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将气候变化与热浪之间的联系与气候变化指数
摘要：极端天气，包括热浪，对生态系统和人类健康构成了显着威胁。随着全球温度继续升高，热浪的频率和严重程度将增加。因此，向公众传播与热有关的风险越来越重要。一种常用的通信工具是气候变化指数（CSI），该指数确定了通过Climente Change进行的极端天气事件（例如热浪）的可能性。测试了CSI对人们对气候变化与极端天气之间联系的理解的影响，我们进行了一个实验，告知3902名美国成年人，气候变化使2023年7月的热浪在美国的可能性至少高出5倍。除了此标准CSI措辞和两个控制消息外，我们还探索了重新标记幅度为百分比的有效性，以及机械和归因是否解释了气候变化和热浪之间关系的解释，是否会进一步增加理解。所有治疗方法都使人们相信气候变化使2023年7月的热浪可能更有可能，并且总体上可能使热浪更有可能。此外，我们发现表达幅度的百分比比标准CSI框架更有效。我们还发现，仅谈论热浪而没有提及气候变化，就足以改变信念。
转变的CDMO领导力格局
增强创新的领导者表现出相似的年龄特征，平均年龄为49岁，但性别多样性比CEO或商业领导者更大，女性比例为44％。鉴于许多角色在这一类别中的强烈研究重点，毫不奇怪的是，该亚组是PhD持有人的最高患病率为23％。
使用 PBGENE-PMM 转移异质体：针对 m.3243A>G 相关线粒体肌病的基因编辑疗法
本演示文稿包含前瞻性陈述，任何相关演示文稿也可能包含前瞻性陈述，其含义符合 1995 年《私人证券诉讼改革法》的规定。公司打算让此类前瞻性陈述受到《1933 年证券法》（经修订）第 27A 节和《1934 年证券交易法》（经修订）第 21E 节中前瞻性陈述的安全港条款的约束。本文和任何相关演示文稿中包含的所有与历史事实无关的陈述均应被视为前瞻性陈述，包括但不限于有关我们候选产品和基因编辑方法的临床前和临床开发、研究进展和预期安全性、有效性和益处的陈述，包括编辑效率、确定的结果、治疗编辑、安全性和差异化方面； ARCUS 基因编辑方法在治疗 m.3243 相关 PMM、常见缺失（del_mtDNA 4977）和 m.5024C>T 方面的治疗潜力，包括 ARCUS 以高特异性优先靶向和消除突变型 m.3243G、del_mtDNA 4977 和 m.5024C>T mtDNA 的能力，且没有脱靶活性，CTA 和/或 IND 申请的预期时间，mitoARCUS 转移异质体的能力，以及我们基因编辑方法的预期安全性、有效性和益处；ARCUS 核酸酶对基因插入、大基因缺失、线粒体基因编辑和其他复杂基因编辑方法的适用性；以及调控过程的预期时间。在某些情况下，您可以通过“目标”、“预期”、“方法”、“相信”、“考虑”、“可能”、“旨在”、“估计”、“期望”、“目标”、“打算”、“看起来”、“可能”、“使命”、“计划”、“可能”、“潜在”、“预测”、“项目”、“承诺”、“追求”、“应该”、“目标”、“将”、“会”等词语或表达来识别前瞻性陈述，或者这些词语或类似词语或表达的否定形式旨在识别前瞻性陈述，但并非所有前瞻性陈述都使用这些词语或表达。
电池储能系统尺寸优化，实现能量转换和恒定功率输送 -
本硕士论文与 Comsys AB 合作，研究了瑞典四个价格区域 SE1、SE2、SE3 和 SE4 中电池储能系统 (BESS) 的最佳规模，用于两种服务 - 能源转换和恒定电力输送。对于能源转换应用，发现 SE1、SE2 和 SE4 中的最佳存储容量为 20 MWh（2 MWh/MW）。然而，SE3 中 0.5 MWh/MW 的存储与电力比是最佳的。能源转换情景的潜在市场规模为 116 个 40 英尺集装箱，相当于 5800 万美元的市场规模。在太阳能渗透率高的情况下，北部地区的盈利能力有所提高。发现恒定电力供应的最佳容量为 40 MWh（4 MWh/MW），需要 397 个集装箱，相当于 2.44 亿美元的市场规模。研究得出的结论是，2 MWh/MW 的能源转换比率和 4 MWh/MW 的恒定电力供应比率是最佳的，这表明增加太阳能渗透率可以增强瑞典北部 BESS 的财务可行性。
分布式优化和学习：电力系统的范式转移
本调查提供了全面的概述，概述了电力系统的分布式优化和机器学习的最新进展，该进展非常关注最佳功率流（OPF）问题。我们介绍了凸出放松和非凸优化的分离算法，突出了关键算法成分和实施的实际考虑。此外，我们探索了分布式机器学习的新兴领域，包括深度学习和（多代理）增强学习，及其在OPF和电压控制等领域的应用。我们调查了选择和学习之间的协同作用，尤其是在学习辅助分布式优化的背景下，并对分布式实时OPF进行了首次全面调查，以解决时间变化的条件和约束处理。在整个调查中，我们强调了诸如数据效率，可伸缩性和安全性等实际考虑因素，旨在指导研究人员和从业人员开发和部署有效的解决方案，以获得更有效和弹性的功率网格。
自动中线移位检测和量化...
摘要 创伤性脑损伤 (TBI) 通常会导致中线移位 (MLS)，这是头部损伤严重程度和预后的关键指标。在过去十年中，使用人工智能 (AI) 技术自动分析头部计算机断层扫描 (CT) 扫描中的 MLS 引起了广泛关注，并有望提高诊断效率和准确性。本综述旨在总结基于 AI 的 TBI 病例 MLS 分析方法的研究现状，确定所采用的方法，评估算法的性能，并得出关于其潜在临床适用性的结论。进行了全面的文献检索，确定了 15 篇不同的出版物。对已确定的文章进行了分析，重点关注使用 AI 技术进行 MLS 检测和量化，包括它们的 AI 算法选择、数据集特征和方法。所综述的文章涵盖了与 MLS 检测和量化相关的各个方面，采用在二维或三维 CT 成像数据集上训练的深度神经网络。数据集大小从 11 名患者的 CT 扫描到 25,000 张 CT 图像不等。AI 算法的性能在准确度、灵敏度和特异性方面表现出差异，灵敏度范围为 70% 到 100%，特异性范围为 73% 到 97.4%。利用深度神经网络的基于 AI 的方法已显示出在 TBI 病例中 MLS 的自动检测和量化方面的潜力。然而，不同的研究人员使用了不同的技术；因此，很难进行批判性比较。需要进一步研究和评估方案的标准化，以确定这些 AI 算法在临床实践中用于 MLS 检测和量化的可靠性和通用性。研究结果强调了 AI 技术在改善 MLS 诊断和指导 TBI 管理临床决策方面的重要性。
语言对视觉感知的短暂和长期影响：通过记忆巩固改变大脑动态
简介 越来越多的证据表明，语言会影响感知（例如，Lupyan 等人，2020 年）。例如，感知上相似的物体或颜色如果被标记为不同，则会被认为彼此更加不同。这种现象称为类别感知 (CP)，可以增强对跨越语言类别边界的刺激的辨别能力，甚至有意识地检测刺激（Athanasopoulos & Casaponsa，2020 年；Maier & Abdel Rahman，2018 年、2019 年；Regier & Kay，2009 年；Thierry 等人，2009 年）。人们反复发现，CP 在右视野中更为明显或仅限于右视野，表明其与大脑左半球的语言区域有关（Drivonikou 等人，2007 年；Maier 等人，2014 年；Maier 和 Abdel Rahman，2019 年；Regier 和 Kay，2009 年）。然而，语言调节感知的神经认知动力学尚未完全了解。语言是通过在线调节还是通过长期改变心理表征来影响感知，这个问题仍存在争议（Lupyan 等人，2020 年）。激活语言结构是否会在当下影响所谓的非语言感知任务，或者语言类别的学习是否会形成稳定的感知表征，而这些表征后来会在“离线”表现出调节的感知？
使用英特尔企业人工智能和 Red Hat® OpenShift® AI 简化人工智能的采用和部署
1 Skim AI，“2024 年你需要了解的 10 个企业 AI 统计数据。”https://skimai.com/10-enterprise-ai-stats-to-know-in-2024/。 2 Grandview Research，“2030 年人工智能市场规模和份额报告”。https://www.grandviewresearch.com/industry-analysis/artificial-intelligence-ai-market。 3 mlinsider。“2023 年底生成式 AI 和机器学习的现状。”https://cnvrg.io/wp-content/uploads/2023/11/ML-Insider-Survey_2023_WEB.pdf。 4 Gartner，2023 年 10 月 11 日。“Gartner 表示，到 2026 年，超过 80% 的企业将使用生成式 AI API 或部署支持生成式 AI 的应用程序。” https://www.gartner. com/en/newsroom/press-releases/2023-10-11-gartner-says-more-than-80-percent-of-enterprises-will-have-used-generative-ai-apis-or-deployed-generative-ai-enabled-applications- by-2026 。 5 Cognilytica，“AI项目失败的十大原因”。https://www.cognilytica.com/top-10-reasons-why-ai-projects-fail/ 。性能因使用情况、配置和其他因素而异。了解更多信息，请访问 https://www.intel.com/PerformanceIndex 。性能结果基于配置中所示日期的测试，可能无法反映所有公开可用的更新。有关配置详细信息，请参阅配置披露。没有任何产品或组件可以绝对安全。英特尔不控制或审核第三方数据。您应咨询其他来源以评估准确性。您的成本和结果可能会有所不同。英特尔技术可能需要启用硬件、软件或服务激活。您不得将本文档用于与本文所述英特尔产品相关的任何侵权或其他法律分析，也不得协助使用本文档。您同意授予英特尔非独占、免版税的许可，以允许此后起草的任何专利权利要求，其中包括本文披露的主题。所述产品可能包含设计缺陷或错误（称为勘误表），这可能会导致产品偏离已发布的规格。最新勘误表可根据要求提供。© 英特尔公司。英特尔、英特尔徽标和其他英特尔标志是英特尔公司或其子公司的商标。其他名称和品牌可能被声明为他人的财产。0524/RM/MESH/356881-001US
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2，助理教授，部门。 ，Swarnandhra工程技术学院，Seetharampuram，2，助理教授，部门。，Swarnandhra工程技术学院，Seetharampuram，