half length or 1 x16 Gen5 Full height, Full length • Slot 3: 1 x16 Gen4 Low profile, Half length • Slot 4: 1 x8 Gen4 Full height, Half length • Slot 5: 1 x8/1 x16 Gen4 Full height, Half length or 1 x16 Gen4 Full height, Full length • Slot 6: 1 x16 Gen4 Low profile, Half length • Slot 7: 1 x8/1 x16 Gen5 or 1 x8 Gen4 Full height, Half length or 1 x16 Gen5 Full height, Full length • Slot 7 SNAPI: 1 x16 Gen5 Full height, Half length • Slot 8: 1 x8 Gen5 or 1 x8 Gen4 Full height,半长
利用熔池图像数据开发定向能量沉积工艺中基于一维卷积神经网络的高度轮廓预测模型
摘要 定向能量沉积 (DED) 工艺是一种代表性的金属增材制造技术，它使用柔性沉积头，主要用于航天和海洋工业的维修。DED 工艺节省时间和金钱，因为它只修复受损的零件和部件。因此，几何控制对于经济准确地填充目标受损区域的体积非常重要。然而，效率取决于激光功率、扫描速度等工艺参数。本研究提出了一种一维卷积神经网络 (1D-CNN) 模型，利用熔池图像数据预测 DED 部件的高度轮廓。首先，对总共 9 种情况进行了 DED 实验，考虑了激光功率和扫描速度作为参数。对收集到的熔池图像数据进行预处理，只提取与感兴趣区域相关的数据。最初，从熔池图像中提取了大小、形状、位置和亮度等共 15 个特征。然后，通过置换特征重要性评估方法选择 10 个关键特征，将其输入到 1D-CNN 算法中，以预测沉积层的高度轮廓。在测试阶段，平均绝对百分比误差（MAPE）为9.55％，验证了所提模型的适用性。
使用热带雨林中的机载激光雷达数据评估陆地激光扫描仪和测高仪对树木高度和地上生物量的不确定性
森林地上生物量 (AGB)。传统上，树高由测高仪测量，该测高仪广泛用于验证地面激光扫描仪 (TLS) 和机载激光雷达 (ALS)。然而，与 TLS 和 ALS 相比，测高仪的测量结果存在很大的不确定性。与高度测量相关的误差会传递到 AGB 估计模型中，并最终降低估计的 AGB 和随后的碳储量的准确性。在本文中，我们测试了在热带低地雨林中使用测高仪、TLS 和 ALS 来测量高度 (H) 和胸高 (DBH)，并以机载激光雷达为基准，在高度测量中具有高精度和保真度。结果表明，当使用机载 LiDAR 作为基准来验证实地测量和 TLS 时，测高仪测量的实地高度低估了树高，均方根误差 (RMSE) 为 3.11，而 TLS 低估了树高，RMSE 为 1.61。由于高度测量结果存在显著差异，AGB 和碳储量也存在显著差异，实地测量值为 146.33 和 68.77 Mg，TLS 值为 170.86 和 80.31 Mg，机载 LiDAR 值为 179.85 和 84.53 Mg。以机载激光雷达测量结果为最准确，实地测量的地上生物量和碳储量占机载激光雷达总地上生物量和碳储量估计值的85.55%。同时，TLS测量结果反映了以机载激光雷达数据为基准的95.02%的地上生物量和碳储量。结果表明，与小树相比，大树的高度测量存在巨大的不确定性，差异显著。结论是，地上生物量和碳储量对各种测量树高方法得出的高度测量误差很敏感，树木的大小也是如此。
![电能过渡的学士课程发展。 -Thuas Delft，荷兰P.J. Van Duijsen（主持人），D.C。Zuidervliet [Height = 1cm]徽标](/simg/a\abea107188292296ac454b5085d14d5cff03e918.webp)
电能过渡的学士课程发展。 -Thuas Delft，荷兰P.J. Van Duijsen（主持人），D.C。Zuidervliet [Height = 1cm]徽标
从典型的风速参数创建随机风速轮廓。然后将风轮廓用于CASPOC连接的风力涡轮机的模拟。
种植园的地理标签并有助于估计碳固存势
Table 1: Primary data source 13 Table 2: Secondary data sources 13 Table 3: Crisil- plantation sites 16 Table 4: Crisil- observed plantation 18 Table 5: Species-wise height and girth - Taranagar 48 Table 6: Species-wise height and girth- Sagar Island 49 Table 7: Species-wise height and girth- Kakdwip 49 Table 8: Species-wise height and girth – Perambur 50 Table 9: Species-wise身高和腰间 - bhatsai 51表10：物种高度和腰围 - ghatkopar 51表11：物种高度和腰围 - bhyander 52表12：物种高度和腰围 - 腰带53表13：生存率计算54表14：定性参数56效率56次表15：Qualties 56 Qualtiatiatiation 56级别56：careforatival 56：care 56：care care 56：carive 56：碳螯合电势 - 泰米尔纳德邦60表18：碳固执势-Maharashtra 61表19：NDVI-西孟加拉国的种植地点63表20：NDVI- NDVI-泰米尔纳德邦的种植地点63表21：NDVI -NDVI- NDVI- Maharashtra 64 Tabter 22：SDG SDG SDG SDG SDGIAGE和COVEDAGE 65
正射影像调查的区域航空图像能否生成高质量的摄影测量冠层高度模型？西欧的单树方法
需要森林监测工具来促进有效的、数据驱动的森林管理和森林政策。遥感技术可以提高森林监测的速度和成本效益，以及大规模森林属性制图（墙到墙方法）。数字航空摄影测量 (DAP) 是一种常见的、具有成本效益的机载激光扫描 (ALS) 替代方案，它可以基于常规获取的用于一般基础地图的航空照片。基于此类预先存在的数据集的 DAP 可以成为具有成本效益的大规模 3D 数据源。在森林特征描述方面，当有高质量的数字地形模型 (DTM) 时，DAP 可以生成描述树冠高度的摄影测量冠层高度模型 (pCHM)。虽然这种潜力似乎非常明显，但很少有研究调查过基于标准官方航空调查获得的航空立体图像的区域 pCHM 质量。我们的研究建议使用参考测量的树高数据库，根据按照此类协议获取的原始图像评估 pCHM 单个树高估计的质量。为了进一步确保该方法的可复制性，pCHM 树高估计基准仅依赖于公共森林清单 (FI) 信息，而摄影测量协议则基于低成本且广泛使用的摄影测量软件。此外，我们的研究调查了基于 FI 程序提供的邻近森林参数的 pCHM 树高估计之间的关系。我们的结果强调了使用 DAP 的 pCHM 提供的树高估计与现场测量和 ALS 树高数据具有良好的一致性。在树高建模方面，我们的 pCHM 方法与应用于 ALS 树高估计的相同建模策略得到的结果相似。我们的研究还确定了 pCHM 树高估计误差的一些驱动因素，并发现树木大小（胸高直径）和树木类型（常绿/落叶）等森林参数以及地形地貌（坡度）比图像调查参数（如重叠变化或数据集中的日照条件）更重要。结合 pCHM 树高估计，地形坡度、胸高直径 (DBH) 和常绿因子用于拟合预测实地测量树高的多元模型。文献中很少涉及这些方面，进一步的研究应侧重于如何将 pCHM 方法整合起来，以改进使用 DAP 和 pCHM 的森林表征。在 r²（0.90 VS 0.87）和均方根误差（RMSE，1.78 VS 2.01 m）方面，该模型比将 pCHM 估计值与实地树高估计值联系起来的模型表现出更好的性能。我们的有希望的结果可用于鼓励使用区域航空正射影像调查档案以非常低的额外成本生成大规模优质树高数据，特别是在更新国家森林资源清查计划的背景下。
来自正射影像调查的区域航空图像能否产生高质量的摄影测量冠层高度模型？西欧的单树方法
需要森林监测工具来促进有效的、数据驱动的森林管理和森林政策。遥感技术可以提高森林监测的速度和成本效益，以及大规模森林属性制图（墙到墙方法）。数字航空摄影测量 (DAP) 是一种常见的、具有成本效益的机载激光扫描 (ALS) 替代方案，它可以基于常规获取的用于一般基础地图的航空照片。基于此类预先存在的数据集的 DAP 可以成为具有成本效益的大规模 3D 数据源。在森林特征描述方面，当有高质量的数字地形模型 (DTM) 时，DAP 可以生成描述树冠高度的摄影测量冠层高度模型 (pCHM)。虽然这种潜力似乎非常明显，但很少有研究调查过基于标准官方航空调查获得的航空立体图像的区域 pCHM 质量。我们的研究建议使用参考测量的树高数据库，根据按照此类协议获取的原始图像评估 pCHM 单个树高估计的质量。为了进一步确保该方法的可复制性，pCHM 树高估计基准仅依赖于公共森林清单 (FI) 信息，而摄影测量协议则基于低成本且广泛使用的摄影测量软件。此外，我们的研究调查了基于 FI 程序提供的邻近森林参数的 pCHM 树高估计之间的关系。我们的结果强调了使用 DAP 的 pCHM 提供的树高估计与现场测量和 ALS 树高数据具有良好的一致性。在树高建模方面，我们的 pCHM 方法与应用于 ALS 树高估计的相同建模策略得到的结果相似。我们的研究还确定了 pCHM 树高估计误差的一些驱动因素，并发现树木大小（胸高直径）和树木类型（常绿/落叶）等森林参数以及地形地貌（坡度）比图像调查参数（如重叠变化或数据集中的日照条件）更重要。结合 pCHM 树高估计，地形坡度、胸高直径 (DBH) 和常绿因子用于拟合预测实地测量树高的多元模型。文献中很少涉及这些方面，进一步的研究应侧重于如何将 pCHM 方法整合起来，以改进使用 DAP 和 pCHM 的森林表征。该模型在 r²（0.90 VS 0.87）和均方根误差（RMSE，1.78 VS 2.01 m）方面比将 pCHM 估计值与实地树高估计值联系起来的模型表现出更好的性能。我们的有希望的结果可用于鼓励使用区域航空正射影像调查档案以非常低的额外成本生成大规模优质树高数据，特别是在更新国家森林资源清查计划的背景下。