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如何优化心力衰竭患者的利尿剂使用？
考虑心力衰竭的病理生理学和临床表现，使用利尿剂或具有利尿特性的药物对于心力衰竭患者的适当治疗是必不可少的。但是，在临床实践中，通常无法诊断液体扩张，利尿治疗并不总是被充分滴定。今天，除经典的噻嗪类，类似噻嗪类和环的利尿剂外，还有几种具有利尿特性的药物类别。本简短评论的目的是讨论使用当前可用药物优化利尿治疗的不同方法。Several approaches are considered, including a combination of diuretics to obtain a sequential nephron blockade, use of a drug combining a blocker of the renin-angiotensin system (RAS) and an inhibitor of the metab- olism of natriuretic peptides (ARNI), prescription of potassium binders to maintain and up-titrate RAS blockers and mineralocorticoid antagonists, and finally use of葡萄糖通过钠 - 葡萄糖共转运蛋白2系统的肾脏重吸收抑制剂。最佳使用这些各种药物类别应改善生活质量，并减少心力衰竭患者对住院和死亡率的需求。
多胺技术允许发电厂优化性能
推荐溶液Solenis建议植物试验Amercor CF6725腐蚀抑制剂，这是一种多胺产物，在锅炉中提供高水平的腐蚀保护而不会牺牲热传递。为了收集锅炉水中的铁基线数据，使用哨兵腐蚀产物复合采样器作为正常的抓取样品未提供代表性数据。一个集成的采样器使用过滤器随着时间的推移收集连续样品，并且可以在非常低的PPB单元中准确测量过滤器捕获的腐蚀产物的量。
脂肪酸生物学和营养以优化健康和生产
围产期的开始以一系列协调的代谢适应为特征，以支持奶牛的胎儿和新生儿发育（见 (McFadden and Rico, 2019) 的评论）。这些过程由内分泌信号控制，包括胎盘催乳素、生长激素和胰岛素。它们作用的结果是微调代谢控制，以节省葡萄糖、脂肪酸和氨基酸等关键营养素，以促进胎儿生长和产奶。乳腺合成乳糖（乳量的渗透调节剂）对葡萄糖的需求受到以下因素的支持：(i) 肝脏糖异生、酮生成和糖原分解增加，(ii) 乳腺血流量增加，(iii) 骨骼肌蛋白质合成和脂肪组织脂肪生成减少，(iv) 脂肪组织脂肪分解和循环脂肪酸供应增加，以及 (v) 脂肪酸和氨基酸在氧化代谢中的利用率增加。这些变化营养代谢的降低部分归因于胰腺胰岛素分泌减少和胰岛素的有效性。具体而言，泌乳是由胰岛素敏感性下降（即，胰岛素浓度增强以达到半最大反应）和反应性下降（即，在特定胰岛素浓度下最大反应下降；Debras 等人，1989 年；Vernon 等人，1990 年；Baumgard 等人，2017 年）所支持的。早期泌乳还以生长轴分离和胰岛素增敏剂胰岛素样生长因子-I 的低循环浓度为特征。虽然母体胰岛素抵抗的机制尚未完全确定，但本综述讨论了脂肪酸的潜在相互作用以及营养分配对产奶量和健康可能产生的影响。
VLSI物理设计中的人工智能，以优化
非常大规模整合（VLSI）电路的复杂性日益增加，在实现力量，绩效和地区（PPA）目标方面提出了重大挑战。传统的物理设计方法通常涉及手动或启发式驱动的过程，这些过程耗时，可能无法完全利用优化机会。本文探讨了人工智能（AI）在自动化和改善VLSI物理设计过程的各个阶段的应用。通过利用机器学习（ML）算法，例如监督学习，无监督学习和强化学习（RL），AI可以协助实现优化的PPA目标，加快设计周期并增强芯片性能。关键阶段，包括平面图，放置，路由，标准单元格设计和电网优化，在AI-wired技术的背景下进行检查。案例研究表明AI如何减少设计迭代，提高性能并最大程度地减少功耗。
用电动路径电池充电器优化应用程序
重要通知：本文所述的德克萨斯州仪器及其子公司的产品和服务由TI的标准销售条款和条件出售。建议客户在下订单之前获得有关TI产品和服务的最新信息。ti对应用程序帮助，客户的应用或产品设计，软件性能或专利侵权不承担任何责任。发布有关任何其他公司产品或服务的信息并不构成TI的批准，保修或认可。
利用人工智能（AI）优化电气自动化控制
针对当前电气工程面临的问题，设计了基于人工智能技术的控制系统。本文提出了基于人工智能算法的电气自动化控制系统模型，通过实现基于人工智能算法的控制方法，对控制参数进行优化。研究结果表明，在20%负荷干扰和2.1 Hz频率干扰下，系统控制下的汽轮机最高故障率为0.02，表明系统具有良好的抗干扰能力。因此，利用人工智能算法进行电气化自主控制可以大大提高控制反应时间，降低成本，提高生产效率。
使用人工智能优化气候和生物多样性的生态恢复
恢复退化的生态系统可以提供重要的贡献，以帮助减轻气候变化并弯曲生物多样性损失的曲线。取决于主要目标，例如最大化碳存储，保护威胁物种或降低总体成本 - 在全球和区域级别上已经确定了不同的空间优先级。支持此类工作的资金机制包括公共资源，慈善事业和私营部门，包括碳和生物多样性信用的销售。然而，有效地探索恢复目标与估计生物多样性和碳信用额的价格之间的权衡，以设计财务可行的项目仍然具有挑战性。在这里，我们利用人工智能在我们的软件船长中的力量，我们进一步开发了生态恢复的空间优先级，以一次最大化多个目标，并可以对生物多样性和气候结果进行强有力的评估。我们通过一系列逼真的模拟发现，即使在恢复项目中，对生物多样性的考虑甚至中等考虑都会导致选择恢复区域，从而实质上改善了受威胁物种的保护，同时总共捕获的总碳的减少相对较小。我们提出了与碳信用额有关的数据驱动估值，以实现混合财务模型的设计，该模型即使在以前被排除的领域也可以支持恢复工作，甚至出于经济原因。这项研究表明，强大的方法论框架的使用如何能够显着改善气候和自然的结果，同时最大程度地降低成本。
冬季电动汽车：智能功能优化续航里程和充电性能
** 标示的消耗和排放值是根据法定测量方法确定的。WLTP 测试循环于 2022 年 1 月 1 日完全取代了 NEDC，这意味着自此日期之后，对于获得新类型批准的车辆，将不再提供 NEDC 数据。这些数据并非针对某款特定车辆，也不是产品的一部分，而仅用于比较不同车辆类型。附加设备和附件（附加部件、不同轮胎规格等）可能会改变相关的车辆参数，例如重量、滚动阻力和空气动力学，并且结合天气和交通状况以及个人驾驶风格，可能会影响车辆的燃油消耗、电力消耗、二氧化碳排放量和性能数据。由于测试条件更为真实，测得的消耗和二氧化碳排放量在许多情况下高于根据 NEDC 测得的值。这可能导致自 2018 年 9 月 1 日起的车辆税发生相应变化。 有关 WLTP 和 NEDC 之间差异的更多信息，请访问 www.audi.de/wltp 有关新乘用车官方燃油消耗数据和官方特定二氧化碳排放量的更多信息，请参阅“所有新乘用车型的燃油经济性、二氧化碳排放量和功率消耗指南”，该指南可在所有销售经销店和 DAT Deutsche Automobil Treuhand GmbH、Helmuth-Hirth-Str. 1, 73760 Ostfildern-Scharnhausen, Germany（www.dat.de）免费获取。
您准备好利用 AI 来优化您的 HVAC 系统了吗？
建筑与我们健康之间的联系 我们居住和工作的建筑与我们的健康和福祉密不可分——以有助于保护我们所有人的方式创造室内环境从未像现在这样重要。例如，我们知道，优化通风率、湿度水平和空气过滤实践是设施专业人员可以在建筑物中实施的预防措施*，以支持健康安全的工作环境。
研究人员展示了人类如何学会优化工作记忆
用新的模型指向学习而不是能力的新模型，这是工作记忆的真正驱动力。 ，她通过在模型上进行试验而没有能力，但可以存储大量空间来确定这一点。 她发现，虽然具有块状机制的模型能够将信息策略性地存储到其完整的存储容量中，但没有块状机制的模型似乎并没有意识到它可以访问如此大量的存储空间，并且在存储和检索物品方面都更糟。用新的模型指向学习而不是能力的新模型，这是工作记忆的真正驱动力。，她通过在模型上进行试验而没有能力，但可以存储大量空间来确定这一点。她发现，虽然具有块状机制的模型能够将信息策略性地存储到其完整的存储容量中，但没有块状机制的模型似乎并没有意识到它可以访问如此大量的存储空间，并且在存储和检索物品方面都更糟。