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gkae897.pdf - -ORCA - 卡迪夫大学
1 Edelris, Bioparc, Bioserra 1 Building, 69008 Lyon, France 2 大学格勒诺布尔阿尔卑斯国家科学研究院，DCM，38000 格勒诺布尔，法国 3 谢菲尔德大学医学与人口健康学院临床医学部，Beech Hill Rd.，谢菲尔德 S10 2RX，英国 4 慕尼黑路德维希马克西米利安大学 (LMU) 和德国癌症联盟 (DKTK) 皮肤病学和过敏学系，慕尼黑合作伙伴中心，Frauenlobstrasse 9-11，D-80337 慕尼黑，德国 5 杜伊斯堡-埃森大学西德癌症中心医学院皮肤病学系皮肤癌科，Hufelandstraße 55，D-45147 埃森，德国 6 Diamond Light Source Ltd.，哈威尔科学与创新园区，哈威尔研究综合体，哈威尔校区，迪德科特，英国 7 约克大学化学系约克结构生物学实验室，约克 YO10 5DD，英国 8 药品卡迪夫大学探索研究所，主楼，公园广场，卡迪夫 CF10 3AT，英国
系统评价 - 欧洲 - 加迪夫大学
可再生能源的地面源热泵（GSHP）系统已成为具有成本效益和环境可持续性的替代方案，用于在住宅，商业和公民建筑中供暖和冷却应用。但是，它们的延长运行可能导致土壤地热势及其热量失衡的下降。将热量存储（TES）系统与GSHP的集成可以通过平衡能源供应和需求来减轻这些问题，从而灵活地在高峰时段满足加热和冷却需求，从而在非高峰时段保留能量，并优化整体系统效率。近年来，在不同的操作条件和气候场景下研究了各种TES辅助的GSHP配置的实验，数值和理论研究显着增加。这些集成的系统可能会考虑不同的明智热，潜热和明智的热基于热的TES方法。在这种情况下，本文介绍了TES辅助GSHP系统最新进展的全面概述。这项工作的主要目的是弥合这些集成系统上的知识差距，对所采用的术语提供了清晰度，并突出了文献中介绍的不同配置的优势和缺点。本综述预计将为TES辅助GSHP领域的研究人员和分区者提供宝贵的见解，并指导该地区未来的研发工作，最终支持脱碳的热量（包括太空冷却）并实现零零目标。
分散的Web3重塑互联网治理-ORCA
1巴斯克大学（UPV/EHU）的经济与商学院公共政策与经济历史系，Oñati广场1，20018 SanSebastiáN，西班牙； igor.calzada@ehu.eus或igorcalzada@gmail.com;电话。: +34-630752876 2 Ikerbasque, Basque Foundation for Science, 48009 Bilbao, Spain 3 Decentralization Research Centre, 545 King St. W, Toronto, ON W5V 1M1, Canada 4 Wales Institute of Social and Economic Research and Data (WISERD), Social Science Research Park (Sbarc/Spark), School of Social Sciences, Cardiff University, Maindy Road, Cathays,加的夫CF24 4HQ，英国5富布赖特学者（S-I-R），US-UK Fulbright委员会，第302单元，Camelford House，89 Albert SEE1 7TP，英国伦敦SE1 7TP，英国6号电信公司和人工智能系，Budapest of Technology and Emantagence of Technology and Emantions of Technology and Emantions（BME），BME NESPIES，1111111111。库里公园4，86911DießenAmmersee，德国
cancers-16-03351.pdf - -ORCA - 卡迪夫大学
简单摘要：本研究旨在使用治疗前 MRI 图像来开发和验证用于预测多形性胶质母细胞瘤 (GBM) 患者总生存期 (OS) 的放射组学模型。使用来自多个机构的 289 名患者的回顾性数据集从每个患者的肿瘤体积中提取 660 个放射组学特征 (RF)。通过结合临床变量增强了初始模型，并通过重复三重交叉验证进行了验证。最终的临床-放射组学模型利用原发性大体肿瘤体积 (GTV) 和 T2-FLAIR MRI 模态，并包括年龄变量和两个稳健的 RF。该模型在验证队列中实现了中等良好的判别性能（C 指数：0.69）和显着的患者分层（p = 7 × 10 − 5）。值得注意的是，训练后的模型在 11 个月时表现出文献中最高的综合曲线下面积 (iAUC)（0.81）。研究得出结论，经过验证的临床放射组学模型可以根据 OS 有效地将 GBM 患者分为低风险组和高风险组。未来的工作将侧重于整合基于深度学习的特征和标准化卷积滤波器，以改进 OS 预测。
9% 低收入住房税收抵免 ORCA 申请流程和 QAP 更新概述 9% 低收入住房税收抵免 (LIHTC) 计划已获得授权
9% 低收入住房税收抵免 ORCA 申请流程和 QAP 更新概述 9% 低收入住房税收抵免 (LIHTC) 计划由美国国税局 (IRS) 法典第 42 条授权。IRS 批准并接受合格分配计划 (QAP)，每个州的住房融资机构 (HFA) 必须提交该计划作为其如何分配税收抵免的指导政策文件。第 42 条要求每个州都必须将其作为其 QAP 的一部分，其中之一就是 9% LIHTC 计划必须具有竞争力。由于 OHCS 已通过俄勒冈州集中申请 (ORCA) 调整其融资流程以简化和降低竞争性，因此第 42 条中的几项要求需要考虑，包括这项具有竞争力的要求。为确保 OHCS 和俄勒冈州 QAP 符合法典，同时利用新 ORCA 流程的优势，OHCS 提出了本文件中列出的流程。接收和申请表部分 申请 9% LIHTC 资源的项目必须填写 9% LIHTC 申请表，表明其兴趣。此申请表将至少提供六周，开放期将由 OHCS 在开放前至少一个月通过技术咨询宣布。重要的是，9% 申请表将用于评估、筛选并在必要时根据此处列出的选择标准对 9% 项目申请人进行排名。虽然它不会包含最终确定资源承诺所需的所有文件，但它将比一般的 ORCA 项目接收表更为严格。推荐获得 9% LIHTC 的项目仍需满足 ORCA 中所有适用的评估标准。在 9% 评估、筛选和排名过程中做出的承诺将在承保过程及之后执行。背离这些承诺将触发对奖励建议的重新考虑。OHCS 工作人员将努力在申请期结束后四周内完成对 9% 请求的审查。 9% LIHTC ORCA 申请流程项目将根据 OHCS 列出的优先事项使用简化的申请流程进行评估，选定的项目数量将基于该轮融资中确定的可用资源。选定的项目将在选定后同时收到其状态通知，选定进入 ORCA 流程的项目将获得
车辆通讯 - 欧洲 - 加迪夫大学
随着连接和自动驾驶汽车的增殖，控制器区域网络（CAN）总线由于其速度和效率而成为车载网络的主要通信标准。但是，CAN总线缺乏基本的安全措施，例如身份验证和加密，使其非常容易受到网络攻击的影响。为了确保车辆安全性，入侵检测系统（IDS）必须检测到可见的攻击，并为新的，看不见的攻击提供强大的防御，同时保持轻量级的实用部署。以前的工作仅依赖于CAN ID功能，或者使用了手动功能提取的传统机器学习（ML）方法。这些方法忽略了其他可剥削的功能，这使得适应新的看不见的攻击变体和损害安全性。本文介绍了一种尖端，新颖，轻巧，车载，IDS玻璃，深度学习（DL）算法，以解决这些局限性。所提出的ID采用多阶段方法：在第一个阶段的人工神经网络（ANN）来检测可见的攻击，以及在第二阶段进行长期的短期记忆（LSTM）自动编码器，以检测新的，看不见的攻击。要了解和分析各种驾驶行为，使用最新的攻击模式更新模型，并保留数据隐私，我们提出了一个理论框架，以在层次结构联合学习（H-FL）环境中部署我们的ID。实验结果表明，我们的IDS的F1得分超过了0.99，对于看到的攻击，新型攻击的检测率为99.99％，超过0.95。这使我们的模型可与可见和看不见的攻击进行稳健。此外，误报率（FAR）在0.016％的情况下极低，最小化了错误警报。尽管使用了以其在识别复杂和零日攻击方面的有效性而闻名的DL算法，但IDS仍然轻量级，确保了其对现实世界部署的可行性。
以人为本的智能制造 - -ORCA - 卡迪夫大学
自从工业5.0的概念提出以来，工业场景中人机交互（HMI）的重视程度不断提高。HMI是工厂向工业5.0发展的一部分，主要是因为HMI可以帮助实现以人为本的愿景。同时，为了实现工业5.0提出的可持续和有弹性的目标，绿色、智能和更先进的技术也被认为是工厂实现工业5.0的重要驱动因素。将HMI与先进技术相结合的以人为本的智能制造（HCSM）工厂有望成为未来制造业的典范。因此，有必要讨论未来可能促进HCSM实施的技术和研究方向。在智能工厂中，HMI信号将经过传感器采集、处理、传输到数据分析中心并输出以完成交互的过程。基于此过程，我们将HMI分为四个部分：传感器和硬件、数据处理、传输机制以及交互和协作。本文通过系统的文献综述过程，评估和总结了当前 HMI 领域的研究和技术，并将它们归类为 HMI 过程的四个部分。由于某些技术的当前使用场景相对有限，因此介绍重点关注它们可能的应用和面临的问题。最后，揭示并讨论了 HMI 为工业 5.0 和 HCSM 带来的机遇和挑战。
从地缘政治风险中恢复 - 欧洲 - 卡迪夫大学
在供应链的持续全球化中，地缘政治问题已成为公司供应链风险的重要来源。最近在美国对中国半导体行业采用的贸易制裁中进行了说明，特别是在进入半导体芯片方面。在本文中我们重点关注的一个值得注意的事件涉及领先的电信公司华为如何受到这一影响，最有趣的是，尽管制裁禁令，但他们能够在美国半导体芯片技术封锁期间成功推出新的基于芯片的产品，从而能够成功地响应新的芯片基础产品。这是在主要供应商SMIC的支持下实现的，SMIC已成为华为的主要7 nm芯片供应商。采用事件研究方法，本研究最初使用这些新的Smic源自的半导体芯片来研究股市对Hua-Wei新产品发行的反应。它还评估了对华为和Smic供应链合作伙伴的传播影响。这暴露了对华为（焦点公司）和SMIC（主要供应商）的供应链成员的不同影响。值得注意的是，Smic向华为提供的筹码对华为和Smic的供应商和客户都产生了显着积极的影响。随着供应链中不同角色的影响的影响，本研究提供了有用的见解，以理解企业对关键供应部分的施加制裁，从而由公司主动采取的主动行动造成的好消息的支持效应。The results reveal predominantly positive responses from Huawei ' s suppliers and customers, as well as SMIC ' s suppliers and customers, to these incidents, with Huawei ' s suppliers ' and SMIC ' s suppliers ' and customers ' share prices responding positively to the release of Huawei ' s new product, exhibiting substantial median stock market reaction of 1.53%, 1.62%, and 2.52% on Day 0,相比之下，它分别表明，华为的客户对这种新来源产品的开发没有表现出积极的股价反应。
探索协作决策——ORCA
本文采用准实验性前测-后测设计，探讨了将生成人工智能 (GAI) 整合到组织决策过程的效果。该研究考察了三个以尖端运营技术而闻名的全球组织在四种群体决策场景中人类智能 (HI) 和 GAI 之间的协同作用。研究分为几个阶段：确定研究问题、收集决策基线数据、实施人工智能干预以及评估干预后的结果以确定绩效变化。结果表明，通过提供基于系统 2 推理的数据驱动支持和预测分析，GAI 有效地减轻了人类的认知负担并减轻了启发式偏差。这在以陌生和信息过载为特征的复杂情况下尤其有价值，在这种情况下，直观的系统 1 思维效果较差。然而，该研究还揭示了与 GAI 集成相关的挑战，例如可能过度依赖技术、内在偏见，尤其是缺乏情境创造力的“开箱即用”思维。为了解决这些问题，本文提出了一个强调透明度、问责制和包容性的 HI-GAI 合作创新战略框架。
UNITY - -ORCA - 卡迪夫大学
F. Aater , A. A. A. A. A. A. A. A. A. A. A. A. A. A. A. A. A. A. A. A. A. A. A. A. A. Amankw c , himself , KA Ae-Ngychise d , also , F Agboky d , I , , , CT Ageymang d , CT Ageymang d , as , C. Agete f , as S. Balaji h , too , L. Bajer i , I, PJ Basser j , also , J. Beauchem k , also , C. Bennellick i , Y. Behane b , as , Y. Boatg-Mensah c , as , R.Can Lorent k , D. Field or , himself , H. Frail r , as , B. Fraeman s , also , T. George , also , J. Ghoamf , as , M. Huntman x , also , SK Jafri w , as , DK Jonesf , himself, F. Jobbert and , as , T. Karaulanov v , as , MP Karaus z , as , S. Knacksted q , as , S. Knackd h , as riew Lafayette g , himself, A, AC Lee ac , as , B. Lena ad , as , N. Lena ae , himself , M. Lingura af , as , E. Lágbergg , as , Z. Lockart yeh , as , E. Loth ai , also , P. Mannam a sole i , the D. Murphy ai , as , FL Nakwa, also , V. Nakabirwa a , as , CA Nelson am , K. North ac , as , S. Note d , also , R. O ' Muirchigh , J. O ' Muirchagh , as a , himself , CM Ongeti ao , as , D. Onnyo ao , as , SApong c , himself , F. Pador , F. Pador , D. Pavez or , T. Pause a , MS Pepper n , KS Phyri , as , M. Poorman m J. Rogers r , itself, M. Rutherford g , as , H. Searr , as , L. Scoluck r , as , M. Seal as , ML Sekol , as , T. Shama , as , K. Syddiqui , as , N. Sindane , as there is , the same , FE Suleman au , as , PC Sundgrenov , also , R. Teixyria r , as , W. Terekegn b , associate , P. Velasco e, himself , IM Viljo t , also , M. Vokhiwa working , as , A. Web ad , as , C. Weian v , as , N. Wiley h , as , P. Wintermark b , K. Wintermark b , K. Yibeal b , SCL Deoni a , SCC Williams i , * , * , *.