本文旨在提出一些方案,使电网薄弱的干旱岛屿实现低碳足迹大规模海水淡化。通过这些方案,目标是重新配置并网风能/海水淡化系统,以实现大中型水生产。在此背景下,建议使用锂离子电池进行固定储能,并采用管理策略,以避免风能/海水淡化系统消耗与其连接的传统电网的能源。控制策略是基于确保风电场和电池提供的电力在系统的整个使用寿命期间与海水淡化厂的电力需求保持同步。在确定可再生能源系统的规模时,需要考虑风能的年际变化,并提出估算方法。案例研究以加那利群岛为中心,该地区特别容易受到气候变化的影响,但其风能开发利用具有得天独厚的优势。所得结果显示了所分析配置的最佳风电场和储能系统容量。所提出的方法可实现低碳运营足迹。如果今天实施控制策略,当前的电网限制和在仍然依赖化石燃料的社会背景下进行的系统生命周期评估表明,足迹可能减少 77.4%。然而,当风力涡轮机、电池和海水淡化厂的制造过程从碳中和社会中受益时,剩余的 22.6% 可能会在未来消除。
抽象的背景肌萎缩性横向硬化症在病因和遗传学上与额颞痴呆症重叠,并以家族性和明显零星的形式发生。最常见的基因是C9orf72,SOD1,TARDBP和FUS。这些基因中引起疾病的变异的外观是不完整的,但在人群水平上尚未得到很好的研究。 目的我们试图确定通常导致肌萎缩性横向硬化症的基因中病原和可能致病性变异的种群水平的外观。 使用肌萎缩性侧面硬化症和额颞痴呆的流行病学数据用于计算人口水平下每个基因的预期引起疾病的变体的预期频率。 来自GNOMAD和CLINVAR数据库的变体数据用于确定观察到的引起疾病的变体数量,并估计每个基因的种群水平的渗透率。 C9orf72的数据是从已发表的文献中获得的。 发现肌萎缩性外侧硬化症或额颞痴呆的最大种群渗透率为C9ORF72(95%CI(20.9至53.2)),SOD1为54%,SOD1为54%(95%CI(95%CI)(95%CI(32.7至88.6),tardbp(38%),tardbp(95%CI)(95%CI(95%)(21 fo to y(21)。 (95%CI(13.0至28.4))。 结论肌萎缩性侧索硬化病疾病基因的种群水平渗透性降低。 这一发现对受影响个人及其未受影响的亲戚的基因检测和咨询具有影响。这些基因中引起疾病的变异的外观是不完整的,但在人群水平上尚未得到很好的研究。目的我们试图确定通常导致肌萎缩性横向硬化症的基因中病原和可能致病性变异的种群水平的外观。使用肌萎缩性侧面硬化症和额颞痴呆的流行病学数据用于计算人口水平下每个基因的预期引起疾病的变体的预期频率。来自GNOMAD和CLINVAR数据库的变体数据用于确定观察到的引起疾病的变体数量,并估计每个基因的种群水平的渗透率。C9orf72的数据是从已发表的文献中获得的。 发现肌萎缩性外侧硬化症或额颞痴呆的最大种群渗透率为C9ORF72(95%CI(20.9至53.2)),SOD1为54%,SOD1为54%(95%CI(95%CI)(95%CI(32.7至88.6),tardbp(38%),tardbp(95%CI)(95%CI(95%)(21 fo to y(21)。 (95%CI(13.0至28.4))。 结论肌萎缩性侧索硬化病疾病基因的种群水平渗透性降低。 这一发现对受影响个人及其未受影响的亲戚的基因检测和咨询具有影响。C9orf72的数据是从已发表的文献中获得的。发现肌萎缩性外侧硬化症或额颞痴呆的最大种群渗透率为C9ORF72(95%CI(20.9至53.2)),SOD1为54%,SOD1为54%(95%CI(95%CI)(95%CI(32.7至88.6),tardbp(38%),tardbp(95%CI)(95%CI(95%)(21 fo to y(21)。 (95%CI(13.0至28.4))。结论肌萎缩性侧索硬化病疾病基因的种群水平渗透性降低。这一发现对受影响个人及其未受影响的亲戚的基因检测和咨询具有影响。
graphyne和GraphDiyne纳米骨本在不同的应用中显示出明显的前瞻性。在电子设备中,他们提出了用于高性能纳米级设备的独特电子性能,而在催化中,它们的出色表面积和反应性将其对许多化学反应的有价值的催化剂提供了支持,从而有助于可持续能量和环境修复。拓扑指数(TIS)是数值不变的,可提供有关给定分子图的分子拓扑的重要信息。这些指数在QSAR/QSPR分析中至关重要,并且在预测各种物理化学特征方面起着重要作用。在本文中,我们提出了用于计算Graphyne和GraphDiyne Nanoribbons的基于反向(RR)学位拓扑指数的公式,包括RR Zagreb索引,RR Hyper-Zagreb索引,RR Hyper-Zagreb索引,RR忘记了RR INDEX,RR ATOM键连接性指数和RR GEEMETEX和RR GEEMETIC INDEX,以及RR GEEMETIC INDEX。我们还执行图理论分析和比较,以证明至关重要的意义并验证获得的结果。我们的发现提供了对这些纳米管的结构和化学特性的见解,并有助于开发各种应用的新材料。
•发现了48种新的地衣和植物,并报告了印度的第一个物种。•调查了23个州和50个受保护区,包括Chambal,Corbett,Gowind WLS,Khaziranga,Kishanpur,Suhelwa,Pachmarhi。•修订了26个分类学复杂或有趣的分类单元。•出版了9个地衣清单和不同地区的植物清单。•书“北方邦的植物资源 - 清单”,其中包括所有藻类,地衣,苔藓植物,孢子菌素,体育植物和被子植物的完整列表。•已推出了北方邦的电子植物。该研究所的植物标本室LWG被国家生物多样性管理局(NBA)公认为“国家存储库”。•启动了植物标本室的数字化,并推出了虚拟标本室。在过去的5年中,植物标本室有15,450个标本,总共3359人参观了植物标本室。
和PrzemysławB。RadwaðSki,Pharm.D。,博士学位戴维斯心脏和肺研究所俄亥俄州立大学460医学中心DR,IBMR 415C,俄亥俄州哥伦布,俄亥俄州43210 614-366-2696 Office电子邮件:radwanski.2@osu.edu.edu
摘要 人们越来越多地认识到脑能量缺乏是多发性硬化症 (MS) 的一个重要特征。到目前为止,我们还缺乏非侵入性成像方法来量化人脑的能量利用和线粒体功能。在这里,我们使用了新颖的双校准功能性磁共振成像 (dc-fMRI) 来绘制 MS (PwMS) 患者和年龄/性别匹配的对照组的灰质 (GM) 脱氧血红蛋白敏感脑血容量 (CBV dHb )、脑血流量 (CBF)、氧提取分数 (OEF) 和脑代谢氧消耗率 (CMRO 2 )。通过整合氧运输的流动扩散模型,我们评估了毛细血管网络的有效氧扩散率 (DC ) 和线粒体的氧分压 (PmO 2 )。观察到组间显著差异,与对照组相比,患者的 CBF(p = 0.010)、CMRO 2(p < 0.001)和 DC(p = 0.002)减少,而 PmO 2(p = 0.043)增加。CBV dHb(p = 0.389)、OEF(p = 0.358)或 GM 体积(p = 0.302)无显著差异。区域分析显示 PwMS 的 CMRO 2 和 DC 普遍减少。我们的研究结果可能表明 MS 大脑的氧气需求或利用率降低以及线粒体功能障碍。我们的结果表明大脑生理学的变化可能先于 MRI 可检测到的 GM 丢失,并可能导致疾病进展和神经退行性。
[1]出生,燃烧。“元素回归”。EC2019。[2] Cleinberg,Raghavan。 “算法单字”。 2021。 [3] Fenance和Al。 “ PYS-差异游戏”。 EC 2022 [4] Caplant和Al。 “在新的舌头模型上缩放”。 ARX 2020。[2] Cleinberg,Raghavan。“算法单字”。2021。[3] Fenance和Al。“ PYS-差异游戏”。EC 2022 [4] Caplant和Al。 “在新的舌头模型上缩放”。 ARX 2020。EC 2022 [4] Caplant和Al。“在新的舌头模型上缩放”。 ARX 2020。
1罗马萨皮恩扎大学实验医学系,意大利罗马00185; ialilia.barchetta@uniroma1.it(i.b.); aviaagata.cimini@uniroma1.it(F.A.C。)2罗马萨皮恩扎大学公共卫生和传染病系,意大利罗马00185; federica.sentinelli@uniroma1.it 3罗马萨皮恩扎大学医学外科科学和生物技术系,意大利拉丁裔04100; caterina.chiappetta@uniroma1.it(C.C.); claudio.dicristofano@uniroma1.it(C.D.C.); frida.leonetti@uniroma1.it(F.L.)4医学与心理学学院医学和外科科学系,医学与心理学学院,罗马萨皮恩扎大学圣安德烈医院,意大利00189,意大利00189; gianfranco.silecchia@uniroma1.it 5内分泌学和糖尿病,临床医学系,公共卫生,生活与环境科学(MESVA),L'Aquila大学,意大利67100 L'Aquila,意大利; marcogiorgio.baroni@univaq.it 6神经内分泌学和代谢疾病,IRCCS Neuromed,86077意大利POZZILLI *通信:gisella.cavallo@uniroma@uniroma@uniroma1.it4医学与心理学学院医学和外科科学系,医学与心理学学院,罗马萨皮恩扎大学圣安德烈医院,意大利00189,意大利00189; gianfranco.silecchia@uniroma1.it 5内分泌学和糖尿病,临床医学系,公共卫生,生活与环境科学(MESVA),L'Aquila大学,意大利67100 L'Aquila,意大利; marcogiorgio.baroni@univaq.it 6神经内分泌学和代谢疾病,IRCCS Neuromed,86077意大利POZZILLI *通信:gisella.cavallo@uniroma@uniroma@uniroma1.it
摘要:在本研究中,我们提出了一种用于检测和分类脑肿瘤的新型增强型深度学习方法,即降低复杂度空间融合 CNN (RCSF-CNN) 方法。该方法集成了复杂度特征提取,从而提高了脑肿瘤图片特征提取的质量。为了捕获关键的检测属性,提取了图像变量,例如平均值、标准差、熵、方差、平滑度、能量、对比度和相关性。然后,RCSF-CNN 使用这些属性来检测和分类脑癌。当与离散正交斯托克韦尔变换 (DOST) 配对作为中间阶段时,所提出的方法说明了增强型深度学习方法在脑癌识别中的有效性和优越性。研究是通过 Kaggle 使用 BRATS 数据集进行的,网络在 32 个样本上进行训练,并评估了 5 个样本图片的特征。RCSF-CNN 以其高效的架构脱颖而出,其中包括空间融合以及关键的规范化步骤。类激活映射 (CAM) 的加入提高了透明度和可解释性,突出了模型的创新性。MATLAB 仿真工具用于实现,并在自由源脑肿瘤图像分割基准 (BRATS) 数据集上进行了实验研究。脑肿瘤识别的结果显示熵值为 0.008、能量值为 0.8155、对比度值为 0.354。这些熵、对比度和能量值对于脑肿瘤的检测至关重要。此外,在准确度、特异性和灵敏度方面,新技术在脑肿瘤检测中胜过早期的方法,例如传统 CNN、具有修改后的局部二元模式的深度学习和 ML 算法(例如 SVM)。实现的准确度为 98.99%,表明总正确分类水平很高。99.76% 的特异性说明了该方法能够正确识别非肿瘤区域,而 98.43% 的灵敏度则证明了其能够正确检测癌症位置。
适用于:空军国民警卫队和空军预备役飞行员 BLUF:空军预备役和空军国民警卫队成员无需附加合格命令,除非数据存在差异或 RRPA 申请在命令/PCARS 行上反映“可能合格”。myFSS RRPA 应用程序与 AROWS-R/G 链接,并自动确定合格/不合格的服务期。这为服务成员和 ARPC 退休技术人员节省了时间。因此,服务成员可以提交初始 RRPA 申请而无需附加命令。一旦 ARPC 审查并确认,服务成员可以审查并附加仍反映“可能合格”的服务期的合格命令。2015 年,空军预备役首长授权某些总部职位的预备役飞行员获得 RRPA 积分。这些服役人员的延长现役命令已修订为第 10 章 USC 12731 条,ARPC 技术人员手动更新了他们的 vPC/Remedy RRPA 应用程序。不幸的是,在从 vPC/Remedy 迁移到 myFSS 期间,这些更新没有进行,myFSS RRPA 应用程序中的这些服役期现在反映为“不合格”。