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乡村音乐的互联网先驱 - 世界广播历史
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都灵理工大学机构存储库
考虑各种设计、运行条件和环境因素的声学效应，有效计算垂直起降场环境中的城市空中交通噪声足迹，对于在早期阶段限制噪声对社区的影响至关重要。为此，作者在 Fuerkaiti 等人 (2022) [ 11 ] 中提出了计算效率高的低保真方法，并将其扩展为计算飞机在一般 3D 环境中的噪声足迹。直射线传播器被高斯波束追踪器取代，该追踪器考虑了复杂的源方向性、3D 变化地形拓扑和风廓线。作者在之前的研究中已经验证了高斯波束追踪器的可靠性。在本文中，它进一步扩展为包括存在移动介质时的复杂源方向性。使用低保真工具链获得的噪声源存储在围绕飞机的球体上，并通过不均匀的各向异性大气传播。比较了针对不同地形拓扑结构、源方向性和风流条件预测的噪声足迹。结果表明，与平坦地形相比，对于所研究的情况，由于多次反射，建筑块在照明区域中使地面噪声水平增加了 5 dB；它们还通过在建筑物后面创建阴影区来屏蔽传入的声场。在静止的大气中，屏蔽作用随着频率的增加而增强。 变化
在医疗服务数据库中识别1型 /类型2型糖尿病，以改善糖尿病的健康监测，医学研究和预防：算法开发和应用< / div < / div>
简介：大数据源代表了糖尿病研究的机会。一个例子是法国国家卫生数据系统（SND），收集有关整个法国人口的医疗外医疗保健和住院医疗索赔的信息（6600万）。目前，基于抗糖尿病药物报销的经过验证的算法能够鉴定出SND中有药理学治疗糖尿病的人。，但不能将1型与2型糖尿病区分开。区分1型和2型糖尿病是糖尿病监测中的培训，因为它们在预防，风险，疾病自然病史，病理生理学，病理学，管理和并发症的风险方面存在差异。本文研究了使用人工智能的1型糖尿病分类算法的开发及其用于估计法国1型和2型糖尿病患病率的应用。方法：最终数据集构成了康斯坦斯队员的所有糖尿病病例（n = 951）。使用了基于八个步骤的监督机器学习方法：最终数据集选择，目标定义（类型1），编码功能，最终数据集分为培训和测试数据集，功能选择，培训以及验证以及算法的选择。将选定的算法应用于SNDS数据，以估计成人18-70岁的成年人中的1型糖尿病患病率。结果：在3481个SNDS功能中，选择了14个以训练不同的算法。人工智能为预防研究和糖尿病提供了新的可能性。最终的算法是基于上一年快速作用的胰岛素，长效胰岛素和BIGUANIDE的报销数量的线性判别分析模型（特定的97％和敏感性100％）。在2016年调整算法性能后，法国的1型糖尿病患病率分别为0.3％和4.4％。结论：我们的1类/类型2类别分类算法的性能很好，适用于其他国家/地区的任何处方或医疗索赔数据库。©2023由Elsevier Masson Sas出版。这是CC BY-NC-ND许可（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）下的开放访问文章
心血管病理
背景：心脏传导系统（CCS）创建并传播产生心跳的电信号。这项研究旨在评估人类和室内室中CCS以及周围组织的胶原蛋白含量，脉管系统和神经。材料和方法：从17个成人人类尸体锻炼的心脏中收集了十个辛里氏和17个房室CCS样品。Masson Trichrome染色用于检查胶原蛋白，心肌细胞和脂肪比例。免疫组织化学，通过CD31（泛皮标记）和D2-40（淋巴内皮标记）抗体研究血管和淋巴管。一般神经密度，同时使用酪氨酸羟化酶，胆碱乙酰转移酶的副交感神经和GAP43（神经生长标记）抗体研究了交感神经。所有组件均使用Qupath软件（皇后大学，贝尔法斯特，北爱尔兰）进行量化。结果：在正弦与室内CCS中，间质胶原蛋白高两倍以上（55％比22％）。Sinoatrial CC中的脂肪含量为6.3％，心室CC中的脂肪含量为6.5％。与周围的组织相比，在辛里尔和心室CCS中，淋巴管的密度增加，在锡室与房室CCS中较低（p = .043）。SA和AV CC之间的整体脉管系统密度没有差异。与周围组织相比，CCS的整体神经支配和神经生长密度显着增加。心房与心室CC中的神经生长更高（p = .018）。心房与心室CC中的整体神经更高（p = .018）。在所有研究区域中，在Sinotrial CCS中最高密度的所研究区域中，交感神经供应均具有主导地位。结论：我们的结果为人类CCS胶原蛋白，脂肪，脉管系统和神经的独特形态提供了新的见解。对CCS解剖成分和媒介底物的作用有更深入的了解将有助于阐明心律不齐的原因，并为进一步的治疗干预提供基础。©2023作者。由Elsevier Inc.出版这是CC下的开放式访问文章（http://creativecommons.org/licenses/4.0/）
幻影研究
目的：本研究旨在比较精确 IQ 引擎 (PIQE) 和高级智能 Clear-IQ 引擎 (AiCE) 算法在心脏计算机断层扫描 (CT) 协议中根据剂量水平对图像质量的性能。材料和方法：使用 CT ACR 464 幻影在三个剂量水平（体积 CT 剂量指数：7.1/5.2/3.1 mGy）下使用前瞻性心脏 CT 协议进行采集。使用 AiCE 和 PIQE 的三个级别（轻度、标准和强）重建原始数据。计算了骨骼和丙烯酸插入物的噪声功率谱 (NPS) 和基于任务的传递函数 (TTF)。计算可检测性指数 (d ') 来模拟冠状动脉腔 (350 Houns 场单位和 4 毫米直径) 和非钙化斑块 (40 Houns 场单位和 2 毫米直径) 的可检测性。结果：PIQE 的噪声幅度值低于 AiCE (轻度为 13.4 § 6.0 [标准差 (SD)] %、标准为 -20.4 § 4.0 [SD] % 和强度为 -32.6 § 2.6 [SD] %)。PIQE 的平均 NPS 空间频率比 AiCE 向更高频率移动 (轻度为 21.9 § 3.5 [SD] %、标准为 20.1 § 3.0 [SD] % 和强度为 12.5 § 3.5 [SD] %)。对于丙烯酸插入物，PIQE 的 TTF 值在 50% (f 50 ) 值下比 AiCE 移向更高频率，但对于骨插入物，发现 f 50 值接近。无论剂量和 DLR 水平如何，两种模拟心脏病变的 d ' 值在 PIQE 中都高于在 AiCE 中。对于模拟冠状动脉腔，所有剂量水平的轻度 d ' 值平均好 35.1 § 9.3 (SD) %，标准剂量水平好 43.2 § 5.0 (SD) %，强剂量水平好 62.6 § 1.2 (SD) %。结论：与 AiCE 相比，PIQE 降低了噪音，提高了模拟心脏病变的空间分辨率、噪音纹理和可检测性。PIQE 似乎在心脏 CT 采集中具有更大的减少剂量的潜力。© 2023 Société française de radiologie。由 Elsevier Masson SAS 出版。保留所有权利。
Hunt，K。M. R. Orcid：https：//orcid.org/0000-0000-0003-1480-3755和Harrison，S。P. Orcid：https：//orcid.org/0000-0000-0000-0000-0000-1903（2025）
高分辨率的天气和气候建模对于城市的日常运营和未来城市状况的计划非常感兴趣（Baklanov等，2018）。开发用于城市应用和服务的运营产品需要开发和评估下一代数值天气预测（NWP）模型，并探索了100 m的网格细胞分辨率（例如Boutle等，2016; 2016; Lean等，2019）。这些量表会提出新的挑战，因为解决了更大的异质性和城市形式和财产的复杂性，但它们提供了潜在的挑战，以提供邻国规模的信息，以支持广泛的综合城市服务（世界气象组织[WMO]，2019年）。为了提供城市地区所需的更高分辨率，正在开发次级尺度模型（Joe等，2018），以在千尺度模型中筑巢。鉴于缺乏适当的常规观察结果，对城市地区模型的验证仍然是一个挑战（Grimmond＆Ward，2021年）。 城市地区的任何WMO观测位置（WMO，2018a）都可能位于城市顶篷层内，而不是惯性的子层或恒定通量层（Tang等，2021）。 标准的WMO现场观测，例如位于城市公园的观测值，代表了草地，而不是在不同邻居中发生的建筑物和植被的混合。 如果使用城市冠层层观测来进行模型评估，则需要适当地对变量从惯性s层到城市冠层内部的变量进行适当的降级（例如，Blunn等，2022; Tang等，2021; Theeuwes等，Theeuwes等，2019; Wang，2014; Wang，2014）。鉴于缺乏适当的常规观察结果，对城市地区模型的验证仍然是一个挑战（Grimmond＆Ward，2021年）。城市地区的任何WMO观测位置（WMO，2018a）都可能位于城市顶篷层内，而不是惯性的子层或恒定通量层（Tang等，2021）。标准的WMO现场观测，例如位于城市公园的观测值，代表了草地，而不是在不同邻居中发生的建筑物和植被的混合。如果使用城市冠层层观测来进行模型评估，则需要适当地对变量从惯性s层到城市冠层内部的变量进行适当的降级（例如，Blunn等，2022; Tang等，2021; Theeuwes等，Theeuwes等，2019; Wang，2014; Wang，2014）。公民科学天气站，例如，Netatmo（Chapman等，2017; Fenner等，2021）和WOW（Kirk等，2021） - 和WMO（2018b）改装城市地点，城市地点可以更好地代表其来源地区的土地覆盖物的混合物（Coney等，Coney等，20222222222； Corne and al。等，2008）。eddy协方差（例如，Hertwig等，2020； Masson等，2002）和大孔径闪光测定法（Saunders等，2024）传感器允许测量惯性sublayer中通量的测量，但有受限的远距离cov-cov-cov-erage Erage（Grimmond＆Al a an Al an Al an Al an Al an an Al and an an an Al and and and and an。基于地面的遥感技术，例如自动激光痛和天花板和多普勒风痛，可以评估垂直轮廓，但在水平覆盖范围内仍然有限。对此类传感器的密集部署通常仅限于持续数月到几年的活动，例如，在柏林的乌尔比斯菲尔（Fenner等，2022）或巴黎的Paname中（Kotthaus等，2023年）。
Plantact！ - 如何应对气候危机
24-25，14476 Potsdam-Golm，德国，电子邮件：bmr@uni-potsdam.de 8 Ben Field，Aix-Marsersille Univ，CEA，CEA，CNRS，Biam，umr7265，13009 Marseille，Marseille，Marseille，Marseille，法国电子邮件：Ben.field@univ-amu.field@univ-amu.fr 9 catherine lancaster，lancaster，lancaster，lancaster，lancaster，lancaster，lancaster，lancaster，lancaster，lancaster，lancaster，lancaster： c.walsh4@lancaster.ac.uk 10 Crisanto Gutierrez，Centro de Biologia分子Severo Ochoa，1，28049 Madrid电子邮件：cgutierrez@cbm.csic.es 11 Chris Bowler，Chris Bowler，Ecole NormaleSupérieure，46 Rue d'ulm，46 Rue d'ulm，75005 paris france franser france：鲍尔（Boer），博士学位学生，植物生理学实验室，瓦格宁根大学植物科学系和研究，荷兰瓦格宁根（Wageningen），荷兰电子邮件：damian.boer@wur.nl 13 Detlef Weigel，Max Planck Biology for MogologyTübingenTübingenTübingen，Max-Planck-Planck-Ring 5，72076Tübingnyembly embly： 14 Dorothea Bartels，波恩大学教授，分子生理学，Kirschallee 1，D-53115 BONN，德国BONN，德国电子邮件：dbartels@uni-bonn.de 15 Edith Heard，Embl Heidelberg，Meyerhofstr。1，D-69117德国海德堡电子邮件：edith.heard@embl.org 16EricGomès，EGFV，Univ。波尔多，波尔多科学农业，INRAE，ISVV，F-33882 Villenave d'Ornon，法国电子邮件：eric.gomes@inra.fr 17evaMaríaGómezgómezgómezálvarez eva.gomez@santannapisa.it 18 Fabien Chardon，Paris-Saclay大学，Inrae，Agroparistech，Agroparistech，Jean-Pierre Bourgin（IJPB），78000，France，France Email：Fabien.chardon.chardon@inrae.fr