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显示注释：多元化：民主和社会的未来的愿景
Show Notes: Plurality: A Vision of the Future of Democracy and Society Taiwan ' s inaugural Digital Minister, Audrey Tang, and author and founder of RadicalxChange Glen Weyl, join Johanna for an in-depth conversation on utilising technology to reduce division,improve governance, and regulate and the speed of innovation Audrey and Glen share their inspiring stories of grass-roots political action turned tech revolution and speak about Australia ' s unique democratic创造力，通过新型的社交媒体统一人群，反对外国参与者，预掩护错误信息，在各种政治地位之间建立桥梁，并使民主更快，更具代表性 - 同时，这一切都与快速的技术发展保持同时。他们分享了他们对AI，开源vs封闭资源，问责制，可取性和解释性以及开发技术作为公共基础设施的价值的想法。阅读多元性：协作技术与民主的未来：https：//www.plurality.net/与RadicalXchange连接：https：//www.radicalxchange.org/ tresmarct：[音乐]Johanna Weaver：嗨，我是Johanna Weaver，您正在听Tech Mirror，这是一个播客，讲述了人类如何塑造技术以及技术如何塑造我们的社会。Johanna Weaver：嗨，我是Johanna Weaver，您正在听Tech Mirror，这是一个播客，讲述了人类如何塑造技术以及技术如何塑造我们的社会。
引用本文：袁伦志、唐其一、程彤和夏宁绍 (2020) 新发冠状病毒动物模型：进展和新见解，Emer
摘要 冠状病毒的出现已引起严重的全球公共卫生问题，因为它们感染人类会导致严重的急性呼吸道疾病和死亡。近二十年来，致命冠状病毒爆发了三次（2002 年的 SARS-CoV、2012 年的 MERS-CoV 和 2019 年的 SARS-CoV-2）。目前的 SARS-CoV-2 感染比 2002 年的 SARS-CoV 严重得多，截至 2020 年 4 月 17 日，已蔓延至 213 多个国家、地区或领土，造成超过 200 万例病例。不幸的是，目前尚无疫苗和特定的抗冠状病毒药物。目前的临床治疗不足以抑制病毒复制和炎症，以及逆转器官衰竭。大量的研究工作集中在加深我们对 SARS-CoV-2 病毒生物学的了解，改进抗病毒治疗和疫苗接种策略。动物模型对于冠状病毒的基础研究和药物研发都很重要。本综述旨在总结目前可用的 SARS-CoV 和 MERS-CoV 动物模型，以及它们在 SARS-CoV-2 研究中的潜在用途。我们将讨论这些动物模型的优点和注意事项，并提出可能指导 SARS-CoV-2 引起疾病的基础研究和紧急治疗的重要发现。
引用原始发表的论文（记录的版本）：Xiong，B.，Tang，J.，Li，Y。等（2023）。 Vanadi
钒氧化还原流量电池（VRB）系统涉及复杂的多物理和多时间尺度相互作用，其中电解质流速在静态和动态性能中起关键作用。传统上，固定流量已用于操作方便。但是，在当今高度动态的能源市场环境中，根据运营条件调整流量可以为提高VRB能源转换效率和成本效益提供显着优势。不幸的是，将电解质流速纳入传统的多物理模型对于VRB管理和控制系统来说过于复杂，因为实时操作要求用于船上功能的低计算和低复杂模型。本文介绍了一种新型的数据驱动方法，该方法将流速集成到VRB建模中，增强了数据处理能力和VRB行为的预测准确性。所提出的模型采用封闭式复发单元（GRU）神经网络作为其基本框架，在捕获VRB的非线性电压段方面表现出了非凡的熟练程度。GRU网络结构经过精心设计，以优化模型的预测能力，流速被视为关键输入参数，以解释其对VRB行为的影响。模型改进涉及分析在VRB操作中在各种流速下获得的精心设计的模拟结果。还设计和进行了实验室实验，涵盖了电流和流速的不同条件，以验证所提出的数据驱动的建模方法。对几种最新算法进行了比较分析，包括等效电路模型和其他数据驱动的模型，证明了考虑流速的基于GRU的VRB模型的优越性。由于GRU在处理时间序列数据方面的出色能力，该模型在宽范围内提供了令人印象深刻的准确终端电压预测，低误差率不超过0.023 V（1.3％）。这些结果表明了所提出的方法的功效和鲁棒性，突出了对管理和控制系统设计的准确VRB建模中流速的新颖性和重要性。
Zhu, Ping, Gong, Shuangshuang, Deng, Mingqiang, Xia, Bin, Yang, Yazheng, Tang, Jiakang, Qian, Guangren, Yu, Fang, Goonetilleke, Ashan- tha , & Li, Xia
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引用：Tang L，Zhang Y，Wang F等。同源灭活疫苗BOO
目标两次Covid-19爆发发生在2022年初在河南省发生，其中一个是三角洲的爆发，另一个是Omicron变体爆发。疫苗在爆发时使用的疫苗被灭活，为91.8％；蛋白质亚基，7.5％；和腺病毒5向量，0.7％的疫苗。暴发提供了一个机会，可以评估同源灭活的Covid-19疫苗促进剂剂量的特异性突破性感染率和相对的保护效果，以抗症状感染和肺炎。设计回顾性队列研究方法我们使用时间依赖性的COX回归模型对感染个体的密切接触进行回顾性队列研究，评估了相对疫苗有效性（RVE）。人口统计学和流行病学数据是从当地疾病控制和预防中心获得的；临床和实验室数据是从Covid-19指定医院获得的。疫苗接种历史是从国家Covid-19-19疫苗接种数据集获得的。所有数据均通过国家识别号链接。在784个SARS-COV-2感染中的结果，379（48.3％）是由三角洲引起的，405（51.7％）是由Omicron引起的，突破性率分别为9.9％和17.8％。增强个体的突破率为8.1％和4.9％。结论中国共同疫苗接种在中国疫苗接种提供了良好的保护，以防止有症状的Covid-19和Covid-19-19，由三角洲和Omicron变体引起的肺炎。保护后6个月疫苗接种后6个月下降，但通过在初级系列后6个月给定的同源灭活助推器剂量恢复。与感染前接种初次疫苗接种序列≥180天的受试者相比，Cox回归模型表明，同源的促进疫苗接种在统计学上与统计学上显着相关，这与防护剂的保护症具有显着相关性（RVE 59％； RVE 59％; 95％CI 13％至80％至80％）和DELTA引起的7％和OM 62％; 95％CI; 95％ci; 95％; 95％; 95％; 95％; 95％; 95％; 95％； （RVE 87％； 95％CI 3％至98％）。
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1。Tang，L。和Song，P.X。（2016）。回归系数聚类中的融合拉索方法 - 数据整合中的学习参数异质性。机器学习研究杂志，17（113），1-23。2。Zhou，L.，Tang，L.，Song，A.T.，Cibrik，D。和Song，P.X。 （2017）。 识别蛋白质特征的套索方法可预测移植后肾移植物存活。 Biosciences中的统计数据，9（2），431-452。 3。 Tang，L.，Chaudhuri，S.，Bagherjeiran，A。和Zhou，L。（2018）。 通过分裂和串联技术学习大规模序数排名模型。 2018年网站会议的同伴会议记录，1901- 1909年。 4。 Tang，L.，Zhou，L。和Song，P.X。 （2019）。 融合学习算法以结合部分异质的Cox模型。 计算统计，34（1），395-414。 5。 Tang，L.，Zhou，L。和Song，P.X。 （2020）。 通过置信分布在广义线性模型中的分布式推理。 多元分析杂志，176，104567。 6。 Wang，L.，Zhou，Y.，He，J.，Zhu，B.，Wang，F.，Tang，L.，Kleinsasser，M.，Barker，D. （2020）。 一个流行病学预测模型和软件评估了中国的COVID-19流行病的干预措施。 数据科学杂志，18（3），409-432。 7。 Tang，L.，Zhou，Y.，Wang，L.，Purkayastha，S.，Zhang，L.，He，J.，Wang，F。和Song，P.X。 （2020）。 8。 （2020）。Zhou，L.，Tang，L.，Song，A.T.，Cibrik，D。和Song，P.X。（2017）。识别蛋白质特征的套索方法可预测移植后肾移植物存活。Biosciences中的统计数据，9（2），431-452。3。Tang，L.，Chaudhuri，S.，Bagherjeiran，A。和Zhou，L。（2018）。通过分裂和串联技术学习大规模序数排名模型。2018年网站会议的同伴会议记录，1901- 1909年。4。Tang，L.，Zhou，L。和Song，P.X。 （2019）。 融合学习算法以结合部分异质的Cox模型。 计算统计，34（1），395-414。 5。 Tang，L.，Zhou，L。和Song，P.X。 （2020）。 通过置信分布在广义线性模型中的分布式推理。 多元分析杂志，176，104567。 6。 Wang，L.，Zhou，Y.，He，J.，Zhu，B.，Wang，F.，Tang，L.，Kleinsasser，M.，Barker，D. （2020）。 一个流行病学预测模型和软件评估了中国的COVID-19流行病的干预措施。 数据科学杂志，18（3），409-432。 7。 Tang，L.，Zhou，Y.，Wang，L.，Purkayastha，S.，Zhang，L.，He，J.，Wang，F。和Song，P.X。 （2020）。 8。 （2020）。Tang，L.，Zhou，L。和Song，P.X。（2019）。融合学习算法以结合部分异质的Cox模型。计算统计，34（1），395-414。5。Tang，L.，Zhou，L。和Song，P.X。 （2020）。 通过置信分布在广义线性模型中的分布式推理。 多元分析杂志，176，104567。 6。 Wang，L.，Zhou，Y.，He，J.，Zhu，B.，Wang，F.，Tang，L.，Kleinsasser，M.，Barker，D. （2020）。 一个流行病学预测模型和软件评估了中国的COVID-19流行病的干预措施。 数据科学杂志，18（3），409-432。 7。 Tang，L.，Zhou，Y.，Wang，L.，Purkayastha，S.，Zhang，L.，He，J.，Wang，F。和Song，P.X。 （2020）。 8。 （2020）。Tang，L.，Zhou，L。和Song，P.X。（2020）。通过置信分布在广义线性模型中的分布式推理。多元分析杂志，176，104567。6。Wang，L.，Zhou，Y.，He，J.，Zhu，B.，Wang，F.，Tang，L.，Kleinsasser，M.，Barker，D. （2020）。 一个流行病学预测模型和软件评估了中国的COVID-19流行病的干预措施。 数据科学杂志，18（3），409-432。 7。 Tang，L.，Zhou，Y.，Wang，L.，Purkayastha，S.，Zhang，L.，He，J.，Wang，F。和Song，P.X。 （2020）。 8。 （2020）。Wang，L.，Zhou，Y.，He，J.，Zhu，B.，Wang，F.，Tang，L.，Kleinsasser，M.，Barker，D.（2020）。一个流行病学预测模型和软件评估了中国的COVID-19流行病的干预措施。数据科学杂志，18（3），409-432。7。Tang，L.，Zhou，Y.，Wang，L.，Purkayastha，S.，Zhang，L.，He，J.，Wang，F。和Song，P.X。（2020）。8。（2020）。多室传染病模型的综述。国际统计评论，88（2），462–513。[国际统计评论中的第2020-2021条第2020-2021条。]Tang，L。*和Song，P.X。纵向数据分析中的分层后融合学习。Biometrics，77（3），914-928。9。Wang，F.，Zhou，L.，Tang，L。和Song，P.X。（2021）。线性模型中同时推断的收缩膨胀方法（MOCE）。机器学习研究杂志，22（192），1-32。10。tan，X.，Chang，C.H.，Zhou，L。和Tang，L。*（2022）。基于树的模型平均方法
董事的公告变更
DI先生的传记详细信息（di Shu Bing）先生（49岁）是一名高级会计师，拥有公共管理硕士学位。 DI先生此前曾担任北京汤顿医药草药葡萄酒分公司的财务主管。 Ltd.，北京汤顿传统中药公式颗粒投资公司，有限公司，北京汤顿伦唐生物产品发展有限公司，北京汤顿唐·唐化妆品有限公司的董事投资管理部门的副主管，党委员会秘书，董事兼北京汤伦唐公司有限公司的董事兼总经理（公司股东（按照上市规则中定义），上海证券交易所上市的公司，股票代码，股票代码：600085.SH）。 DI先生目前担任CPC委员会党秘书兼北京汤伦唐公司有限公司的主席，中国中国副总经理北京汤伦唐集团有限公司，北京制药专业协会的副主席。DI先生的传记详细信息（di Shu Bing）先生（49岁）是一名高级会计师，拥有公共管理硕士学位。DI先生此前曾担任北京汤顿医药草药葡萄酒分公司的财务主管。 Ltd.，北京汤顿传统中药公式颗粒投资公司，有限公司，北京汤顿伦唐生物产品发展有限公司，北京汤顿唐·唐化妆品有限公司的董事投资管理部门的副主管，党委员会秘书，董事兼北京汤伦唐公司有限公司的董事兼总经理（公司股东（按照上市规则中定义），上海证券交易所上市的公司，股票代码，股票代码：600085.SH）。DI先生目前担任CPC委员会党秘书兼北京汤伦唐公司有限公司的主席，中国中国副总经理北京汤伦唐集团有限公司，北京制药专业协会的副主席。
引用：Tang Y-Z，Zeng P，Liao Y等。患者的围手术期核酸毒素使用与术后急性肾损伤之间的相关性
摘要目的非甾体抗炎药与术后急性肾损伤（AKI）的关联是有争议的。但是，很少有研究重点是核苷与术后AKI之间的关联。我们的研究旨在术中环氧酶-2抑制剂核氧化和围手术期AKI之间的可能相关性。设计回顾性队列研究。在中国湖南省建立了中央南大学的第三座西亚吉医院。参与者从2012年1月1日至2017年8月31日进行非心脏手术的9246名成人患者（18-60岁）获得了电子病历和实验室结果。研究组接受或没有核苷的治疗。干预措施单变量分析确定了与AKI相关的人口统计学，术前实验室和术中因素。逻辑逐步回归用于计算调整后的或抗氧化杀菌和AKI关联。结果在核氧基施用组中AKI的发生率（4％）低于没有核氧化的组（6.3％，p = 0.005）。在调整干扰因子后，在多变量回归分析中，术后AKI风险降低了39％（OR 0.61; 95％CI 0.43至0.87）。敏感性分析表明，术后AKI风险降低了四个亚组：EGRF <90 ml/min·1.73/m 2（OR 0.49; 95％CI 0.29至0.82），非烟雾器（OR 0.55; 95％CI 0.37至0.37至0.37至0.37至0.37至0.37至0.37至0.37至0.83），<1000 mL（OR 0.55％和95％; 95％; 95％; 95％; 95％; 95％; 95％; 95％; 95％; 95％; 95％；非亚型（OR 0.57; 95％CI 0.38至0.84）。结论因此，核氧化与接受非心脏手术的成年患者的术后AKI风险相关。
如何引用这篇文章：江KK，唐·DJ，张PW，huo G，Yin Z（2025）ZIF-67衍生的多孔碳微结构修饰的高 -
必须加速绿色和可再生能源的发展才能达到零碳排放。代表性的可再生能源（如风能和太阳能）正在波动，并且容易受到多个环境参数的影响[1]。为了应对这些挑战，大规模储能系统的开发是必不可少的，以构建能量周期。全范数氧化还原流量电池（VRFB）由于其高能量效率，足够的安全性和长期使用寿命而脱颖而出[2]。然而，增强功率密度仍然是进一步提高VRFB经济可行性的关键目标。在各种研究方向上，越来越多的研究人员着重于改善电极的电化学性能。VRFB系统的功率密度从根本上取决于在电极 - 电解质界面上发生的氧化还原反应的速率。电极的微结构和表面特征起着确定反应速率的关键作用。通过改善电极的电化学性能，可以显着提高VRFB系统的功率密度[3]。因此，必须开发具有较高催化活性和大特定表面积的新电极材料。
全球能源市场和过渡的前景
Jie Tang，世界银行Joonkyung Seong，世界银行高级能源专家，世界银行Jie Tang，世界银行Joonkyung Seong，世界银行高级能源专家，世界银行