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联合能源低压电池试验
UE 与零售参与者接洽，以确定他们对合作该项目的兴趣程度。讨论的重点是零售商是否愿意自费建造支持基础设施，以整合到即将建造的 BESS 单元和车队控制系统中。零售商需要确定是否有足够的规模，不仅可以收回成本，还可以通过套利或 FCAS 市场产生收入。一旦我们获得成功的隔离豁免申请，UE 就会与 Simply Energy 签订零售租赁协议，以获得电池储能车队的市场交易权。当 UE 不需要 BESS 用于网络用例时，Simply Energy 将运营它们以提供批发电力和频率控制辅助服务 (FCAS)。这是一个示例，说明网络和零售商如何共享价值流，以便从同一资产中为客户和更广泛的能源系统带来利益。
进一步表征来自妊娠期间给药的双重诱发F RSV疫苗的3阶段RCT的疫苗功效
2。22。2 3开始马德里cioccc。 5 6美国加利福尼亚州圣地亚哥的辉瑞公司； 7 Pfizer Inc.，美国纽约，美国； 8美国宾夕法尼亚州Colleville Pfizer Inc.； Inc.，美国纽约，美国； 10号辉瑞公司，美国加利福尼亚州洛杉矶； 11
强化临床试验监测课程
与临床试验地点建立有效的关系。临床试验监测及其类型。临床研究概述及其在药物开发中的重要性。 临床试验的阶段（I-IV阶段）及其目标。临床研究概述及其在药物开发中的重要性。临床试验的阶段（I-IV阶段）及其目标。
Alkimos海滩储能试验
该模型背后的想法是为整个电力系统以及与之连接的个人用户带来利益。从系统的角度来看，在高峰负载时间内排放足够大小的存储设备可降低整体发电需求，并可能消除对大型发电工厂进行昂贵投资的需求，以满足高峰时段的电力需求。通过平滑负载并平衡每日需求概况的一些峰值和槽，社区电池还可以降低压力和磨损现有的传输和分配线，并降低维护成本。
现代临床试验设计概述
•平台试验设计：一种试验设计，可以随着时间的推移评估多种干预措施。•带有子协议附录的总体方案•篮子试验，伞试验和平台试验•篮子试验：对具有共同因素的多种疾病进行了靶向治疗。•伞试验：单个疾病中的多种靶向疗法，基于特定因素分为多个子研究。•自适应试验设计：根据预先指定的规则和基于预定时间表的临时分析，试验设计随着信息的发展而演变。•主协议：旨在评估具有标准元素的多种介入假设的主要协议（补充了特定于干预的附录，其他与协议相关的附录）。
益生元的双盲随机对照试验
抽象的目的修饰自闭症儿童的肠道细菌可能会影响行为，并有可能改善家庭功能。我们进行了一项随机对照试验，以评估益生元对行为，胃肠道症状和下游对父母生活质量的影响的影响。自闭症儿童（4-10岁）被随机分为2.4 g/d的益生元（GOS）或安慰剂六周。收集了前后凳子样本，并经过验证的问卷来衡量社交和进餐时间行为，胃肠道症状和PQOL的变化。线性混合模型评估了行为变量的群体差异，并使用Mann Whitney U检验比较了胃肠道症状的变化，微生物组的属属差异和alpha多样性。结果33个亲子二元组完成了试验。行为变量没有看到群体差异，但两组从基线显着改善。组之间的胃肠道症状（d = 0.47）和PQOL（d = 0.44）之间存在中等效应，这是由于益生元组的改善而驱动的。双歧杆菌在益生元（1.4-5.9％，p <0.001）之后增加了三倍，对照没有变化。补充剂的耐受性很好，符合94％的剂量。结论益生元改变了双歧杆菌的水平并证明耐受性良好，但在这种情况下，仅导致对胃肠道症状和PQOL的影响。较大的患有更严重症状的儿童样本可以帮助确定自闭症中益生元的潜力。试用注册https://www.anzctr.org.au/trial/registration/trialreview.aspx?actrn = 12619000615189。
平台，篮子和伞试验设计
越来越多的共识是，在药物研究和开发的各个阶段使患者对所有利益相关者都有潜在的好处。吸引患者可以促进知情同意和理解的改善，确保最佳的试验入学率和保留率，并确保测量试验和患者报告的结果，这些结果对那些可能使用新治疗的人相关且有意义。在卫生技术评估（HTA）评估中，关于患者如何贡献决策的共识较少。但是，通常可以接受的是，通过吸引患者，透明度和投入提高，这可以为临床和经济数据增加含义，从而可能导致更好的决策。患者，家庭和看护人提供了有关未满足的需求，疾病和当前治疗的影响，患者的预期和价值观，甚至可能对正在评估的新技术的经验。
卷积神经网络用于解码脑电图反应并可视化判别特征的逐次变化
背景：深度学习彻底改变了计算机视觉领域，其中卷积神经网络 (CNN) 从大型数据集中提取复杂的信息模式。深度网络在神经科学中的应用主要集中在神经成像或脑机接口 -BCI- 应用。在脑电图 (EEG) 研究中，多变量模式分析 (MVPA) 主要依赖于线性算法，该算法需要同质数据集，并假设判别特征在试验中以一致的延迟和电极出现。然而，神经反应可能会在实验过程中随时间或空间发生变化，导致对判别特征的低估。在这里，我们旨在利用时间和空间解锁的神经活动，使用 CNN 对 EEG 对外部刺激的反应进行分类，并在每次试验的基础上检查判别特征在实验过程中的变化情况。新方法：我们提出了一种新颖的流程，包括数据增强、CNN 训练和特征可视化技术，针对 EEG 数据的 MVPA 进行了微调。结果：我们的流程提供了高分类性能并可推广到新数据集。此外，我们表明，CNN 识别的分类特征在电生理学上是可解释的，并且可以在单次试验水平上重建，以研究类别特定判别活动的逐次试验演变。与现有技术的比较：将开发的流程与常用的 MVPA 算法（如逻辑回归和支持向量机）以及浅层和深层卷积神经网络进行了比较。我们的方法的分类性能明显高于现有的 MVPA 技术（p = 0.006），并且与其他 EEG 数据的 CNN 的结果相当。结论：总之，我们提出了一种用于 EEG 数据 MVPA 的新型深度学习流程，可以以数据驱动的方式提取逐次试验的判别活动。