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个人终生心血管风险和潜在治疗的预测好处：对四个欧洲风险区域的Life-CVD2模型的开发和重新校准
Steven H.J.egman 1 *，史蒂文第2章 *，塔玛尔I.马丁·鲍克（Martin Bobak）3：7，Subia 3：Kubunda 8，Raimund Erbel 12，Stang 12，Skramm 12，Sraw 12，Thomas R. Bolton 13.14，Sarah Spackman，Sarah Spackman 14.15，Stephan J.L.Backer 16，Michael Blaha 17，Joalnda M.A.Boer 18，AmélieBonnefund19，Carina Davidson 23，Elaine Dennison 24，Joara Donfancesco 25，29，Ian Ford 30，Michael Fu 31，Ron T. E. Humphries 38，M。CamranIkran Ikram 39，G.M M. Moons 46：Martin Muilwijk 49：Chris Packard 50：Louis Packard Pottery 56,57，Providence 58，Bruce M. Psya 59，Pau M，Pau M，Marbara Thorand 53.54，W.M. 亨利·沃兹克（HenryVölzke）26：27.28，14：27,27，彼得·威廉（Peter William）24，彼得·威尔（Peter Will）14.67，bin zhou 68，约翰·丹什（John Danesh）14.15，弗兰克·B.J.Boer 18，AmélieBonnefund19，Carina Davidson 23，Elaine Dennison 24，Joara Donfancesco 25，29，Ian Ford 30，Michael Fu 31，Ron T. E. Humphries 38，M。CamranIkran Ikram 39，G.M M.Moons 46：Martin Muilwijk 49：Chris Packard 50：Louis Packard Pottery 56,57，Providence 58，Bruce M. Psya 59，Pau M，Pau M，Marbara Thorand 53.54，W.M.亨利·沃兹克（HenryVölzke）26：27.28，14：27,27，彼得·威廉（Peter William）24，彼得·威尔（Peter Will）14.67，bin zhou 68，约翰·丹什（John Danesh）14.15，弗兰克·B.J.钓鱼1，Emanu D Angelantonio 2†，Lisa Pennells 2†和Jannick A.N.Dorrestine 1†
角树的潜在地理分布（Ceratonia ...
引言正在进行的全球变暖已经在改变植物物种的生长和地理分布（Doblas-Miranda等，2017； Vellend等，2017）。鉴于当前的快速变暖速率，预计全球温度将在2030年至2050年之间升高 +1.5°C（IPCC，2018年）。气候变化对自然生态系统的影响会导致植物物种地理分布范围的扩张，减少或变化（Lenoir等，2008）。因此，这些影响可能会对陆生能，水通量以及CO 2排放产生重大影响（Forzieri等，2020）。此外，这种变暖正在影响各个层面的生物多样性，从个人和社区到整个生态系统（Franklin等，2017）。在地中海地区观察到的，自然生态系统特别受到全球变暖和极端气候事件的影响（Doblas-Miranda等，2017； Lionello and Scarascia，2018）。因此，在预计的气候变化情景下对植物物种的地理分布的理解非常感兴趣（Franklin等，2017），特别是对于制定适应性良好的保护和管理计划的发展（Kozak等，2008）。评估植物物种对气候变化的脆弱性，物种分布模型（SDM）通常被越来越多地使用。这些模型通过基于环境因素插值和推断其分布来预测物种的地理范围（Guisan等，2017； Pecchi等，2019）。此外，物种分布模型为自然资源的保护和管理提供了全面的基础（Sinclair等，2010； Qin等，2017）。当前，有许多可用的SDM方法，例如Bioclim（Bioclimatic建模），域（域环境包膜），GAM（广义加性模型），MARS（多变量自适应回归光谱）和Maxent（Maxtainter（Maximak）（最大值）（Pecchi等人，2019年）。中，Maxent算法（Phillips等，2006）在提供仅存在的数据时提供了可靠的适合性结果，并且在处理广泛分布和稀有物种的出现方面具有很高的灵活性（Elith等，2006; Moukrim等，2019; Kassout等，2019; Kassout等，20222a）。例如，最大的熵模型已用于预测宏观生态模式（Harte，2011年），物种丰度分布（White等，2012），基于特质的社区组装（Shipley等，2011）和物种生态位模型在多个尺度上（Elith等，2010; Guisan等，2017，2017年）。Ceratonia Siliqua L.（豆科植物）是一种常绿，嗜热和二元的地中海果树（Batlle和Tous，1997; Baumel et al。，2018; Kassout等，2023），有一些稀有的Hermaphrodite和单调的案例（Batle and Batle和Toble和Tous）（1997）。Cacob（C。C. silliqua）是一棵缓慢生长的长树，对干旱具有很高的抵抗力，但对极度寒冷的抵抗力有限（Batlle和Tous，1997），这有助于其重要的遗传多样性（Viruel等，2019）和
F35企业名单
BUOYANCY AEROSPACE V1 LTD：一家“工程服务提供商”，从事硬金属和软金属的精密制造以及表面处理解决方案。他们说“我们对每一个组件负责”。总部位于 Jackdaw Road, Barnoldswick, Lancashire, BB18 6DX。BROOKHOUSE AEROSPACE LIMITED。复合材料、金属、装配和处理设施，为 Raytheon、BAE Systems、Leonardo、MBDA 等公司供货。总部位于 India Mill Business Centre, India Mill, Darwen, Lancs BB3 1AD。API DESIGN & BUILD LTD - 现称为 BCW Design & Manufacture，他们为 BAE Systems、GKN 和 Safran 提供端到端工程解决方案。总部位于 2 Innovation Drive, Burnley, England, BB10 2FT。RFD BEAUFORT LIMITED 生产工业橡胶制品、橡胶织物以及用于海洋和航空安全和救生设备的各种橡胶特种产品。公司在英国拥有两处基地，分别位于贝尔法斯特邓莫里金斯威 BT17 9AF 和飞行员工业园 Eric Fountain Road Ellesmere Port CH65 1AX EDM LIMITED，制造民用和国防航空教练机、客舱服务教练机、全尺寸模型、弹射座椅、全尺寸复制品。为 F-35 训练开发的平台以及负载训练器和 BAE 系统为欧洲战斗机台风和 Hawk 开发的全飞行模拟器。总部位于 Brunel House, 1 Thorp Road, Newton Heath, Manchester M40 5BJ TELEDYNE LIMITED（Teledyne Aerospace & Defence Electronics UK）是一家大型美国军用电子公司的英国分公司。他们的 Teledyne CML Composites 业务部门为 F-35 制造“飞机结构部件：复杂几何玻璃纤维填料”，提供“先进工程应用中的复合材料产品的综合制造服务，包括飞机结构和系统的部件和组件。”地址：Unit A Tebay Road, Bromborough, Wirral CH62 3PA.Teledyne 的国防和航天子公司也在约克郡的 Shipley 拥有一家制造工厂。RLC (UK) LIMITED - 也是 RLC 集团的一部分。（参见 Ronaldsway Aircraft Company）。三个英国站点：RLC Callender, Metcalf Drive, Altham Industrial Estate, Altham, Accrington, Lancashire, BB5 5AY；RLC Langford, 97 Largy Road, Crumlin, County Antrim, BT29 4RT；和 RLC Global Point, Global Point Business Park, Newtonabbey, County Antrim, BT36 5TB。根据他们最近向 Companies House 提交的报告，该公司“在军用飞机领域占有重要地位，主要供应 F-35 联合攻击战斗机钛机身部件和钛风扇叶片”。TECHNICAL FIBRE PRODUCTS LIMITED 为 F35 Lightning-II、欧洲战斗机台风、V-22 Osprey、B2 生产湿法无纺布。地址：Burneside Mills (Head Office), Kendal, Cumbria, LA9 6PZ BAE SYSTEMS (OPERATIONS) LIMITED - 总部位于 Warwick House, PO BOX 87, Farnborough Aerospace Centre, Farnborough, Hants,GU14 6YU。英国已知有 141 个地点 - 不清楚除了兰开夏郡的 Samlesbury Aerodrome 之外，哪些地点具体供应 F35，肯特郡罗切斯特和东约克郡的 BAE 结构测试设施。请参阅 CAAT 地图了解 BAE Systems 英国分公司的位置。
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3D打印时间轴的历史
机器学习正在通过加速发现清洁能源和其他应用的新材料来改变材料科学领域。一些研究人员强调了机器学习对革命材料发现的潜力，引用了诸如使用机器学习算法来预测材料特性并优化合成条件的例子。研究人员一直在探索在各个领域的机器学习和人工智能的使用，包括材料科学，化学和计算机视觉。*在材料科学中，研究人员使用机器学习来加速具有特定特性的新材料。*在化学中，已经应用了机器学习来预测分子的特性而无需其晶体结构。*在计算机视觉中，研究人员开发了使用神经网络将PDF文档转换为其他格式的技术。具体研究包括： *关于使用复发的神经网络进行鲁棒性PDF文档转换的研究 *关于从化学计量的深度表示学习以预测材料属性的研究的研究 *开发用于对Corpora进行深入数据探索的平台，使用机器学习的使用来加速这些领域，并在这些领域中发现了各种领域，并在这些领域中发现了各种领域，并在这些领域中表现出了各种挑战，并在机器上进行了挑战。 研究。贝叶斯优化是一种用于有效搜索和采样的方法，已应用于药物发现，有机材料设计和虚拟筛选。（2018）。（2020）。近年来材料和化学发现领域已取得了重大进步，研究人员采用各种机器学习技术来加速大型化学空间的探索和优化。研究人员还探索了数据驱动方法（例如K-均值聚类）的使用，以优化批处理贝叶斯优化。此外，为分子图生成而开发了语法变化自动编码器和连接树变异自动编码器之类的技术。其他值得注意的进步包括开发用于直接闭环材料发现的算法，序列生成模型的客观增强生成对抗网络以及Mol-Cyclegan，Mol-Cyclegan是分子优化的生成模型。此外，研究人员还采用了机器学习技术来加速虚拟筛查，以发现适合于COVID-19的治疗剂。作品建立在现有文献的基础上，包括拉斯穆森（Rasmussen）关于机器学习的高斯流程的论文，罗杰斯（Rogers）的扩展连通性指纹，而语言模型上的棕色是很少的学习者。该领域继续随着机器学习和计算机科学的新技术和方法的整合而继续发展，从而为材料和化学发现提供了更高效，更可扩展的方法。研究人员在开发设计化学和分子的生成模型方面取得了重大进展。一种方法涉及使用变压器生成分子，该分子可用于诸如材料设计之类的应用。（2019）。J. Chem。 物理。J. Chem。物理。另一种方法使用基于注意力的卷积编码器来预测抗癌化合物的灵敏度。除了生成模型外，研究人员还开发了预测化学反应和从基于文本的化学反应表示的实验程序的方法。这些方法涉及使用基于变压器的模型并探索超图表以预测返回途径。此外，研究人员还创建了机器人平台，以通过AI规划告知的有机化合物以及可以自动执行化学反应的移动机器人的流动合成。这些进步有可能加速发现新的化学物质和材料。在其他领域，研究人员在使用神经序列到序列模型以及为高级光聚合物材料设计照片酸性发生器时，在预测复杂有机化学反应的结果方面取得了进展。总体而言，这些进步证明了机器学习和AI在化学领域的力量，从而使新化学品和材料更快，更有效地发现了。最近的光构成方面的突破导致了材料科学的显着进步，特别是在阳离子聚合中。Crivello and Lam（1979）的研究引入了Triarylsulfonium盐作为新的光构体，随后发现了日记二元盐（Crivello＆Lam，1977）。这些创新为更有效，更精确的材料发展铺平了道路。然而，随着对光刻化学的监管审查，研究人员必须专注于科学驱动的创新。Tvermoes and Speed（2019）的研究强调了需要解决这些挑战的最先进解决方案的必要性。此外，对光酸发生器的环境影响的调查还揭示了与使用相关的潜在风险。理论模型，例如密度功能理论，已经有助于理解不同条件下材料的行为。Runge and Gross的作品（1984）为该领域奠定了基础，而Barca等人的最新研究。（2020）演示了先进的计算方法在材料科学上的应用。人工智能（AI）的整合正在改变研究人员对待物质发现的方式。AI驱动的工具来预测物理化学特性和环境命运终点。此外，Ristoski等人展示的是聚合物发现的专家AI。合成方法中的创新也具有先进的材料科学。钯催化的芳基磺硫化的芳基硫化。（2017），为材料开发开辟了新的途径。通过Huang等人的工作实现了芳基硫盐的氧化还原中性植物。材料科学与AI的交集正在驱动该领域的范式转移。随着研究人员继续利用机器学习和人工智能的力量，我们可以期望在材料开发和发现中取得进一步的突破。参考文献：Barca，G。M. J.等。物理。一般原子和分子电子结构系统的最新发展。152，154102（2020）。Carrete，J.，Li，W.，Mingo，N.，Wang，S。和Cortarolo，S。通过高通量材料建模，找到了前所未有的低热传导性半导体半导体。修订版x 4，011019（2014）。Crivello，J。V.和Lam，J。H. W.与三硫硫硫盐的光启动阳离子聚合。J. Polym。 SCI。 A：Polym。 化学。 17，977–999（1979）。 Crivello，J。V.和Lam，J。H. W.二二元盐。 新的用于阳离子聚合的光构体。 大分子10，1307–1315（1977）。 Huang，C。等。 通过光激活芳基硫盐的氧化还原性含量。 org。 Lett。 21，9688–9692（2019）。 Minami，H.，Otsuka，S.，Nogi，K。，＆Yorimitsu，H。用Diborons的芳基磺硫酸硫化硫化的含量。 ACS Catal。 8，579–583（2017）。 Mansouri，K.，Grulke，C.M.，Judson，R.S。和Williams，A。J. Opera模型，用于预测理化特性和环境命运终点。 J.化学形式学10，10（2018）。 Ristoski，P。等。 专家AI用于聚合物发现。 in：proc。 第29届ACM信息与知识管理国际会议（ACM，2020年）。 Runge，E。和Gross，E。K.时间相关系统的密度官能理论。 物理。 修订版 Lett。 52，997（1984）。J. Polym。SCI。 A：Polym。 化学。 17，977–999（1979）。 Crivello，J。V.和Lam，J。H. W.二二元盐。 新的用于阳离子聚合的光构体。 大分子10，1307–1315（1977）。 Huang，C。等。 通过光激活芳基硫盐的氧化还原性含量。 org。 Lett。 21，9688–9692（2019）。 Minami，H.，Otsuka，S.，Nogi，K。，＆Yorimitsu，H。用Diborons的芳基磺硫酸硫化硫化的含量。 ACS Catal。 8，579–583（2017）。 Mansouri，K.，Grulke，C.M.，Judson，R.S。和Williams，A。J. Opera模型，用于预测理化特性和环境命运终点。 J.化学形式学10，10（2018）。 Ristoski，P。等。 专家AI用于聚合物发现。 in：proc。 第29届ACM信息与知识管理国际会议（ACM，2020年）。 Runge，E。和Gross，E。K.时间相关系统的密度官能理论。 物理。 修订版 Lett。 52，997（1984）。SCI。A：Polym。化学。17，977–999（1979）。 Crivello，J。V.和Lam，J。H. W.二二元盐。 新的用于阳离子聚合的光构体。 大分子10，1307–1315（1977）。 Huang，C。等。 通过光激活芳基硫盐的氧化还原性含量。 org。 Lett。 21，9688–9692（2019）。 Minami，H.，Otsuka，S.，Nogi，K。，＆Yorimitsu，H。用Diborons的芳基磺硫酸硫化硫化的含量。 ACS Catal。 8，579–583（2017）。 Mansouri，K.，Grulke，C.M.，Judson，R.S。和Williams，A。J. Opera模型，用于预测理化特性和环境命运终点。 J.化学形式学10，10（2018）。 Ristoski，P。等。 专家AI用于聚合物发现。 in：proc。 第29届ACM信息与知识管理国际会议（ACM，2020年）。 Runge，E。和Gross，E。K.时间相关系统的密度官能理论。 物理。 修订版 Lett。 52，997（1984）。17，977–999（1979）。Crivello，J。V.和Lam，J。H. W.二二元盐。新的用于阳离子聚合的光构体。大分子10，1307–1315（1977）。Huang，C。等。 通过光激活芳基硫盐的氧化还原性含量。 org。 Lett。 21，9688–9692（2019）。 Minami，H.，Otsuka，S.，Nogi，K。，＆Yorimitsu，H。用Diborons的芳基磺硫酸硫化硫化的含量。 ACS Catal。 8，579–583（2017）。 Mansouri，K.，Grulke，C.M.，Judson，R.S。和Williams，A。J. 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