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未来长距离航运燃料氢气和氨的比较 CJ McKinlay、SR Turnock、DA Hudson，英国南安普顿大学 SU
氢气和氨作为未来长距离航运燃料的比较 CJ McKinlay、SR Turnock、DA Hudson，南安普顿大学，英国 摘要 航运业脱碳势在必行。氢气 (H 2 ) 和氨 (NH 3 ) 是两种潜在的长距离国际航运低排放燃料。使用来自 LNG 油轮的数据，根据输送功率对能量需求进行近似计算，单次航行的最大消耗为 9270 MWh。计算了几种燃料类型的所需体积、质量和变动成本。结果表明，液态和加压气体储存所需的 H 2 体积分别为 6550 m 3 和 11040 m 3 。由于体积密度低，H 2 经常不用于移动应用，但这些体积并非不切实际。氨具有多种理想特性，但重力能量密度较低，导致飞船总质量增加 0.3% 至 3.7%，对性能产生负面影响。电池体积太大、重量太重，且价格昂贵，不适合长距离应用。氢和氨都有潜力，但需要进一步研究才能实现可行性。
使用与可重复使用的胃镜
摘要简介内窥镜检查的环境影响是越来越感兴趣的话题。这项研究旨在比较进行ESOGASTROTODUODENSCOPECOPOMS（EGD）与可重复使用（RU）或单使用（SU）一次性胃镜进行的碳足迹。SU（Ambu Ascope胃）和RU胃镜（Olympus，H190）的方法（Olympus，H190）。数据是从2023年4月至2024年2月的Edouard Herriot医院（法国里昂）获得的。每次检查两种胃镜的碳足迹是碳足迹（以kg co 2等效测量）。次要结果包括其他环境影响。进行了灵敏度分析，以检查各种情况的影响。SU和RU胃镜的碳足迹分别为10.9 kg CO 2 EQ和4.7 kg CO 2 EQ。碳足迹的差异等于一个常规汽车驾驶28 km或6天的CO 2欧洲家庭。基于环境扩展输入输出生命周期评估，内窥镜堆栈的估计碳足迹和垫圈的SU策略的0.18千克CO 2 EQ与RU策略中的0.56千克CO 2 EQ相比。根据次要结果，化石EQ耗竭分别为6.2 m 3（su）和9.5 m 3（su）和9.5 m 3（ru）的化石耗竭分别为130 MJ（SU）和60.9 MJ（RU）和水消耗。一项检查的结论，SU胃镜的碳足迹比RU的碳足迹高2.5倍。这些数据将有助于与其他经济和环境因素有关的内窥镜服务的后勤和计划。
一次性与可重复使用的胃镜的环境影响
摘要简介内窥镜检查的环境影响是越来越感兴趣的话题。这项研究旨在比较进行ESOGASTROTODUODENSCOPECOPOMS（EGD）与可重复使用（RU）或单使用（SU）一次性胃镜进行的碳足迹。SU（Ambu Ascope胃）和RU胃镜（Olympus，H190）的方法（Olympus，H190）。数据是从2023年4月至2024年2月的Edouard Herriot医院（法国里昂）获得的。每次检查两种胃镜的碳足迹是碳足迹（以kg co 2等效测量）。次要结果包括其他环境影响。进行了灵敏度分析，以检查各种情况的影响。SU和RU胃镜的碳足迹分别为10.9 kg CO 2 EQ和4.7 kg CO 2 EQ。碳足迹的差异等于一个常规汽车驾驶28 km或6天的CO 2欧洲家庭。基于环境扩展输入输出生命周期评估，内窥镜堆栈的估计碳足迹和垫圈的SU策略的0.18千克CO 2 EQ与RU策略中的0.56千克CO 2 EQ相比。根据次要结果，化石EQ耗竭分别为6.2 m 3（su）和9.5 m 3（su）和9.5 m 3（ru）的化石耗竭分别为130 MJ（SU）和60.9 MJ（RU）和水消耗。一项检查的结论，SU胃镜的碳足迹比RU的碳足迹高2.5倍。这些数据将有助于与其他经济和环境因素有关的内窥镜服务的后勤和计划。
Liu, Junxiu, Li, Mingxing, Luo, Yuling, Yang, Su ORCID: https://orcid.org/0000-0002-6618-7483, Li, Wei and Bi, Yifei (2021) Alzheimer's disease detect
摘要：为了诊断阿尔茨海默病 (AD)，人们采用了磁共振成像等神经成像方法。深度学习 (DL) 在计算机视觉方面的最新进展进一步激发了对机器学习算法的研究。然而，这些算法的一些局限性，例如需要大量的训练图像和强大的计算机，仍然阻碍了基于机器学习的 AD 诊断的广泛使用。此外，大量的训练参数和繁重的计算使得 DL 系统难以与移动嵌入式设备（例如手机）集成。对于使用 DL 进行 AD 检测，目前大多数研究仅侧重于提高分类性能，而很少有研究获得更紧凑、复杂度更低、识别准确率相对较高的模型。为了解决这个问题并提高 DL 算法的效率，本文提出了一种用于 AD 分类的深度可分离卷积神经网络模型。本文使用深度可分离卷积 (DSC) 来代替传统的卷积。与传统神经网络相比，所提出的神经网络的参数和计算成本大大降低。与传统神经网络相比，所提出的神经网络的参数和计算成本显著降低。由于其低功耗，所提出的模型特别适合嵌入移动设备。实验结果表明，基于 OASIS 磁共振成像数据集的 DSC 算法在 AD 检测方面非常成功。此外，本文还采用了迁移学习来提高模型性能。使用两个训练有素的复杂网络模型 AlexNet 和 GoogLeNet 进行迁移学习，平均分类率分别为 91.40%、93.02%，功耗更低。
如何引用本文：Su M，Pu R，Wang Y，YuM。基于重新执行学习的多个无人车辆的协作攻城方法。 inte
提出了一种基于多机构增强学习的方法，以应对捕获无人接地车辆（UGV）的逃避焦油的挑战。最初，本研究介绍了针对合作UGV捕获的环境和运动模型，以及明确定义的直接捕获成功标准。将注意力集成到软演员批评（SAC）中的注意机制已杠杆化，将注意力集中在与任务有关的关键状态特征上，同时有效地管理较少相关的方面。这使捕获代理可以专注于目标代理的范围和活动，从而增强追求期间的协调和协作。关注目标代理的重点有助于完善捕获过程，并确保对价值功能的精确估计。多余的活动和不产生的场景的重新产生会增强效率和鲁棒性。此外，注意力加权动态适应环境变化。要解决在iOS中引起的有限激励措施 - iOS带有多个车辆捕获目标的动力，该研究引入了改进的奖励系统。它将奖励功能分为个人和合作组成部分，从而优化了全球和本地化的激励措施。通过Fa-Div>捕获UGV之间的合作协作，这种方法削弱了目标UGV的动作空间，从而成功地捕获了结果。与以前的SAC算法相比，提出的技术表明捕获成功增强。模拟试验和与替代学习方法的比较验证了算法的有效性和奖励函数的设计方法。
一种广泛用于治疗 2 型糖尿病的口服降血糖药物...
糖尿病 (DM) 是一种快速发展的流行病，由于其发病率不断上升和严重并发症，已成为全球公共卫生关注的焦点。磺酰脲类药物 (SU) 是一种口服降糖药，具有有效控制血糖、对心血管安全且有益肾脏的特点，可用作治疗 2 型糖尿病 (T2D) 的二线药物。尽管 SU 有一些副作用，但其降糖效果立竿见影，并刺激胰腺释放更多胰岛素。它有助于低血糖症的发生和发展。它可作为二甲双胍的替代品或补充品。年老体弱且低血糖风险较高的患者应避免使用 SU。本篇小型综述介绍了 SU 的基础和临床药理学。
TIGP SNHCC 2024秋季教学大纲
地点：新建筑物107室，IIS，随着时间的时间：星期三，09：00-12：00主席：Jun-Cheng Chen博士（主席）Hen-Hsen Huang博士Wen-Hung Liao博士Yan-tsung Peng博士Li Su Su Su Su Su 1.多媒体介绍1.1。什么是多媒体及其与生成AI的联系？1.2。多媒体应用程序的概述1.3。多媒体研究资源2。多媒体基础2.1。图形和图像数据表示2.2。图像和视频中的颜色2.3中的颜色。视频2.4中的基本概念。数字音频的基础知识3。社会多媒体分析中的机器学习和深度学习3.1。机器学习基础3.2。深度学习基础3.3。无监督/半监督/监督学习等。4。多媒体处理和编码4.1。视频编码基础4.2。无损压缩和有损压缩4.3。转换编码4.4。运动补偿预测编码
棉兰伊尔玛·耶尼皇家普里玛医院患者糖尿病患病时间与生活质量之间的关系。 Sitorus 1, Wienaldi 2, Su
糖尿病是一种内分泌系统疾病。糖尿病患者的生活质量差会导致自我护理能力下降，从而损害血糖控制，增加并发症的风险，并随着时间的推移使病情恶化。本研究旨在确定棉兰皇家普里玛医院患者的糖尿病持续时间与生活质量之间的关系。研究类型为定量相关与横断面方法。研究对象是所有在皇家普里玛医院接受常规检查的糖尿病患者。样本量为50名糖尿病患者，采用连续抽样方法。采用卡方统计检验进行单变量和双变量数据分析。根据研究结果，可以说，棉兰皇家普里玛医院患者的年龄（p=0.026）、性别（p=0.005）、婚姻状况（p=0.046）、职业（p=0.036）、收入（p=0.016）和糖尿病持续时间（p=0.001）与生活质量之间存在显著关系。建议卫生工作者就体育锻炼对预防糖尿病的重要性提供咨询，并举办活动鼓励社区居民进行体育锻炼，例如每周举办普罗拉尼健康体操活动。摘要 糖尿病是内分泌系统疾病之一。糖尿病患者的生活质量差会导致自我护理能力下降，从而损害血糖控制，增加并发症的风险，并随着时间的推移使情况恶化。本研究旨在确定皇家棉兰普里玛医院患者的糖尿病持续时间与生活质量之间的关系。研究类型为定量相关性与横断面方法。研究对象是所有在皇家普里玛医院进行常规检查的糖尿病患者。样本量为50名糖尿病患者，采用连续抽样方法。数据分析
引用SU Q，Wang R，Luo Y，Tang Q和Wang K（2024）降低脂质药物靶基因与勃起功能障碍和雄性repret
勃起功能障碍（ED）被定义为阴茎持续无法实现和/或保持勃起的性生活，是泌尿科中最常见的疾病之一（1）。尽管Ed不会对生命构成威胁，但它对社会构成了重大的安全隐患。 它不仅会影响患者的身心健康，而且会给性伴侣带来极大的困扰，从而导致患者及其伴侣的生活质量下降，家庭中的不和谐，更认真地，工作生产力的下降，家庭暴力的提高以及医疗负担的增加。 与心血管危险因素高度相关，例如高脂血症，糖尿病和血压异常。 先前的研究发现，ED和心血管疾病的发病机理基本上是相同的，均以血管内皮功能障碍为中心，最终导致血管性动脉粥样硬化（2-4）。 因此，ED和心血管疾病具有共同的危险因素。 脂质，包括总胆固醇（TC），甘油三酸酯（TG），低密度脂蛋白（LDL）和高密度脂蛋白（HDL），在此过程中起着至关重要的作用。 烟酸，他汀类药物，纤维和新型脂质降低药物通常用于治疗高脂血症（5-8）。 有临床证据表明，降脂药物疗法可以显着改善由高脂血症引起的有机ED患者的勃起功能（9，10）。 几个荟萃分析也显示了相似的结论（11，12）。 近年来，药物靶标MR分析已成为有效的工具。尽管Ed不会对生命构成威胁，但它对社会构成了重大的安全隐患。它不仅会影响患者的身心健康，而且会给性伴侣带来极大的困扰，从而导致患者及其伴侣的生活质量下降，家庭中的不和谐，更认真地，工作生产力的下降，家庭暴力的提高以及医疗负担的增加。与心血管危险因素高度相关，例如高脂血症，糖尿病和血压异常。 先前的研究发现，ED和心血管疾病的发病机理基本上是相同的，均以血管内皮功能障碍为中心，最终导致血管性动脉粥样硬化（2-4）。 因此，ED和心血管疾病具有共同的危险因素。 脂质，包括总胆固醇（TC），甘油三酸酯（TG），低密度脂蛋白（LDL）和高密度脂蛋白（HDL），在此过程中起着至关重要的作用。 烟酸，他汀类药物，纤维和新型脂质降低药物通常用于治疗高脂血症（5-8）。 有临床证据表明，降脂药物疗法可以显着改善由高脂血症引起的有机ED患者的勃起功能（9，10）。 几个荟萃分析也显示了相似的结论（11，12）。 近年来，药物靶标MR分析已成为有效的工具。与心血管危险因素高度相关，例如高脂血症，糖尿病和血压异常。先前的研究发现，ED和心血管疾病的发病机理基本上是相同的，均以血管内皮功能障碍为中心，最终导致血管性动脉粥样硬化（2-4）。因此，ED和心血管疾病具有共同的危险因素。脂质，包括总胆固醇（TC），甘油三酸酯（TG），低密度脂蛋白（LDL）和高密度脂蛋白（HDL），在此过程中起着至关重要的作用。烟酸，他汀类药物，纤维和新型脂质降低药物通常用于治疗高脂血症（5-8）。有临床证据表明，降脂药物疗法可以显着改善由高脂血症引起的有机ED患者的勃起功能（9，10）。几个荟萃分析也显示了相似的结论（11，12）。近年来，药物靶标MR分析已成为有效的工具。但是，一些学者发现，高脂血症的患者在使用降低脂质药物期间可能会降低睾丸激素水平，这反过来又可能导致ED发生。此外，一些研究表明他汀类药物可能通过影响自主神经功能或心理因素而间接导致ED的发生（13）。随机对照试验（RCT）是确定药物效率和不良反应的标准方法。但是，目前缺乏降脂药物和ED之间的大规模随机对照试验。降低脂质药物对ED和性激素水平的发生的影响尚不清楚，需要进一步探索。随着全基因组关联研究（GWAS）的日益普及，门德尔随机化（MR）可能是用于解决问题的RCT研究的有效替代方法。由于遗传变异（等位基因）是在减数分裂过程中随机分配的，因此MR研究的参与者根据等位基因的存在“随机”。这类似于随机对照试验，该试验将参与者随机分配到实验治疗组或对照组（14、15）。因此，MR分析的优点是，与其他研究方法相比，MR分析不易受到混杂因素的影响。它用于推断针对蛋白质编码基因，拮抗剂，激动剂或抑制剂对疾病风险的药物的影响（16）。该工具对破译药物治疗的潜力和促进药物开发非常有帮助。