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类风湿关节炎临床前阶段的肠道微生物组和肠炎
抽象的背景粪便prevotellaceae和其他微生物与类风湿关节炎（RA）和临床前RA有关。我们在RA的临床前阶段进行了定量的微生物组分析研究。方法的RA（RA-FDR）患者的一级亲属分为四组：对照，健康无症状RA-FDR；高遗传风险，无症状的RA-FDR，具有共享表位的两个副本；自身免疫性，无症状的RA-FDR，具有RA相关自身免疫性；以及有症状的，临床上可疑的关节肢或未经治疗的新发行RA。粪便样品并冷冻。16S测序，使用DADA2 Pipeline和Silva数据库处理。细胞计数（细胞仪）和粪便钙染色蛋白（酶联免疫吸附测定，ELISA）。使用非参数测试进行了微生物群落分析，例如方差的排列多元分析（Permanova），Wilcoxon和Kruskal-Wallis或Aldex2。结果总共包括371名个人，并根据其疾病的临床前阶段进行分类。组的年龄，性别和体重指数相似。我们发现临床前阶段（Permanova，R2 = 0.00798，p = 0.56）的定量微生物组轮廓没有显着差异，尤其是prevotellaceae丰度没有群体差异。使用相对微生物组分析数据（Permanova，R2 = 0.0073，p = 0.83）或16S序列计数上的Aldex2相似。关于粪便钙染色素，我们发现组之间没有差异（p = 0.3）。结论我们无法识别与RA的临床前阶段相关的微生物组轮廓。仅在具有最明显表型的个体的亚组中，我们才适度检索了先前报道的关联。
使用深度学习预测脑卒中及其阶段
大脑是人体最复杂的器官。中风是一种全球范围内发生的慢性中风，是导致死亡的主要原因之一。当流向大脑的血液被切断并停止工作时，就会发生中风。中风有两个主要原因：动脉阻塞（缺血性中风）或动脉破裂或破裂（出血性中风）。早期中风预测更有效，在发病时很有用。中风通常是由于人们的生活方式决定而发生的，特别是在当前情况下改变糖尿病、心脏病、肥胖、糖尿病和高血压等因素。本研究使用各种深度学习（ML）算法，例如 CNN、Densen 等和 VGG16。本研究设计使用以下算法之一，可以预测节拍并以准确性提供新的见解。
使用深度学习
大米是一个至关重要的全球主食，是粮食安全不可或缺的一部分。精确识别稻田生长阶段，引导，标题，花纹，谷物填充和谷物成熟度对于农业决策至关重要。但是，使用红绿色蓝色（RGB）图像识别这些阶段时存在差距。本研究使用最先进的计算机视觉和深度学习分类（卷积神经网络）算法来解决这一差距。在所研究的算法中，EfficityNet_B0的总体准确性令人印象深刻。值得注意的是，将图像大小从64x64像素增加到128x128像素可以显着提高精度。对生长阶段的详细评估揭示了准确性的水平不同，启动叶是最精确的（95.1％），而创生的最具挑战性的是最具挑战性的（72.28％）。这项工作大大提高了自动监测，从而在实时决策中增强了研究人员的能力。
Grenergy 接近阿塔卡马绿洲第一阶段的最后阶段
关于 Grenergy Renovables：Grenergy Renovables 是一家西班牙公司，成立于 2007 年，是一家独立的可再生能源生产商，主要生产光伏和储能产品，自 2015 年起在西班牙证券交易所上市。其业务模式涵盖所有项目阶段，从开发、建设和财务结构到工厂运营和维护。该公司在全球 11 个国家/地区拥有超过 15 GW 的太阳能，处于不同的开发阶段，业务遍及欧洲（西班牙、意大利、德国、波兰和英国）、北美（美国）和拉丁美洲（智利、秘鲁、墨西哥和哥伦比亚）市场。更多信息：
rtn4ip1对于线粒体复合物I组装的最后阶段至关重要
1个线粒体研究小组，转化和临床研究研究所，纽卡斯尔医学科学学院，纽卡斯尔，纽卡斯尔，英国泰恩河2号，2 2号应用科学系，诺森比亚大学健康与生命科学系，纽卡斯尔，纽卡斯尔，泰恩河畔泰恩河畔泰恩河，英国泰恩河畔泰恩河畔泰恩河畔泰恩河畔泰恩河，33110，美国华盛顿州。神经科学，约翰·范·盖斯特脑维修中心，剑桥大学，剑桥，英国5号5号功能蛋白质组学中心，医学院，高斯大学，60590德国法兰克福60590年，德国6号法兰克福大学6个心血管生理学研究所Anichstr。35，A-6020 Innsbruck，奥地利，奥地利Innsbruck 8线粒体研究小组，Biosciences Institute，医学科学学院，纽卡斯尔大学，纽卡斯尔，英国纽卡斯尔9德国心血管研究中心（DZHK），德国伙伴莱茵疗法学院，医学院10次，伙伴莱茵疗法，莫雷克斯·布鲁斯·弗兰克·布鲁克斯特·莫尔科克尔·布劳斯特·布劳克斯·布劳斯特·洛瓦克斯·洛瓦斯特·弗兰克。 63110，美国11号华盛顿大学医学院，圣路易斯，密苏里州圣路易斯，美国63110
早期建筑设计阶段的人工智能技术的分类
摘要本文提供了基于系统文献综述和四个潜力的人工智能（AI）技术的战略分类：输入，输出，协作和创造力的水平。分类表明，在建筑设计的早期阶段使用时，AI技术的潜力和挑战。我们渴望帮助建筑师，研究人员和开发人员选择哪种AI技术值得追求特定的任务，从而优化了当今的计算能力在建筑设计工作中的使用。分类的结果强烈表明，进化计算，传输模型和图形机器学习具有最大的影响潜在的早期建筑设计潜力，因此值得关注以实现这一潜力。此外，分类拟合有助于构建多技术应用程序，并有助于确定针对不同情况的最合适的AI技术，例如建筑师的编程技能，培训数据的可用性或设计问题的性质。
数字营销商业模式：发展的关键阶段、类型和趋势
摘要：本文的主要目的是规范现代公司营销的关键业务模式，并证实其关键阶段、类型和发展趋势。证实了在组织业务时营销数字业务模式的相关性和需要给予高度重视。通过结构和逻辑分析以及对科学研究的批判，确定了本质、优点和缺点，论证了现代公司业务模式结构的主要模块、阶段和关键要素。事实证明，营销数字业务模式是组织公司从生产、营销、销售和物流到建立盈利层次的所有业务流程的逻辑和视觉计划。证实了关键的发展趋势，并在科学概括、结构和逻辑分析以及数学建模的基础上构建了现代条件下最流行的商业组织业务模式。实践意义在于，考虑到世界一流公司的营销业务模式的具体性和特点，对其进行了概括和结构化。为实现战略业务目标，已经形成了构建公司业务模式并将其付诸实践的实用建议和关键阶段。
对实现新颖的绿色消耗性阶段的技术的概念研究
PISA大学，民用与工业工程系 - 航空航天部，意大利PISA 56122 LILY.Blondel@ing.unipi.it； alberto.sarritzu@ing.unipi.it; Angelo.pasini@unipi.it B Politecnico di Milano，航空航天，科学技术部。（daer），20156年意大利米兰市inigo.alforja@polimi.it; michelle.lavagna@polimi.it c Technische Universität Braunschweig, Institute of Space Systems, 38106 Braunschweig, Germany l.ayala-fernande@tu-braunschweig.de D Université Libre de Bruxelles, Aero-Thermo-Mechanics Department, 1050 Bruxelles, Belgium riccardo.gelain@ulb.be; patrick.hendrick@ulb.be e Onera/dmpe，Toulouse大学，F-31410 Mauzac，法国Christopher.glaser.glaser@onera.fr; jerome.anthoine@onera.fr; jouke.hijlkema@onera.fr f TechnisscheUniversitätDresden，航空航天工程学院，01062德累斯顿，德国，livia.ordonjez-valles@hs-bremen.de; martin.tajmar@tu-dresden.de G Hochschule Bremen，28199 Bremen，德国Livia.ordonjez-valles@hs-bremen.de; uapel@fbm.hs-bremen.de H TechnischeUniversität柏林，太空技术主席，10587柏林，德国e.stoll@tu-berlin.de *通讯作者
对COVID-19疫苗的审查：临床试验的阶段，动作方式和功效
摘要冠状病毒疾病（Covid-19）是最近发现的冠状病毒引起的一种传染病。该病于2019年底首次在中国武汉报道，已导致171万人全球死亡，感染超过7700万。疾病的常见症状包括发烧，干咳嗽和疲劳。本文献综述旨在总结以下主题：审查对9次COVID-19疫苗进行的临床试验，并通过疫苗临床开发过程的三个阶段进行疗效和作用方式。分析通过三个试验遵循单个疫苗，检查和分析了提取的结果，以确定其含有严重的急性呼吸综合征（SARS-COV-2）的能力。四种COVID-19疫苗已被批准用于世界各地，许多其他疫苗都在临床试验1、2和3中使用。总而言之，在临床试验中，这些疫苗在不久的将来为与Covid-19作斗争提供了巨大的希望。