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多目标优化方法
摘要 — 太阳能辅助区域供热系统 (SDHS) 是实现清洁能源生产可持续交易的一条有前途的途径。然而，由于季节性储罐 (SST) 估计错误，加上部署这些创新系统时财务评估不足和环境影响数据不足，导致技术性能变化，这对 SDHS 在欧洲的广泛实施构成了巨大挑战。本文评估了在小型城市社区部署 SDHS 的可行性，并追踪了其技术经济失败及其环境影响。此外，本研究试图通过将其几何形状及其设计参数纳入优化框架来关注 SST 的技术故障。通过位于马德里（西班牙）的 SDHS 案例研究说明了这种方法的能力，以满足一个拥有 10 栋建筑的城市社区的供暖需求，总供暖需求为 1913.4 MWh/a。优化结果表明，包括 SST 几何形状及其构造特性可以有效提高 SDHS 的可行性，尤其是从技术和环境的角度来看。
储能杂志
本工作着重于评估整合到太阳能辅助区供暖系统（SDHS）中的热泵的技术经济益处。该系统是使用动态仿真软件（TRNSYS）开发的，并根据遗传算法进行了优化。使用工业大小的热泵连接到家庭热水（DHW）和空间供暖（SH）的热储罐，以满足社区的要求，SDHS通过基于其参考工作温度应用两个不同的控制机制来操作SDHS。该方法的应用适用于位于马德里的10座建筑物的重新确定社区社区，以充当地中海气候的代理。结果在技术经济益处中显示了热泵控制的显着影响，在此，建议的系统能够提供高达99％的太阳比例。此外，在最佳情况和最坏情况下，加热系统的总电量差异为10％。此外，年度季节性存储效率提高了90％，生命周期费用高达67.12欧元/MWH，回报期为29年。
硬膜下血肿和计算机断层扫描的帮助
引言下膜血肿（SDHS）也称为创伤性脑损伤（TBI）。SDH可以在任何年龄发生，但最常见于65岁或以上的老年人口（Kwon等，2022）。硬膜下血肿每100,000个人中约21个，并且变得越来越普遍（Kung＆Lin，2020）。计算机断层扫描（CT）是一种成像方式，可使用X射线产生横截面图像。X射线管和检测器围绕感兴趣的区域旋转360度，从而在CT扫描过程中产生横截面图像。这些图像可以在多个平面中重新格式化，甚至可以生成在计算机监视器上查看的三维图像。（Long等，2019）。ct是由于短扫描时间和产生的图像而检测SDHS的首选成像方式。（Kwon等，2022）。
泰国健康疾病和社会决定因素的流行率：公共数据集的见解
摘要此评论研究了2013年至2021年泰国的卫生疾病（NCD）和卫生社会决定因素（NCD）和社会决定因素（NCDS）和2021年。NCDS和SDHS之间的因果关系在于社会经济因素，环境状况和医疗保健的机会如何显着影响NCDS风险因素和健康结果的分布，加剧健康状况的差异并塑造有助于NCD发展的个人行为。NCDS的患病率包括癌症（CA），冠状动脉疾病（CAD），慢性阻塞性肺疾病（COPD），糖尿病（DM）（DM），高血压（HTN）和中风。SDHS数据包括家庭收入，费用，贷款，教育，吸烟者，饮酒者和颗粒物2.5级别。描述性分析被用来审查公开可用的数据集。调查结果表明，家庭收入，贷款和PM2.5浓度的显着增加，构成了环境风险。NCDS的患病率，包括DM，HTN，Stroke，CAD，CA和COPD，表现出向上的趋势。NCD患病率的省级差异强调了目标干预措施的必要性。 未来的研究可能关注SDHS的纵向趋势。 为了减轻NCD的升级，务必进行全面的健康促进计划，强调风险因素意识，生活方式的改变以及增强对预防性医疗服务的访问。 调查影响健康结果的省级差异和社会经济因素对于政策制定至关重要。NCD患病率的省级差异强调了目标干预措施的必要性。未来的研究可能关注SDHS的纵向趋势。为了减轻NCD的升级，务必进行全面的健康促进计划，强调风险因素意识，生活方式的改变以及增强对预防性医疗服务的访问。调查影响健康结果的省级差异和社会经济因素对于政策制定至关重要。
健康决定因素在童年时的作用...
卫生的社会决定因素（SDHS）是包括儿童癫痫在内的神经疾病的重要且有可能改变的驱动因素。健康的社会决定因素极大地影响了与这些条件相关的流行病学，管理和结果。健康的健康人对癫痫的旅程的各个方面都会从初步诊断到获得有效的治疗和持续的护理。尽管在研究小儿癫痫的遗传和分子基础方面取得了显着进步，但仍然缺乏对SDHS对这些疾病的性质和影响的知识。癫痫是健康基本决定因素的症状。解决癫痫的更广泛背景可以改变健康结果。此叙述性评论评估了一些可用的证据并探讨了可能的解决方案。
使用机器学习算法自动检测和分析硬膜下血肿
目的机器学习算法在神经影像学领域已显示出突破性成果。本文，作者评估了一种新开发的卷积神经网络 (CNN) 的性能，用于检测和量化非造影头部 CT (NCHCT) 中硬膜下血肿 (SDH) 的厚度、体积和中线移位 (MLS)。方法回顾性地确定了 2018 年 7 月至 2021 年 4 月期间在单个机构进行的用于评估连续患者头部创伤的 NCHCT 研究。根据神经放射学报告确定了 SDH、厚度和 MLS 的真实值。主要结果是 CNN 在外部验证集中检测 SDH 的性能，使用受试者工作特征曲线下面积分析来衡量。次要结果包括厚度、体积和 MLS 的准确性。结果 在符合研究标准的 263 例有效 NCHCT 病例中，135 例患者（51%）为男性，平均（± 标准差）年龄为 61 ± 23 岁，70 例患者经神经放射科医生评估诊断为 SDH。SDH 厚度中位数为 11 毫米（IQR 6 毫米），16 例患者的 MLS 中位数为 5 毫米（IQR 2.25 毫米）。在独立数据集中，CNN 表现良好，敏感度为 91.4%（95% CI 82.3%–96.8%），特异度为 96.4%（95% CI 92.7%–98.5%），准确度为 95.1%（95% CI 91.7%–97.3%）；对于 SDH 厚度超过 10 毫米的亚组，敏感度为 100%。最大厚度平均绝对误差为 2.75 毫米（95% CI 2.14–3.37 毫米），而 MLS 平均绝对误差为 0.93 毫米（95% CI 0.55–1.31 毫米）。计算用于确定自动和手动分割测量之间一致性的 Pearson 相关系数为 0.97（95% CI 0.96–0.98）。结论所述 Viz.ai SDH CNN 在独立验证成像数据集中识别和量化 SDH 的关键特征方面表现非常出色。