≤2年)未接受和经验丰富的银屑病关节炎患者(PSA)。方法。数据是从第2阶段和Discover-1(tnfi-never和-sanceperianthe),Discover-2(TNFi-Naïve)和宇宙(cosmos(TNFI经验体验)的研究中汇总的。活性PSA患者每4或8周将100 mg的GUS随机分配为100 mg(Q4W + Q8W =合并GUS)或安慰剂(PBO),并在第24周与GUS Q4W或Q8W进行了交叉。时间调整后的不良事件(AE)率(事件/100例患者年[PY])和临床实验室发现在PBO控制期间和研究结束期间评估(≤2年)。结果。1554例随机患者(n = 373 [GUS Q4W],664 [GUS Q8W]和517 [PBO]),1138(73.23%)的 在第24周通过第24周的AE率为220.8/100 Py(TNFI-Naïve)和251.6/100 PY(TNFI-SPACSECED)在PBO组中的GUS组中为GUS组和196.1/100 PY(TNFI-NAïve)和303.0/100 PY(TNFI-NAïve)和PY(TNFI-nemented)。 在所有经过GUS治疗的患者(包括从PBO越过的患者)中,在长期评估期间,在TNFI-NOHEVE(139.7/100 PY)和TNFI经验(174.0/100 PY)患者中,均保持了低AE率。 率/100 py的AE,导致治疗中断,严重的AE和其他感兴趣的AE,以及在PBO和GUS治疗的患者之间保持较低的肝转氨酸酶水平和中性粒细胞计数的升高和降低的中性粒细胞计数在第24周之间是一致的,无论与先前的TNFI使用,无论在研究的最终范围内均未使用,无论与先前的TNFI使用不管,无论是在先前的TNFI使用和较低的情况下,均在第24周之间进行。 结论。在第24周通过第24周的AE率为220.8/100 Py(TNFI-Naïve)和251.6/100 PY(TNFI-SPACSECED)在PBO组中的GUS组中为GUS组和196.1/100 PY(TNFI-NAïve)和303.0/100 PY(TNFI-NAïve)和PY(TNFI-nemented)。 在所有经过GUS治疗的患者(包括从PBO越过的患者)中,在长期评估期间,在TNFI-NOHEVE(139.7/100 PY)和TNFI经验(174.0/100 PY)患者中,均保持了低AE率。 率/100 py的AE,导致治疗中断,严重的AE和其他感兴趣的AE,以及在PBO和GUS治疗的患者之间保持较低的肝转氨酸酶水平和中性粒细胞计数的升高和降低的中性粒细胞计数在第24周之间是一致的,无论与先前的TNFI使用,无论在研究的最终范围内均未使用,无论与先前的TNFI使用不管,无论是在先前的TNFI使用和较低的情况下,均在第24周之间进行。 结论。在第24周通过第24周的AE率为220.8/100 Py(TNFI-Naïve)和251.6/100 PY(TNFI-SPACSECED)在PBO组中的GUS组中为GUS组和196.1/100 PY(TNFI-NAïve)和303.0/100 PY(TNFI-NAïve)和PY(TNFI-nemented)。在所有经过GUS治疗的患者(包括从PBO越过的患者)中,在长期评估期间,在TNFI-NOHEVE(139.7/100 PY)和TNFI经验(174.0/100 PY)患者中,均保持了低AE率。率/100 py的AE,导致治疗中断,严重的AE和其他感兴趣的AE,以及在PBO和GUS治疗的患者之间保持较低的肝转氨酸酶水平和中性粒细胞计数的升高和降低的中性粒细胞计数在第24周之间是一致的,无论与先前的TNFI使用,无论在研究的最终范围内均未使用,无论与先前的TNFI使用不管,无论是在先前的TNFI使用和较低的情况下,均在第24周之间进行。结论。TNFI经验的患者中GUS的安全性与TNFI-NOTHE患者的安全性是一致的,TNFI-NOPH患者的安全性长达2年。[ClinicalTrials.gov:2阶段(NCT02319759),Discover-1(NCT03162796),Discover-2(NCT03158285)和Cosmos(NCT03796858)]
1 简介 增材制造 (AM) 是指通过连接材料从 3D 模型制造零件的工艺 [1]。定向能量沉积 (DED) 是一种特殊类型的金属 AM 工艺,其中激光和金属粉末的交汇会在基材上形成熔融的金属池(熔池),然后冷却以形成固体金属轨道。此过程逐层重复以创建最终部件。与其他金属 AM 工艺相比,DED 以其制造大型工件、构建近净形状以及修复现有零件和铸件的能力而闻名 [2–4]。此外,DED 还用于开发高级材料,例如分级材料 [5],这允许将金属粉末组合用于单个部件的不同位置。因此,AM 技术为制造业带来了重大创新。与传统的减材制造相比,AM 允许无与伦比的灵活设计,并通过仅在需要的地方沉积材料来减少材料浪费 [6]。尽管 DED 具有上述优势,但由于零件质量不可靠,需要改进过程监控和控制才能在整个行业范围内采用。具体而言,零件质量差是由于激光成型对操作和边界参数(包括激光功率)的微小变化高度敏感 [7]。基于反馈的方法有可能动态调整激光功率以减少过程波动,而无需参考特定的、先前测试过的几何形状和沉积历史。非接触式仪器已广泛用于类似应用,因为它们能够在远离沉积区域热量的安全距离处收集信息。由于激光温度高,高熔化温度、高功率激光反射和非层流很容易导致传感器损坏。当考虑成本和易于集成时,使用可见光摄像机进行光束同轴熔池监测仍然是一种方便且经济高效的解决方案,因为许多 DED 沉积头都配备了用于将监测摄像机纳入光学链的端口 [8]。因此,这项工作专注于一种视觉装置,该装置可以通过熔池的能量含量间接检测珠子高度的异常,从而可以预测和纠正与所需沉积结果的潜在偏差。此外,还创建了数据收集和标记管道,以减少数据准备时间。为了预测轨道几何形状的偏差,我们探索了机器学习 (ML) 算法的使用,特别是支持向量回归 (SVR) 和卷积神经网络 (CNN) 的回归。对创建的模型进行了评估,以确定其是否能够集成到边缘设备上,以实现机器的闭环或前馈控制。
摘要 — 近年来,脑网络被广泛用于研究脑动力学、脑发育和脑疾病。脑功能网络上的图形表示学习技术有助于发现临床表型和神经退行性疾病的新型生物标志物。然而,当前的图形学习技术在脑网络挖掘方面存在几个问题。首先,大多数当前的图形学习模型都是为无符号图设计的,这阻碍了许多有符号网络数据(例如脑功能网络)的分析。同时,脑网络数据的不足限制了模型在临床表型预测方面的表现。此外,目前的图形学习模型很少是可解释的,可能无法为模型结果提供生物学见解。在这里,我们提出了一个可解释的分层有符号图形表示学习模型来从脑功能网络中提取图形级表示,可用于不同的预测任务。为了进一步提高 17 模型性能,我们还提出了一种新策略来增强功能性脑网络数据以进行对比学习。19 我们使用来自 HCP 和 OASIS 的数据在不同的分类和 20 回归任务上评估了该框架。我们从大量实验中得出的结果证明了所提出的模型与几种最先进的技术相比的优越性。23 此外,我们使用从这些 24 预测任务中得出的图形显着性图来展示对 25 表型生物标志物的检测和解释。26
本文提出了一个详细的提案,以有效的方式将大规模可再生能源的价值以“成本加成”价格传递给消费者,这些可再生能源的价格已经比天然气驱动的批发电价便宜得多。这将减少政府在市场补贴方面的财政压力,并为最需要的消费者提供更稳定的支持。我们详细介绍了这种“绿色电力池”方法如何与批发市场互动,以确保电力稳定,同时使平衡可变可再生能源产出的成本透明化,并保持有效供需响应的激励机制。我们参考英国可再生能源的成本和数量轨迹来说明这种方法,这些可再生能源由政府差价合约支持,最初针对特定的消费者群体,作为更广泛地向消费者直接获得廉价可再生能源过渡的第一步
完全由DNA构成的纳米结构作为化疗药物载体显示出巨大的潜力,但由于脱靶毒性,迄今为止无法实现足够的临床治疗效果。在本文中,构建了一个嵌入适体的分级DNA纳米簇(Apt-eNC)作为癌症靶向药物输送的智能载体。具体而言,Apt-eNC被设计为在内部腔体中有一个内置的储备池,适体可以从中向外移动以根据需要发挥作用。当表面适体降解时,储备池中的适体可以向外移动提供补偿,从而神奇地保持了体内的肿瘤靶向性能。即使承受大量适体耗竭,Apt-eNC与传统同类物相比,细胞靶向性提高了115倍,肿瘤积累性提高了至少60倍。此外,一个Apt-eNC可容纳5670种化疗药物。因此,当系统性地给予患有HeLa肿瘤的BALB/c裸鼠模型时,载药的Apt-eNC显著抑制了肿瘤生长,而没有全身毒性,为高精度治疗带来了巨大的希望。
1. 包括换流站、电缆和其他用于输配电升级的设备 2. 地热和聚光太阳能发电 (CSP) 3. 此模型未包括公路汽车电池 4. 包括电池制造设备市场、热机储能和抽水蓄能水电 (PSH) 5. 包括采矿、船舶、建筑、物料搬运、国防、铁路和石油和天然气 6. 包括氢气生产、分配和储存、转换、运输、钢铁、现有原料、工艺电力和热力、备用和离网电力 注:分析并非详尽无遗 资料来源:BCG 分析
传热系数(HTC,H)和临界热通量(CHF,Q'CHF)是量化沸腾性能的两个主要参数。HTC描述了沸腾传热的有效性,该沸腾的传热效率定义为热通量(Q'')与壁超热(δTW)的比率,即H = Q' /δTW。此处δTw是沸腾表面和饱和液体之间的温度差。在成核沸腾状态下,热通量随壁过热而增加。但是,当热通量足够高时,沸腾表面上的蒸气气泡过多的核核会阻止液体重新润湿表面,然后在表面上形成绝缘的蒸气膜。这种蒸气膜变成了一个热屏障,可导致墙壁超热和沸腾系统的倦怠大幅增加。从成核沸腾到膜沸腾的这种过渡称为沸腾危机,其中最大热通量为CHF。增强CHF可以实现更大的安全边缘或扩展沸腾系统的操作热通量范围。[5]
日期 海拔 日期 海拔 05/01/1959 836.90 12/31/1959 887.49 01/01/1960 887.49 05/01/1960 915.63 01/01/1961 906.78 05/10/1961 932.51 12/21/1962 897.19 01/01/1962 913.97 03/01/1963 885.27 05/24/1963 901.53 12/31/1964 882.96 05/22/1964 895.52 02/05/1965 881.54 07/07/1965 914.01 01/01/1966 899.45 05/18/1966 915.18 03/08/1967 895.24 12/31/1967 913.88 01/26/1968 911.93 1968年3月23日 919.34 1969年12月29日 903.95 1969年2月2日 918.91 1970年1月16日 903.19 1970年5月2日 917.39 1971年8月12日 902.65 1971/01/16 913.57 1972/10/20 901.75 12/05/1972 913.93 01/12/1973 912.69 05/11/1973 929.61 04/11/1974 914.36 05/13/1974 928.17 09/04/1975 908.86 1975/03/31 919.39 1976/12/31 903.85 1976/05/25 921.08 1977/03/04 897.63 1977/12/19 907.55 1978/02/24 905.55 1978年3月27日 920.16 1979/01/16 905.43 1979/05/23 918.92 1980/12/22 896.18 1980/04/07 913.40 1981/03/26 893.55 1981/12/31 915.20 1982/03/29 912.81 1982/02/02 919.02 1983/12/31 905.94 1983/05/03 920.53 1984/02/08 905.89 1984/12/25 927.29 1985年10月17日 913.52 1985年1月4日929.60 1986/12/19 903.68 1986/01/01 917.58 1987/12/14 903.44 1987/04/02 917.05 1988/11/11 902.58 1988/01/03 920.00 1989年1月1日 904.09 1989年3月14日 920.11 1990年10月23日 904.11 1990年5月10日 928.73 1991年10月24日 907.90 1991年5月28日 918.82 1992年11月6日 910.09 05/12/1992 920.90 09/13/1993 912.38 09/28/1993 920.67 11/02/1994 905.06 04/13/1994 920.07 12/06/1995 904.38 05/13/1995 923.39 01/01/1996 906.66 11/26/1996 920.69 12/05/1997 907.66 02/28/1997 917.08 10/03/1998 905.55 1998年3月22日 919.52 1999年12月31日903.88 07/01/1999 918.33 02/06/2000 899.96 07/03/2000 917.31 01/10/2001 904.89 06/10/2001 915.70 12/12/2002 912.03 06/18/2002 923.66 11/24/2003 907.67 05/26/2003 917.00 01/01/2004 909.48 04/26/2004 922.69 12/22/2005 903.47 2005年1月15日 918.66 02/15/2006 902.91 07/02/2006 916.96 12/17/2007 910.09 06/15/2007 918.39 01/05/2008 910.22 04/12/2008 933.25 2009年12月25日 912.20 2009年10月11日 922.91 2010年12月30日 908.89 2010年5月21日 918.89 2011年2月8日 906.13 2011年4月27日 935.46 2012年12月31日 905.13 2012年3月31日916.70 2013/01/24 904.47 2013/08/09 920.14 2014/12/17 909.41 2014/06/16 917.21 2015/02/10 908.73 2015/12/29 933.22 2016年12月31日 907.65 2016年1月1日 930.98 2017年2月17日 906.48 2017年1月5日 934.13 2018年2月20日 908.16 2018年6月6日 917.18 2019年1月1日 914.62 2019 年 7 月 6 日 921.22 2020 年 3 月 14 日 915.38 2020 年 5 月 30 日 931.22 2021 年 12 月 17 日 912.34 2021 年 6 月 13 日 923.1
神经系统疾病代表与人类神经系统相关的异常。它们还包含中枢神经系统、脊髓或大脑的生化、解剖或电改变。这些疾病会引发不同的症状。及早诊断此类变化对于治疗是必要的,目的是限制疾病进展。本文介绍了一种精确的 CAD 系统来对脑 MRI 进行分类,该系统克服了模式分类中的关键问题,例如在训练阶段提取某些特征。我们的贡献是融合第二代小波 (SGW) 网络和深度学习架构,从而提出了用于模式分类的新型监督特征提取方法。我们的新型架构允许通过重建深度堆叠的第二代小波自动编码器来对数据集类别进行分类。将曲波池化 (CP) 与 Adam 梯度计算方法相结合可以提高自动编码器的准确性。在本研究中,我们利用 Haar 曲线波 (CurvPool-AH) 和 Shannon 曲线波 (CurvPool-AS) 构建了 Adam CP。该网络可以通过多个 SGW 自动编码器实现,最终在最后一层使用一个 Softmax 分类器。我们还发现 CurvPool 表现相当不错