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并非全是悲观和沮丧：能源密集型和时间灵活的数据中心应用实际上如何促进可再生能源
摘要 为实现可持续能源系统，进一步增加可再生能源 (RES) 发电量势在必行。然而，RES 的开发和实施带来了各种挑战，例如，处理由于 RES 的间歇性而导致的电网稳定性问题。相应地，日益波动甚至为负的电价也对 RES 电厂的经济可行性提出了质疑。为了应对这些挑战，本文分析了 RES 电厂与计算密集型、耗能数据中心 (DC) 的集成如何促进对 RES 电厂的投资。开发了一个优化模型，用于计算由 RES 电厂和 DC 组成的综合能源系统 (IES) 的净现值 (NPV)，其中 DC 可以直接消耗来自 RES 电厂的电力。为了获得适用的知识，本文通过以下方法评估了所开发的模型：
2021 财年参考文件
不适用 国家自主贡献 NS 不重大 OCT 短期债券 OMLT 中长期债券 UCITS 可转让证券集合投资计划 PCEC 信贷机构会计计划 Pbs 基点 市场份额 GDP 国内生产总值 NBI 净银行收入 % 百分比 Rex 营业收入 RNC 合并净收入 RNPG 净收入集团份额 RoA 资产回报率或资产回报率 RoE 股本回报率或股本回报率 SA 上市公司（S/N） 现货下一个 SICAV 可变资本投资公司 SPPI 单独支付本金和利息 TCAM 年平均增长率 VAT 增值税（含税） 包括所有税金 NPV 净现值 Var 变化（含税）
2021 财年参考文件
不适用 国家自主贡献 NS 不重大 OCT 短期债券 OMLT 中长期债券 UCITS 可转让证券集合投资计划 PCEC 信贷机构会计计划 Pbs 基点 市场份额 GDP 国内生产总值 NBI 净银行收入 % 百分比 Rex 营业收入 RNC 合并净收入 RNPG 净收入集团份额 RoA 资产回报率或资产回报率 RoE 股本回报率或股本回报率 SA 上市公司（S/N） 现货下一个 SICAV 可变资本投资公司 SPPI 单独支付本金和利息 TCAM 年平均增长率 VAT 增值税（含税） 包括所有税金 NPV 净现值 Var 变化（含税）
PD-L1表达的检测及其临床意义...
背景：程序性细胞死亡配体1（PD-L1）的表达与免疫检查点抑制剂对非小细胞肺癌（NSCLC）患者的疗效相关，但肿瘤组织（TT）样本难以获取，初始TT样本难以反映其时空异质性。因此，我们探索分离循环肿瘤细胞（CTC）并检测CTC上PD-L1表达的可行性。患者与方法：采集66例NSCLC患者的外周血标本，采用膜过滤根据大小分离CTC。对于59例有配对TT标本的患者，分别采用基于28 – 8抗体的免疫组织化学和免疫细胞化学检测其CTC和TT中PD-L1的表达。以TT中PD-L1表达为金标准，计算敏感度、特异度、一致性、阳性预测值（PPV）、阴性预测值（NPV），计算CTC和配对TT的Cohen kappa系数，并采用T检验、卡方检验、Mann-Whitney U检验分析临床病理特征及预后与PD-L1表达的相关性。结果：41例初治患者CTC中PD-L1检测的敏感度、特异度、一致性、PPV、NPV分别为88.89%、73.91%、80%、72.73%、89.47%，CTC和配对TT的Cohen kappa系数为0.613。生存单因素分析显示，CTC或TT中PD-L1表达阳性的初治患者无进展生存期短于CTC或TT中PD-L1表达阴性的患者（P >0.05），且CTC或TT中PD-L1阳性表达与年龄、性别、吸烟状况、组织学类型、分期无关（P >0.05）。结论：该研究证实了外周血CTC PD-L1检测的可行性，为探索实时、个体化免疫治疗分子标志物奠定了基础。关键词：循环肿瘤细胞，非小细胞肺癌，免疫治疗，PD-L1水平/表达
230420-Piedmont-完成最终可行性研究-...
研究表明，项目经济效益强劲，通胀削减法案产生积极影响 • 可行性表明，为期 30 年的项目的 NPV 8 结果为 25 亿美元，税后 IRR 为 32% • 年均稳态 EBITDA 和税后现金流分别增加至 3.76 亿美元和 3.17 亿美元 • 项目经济效益表明，美国支持电动汽车政策产生积极影响 • 创新的 Metso:Outotec 技术比传统转换具有更好的可持续性 • 已准备好开发的场地，具有基础设施、劳动力、客户亲近度和合作政府 • 划为工业用地，减少了开始施工所需的许可证和批准数量 • 提供低成本、清洁、可靠的能源，符合 TVA 到 2050 年实现净零排放的目标 • 许可和项目融资活动正在推进，目标是在 2024 年开始施工
基于机器学习的库欣病内镜鼻内入路治疗结果预测：未来即将到来？
缩写 ACTH = 促肾上腺皮质激素；AUC = 曲线下面积；CD = 库欣病；CS = 海绵窦；DI = 尿崩症；EEA = 内镜经鼻入路；GBM = 梯度增强机；GLM = 广义线性模型；GTR = 大体肿瘤切除术；IPSS = 下岩窦取样；KNN = k-最近邻；ML = 机器学习；NPV = 阴性预测值；PAS = 过碘酸希夫；PPV = 阳性预测值；RF = 随机森林；ROC = 受试者工作特征；SF-1 = 类固醇生成因子-1；SVM = 支持向量机。随附编者按 DOI：10.3171/2020.3.FOCUS20213。提交于 2020 年 1 月 31 日。接受于 2020 年 3 月 4 日。引用时请包含 DOI：10.3171/2020.3.FOCUS2060。 * MZ 和 VES 对这项工作的贡献相同，并共同为第一作者。
俄罗斯可再生能源的未来发展
目前，有关评估全球可再生能源项目成本效益的研究越来越多。这个主题对于以石油和天然气为主的俄罗斯能源市场也非常重要。俄罗斯能源部预测，使用可再生能源 (RES) 的当地发电厂可能要到 2025 年或更晚才能实现经济效益。然而，一个研究问题出现了：在没有任何国家支持的情况下，是否有可能在俄罗斯有效实施 RES 项目？为了回答这个问题，作者需要评估在俄罗斯奥伦堡地区建设太阳能发电厂的七种方案的经济可行性。这项工作的方法论基础是能源领域广泛使用的经典投资分析方法，该方法基于折现指标的计算：项目的净现值 (NPV)、回收期 (DPP) 和内部收益率 (IRR)。我们所有的计算都基于行业特定的初始资本投资估算、储能设备成本和相关的年度运营成本。这导致了在分析奥伦堡地区电力和发电能力特点、加入能源市场交易系统的现有选择、能源存储应用以及俄罗斯政府对太阳能项目的支持和资助的可用性的基础上制定了这些方案。我们的结果表明，俄罗斯可再生能源发展的经济可行性可以成为现实。在七种方案中，三种产生了积极的经济成果（其中两种项目方案没有政府支持）。这两个项目的特点是在零售市场上销售电力并安装额外的能源存储系统，尽管资本投资几乎增加了一倍。根据这三个计算标准，这些项目取得了最佳的经济效益。特别是，直接向能源消费者提供零售市场工作的方案获得的净现值比其他项目高出 1.5 倍以上，内部收益率为 10%，回报至少
人工智能驱动的常规收集医疗数据评估是针对入院患者的 COVID-19 有效筛查测试 作者：Dr. Andrew AS Soltan MB BChir MA 1,2* Dr. Samaneh Kouchaki BSc MSc PhD 3,6
简介：SARS-CoV-2 感染的早期临床病程可能难以与入院时的其他未分化医疗表现区分开来，然而病毒特异性实时聚合酶链反应 (RT-PCR) 检测的敏感性有限，并且由于操作原因可能需要长达 48 小时。在本研究中，我们开发了两种早期检测模型来识别 COVID-19，使用在 115,394 例急诊就诊和 72,310 例入院病例中通常在一小时内可获得的常规收集数据 (实验室测试、血气和生命体征)。我们的急诊科 (ED) 模型对所有入院患者实现了 77.4% 的敏感性和 95.7% 的特异性 (AUROC 0.939)，入院模型对入院子集实现了 77.4% 的敏感性和 94.8% 的特异性 (AUROC 0.940)。两种模型在各种患病率 (<5%) 中均实现了高阴性预测值 (>99%)，有助于在分诊期间快速排除以指导感染控制。我们在两周的测试期内对所有就诊并入住英国大型教学医院集团的患者进行了前瞻性验证我们的模型，与 RT-PCR 结果相比，准确率分别为 92.3%（n=3,326，NPV：97.6%，AUROC：0.881）和 92.5%（n=1,715，NPV：97.7%，AUROC：0.871）。敏感性分析考虑了 PCR 阴性结果的不确定性，提高了表观准确率（95.1% 和 94.1%）和 NPV（99.0% 和 98.5%）。我们的人工智能模型可有效用作急诊科和医院入院部的 COVID-19 筛查测试，在无法快速检测的环境中发挥重要作用。摘要：背景：快速识别 COVID-19 对于迅速提供护理和保持感染控制非常重要。SARS-CoV- 2 感染的早期临床病程可能难以与医院中其他未分化的医疗表现区分开来，但是由于操作原因，SARS-CoV-2 PCR 检测可能需要长达 48 小时。使用常规收集的临床数据进行训练的人工智能 (AI) 方法可以在出现症状的第一个小时内进行 COVID-19 的门诊筛查。方法：从英国一家大型教学医院集团的急诊和急诊科的 170,510 次连续就诊中提取了人口统计学、常规和先前临床数据。我们应用多元逻辑回归、随机森林和极端梯度增强树来区分因 COVID-19 而导致的急诊科 (ED) 表现和入院情况与大流行前的对照。我们逐步添加临床特征集并使用分层 10 倍交叉验证评估性能。在训练过程中对模型进行了校准，以达到识别 COVID-19 患者的 70%、80% 和 90% 的灵敏度。为了模拟疫情不同阶段的真实表现，我们生成了具有不同 COVID-19 患病率的测试集并评估了预测值。我们对 2020 年 4 月 20 日至 5 月 6 日期间就诊或入院的所有患者进行了前瞻性模型验证，并将模型预测与 PCR 检测结果进行了比较。结果：115,394 例急诊就诊和 72,310 例入院的实验室血液检测、床旁血气和生命体征测量结果均符合预期。
copeptin对术后精氨酸加压素缺乏症的术后实用性
垂体性疾病神经外科手术的客观精氨酸加压素缺乏症（AVD）是commen的，可能会延迟出院。copeptin是精氨酸加压素的稳定替代标记，可以预测术后AVD。作者的目的是评估术后采样时间和切点浓度的copeptin，以预测术后AVD的发展。在2020年2月至2022年4月之间正在接受垂体病变手术的未曾经有过的AVD的成年人有资格进行研究包容。术后从每位患者中抽取两个样本，以使用免疫荧光测定法评估copeptin浓度。样品表示为“早期”（截止后6小时内）或“术后第1天”（POD1；在拔管后10-30小时内）。患者的AVD发育。结果包括一百九十二名患者（54.2％的女性），中位年龄为54.5岁（IQR 39.8-67.0岁）。The median copeptin concentration at both time points was significantly lower in those with AVD (transient or permanent; n = 22, 11.5%) than in those without (early: 4.9 vs 18.7 pmol/L, p < 0.001; POD1: 3.4 vs 4.9 pmol/L, p < 0.001) but did not differ in those who developed transient versus permanent AVD.对于早期样品的AVD预测预测的最佳共肽切割点为<8.5 pmol/L（灵敏度0.70，特异性0.80，阳性预测值[PPV] 0.29，负预测值[NPV] 0.96）和PMOL/L <4.3 pmol/L pmol/L pmol/L的PMOL/L对于POD1示例（敏感性0.82 0.82，特定于0.63，ppv，ppv，ppv，ppv）。在早期样品中，copeptin临界素的22.9 pmol/l的临界值提高了对AVD检测的敏感性，而NPV为99％。患有AVD的患者的比例较高（60.0％vs 8.8％，p <0.001）和copeptin浓度较低（早期：4.3 vs 17.0 vs 17.0 pmol/L，p <0.001; pod1; pod1：2.7 vs 4.9 pmol/l，pmol/l，p <0.001）在那些患有颅脑下的患者中，患有颅脑症的患者是颅骨疗法的病理学。尽管持续性库欣氏病的患者比起缓解症患者的copeptin较低，但差异没有达到统计学意义（早期p = 0.11，pod1 p = 0.52）。此外，copeptin浓度无法预测抗利尿激素不适当分泌综合征的发展。没有AVD的患者术中接受了压力剂量的静脉曲器，中位型copeptin的中位数较低（11.7 vs 19.1 PMOL/L，p = 0.027）。在术后早期copeptin样品中得出的结论，AVD诊断的最佳copeptin切点为<8.5 pmol/L，水平> 22.9 pmol/L在排除AVD方面具有谓词效用。解释copeptin的结果时应谨慎使用，因为术中术中接受糖皮质激素而没有AVD的患者中值copeptin contrantrations。
供暖、通风和... 的生命周期成本方法分析
表 12 - 生命周期成本的数据属性表.................................................................. 27 表 13 - ASHRAE 模型的敏感性分析.............................................................. 28 表 14 - FEMP 模型通过改变变量的敏感性........................................................ 31 表 15 - 来自样本和真实医院的高压交流电成本数据.................................................... 37 表 16 - 真实医院高压交流电的 NPV 生命周期成本......................................................... 38 表 17 - 高压交流电数据元素的重要性......................................................................... 45 • 表 18：3 层医院的 LCC - ASHRAE 10% 折扣率............................................. 56 表 19：6 层医院的 LCC - ASHRAE 10% 折扣率............................................. 56 表 20：6 层医院的 LCC - ASHRAE 10% 折扣率......................................... 57 表21：3 层医院的 LCC - ASHRAE 3% 折扣率.................... 57 表 22：6 层医院的 LCC - ASHRAE 3% 折扣率....... .. .......... 58 •