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大麻二酚在高架迷宫中的抗焦虑样作用中的性别依赖性差异
大麻合法化和非刑事化的上升激发了人们对在精神病学中使用大麻衍生物的治疗可能性的兴趣。天然植物大麻sativa包含两个主要植物大麻素：三角洲（9）-trahydrocantabinol（THC）和大麻二酚（CBD）。大麻的主要非精神活性成分CBD具有治疗焦虑的治疗潜力。最近的几篇评论证明了人类中CBD的焦虑性质，并得到动物模型中获得的数据（García-Gutiérrez等，2020; Lisboa等，2017; Melas等，2021; Wright等，2020）。CBD的出色安全性（Dos Santos等，2020； Iffland和Grotenhermen，2017）使其成为进一步发展的有吸引力的候选人。CBD具有复杂且高度非选择性的药理学，除了在大麻素受体上的作用外，还影响了许多不同的神经递质系统（Cifelli等，2020; Murkar等，2021）。其抗焦虑作用的特征是在人类中（Linares等人，2019; Zuardi等，2017）和动物（Campos andGuimaréet，2008; Gomes et al。，2011;Guimaréetand，guimaréetan al guimaroun and，guimaroun and al and of Anightempe曲线（Linares et al。，2019）（Linares等，2019）。但是，这些发现基于几乎完全从男性受试者获得的证据。尽管女性参与者在最近对人类受试者的最近研究中包括在内，但男性和女性的数据被汇总进行分析
具有“气候贡献”的有效碳价格
Karsten Neuhoff (DIW Berlin; Technical University Berlin), Misato Sato (Grantham Research Institute on Climate Change and the Environment, LSE), Fernanda Ballesteros (DIW Berlin; Technical University Berlin), Christoph Böhringer (Carl von Ossietzky University of Oldenburg), Simone Borghesi (European University Institute; University of Siena), Aaron Cosbey （小世界），Katsuri DAS（德里 - NCR加兹阿巴德管理技术研究所），罗兰·伊斯默（Roland Ismer）（波茨坦大学），安格斯·约翰斯顿（University of Potsdam），安格斯·约翰斯顿（牛津大学），佩德罗·利纳雷斯（Pedro Linares），佩德罗·利纳雷斯（Pedro Linares）（技术研究所； comillas Pontifical University; comillas Pontifical University）弗雷伯格（Freiburg），爱丽丝·皮洛特（Alice Pirlot）（日内瓦研究生研究所），菲利普·奎里恩（CNRS，CIRID），Knut Einar Rosendahl（挪威生命科学大学），Aleksander Sniegocki，Aleksander Sniegocki（沃沙河改革研究所），Harro van Asselt（Harro van Asselt），Harro Van Asselt（剑桥大学）和Lars Zeterberg（Lars Zeterberg）（IIV）。
PEDOT:Tos 薄膜中的水摄入和离子交换（基于循环伏安法）：实验和分子动力学研究
该期刊文章的自存档后印本可在林雪平大学机构知识库 (DiVA) 找到：http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:liu:diva-178503 注意：引用该作品时，请引用原始出版物。 Delavari, N., Gladisch, J., Petsagkourakis, I., Liu, X., Modarresi, M., Fahlman, M., Stavrinidou, E., Linares, M., Zozoulenko, I., (2021), 循环伏安法下 PEDOT:Tos 薄膜中的水摄入和离子交换：实验和分子动力学研究，大分子，54(13)，6552- 6562。https://doi.org/10.1021/acs.macromol.1c00723
用于人道主义任务的直升机解决方案 - 空中客车
2017 年 1 月，智利部分地区发生了 90 多起山火。为了帮助扑灭火灾，美国、法国和秘鲁等多个国家都提供了援助。尽管如此，消防员、陆军旅、智利军方甚至民航运营商都全力以赴。1 月中旬，智利海军在当时火灾中心普曼克地区驾驶了一架 AS365 Panther 直升机。直升机底部悬挂着小鹿水桶，他们扑灭了正在燃烧的火苗，支持陆军旅的工作并帮助控制火势。为了在火灾最严重的时候帮助同胞，Ecocopter 派出两架 H125 直升机参与空战。被派往皮尔克、阿尔韦、利纳雷斯和卡洪德尔迈波，额外的工作量需要飞行员、机组人员、维护和运营人员进行协调，并付出超出职责范围的努力。
缩略词和缩略词集合 - SDIS 76
出版总监：Colonel Francis MENÉ 项目协调和更新：Sabrina CERVERA BUET 校对委员会：Colonel Bruno BEAUSSÉ - Jérôme CERNOÏA - Virginie LABARRE Marc LOPEZ - Elsa MIRAS FERAUD - Audrey MOREL SENATORE - Françoise TERRENOIRE 平面设计：Emmanuelle MILLET工作： - 主要首字母缩写词和缩写词列表 - 方向of Civil Security / 1994 - Lcl Pierre GARIOUD – INESC / 1999 - 消防和救援服务 s-p 术语表，Lcl Gilbert PASCAL – ENSOSP / 2008 - 术语表法国消防员全国联合会 – www.pompiers.fr / 2011 - 部际术语表Colonel LINARES 的缩写 – EMIZ 西南/ 2010 - ENSOSP 国家资源和知识门户网站成员
计算机科学研究趋势杂志
The clinical records used in this experiment belong to 193 patients located in the following cities: Montemorelos (140 patients), Monterrey (2 patients), Linares (4 patients), Solistahuacan (1 patient), Allende (9 patients), Mexico City (1 patient), Alamo (1 patient), Tampico (1 patient), Hermosillo (1patient), Tamaulipas (1患者），Coatzacoalcos（1例患者），坎昆（1例患者），CD。Madero (1 patient), Tamasopo (1 patient), Altamira (1 patient), General Teran (3 patients), Anahuac (1 patient), Chihuahua (1 patient), Elkhart (1 patient), Santiago Tuxtla (1 patient), Camargo (1 patient), Cadereyta (1 patient), Chula Vista (1 patient), Mezcalapa (1患者），射频（1名患者），NavoJoa（1例患者），佐治亚州（1名患者），河滨（1名患者），卡波卡（1名患者）。在牙科记录中未记录11例患者的位置。由于该诊所已更改了用于记录临床记录的纸质表格的几倍，因此我们决定从最新的193个临床记录中进行样本进行实验，该记录使用相同的纸张形式。
使用强化学习设计多体系统中低推力进入周期性轨道的方法
I. 引言随着火星立方体一号 (MarCO) 任务的成功和小型化技术的进步，小型卫星不再局限于在低地球轨道 (LEO) 运行。相反，通过低推力小型卫星进行深空探索、技术演示和有针对性的科学任务可能很快就会成为现实。事实上，即将到来的任务，如月球冰立方、LunaH-map 和 NEA Scout，将把小型卫星作为次要有效载荷搭载在 Artemis 1 上，部署到多体重力环境内的各种位置[1-3]。然而，混沌多体系统中航天器的轨迹和机动设计本质上是一个高维问题，而且由于结合了与低推力小型卫星相关的约束而变得更加复杂：有限的推进能力、运行调度约束以及固定但不确定的初始条件。虽然存在多种基于最优控制和动态系统理论 (DST) 的数值方法，用于在多体系统的近似动力学模型中构建低推力轨迹和机动剖面，但自主和稳健设计策略的开发需要一种替代方法。强化学习 (RL) 是天体动力学界越来越感兴趣的一类用于实现轨迹和机动设计的自主性的算法。RL 算法通常涉及代理与环境交互，通过对动态状态采取行动来最大化奖励函数。代理会探索环境，直到确定了决定每个状态下最佳动作的策略。如果制定得当，这些算法可以探索许多状态-动作对以确定最佳动作，同时限制对次优动作的探索。RL 方法已用于天体动力学中各种应用和动力学模型的轨迹和机动设计。例如，Dachwald 探索使用人工神经网络和进化算法设计配备低推力航天器到水星的转移 [ 4 ]。Das-Stuart、Howell 和 Folta 近期提出的方法利用 RL 和基本动力学结构来设计圆形限制三体问题 (CR3BP) 中周期轨道之间的复杂转移轨迹 [ 5 ]。此外，Scorsoglio、Furfaro、Linares 和 Massari 还使用演员-评论家深度强化学习 (DRL) 方法来开发地月空间近直线轨道航天器的对接机动 [ 6 ]。最近，Miller 和 Linares 应用著名的近端策略优化 (PPO) 算法来设计地月系统中遥远逆行轨道之间的转移，通过 CR3BP 进行建模 [ 7 ]。这些研究的成功为天体动力学界继续探索和扩展 RL 在多体轨迹设计策略中的应用奠定了宝贵的基础。具体来说，本文以这些先前的研究为基础，重点关注实施基于 RL 的轨迹设计方法的一个重要组成部分：制定一个奖励函数，该函数既反映了设计目标，也反映了影响恢复机动轮廓操作可行性的约束。该分析是在低推力 SmallSat 的轨迹设计背景下进行的，以快速访问位于与 CR3BP 中的周期轨道相关的稳定流形上的附近参考轨迹。
投资经济分析手册...
本《手册》是团队合作的成果。Jock Anderson 为风险分析章节做出了贡献，Howard Barnum 为健康项目评估章节做出了贡献，John Dixon 为环境外部性章节做出了贡献，Jee-Peng Tan 为教育项目评估章节做出了贡献。George Psacharopoulos 为教育项目评估提供了非常宝贵的意见。 Rodrigo Archondo-Callao、Shanta Deverajan、Colin A. Gannon、Pablo Guerrero、Kenneth M. Gwilliam、Ian G. Heggie、David Hughart、Howard Jones、Ulrich Lachler、Julio Linares、Ricardo Martin、Roberto Mosse、A. Mead Over、David A. Phillips、Anandarup Ray、Robert Schneider、Zmarak Shalizi、Sethaput Suthiwart-Narueput、Lyn Squire、Alfred Thieme、Ulrich Thumm、Herman van der Tak、William A. Ward 和 Kenneth Watson 提供了深刻的评论。我们非常感谢 Arnold A. Harberger；多年来，他不仅通过他的著作提供了该方法的理论基础，还对手稿的多个版本进行了评论。我们还要感谢 Glenn Jenkins 允许我们使用他为哈佛大学开发的案例材料。还要感谢 Patricia Rogers 的编辑服务，以及 Toneema Haq 和 Kristyn Schrader 的帮助，他们帮助我编写各种说明框、处理大量难以处理的数据，并巧妙地整理手稿。任何错误均由我全权负责