XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemIdentify
确定使用新型模糊决策模型
应对可再生能源转变的决定因素进行必要的改进。但是，由于所有改进都会增加成本提高，因此有必要优先考虑更重要的问题。因此，需要进行新的分析，其中将确定这些标准中最重要的分析。这项研究的目的是确定可再生能源过渡的最重要项目。在这种情况下，根据文献综述结果选择了五个标准。球形模糊（基于TOPSIS的DEMATEL）上符号方法可以考虑计算这些指标的权重。在研究的第二部分中，替代方案按球形模糊排名技术排名，几何平均值与最佳解决方案（Ratgos）的几何平均值。在这种情况下，将金砖国家（巴西，俄罗斯，印度，中国，南非）选为替代方案。主要贡献是在考虑比例概念中的几何平均值时创建了一种新方法（Ratgos）。在另一边，还提出了一种新的方法（顶级）来克服Dematel中的批评。得出的结论是，技术发展对于可再生能源转变的成功起着最重要的作用。同样，在这种情况下，找到有效的财务来源也非常重要。排名结果还表明，中国和俄罗斯是关于可再生能源转型的最成功国家。技术发展对于能源储能过程的效率也是必需的。但是，还可以确定的是，南非和印度在与其他金砖国家的可再生能源过渡方面的成功率较低。可以理解，技术发展在提高可再生能源过渡过程的效率方面起着至关重要的作用。由于使用了最新技术，因此可以更有效地使用能源。气候条件下的变化会导致能源生产过程中的不规则性。由于有效的能源存储过程，可以解决此问题。
通过现实世界的数据和健康的社会决定因素来识别青少年抑郁症和焦虑：机器学习模型开发和验证
背景：青春期心理健康状况（例如抑郁症和焦虑）的患病率显着增加。尽管有机器学习的潜力（ML），但缺乏使用现实世界数据（RWD）来增强这些条件的早期检测和干预的模型。目的：本研究旨在使用RWD和社会卫生社会决定因素（SDOH）识别青少年的抑郁和焦虑。方法：我们分析了10-17岁的青少年的RWD，考虑到各种因素，例如人口统计学，事先诊断，处方药，医疗程序和实验室测量，在焦虑或抑郁症开始之前记录。临床数据与SDOH在区块级别上相关。开发了三个单独的模型，以预测焦虑，抑郁和两种状况。我们的ML选择模型是极端的梯度提升（XGBOOST），我们使用嵌套的交叉验证技术评估了其性能。要解释模型预测，我们使用了Shapley添加说明方法。结果：我们的队列包括52,054名青少年，识别12,572名患有焦虑症，7812的抑郁症和14,019个疾病。焦虑的曲线值为0.80，抑郁症为0.81，两者合并为0.78。不包括SDOH数据对模型性能的影响最小。Shapley添加性解释分析确定性别，种族，教育程度和各种医学因素是焦虑和抑郁的关键预测指标。结论：本研究强调了ML在使用RWD的青少年早期识别抑郁和焦虑症中的潜力。通过利用RWD，医疗保健提供者可能会更精确地确定高风险的青少年，并更早进行干预，并有可能改善心理健康成果。
超越体素预测的不确定性：识别值得信赖的脑损伤
摘要。深度神经网络已成为自动分割 3D 医学图像的黄金标准方法。然而，由于缺乏对提供的结果进行可理解的不确定性评估，临床医生仍然无法完全接受它们。大多数量化不确定性的方法，例如流行的蒙特卡罗 dropout，都限制了体素级预测的某种不确定性。除了与真正的医学不确定性没有明确的联系外，这在临床上也不令人满意，因为大多数感兴趣的对象（例如脑病变）都是由体素组组成的，而体素组的整体相关性可能不会简单地归结为它们各自不确定性的总和或平均值。在这项工作中，我们建议使用创新的图形神经网络方法超越体素评估，该方法由蒙特卡罗 dropout 模型的输出训练而成。该网络允许融合三个体素不确定性估计量：熵、方差和模型置信度；并且可以应用于任何病变，无论其形状或大小如何。我们证明了我们的方法在多发性硬化症病变分割任务中的不确定性估计的优越性。
探索血浆蛋白质组的研究论文：识别连接衰老，稳态和器官功能的枢纽蛋白
1。北京第七医学中心临床实验室，北京100700，P.R。中国。 2。 北京IPE临床实验室公司研究与发展部，北京100176，P.R。 中国。 3。 生物化学和分子生物学系，神经和血管生物学的主要实验室，中国教育部，河比医科大学，赫吉亚岛，赫比050017，p.r. 中国。 4。 呼吸科，北京儿童医院，首都医科大学，国家国家临床研究中心，国家儿童健康中心，北京100045，P.R。 中国。 5。 北京医院，北京医院100730，P.R。 中国。 6。 北京老年医学研究所老年医学研究所，老年医学研究所，中国医学科学院，北京医院/国家卫生卫生委员会老年医学中心，北京100730，P.R. 中国。中国。2。北京IPE临床实验室公司研究与发展部，北京100176，P.R。中国。 3。 生物化学和分子生物学系，神经和血管生物学的主要实验室，中国教育部，河比医科大学，赫吉亚岛，赫比050017，p.r.中国。3。生物化学和分子生物学系，神经和血管生物学的主要实验室，中国教育部，河比医科大学，赫吉亚岛，赫比050017，p.r.中国。 4。 呼吸科，北京儿童医院，首都医科大学，国家国家临床研究中心，国家儿童健康中心，北京100045，P.R。 中国。 5。 北京医院，北京医院100730，P.R。 中国。 6。 北京老年医学研究所老年医学研究所，老年医学研究所，中国医学科学院，北京医院/国家卫生卫生委员会老年医学中心，北京100730，P.R. 中国。中国。4。呼吸科，北京儿童医院，首都医科大学，国家国家临床研究中心，国家儿童健康中心，北京100045，P.R。中国。 5。 北京医院，北京医院100730，P.R。 中国。 6。 北京老年医学研究所老年医学研究所，老年医学研究所，中国医学科学院，北京医院/国家卫生卫生委员会老年医学中心，北京100730，P.R. 中国。中国。5。北京医院，北京医院100730，P.R。中国。 6。 北京老年医学研究所老年医学研究所，老年医学研究所，中国医学科学院，北京医院/国家卫生卫生委员会老年医学中心，北京100730，P.R. 中国。中国。6。北京老年医学研究所老年医学研究所，老年医学研究所，中国医学科学院，北京医院/国家卫生卫生委员会老年医学中心，北京100730，P.R.中国。中国。
确定数字创新期间Covid-19期间医疗保健供应链中破坏管理的弹性策略：系统文献评论
COVID-19疾病的全球传播对医疗保健供应链有灾难性影响。当前的手稿系统地分析了现有的研究，以减轻Covid-19期间医疗保健供应链中破坏管理的策略。使用系统的方法，我们认识到35篇相关论文。人工智能（AI），区块链，大数据分析和模拟是医疗保健供应链管理中最重要的技术。调查结果表明，已发表的研究主要集中于为Covid-19影响的管理生成弹性计划。此外，在大多数研究中都强调了医疗保健供应链的脆弱性和建立更好的弹性方法的必要性。但是，这些新兴工具在管理供应链中管理干扰和保证弹性的实际应用很少受到检查。本文为其他研究提供了指导，可以指导研究人员开发和进行与不同灾害的医疗保健供应链有关的令人印象深刻的研究。
进行马林流域的参与性评估以识别综合气候
气候变化是尼泊尔繁荣和可持续发展的最大挑战之一。作为一个至少发达国家，贫困率高为18.7％，主要受农业经济为主，主要受季风影响，尼泊尔极易受到气候变化的影响。尼泊尔的崎topraphing和脆弱的地质也使其容易受到气候变化的影响。管理流域，以增强尼泊尔（Mawrin）项目气候变化的韧性，以确保分水岭的方法，以确保当地和土著社区的长期韧性，以防止紧急情况。由全球环境设施（GEF）资助，该项目是通过世界野生动植物基金会（WWF）（WWF GEF机构）与森林与环境部（尼泊尔项目执行机构），尼泊尔政府与森林和环境部（项目执行合作伙伴）的协议实施的。项目区域1覆盖了两条主要河流，即尼泊尔丘里亚带的辛德胡里地区中西部的马林和凯恩。流域非常容易受到气候变化的攻击，较高的暴露于多种危害，例如滑坡，洪水和干旱，对土著人和当地人的敏感性在生计方面取决于生存农业。
机器人辅助部分肾切除术（RAPN）的三维虚拟模型（RAPN）：开发评估的研究方案O
背景：血液蛋白质组是生物标志物和治疗靶标的主要来源。我们旨在通过系统的遗传分析来鉴定坟墓疾病（GD）和坟墓的眼科（GO）的因果蛋白和潜在靶标。方法：全基因组协会研究（GWASS）对英国生物友好的蛋白质组学项目（UKB-PPP）收集了来自54,219名参与者的2923个Olink蛋白。我们对整个蛋白质组的孟德尔随机化（MR）研究进行了CIS-PQTL研究，以鉴定候选蛋白的GD和GO风险。共定位分析和HEIDI检验用于检查已鉴定的蛋白质和疾病是否具有相同的变体。使用反式PQTLS的基于摘要的MR（SMR）分析中鉴定了更多具有潜在因果关系的蛋白质。然后，进行下游分析以检测蛋白质相互作用，基因功能，细胞类型特异性表达和可药物的信息。结果：这项研究在遗传上预测的62个血浆蛋白与GD风险有关。将四种蛋白质（CD40，Tinagl1，Gmpr和CXCL10）优先考虑，证明与GD共享相同的变体。具体来说，某些蛋白质与GD与CD40中的Trans-PQTL映射具有潜在的关联。四个优先蛋白编码基因主要富含凋亡和死亡过程的调节。此外，GMPR与GO和GD都沿一致的方向相关联。BTN1A1和FCRL1优先考虑为发作的因果蛋白，与GD无关。关键词：血浆蛋白质组学，Graves疾病，Olink，Mendelian随机化结论：通过综合蛋白质组织和遗传数据，我们确定了GD的几种蛋白质生物标志物，其中一种与GD和GO相关联，而另外两个特定于GO的蛋白质生物标志物可以发作，这为两种疾病提供了对病因学和潜在的治疗靶标的有价值的见解。
识别 GPU 微架构漏洞的有效方法
摘要 — 图形处理单元 (GPU) 越来越多地被应用于可靠性至关重要的多个领域，例如自动驾驶汽车和自主系统。不幸的是，GPU 设备已被证明具有很高的错误率，而实时安全关键应用程序所施加的限制使得传统的（且昂贵的）基于复制的强化解决方案不足。这项工作提出了一种有效的方法来识别 GPU 模块中的架构易受攻击的位置，即如果损坏则最影响正确指令执行的位置。我们首先通过基于寄存器传输级 (RTL) 故障注入实验的创新方法来识别 GPU 模型的架构漏洞。然后，我们通过对已确定为关键的触发器应用选择性强化来减轻故障影响。我们评估了三种强化策略：三重模块冗余 (TMR)、针对 SET 的三重模块冗余 (∆ TMR) 和双联锁存储单元（骰子触发器）。在考虑功能单元、流水线寄存器和 Warp 调度器控制器的公开 GPU 模型 (FlexGripPlus) 上收集的结果表明，我们的方法可以容忍流水线寄存器中 85% 到 99% 的故障、功能单元中 50% 到 100% 的故障以及 Warp 调度器中高达 10% 的故障，同时降低硬件开销（与传统 TMR 相比，在 58% 到 94% 的范围内）。最后，我们调整了该方法以针对永久性故障执行补充评估，并确定了容易在 GPU 上传播故障影响的关键位置。我们发现，对瞬态故障至关重要的触发器中相当一部分（65% 到 98%）对永久性故障也至关重要。
残留应力人字形前加载放大器，用于大...
研究描述：到2050年，当二氧化碳排放量应达到零以限制气候变化时，城市将占全球人口的68％。因此，城市是需要通过适应和缓解措施来保护人类免受气候变化的关键地方。科学文献记录了技术，政治，基础设施或基于自然的气候解决方案。然而，关于气候变化的科学文献的快速增长散布在许多科学学科，例如城市地理，社会科学和工程学，这使得难以获得在哪些条件下以及为什么在哪些条件下起作用的结构化概述。