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TCMS趋势2025
我们着眼于2025年，火车控制和管理系统的演变位于铁路行业的变革时代的最前沿。增强的网络安全措施的整合将保护重要的系统免受新兴威胁，而对ETCS互操作性的推动将有助于跨不同技术的无缝沟通，从而确保在复杂的环境中运行连贯性。安全功能的持续发展将促进安全措施，以防止事故，保护乘客和员工并建立公众信任。加上对可持续性的坚定承诺，这些趋势强调了铁路部门致力于最大程度地减少环境影响，同时提供可靠，高效和安全的服务。
硫族化物钙钛矿 YScS3 作为潜在的 p 型...
摘要：透明导电材料 (TCM) 已广泛应用于触摸屏、平板显示器和薄膜太阳能电池等光电应用。TCM 的这些应用目前以 n 型掺杂氧化物为主。由于空穴迁移率低或 p 型掺杂瓶颈，高性能 p 型 TCM 仍然缺乏，这阻碍了高效的器件设计和透明电子等新应用。在这里，基于第一性原理计算，我们提出硫族化物钙钛矿 YScS 3 作为一种有前途的 p 型 TCM。根据我们的计算，它的光吸收起始点高于 3 eV，这使得它对可见光透明。它的空穴电导率有效质量为 0.48 m 0 ，是 p 型 TCM 中最小的之一，表明空穴迁移率增强。它可以通过阳离子位点上的 II 族元素掺杂为 p 型，所有这些都会产生浅受体。结合这些特性，YScS 3 有望提高 p 型 TCM 相对于 n 型 TCM 的性能。
审查桥接心脏刺激的未来：生理或无铅步调？
简介：药物目标的歧义是限制中药发展（TCM）及其生物活性成分的主要因素之一。TCM的“多个组件，多个目标和多个途径”的特征使对药物靶标的研究极为困难。随着新理论的启发，可以将技术和策略越来越多，可用于TCMS的药物靶标研究。在本文中，我们总结了用于TCM目标研究的几种技术和方法。meth-ods：通过咨询大量文献，搜索和摘要，最后总结了技术方法的应用方向，优势和限制。结果：总结了包括计算机辅助药物设计，网络药理学，噬菌体捕捞，药物亲和力响应靶标性和蜂窝热偏移测定法的方法和技术，
增强了安全回收的锂离子电池的电化学排放
本研究使用自动喷雾热解系统提出了一种高通量筛选方法，通过将宽带gap辣椒质化与CUS相结合，以发现新型的P型透明导电材料（TCM）。此方法不仅消除了通常与传统材料筛查技术相关的停机时间，而且还可以显着减少制造时间，同时优化处理参数。通过整合实验和计算技术，该方法对材料中电导率和透明度的机制提供了深入的了解。与传统的方法相反，该方法通过掺杂宽带氧化物的掺杂来实现高性能P型TCM，而这种方法始于高导电性的P型材料，CUS，CUS，并通过掺入MG来提高透明度，从而削弱P – D耦合并引起不形态的MG。此过程导致CUS – MG候选者具有P-Type TCM的最高价值数字。该策略不仅引入了一种新的机制来解释观察到的特性，而且还建立了一个多功能框架，以加速各个领域的材料发现和优化。
基于汽车软件的系统的质量，安全性和安全性
亚历山大·克洛茨（Alexander Klotz）是Vitesco Technologies技术合规性（TC）负责人。他负责公司技术合规性管理系统（TCM）和全球TC策略，该战略旨在检测和减轻与不合规产品（硬件和/或软件）和系统相关的风险。符合VDA产品合规性定义，Vitesco TCMS涵盖了法规，全球标准和考虑相关方面，以推导“最先进”。在他以前在大陆上的职位，亚历山大·克洛兹（Alexander Klotz）领导了印度技术中心（TCI），这是大陆公司的主要研发中心，为全球所有汽车业务部门提供服务。在印度的三年半期间，TCI发展到了大陆最大的研发地点之一。他于2001年加入公司，在高级产品开发，系统工程，车辆测试，项目管理，客户和产品策略以及创新方面担任领导职务。他的经验包括在美国和日本的作业，并涵盖了与安全相关产品，例如ESC，ADA和Interior产品，例如仪表组和HUD。亚历山大在德国布劳恩斯奇格（Braunschweig）的技术大学Carolo Wilhelmina技术大学学习了机械工程和工商管理（德国外交部Wirtschaftsingenieur）。
基于汽车软件的系统的质量，安全性和安全性
亚历山大·克洛茨（Alexander Klotz）是Vitesco Technologies技术合规性（TC）负责人。他负责公司技术合规性管理系统（TCMS）和全球TC策略，该战略旨在检测和减轻与非规范产品（硬件和/或软件）和系统相关的风险。符合VDA产品合规性定义，Vitesco TCMS涵盖了法规，全球标准和考虑有关推导“最新艺术”的相关方面。在他以前在大陆上的职位，亚历山大·克洛兹（Alexander Klotz）领导了印度技术中心（TCI），这是大陆公司的主要研发中心，为全球所有汽车业务部门提供服务。在印度的三年半期间，TCI成长为大陆的最大研发地点之一。他于2001年加入公司，在高级产品开发，系统工程，车辆测试，项目管理，客户和产品策略以及Inno vation领域担任领导职务。他的经验包括在美国和日本的作业，并涵盖了与安全相关产品，例如ESC，ADA和Interior产品，例如仪表组和HUD。亚历山大在德国布劳恩斯奇格（Braunschweig）的技术大学Carolo Wilhelmina技术大学学习了机械工程和工商管理（德国外交部Wirtschaftsingenieur）。
研究文章通过网络药理学基于熵和随机步行的网络药理学研究文章
阿尔茨海默氏病（AD）是一种常见的神经退行性疾病，具有复杂的病原体，批准的药物只能缓解一段时间内AD的症状。传统中药（TCM）包含多种可以同时对多个靶标作用的活性成分。在本文中，提出了一种基于熵和随机步行的新型算法，并提出了异质网络（RWRHE）的重新启动，用于预测AD的活性成分，并筛选出AD的有效TCMS。首先，收集了CNKI（中国国家知识互联网）中包含20种来自AD药物评论的20种草药的TCM化合物，从不同的数据库中检索出它们的活跃成分和靶标。然后，分别基于不同方面和熵权重构建活性成分和目标的全面相似性网络。通过整合已知的活跃成分 - 目标关联信息和两个全面的相似性网络来构建全面的异质网络。随后，在异质网络上应用双随机步行，以预测主动成分 - 目标靶向关联。与AD相关的TAR-获取作为种子节点，在目标相似性网络上进行随机步行以预测Ad-Target关联，并推断和评分AD活性成分的关联。有效的草药和AD化合物根据其活性成分的分数筛选出来。通过机器学习和生物源头测量的结果表明，RWRHE算法达到了更好的预测准确性，前15位的活性成分可以作为预防和治疗AD，Danshen，Danshen，Gouteng和Chaihu的多目标药物，作为用于AD的有效TCM的有效TCMS，用于ADED ADED ADEND ADEDID ADED AD ADEDIDEND。
报告
ADR Adverse Drug Reaction AMA African Medicines Agency AMR Antimicrobial Resistance API Active Pharmaceutical Ingredient DP&NM Department of Pharmaceuticals and Natural Medicines EAC East African Community FY Financial Year GDP Gross Domestic Product GMP Good Manufacturing Practices GoU Government of Uganda HCs Health Centres HSDP Health Sector Development Plan IGAD Inter Government Agency for Development KPI Key Performance Indicators MAAIF Ministry of Agriculture Animal Industry and Fisheries MDAs Ministries, Departments and Agencies M&E Monitoring and Evaluation MOH Ministry of Health NCRI Natural Chemotherapeutic Research Institute NDA National Drug Authority NDP/A National Development Plan Act NDQCL National Drug Quality Control Lab NESW National electronic Single Window NIRA National Identification AND Registration Authority NMP National Medicines Policy NPSSP National Pharmaceutical Sector Strategic Plan NVDP National兽医药物政策PD药房部PNFP PNFP私人非营利性PSU PSU药物学会RCERS RCERS地区监管卓越的地区中心可持续发展目标SDT服务交付时间表SSFFC ssffc ssffc ssffc confcm undistal/disfalsely/difalsely/falsely tcms and Complastion ugaud TCMS uga uga ugand ugcand uganda ugcce ugccc食品和药物法UHC环球医疗保健乌干达乌干达，乌干达国家科学与技术委员会Undro乌干达国家健康研究组织兽医兽医谁世界卫生组织PHP公共卫生产品PMS PES MARK SAMER MARKENS SURVEILLANCE
使用 Cascade Transformer 完成单通道脑电图
脑机接口 (BMI) 旨在建立生物神经系统与外部机器之间的直接通信通路 [1, 2]。不同类型的神经信号已在各种 BMI 应用中得到展示。脑电图 (EEG) 是 BMI 场景中最常见的电生理信号之一，例如注意力评估 [3]、运动想象 [4]、睡眠分期 [5] 和癫痫发作检测 [6]。然而，EEG 记录过程很容易因无线传输中的数据包丢失、受试者的意外移动或电极接触不良而受到干扰，从而导致信号不完整。一些文献中提出了张量完成方法 (TCM)，通过将记录的 EEG 视为多通道张量来执行 EEG 完成 [7–10]。[9] 证明同时张量分解和完成 (STDC) 可以在几种 TCM 中实现更好、更稳健的性能。TCM 家族可以发现多通道信号的低秩表示，可进一步用于信号恢复。然而，TCM 家族依赖于多个脑电图通道，这对于单通道脑电图记录不起作用。序列到序列神经网络是脑电图补全的另一种解决方案。[11] 使用门层自动编码器 (GLAE) 将深度学习引入该领域。GLAE 在普通自动编码器之前添加了一个切换层。切换层在训练期间屏蔽了几个输入点。该模型学会了根据未屏蔽的点来补全屏蔽的点。GLAE 在两个稳态视觉诱发电位 (SSVEP) 脑电图上实现了 0.02 到 0.05 的 RMSE 水平