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人工智能在科学中的应用 - 阿贡科学出版物
人工智能 (AI) 科学大会联合主席 Rick Stevens 阿贡国家实验室副主任 Jeffrey Nichols 橡树岭国家实验室副主任 Katherine Yelick 劳伦斯伯克利国家实验室副主任 能源部联系人 Barbara Helland 能源部项目经理 特殊协助 分会负责人： 阿贡国家实验室 Valerie Taylor，数学和计算机科学部主任 Mihai Anitescu、Prasanna Balaprakash、Pete Beckman、Thomas S. Brettin、Charles E. Catlett、Andrew Chien、Santanu Chaudhuri、Ian Foster、Dogan Gursoy、Salman Habib、Cynthia Jenks、Rao Kotamarthi、Zein-Eddine Meziani、Michael E. Papka、Robert Ross、Stefan Wild 劳伦斯伯克利国家实验室 David Brown，计算研究部主任 Katerina Antypas、Wes Bethel、Ben Brown、Paolo Calafiura、Wibe de Jong、Sudip Dosanjh、Inder Monga、Peter Nugent、Mary Ann Piette、Prabhat、Brian Quiter、Lavanya Ramakrishnan、John Shalf、Haruko Wainwright、John Wu、Petrus Zwart 橡树岭国家实验室 Arthur Barney Maccabe，计算机科学和数学部主任 David Dean、James Hack、Kenneth Herwig、Judith Hill、Forrest M. Hoffman、Teja Kuruganti、Bronson Messer、Nageswara Rao、Arjun Shankar、Bobby G. Sumpter、Georgia Tourassi、John Turner、Jeffrey Vetter、David Womble、Steven Young 劳伦斯利弗莫尔国家实验室 Ana Kupresanin 通用原子公司 David Humphreys 行政： 阿贡国家实验室：Silvia Mulligan 劳伦斯伯克利国家实验室：Hellen Cademartori 橡树岭国家实验室：Becky Verastegui
使用Arduino MicroController
Surendra Shukla计算机科学与工程系，图形时代被视为大学，印度北阿坎德邦Dehradun，Surendrakshukla.cse@geu.ac.ac.ac.ac.ac.ac.ac.in Bhasker Pant Pant Pant Computer Science＆Engineering of Computer Science＆Engineering，图形时代，被视为Dehradun@dehradun@uttarakhand，248002 Vrince VIMAL INDER北部印度Dehradun的Graphic Era Hill大学计算机科学与工程系，印度Dehradun，248002 vvimal@gehu.ac.ac.in摘要 - 在医院中，手术和严重的药物在患者的无意识状态下进行，以避免在oparticular时期的疼痛中过剩。为使人昏昏欲睡，麻醉了。这些麻醉提供了对药物及其成分的准确测量。如果药物跨越有限的含量，则会长时间入睡。因此，药物的数量在手术和治疗的初始阶段起着重要作用。为了避免药物中的错误并节省时间，设计了自动麻醉注射器，该注射器由MicroController进行的程序和命令进行控制和功能。因此，所提出的系统可以通过分析检测患者的健康状况并使用Arduino微控制器进行自动提供麻醉。关键字：麻醉，手术，Arduino微控制器，传感器，直流电动机I.引言嵌入式系统在多种特征的多功能领域中起着重要的重要作用。此嵌入式系统是硬件和软件的组合，这些硬件和软件被累积并编程为功能以获得所需的结果，并具有准确的结果[1]。
全球气候变化下的烟草生产
随着全球气候变化的强化，高温和干旱压力已成为影响烟草植物生长，发育和产量的关键环境压力。这项研究对烟草对最佳温度条件的生理和生化反应进行了全面综述，并且在各个生长阶段的灌溉有限。它评估了这些条件对产量和质量的影响，以及与这些应激源相关的协同相互作用和分子机制。高温和干旱应激会引起酶和非酶促抗氧化活性的改变，导致活性氧（ROS）的积累，并促进脂质过氧化，所有这些都不利地影响生理过程，例如光合气体交换，生物，eNespration和Nitrogen and Nitrogen和Nitrogen sagrys inder ysery indy insy insy insy ins off Redsoss，又构成了良好的生物效应。这些应激源的相互作用激活了新型的植物防御机制，从而加剧了协同损害。最佳温度条件增强了在分子水平上的热激蛋白（HSP）和与抗氧化剂相关的基因的激活。同时，水应力触发了受脱离酸依赖性和独立信号通路调节的基因的表达。本综述还讨论了当代农业管理策略，基因工程的应用以及旨在减轻不良农业气候反应的生物技术和分子育种方法，重点是在热量和干旱压力条件下增强烟草生产。
飞往序数的飞跃：通过灵活的建模方法脑损伤后详细的功能预后
1麻醉师，剑桥大学，剑桥大学，英国，2临床神经科学系，剑桥大学，剑桥大学，剑桥，英国剑桥大学，3个计算重症监护医学实验室，约翰斯·霍普金斯大学，巴尔的摩，巴尔的摩，美国医学博士，美国医学博士，4级，校长，斯特鲁尔，斯特鲁尔，斯特罗尔，斯特里尔，斯特里尔，斯特罗尔，斯特罗尔，斯特里尔，斯特罗尔，斯特罗尔，斯特罗尔，斯特罗尔，斯特罗尔，斯特里尔，斯特里尔，斯特里尔，斯特里尔，斯特里尔，斯特里尔，斯特里尔，斯特里尔，斯特林，斯特林，斯特林，斯特林，斯特林，斯特林，斯特林，斯特林，斯特林，斯特林，国王，镇上，镇上。霍普金斯大学，美国马里兰州巴尔的摩，美国六六六号生物医学数据科学系，莱顿大学医学中心，莱顿，荷兰，荷兰7，生理学和药理学系，围手术医学和重症监护局，Karolinska Institutet，Karolinska Institutet，Sweden，Sweden for Cambride Cambride Cambride Cambride Cambride Cambrige，cambride Cambride Cambrige inder>
Psychedelika und dissoziativa in der Psychiatrie
随着酮蛋白的抗抑郁剂E-抗抑郁剂的E -ERT，以及制药行业从新的精神药物的开发中逐渐撤离，在过去的二十年中，精神病学用于精神病学的临床使用精神病研究已经蓬勃发展。对迷幻药的各种疗法的有希望的发现，例如钙甲基甲酯（LSD）和psilocybin，以及诸如氯胺酮和esketamine之类的离心症，引起了内部和耐心的研究：内部和耐心：内部和耐心：已经有一个很棒的烦恼，这样就已经有了一个很棒的烦恼，这样就可以在精神上进行过多的兴趣。作为这些物质的第一个物质之一，鼻腔内埃斯酮胺被批准在2019年12月在美国和瑞士欧盟治疗耐药性抑郁症。psilocybin最近在澳大利亚，加拿大和瑞士在特殊情况下用于抑郁症治疗，而目前在全球进行了各种迷幻药的大量入院研究。迷幻药和氯胺酮/甲胺胺在医疗用途中被认为是安全的。，但与任何新疗法一样，除了恢复外，仔细考虑和评估这些新疗法方法的具体挑战至关重要。过度期望和风险效益评估损害不足的患者：内部和治疗的声誉。尽管已经在谈论精神卫生保健的可能范式变化，但重点应放在治疗的可能风险和以前研究的方法论弱点上。
印度场景的车辆检测：增强的Yolo- ...
1* Autdr-Hub，Andhra University，Visakhapatnam，AP，印度。2 Inder Technology，Anits，Anits，印度Visakhapatnam。 *通讯作者。 电子邮件：balvinder546@gmail.com;在印度等发展中国家，道路上的交通维护是一定的至关重要的任务。 车辆检测起着重要作用，并且是自动监视流量的基本步骤。 车辆检测是从摄像机获得的图像或视频中识别车辆的过程。 它在各种应用中具有重要作用，包括交通监控，监视，自动驾驶汽车和智能运输系统。 具有卷积神经网络（CNN）的深度学习（DL）模型的出现已显示出通往车辆检测问题的途径。 文献中已经提出了几种带有CNN的DL模型，以解决车辆检测问题。 所有这些模型都没有达到标记以产生结果，尤其是由于忙碌的行进条件而引起的印度情况。 为了解决这个问题，本文介绍了一种使用增强的神经体系结构搜索印度SCE NARIO的新车辆检测方法。 实验发现表明，在FGVD和IRUVD数据集上，该模型的表现分别优于Yolo NAS 10.94％和1.29％，精度率为84.51％和96.61％。 关键字：车辆检测，深度学习，Yolo-NAS，平均精度2 Inder Technology，Anits，Anits，印度Visakhapatnam。*通讯作者。电子邮件：balvinder546@gmail.com;在印度等发展中国家，道路上的交通维护是一定的至关重要的任务。 车辆检测起着重要作用，并且是自动监视流量的基本步骤。 车辆检测是从摄像机获得的图像或视频中识别车辆的过程。 它在各种应用中具有重要作用，包括交通监控，监视，自动驾驶汽车和智能运输系统。 具有卷积神经网络（CNN）的深度学习（DL）模型的出现已显示出通往车辆检测问题的途径。 文献中已经提出了几种带有CNN的DL模型，以解决车辆检测问题。 所有这些模型都没有达到标记以产生结果，尤其是由于忙碌的行进条件而引起的印度情况。 为了解决这个问题，本文介绍了一种使用增强的神经体系结构搜索印度SCE NARIO的新车辆检测方法。 实验发现表明，在FGVD和IRUVD数据集上，该模型的表现分别优于Yolo NAS 10.94％和1.29％，精度率为84.51％和96.61％。 关键字：车辆检测，深度学习，Yolo-NAS，平均精度电子邮件：balvinder546@gmail.com;在印度等发展中国家，道路上的交通维护是一定的至关重要的任务。车辆检测起着重要作用，并且是自动监视流量的基本步骤。车辆检测是从摄像机获得的图像或视频中识别车辆的过程。它在各种应用中具有重要作用，包括交通监控，监视，自动驾驶汽车和智能运输系统。具有卷积神经网络（CNN）的深度学习（DL）模型的出现已显示出通往车辆检测问题的途径。文献中已经提出了几种带有CNN的DL模型，以解决车辆检测问题。所有这些模型都没有达到标记以产生结果，尤其是由于忙碌的行进条件而引起的印度情况。为了解决这个问题，本文介绍了一种使用增强的神经体系结构搜索印度SCE NARIO的新车辆检测方法。实验发现表明，在FGVD和IRUVD数据集上，该模型的表现分别优于Yolo NAS 10.94％和1.29％，精度率为84.51％和96.61％。关键字：车辆检测，深度学习，Yolo-NAS，平均精度
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系统信息功率模块化50 kVa功率模块 - 每个机柜最高300 kVa在30分钟内对象超负荷110％ - 10分钟内 - 10分钟内 - 在30 s化学LFP中-150％-150％ - 磷酸锂锂能量识别 - 铁磷酸锂含量186 kWh 186 kWh，每个机柜最大圆形旅行效率90％最大c速度最大c po poerity 90 k -cant a c and a c and a a Chare conding当前0.5 c当前82 A A AC -82 A A AC / AC最大值。功率等级50 kW 100 kW 150 kW 200 kW 250 kW 300 kW额定电流60 a 120 a 120 a 180 a 241 a 301 a 301 a 361 a 361 a ac Max。临时电流（过载）90 A 180 A 271 A 361 A 451 A 451 A AC连接最多4 x 95mm²/3/0awg -3 x 150mm²/300mcm -2 x 185mm²/350mcm额定电压（UN）480 VAC（UN）480 VAC的频率（3ph+N）频率60 hzZ探测器，探测器和气雾环境环境保护IP 55 / NEMA 3R（室外）操作温度-20至+45 c° / -4至 +113°F，而不会降低存储温度-20至+60 c° / -4至+60 c° / -4至 +140°f在1 M <64.8 db最大值的高空1000 m / 3280 ft / drive of deve for drive for deve for Inder < / 3280 < / <
Peter Seamon V。州长约书亚·夏皮罗（Joshua Shapiro）
5除了法官格雷迪和卡明斯法官外，Seamon还起诉了两名可能处理上诉的被告：工人赔偿上诉委员会委员托马斯·康明斯（Thomas P.因此，即使据称是由疾病的遗嘱动机或与海滨前雇主的个人联系，所有四名被告都有权获得绝对的司法豁免权。参见Figueroa诉Blackburn，208 F.3d 435，443（3d Cir。2000）。6 Seamon声称，在2008年，在宾夕法尼亚州劳工部工作的律师埃里克·普雷克尼克（Eric Preputnick）或首席律师办公室工作，没有有效地帮助他从工人的赔偿诉讼中获得认证记录的副本。Seamon还列出了Nancy Walker（劳工和工业部长），宾夕法尼亚州劳工和工业部为被告。除了上述推理外，Seamon对Walker和部门的主张失败了，因为（1）Seamon尚未充分指控针对Walker秘书的个人参与或监督责任理论，以及（2）宾夕法尼亚州劳动和工业部的国家部门，该部门是该部门的属于Sovereign Invereign Invereign and diver and diventun and Inder divent and Is divent and Is uf Etive and uf to divest。参见Karns诉Shanahan，879 F.3d 504，519（3d Cir。2018）。7具体而言，这对Seamon的指控是致命的，即（1）詹妮弗·卡拉汉（Jennifer Callahan）与法院演员密谋结束诉讼后停止电子邮件通讯，以及（2）詹姆斯·波西乌斯（James Pocius）和罗斯·科拉扎（Ross Corrazza）（或卡罗萨（Carrozza）（或卡罗萨）与法院演员同意，以错误地重建了认证的记录。
2024.02.19.580813v1.full.pdf
抽象病毒是人类微生物组的丰富和关键成分，但是通过宏基因组准确地发现它们仍然具有挑战性。当前，可用的病毒参考基因组在微生物组样本中代表多样性，并且很难扩大这种病毒参考。因此，即使考虑了从头元基因组组装和binning的功能，许多病毒仍无法通过宏基因组学检测到，因为病毒缺乏通用标记。在这里，我们描述了一种新颖的方法，用于对人肠道微生物组的新病毒成员进行分类，并展示所得资源如何改善元基因组分析。我们检索了> 3,000个富含元基因组样品（病毒膜）的病毒样颗粒（VLP），评估了每个样品中富集的效率以利用最高纯度的病毒率，并应用了涉及组装和比较的多个分析步骤，并与成千上万的大都市群体中的基因组to to Chind new ner Genomes to Inder new now ver new ver genomes。我们报告了超过162,000个病毒序列通过了数千个肠道元基因组和病毒瘤的质量控制。绝大多数检索的病毒序列（〜94.4％）是未知的起源，大多数具有CRISPR间隔匹配的宿主细菌，其中四个可以在我们调查的18,756个肠道元素元中的50％中检测到。我们将获得的序列收集到了新的extaphlan 4.1释放中，该序列可以量化与已知和新发现的病毒多样性相匹配的元基因组中的读数。此外，我们发布了病毒数据库，以进行人类微生物组的进一步病毒和元基因组研究。
URSI 文摘 - 国家科学院
联合主席 Steve Ellingson Richard Langley Kamal Sarabandi Atef Z. Elsherbeni Jean-Jacques Laurin Tapan Sarkar Inder J. Gupta Nader Engheta Gianluca Lazzi Stephen Schneider Vakur Erturk Jin-Fa Lee B. Shanker Kenn Anderson Heinrich Foltz Teh-Hong Lee Michael迈克尔·希尔兹 Y.安塔尔·古鲁达斯·甘古利 凌浩 宋吉明布赖恩·贝尔特兰 (Brian Baertlein) 罗兰·吉尔伯特 (Roland Gilbert) 刘对贤 戈登·斯台普斯 (Gordon Staples) 康斯坦丁·巴尔 (Constantine Bal) 艾伦·W·格利森 (Allen W. Glisson) 斯图尔特 (A. Long) 让-皮埃尔·圣莫里斯 (E. A. Bering) 朱利叶斯·戈德赫什 (E. A. Bering) 安东尼·马丁 (W. Ross Stone) 詹妮弗·伯恩哈德·杰德瓦 (Jennifer Bernhard Jaideva) 戈斯瓦米 (Goswami) L. 圣马丁 (Chen-To Tai) 沃尔夫冈·马丁 (Wolfgang Martin)苏珊·C·哈格内斯 约翰·马修斯 费尔南多·特谢拉布尔纳·杰弗里·赫德·克利夫·明特·马诺斯·坦泽里斯 杰弗里·鲍尔 库伊奇恩·希尔 桑特努·米什拉·阿特·桑桑多特 加里·布朗 韦恩·霍金 拉吉·米特拉 罗伯托·蒂贝里奥 杰里·伯克 约翰·黄 侯赛因·莫萨拉伊 萨米尔·特拉贝尔西 罗伯特·伯克霍尔德 格伦·赫西 本·芒克 斯科特·泰奥赛德 W. 丹尼·伯恩·伊布劳 塔梅尔·皮诺·L. E. 加里·布斯特 A 石丸 鲍勃·内维尔斯 乌斯伦吉·查尔莫斯·巴特勒 大卫·杰克逊 迈克·纽柯克 亚历杭德罗·瓦莱罗 菲利波·卡波利诺 戈登 詹姆斯·爱德华·纽曼 吉塞佩·维奇 约翰·卡尔斯特罗姆 丹·詹宁 娜塔莉亚·尼古拉瓦 约翰·沃拉基斯 迈克尔·卡尔 建明 金·梅尔斯 M·奥本海姆 A. 沃罗诺维奇 D.K. 陈 乔尔-袁 约翰逊·薛鲍·帕文·瓦希德·志宁Chen Farzad Kamalabadi John Papapolymerou Douglas H. Werner Weng Chew David Kelley Prabhakar Pathak James West Christos Christodoulou Leo Kempel G. Frank Paynter Ed Westwater Peter Collins Brian Kent An