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气候变化版按需。将与气候有关的风险变成商机。现在！
问题的问题也可能受到类似的自然灾害的影响以及气候变化将如何影响您将来对此类身体气候事件的接触，而无需可靠的专家见解，就无法负责任地回答。尤其是鉴于数量急剧增加，必须将气候风险数据作为您的业务决策不可或缺的一部分，以保护您的公司免受日益频繁的后果。您最好考虑气候变化。
sibi K等。特纳综合征的早期诊断和多学科管理：一项小儿案例研究。 Phar＆Clin Tria 2024，9（4）：000253。
特纳综合征是女性最常见的性染色体异常，大约有2,000例活产。它的主要特征是身材矮小和性腺功能障碍，通常导致延迟或不存在的青春期和不育。特纳综合征的早期诊断至关重要，因为它允许及时启动多学科管理计划，从而解决该病的身体和社会心理方面。生长激素疗法在改善受影响个体的身高预后，尤其是从小就开始时起着关键作用。此外，雌激素替代疗法对于启动继发性特征，维持子宫健康以及确保适当的骨矿化以防止骨质疏松症的发展至关重要。我们报告了一个10岁的女童，她的身材矮小，钩颈和间距广泛。在临床检查和评估后，患者表现出与特纳综合征一致的表型特征。通过核分型分析染色体分析证实了该诊断。 早期治疗干预，包括生长激素和计划的雌激素替代疗法，旨在优化生长和发育结果。 此案强调了早期识别和量身定制治疗方法在改善特纳综合症患者生活质量方面的重要性。通过核分型分析染色体分析证实了该诊断。早期治疗干预，包括生长激素和计划的雌激素替代疗法，旨在优化生长和发育结果。此案强调了早期识别和量身定制治疗方法在改善特纳综合症患者生活质量方面的重要性。
通过剪切和湍流环境中的剪切和波动调节生物膜生长
这项工作研究了剪切和湍流对多物种生物膜增长的作用。这项研究主要是通过了解海洋环境中的微塑料（MPS）的生物污染而激发的。通过增加颗粒粘性，生物膜促进MP聚集和下沉；因此，对这一多规模过程的透彻理解对于改善MPS命运的预测至关重要。我们使用振荡网格系统进行了一系列实验室实验，以在均质各向同性湍流下促进小型塑料表面上的生物膜生长，而网格雷诺数在305和2220之间。分析了两种配置：一种塑料样品与网格一起移动（剪切为主导），另一个将样品保持在网格下游固定，因此经历了湍流，但没有平均流（无剪切）。生物膜在所有情况下在几天的时间范围内形成，然后仔细测量和分析塑料碎片上形成的生物量作为湍流水平的函数。使用简约的物理模型进一步解释了无剪切结果，并将生物膜（单动力学）内的养分吸收率与周围散装液体的湍流扩散。结果表明：（i）在剪切主导的条件下，生物膜质量最初在腐烂之前以湍流强度生长，这可能是由于剪切引起的侵蚀； （ii）在无剪切实验中，质量在养分的可用性增强后单调增加，然后由于摄取受限的动力学而饱和。后一种行为由物理模型很好地再现。此外，用扫描电子显微镜分析了塑料片的子集，表明湍流还会影响生物纤维簇的显微镜结合，随着湍流的振幅增加，它们的紧凑性增加了。这些结果不仅有助于我们对流量下生物膜的基本理解，而且还可以为海洋环境中MP运输的全球模型提供信息。
引用此研究：Ramesh D. 和 Jaya T. 博士 (2025)。《使用机器学习的 WSN 中的可扩展多聚类聚合方案》，《土耳其工程杂志》
由于 WSN 中的资源有限，数据包在路由到接收器时会发生冲突，因此可以通过数据聚合消除冗余数据，从而最大限度地减少传输的数据总量并延长网络的使用寿命。最小化能耗和提高数据聚合率是 WSN 中最关键的因素。利用机器学习的可扩展多聚类聚合 (SMCA-ML) 专注于异构无线传感器网络的数据聚合方法，使用神经元作为机器学习方法中的无线传感器网络节点。机器学习方法累积传感器节点收集的捕获数据，并将累积的数据与多聚类路由集成。所提出的方法在训练之前随机生成隐藏层的阈值和输入层的权重。这会导致不稳定的输出，影响数据聚合的效率并导致较长的延迟。更重要的是，根据无线传感器网络 (WSN) 中能量消耗不均匀的特点进行了不同的阈值设置，通过在具有足够能量的远接收器中设置较小的阈值，允许数据包更快地传输。为了最大化数据聚合，能量紧张的近接收器区域采用更大的阈值。结合该算法可以实现数据融合程度高、能耗低、时延小，仿真结果表明，基于SMCA-ML的数据聚合算法相较于传统的稳定选举协议（SEP）、反向传播算法、极限学习机等算法，可以显著延长网络寿命、大幅降低能耗、提升网络能量、拓展网络性能、提高数据聚合效率。
星系团中的湍流压力支撑
背景。星系团中的湍流压力大小仍存在争议，特别是与动态状态和用于模拟的流体力学方法的影响有关。目的。我们研究大质量星系团内介质中的湍流压力分数。我们旨在了解流体动力学方案、分析方法和动态状态对宇宙学模拟中星系团最终特性的影响。方法。我们使用无网格有限质量 (MFM) 和光滑粒子流体动力学 (SPH) 对七个星系团的一组放大区域进行了非辐射模拟。我们使用了三种不同的分析方法，基于：(i) 偏离流体静力平衡，(ii) 通过亥姆霍兹-霍奇分解获得的螺线管速度分量，以及 (iii) 通过多尺度滤波方法获得的小尺度速度。我们将模拟星团样本分为活跃星团和松弛星团。结果。我们的模拟预测，与松弛星团相比，活跃星团的湍流压力分数会增加。这在基于速度的方法中尤其明显。对于这些方法，我们还发现 MFM 模拟的湍流比 SPH 模拟的湍流增加，这与更理想化的模拟的结果一致。预测的非热压力分数在星团中心内为几个百分点（松弛星团）和约 13%（活跃星团）之间变化，并向外围增加。没有看到明显的红移趋势。结论。我们的分析定量评估了流体动力学方案和分析方法在确定非热或湍流压力分数方面的重要性。虽然我们的设置相对简单（非辐射运行），但我们的模拟与之前更理想的模拟一致，并且代表着对湍流的理解更近了一步。
在多极性时代，土耳其外交政策中的战略自治：宗教和矛盾
随着国际秩序朝着多极性发展，抽象的战略自治已成为几个州的指导原则。土耳其还试图通过在非西方世界建立新的联系来从其传统的西方盟友那里开发一个更自主的空间，从俄罗斯 - 中国轴心到中东及以后。本文探讨了土耳其外交政策中战略自治的思想和实践。我们认为，战略自主权不是由“对冲”行为预先确定或机械驱动的。我们参考其三个基本维度来概念化战略自治：结构取向，政治动机和经济基础设施。在这种情况下，我们强调了自2011年以来土耳其外交政策中的两个软点。首先，地缘政治要求和国内政策优先事项经常相互矛盾，这使国家无法有效实施自治权的政策。第二，战略自主权主要与“高政治”有关，而没有适当关注其地理经济学维度，其形式是坚实的政治基本原理和经济安全。
评估机器学习和深度学习模型，以根据环境因素预测风力涡轮机的功率输出
本研究对机器学习 (ML) 和深度学习 (DL) 模型进行了全面的比较分析，这些模型用于根据温度、湿度、风速和风向等环境变量预测风力涡轮机 (WT) 的功率输出。除了人工神经网络 (ANN)、长短期记忆 (LSTM)、循环神经网络 (RNN) 和卷积神经网络 (CNN) 外，还研究了以下 ML 模型：线性回归 (LR)、支持向量回归器 (SVR)、随机森林 (RF)、额外树 (ET)、自适应增强 (AdaBoost)、分类增强 (CatBoost)、极端梯度增强 (XGBoost) 和轻梯度增强机 (LightGBM)。使用 40,000 个观测值的数据集，根据 R 平方、平均绝对误差 (MAE) 和均方根误差 (RMSE) 对模型进行了评估。在 ML 模型中，ET 的性能最高，R 平方值为 0.7231，RMSE 为 0.1512。在 DL 模型中，ANN 的性能最佳，R 平方值为 0.7248，RMSE 为 0.1516。结果表明，DL 模型（尤其是 ANN）的表现略优于最佳 ML 模型。这意味着它们更擅长对多变量数据中的非线性依赖关系进行建模。预处理技术（包括特征缩放和参数调整）通过增强数据一致性和优化超参数来提高模型性能。与之前的基准相比，ANN 和 ET 的性能均表明 WT 功率输出预测的预测准确度有显著提高。这项研究的新颖之处在于直接比较了各种 ML 和 DL 算法，同时强调了先进计算方法在可再生能源优化方面的潜力。
阿尔卑斯山陡坡上下降气流湍流动能预算和雷诺应力预算中的浮力效应
摘要 陡坡上的下降风非常常见，但对其了解或模拟甚少。本研究重点研究陡峭的高山斜坡上方的下降风急流。我们评估了湍流动能 (TKE) 和雷诺剪应力预算方程中的浮力项。我们特别关注斜率和沿斜率湍流显热通量对这些项的贡献。在最大风速高度以下和以上的四个测量水平可以分析沿垂直剖面的浮力效应如下：(i) 如在稳定条件下预期的那样，浮力往往会破坏 TKE 和最大风速高度 zj 以下急流内层区域的湍流动量通量；(ii) 结果还表明，浮力有助于在急流外层剪切区域（远高于 zj ）产生 TKE，而在同一区域观察到湍流动量通量的消耗； (iii) 在最大风速附近机械剪切产生微弱的区域，浮力往往会破坏 TKE，而我们的结果表明，浮力往往会增加动量通量。本研究还提供了一个分析条件，用于确定由于浮力而产生的湍流动量通量与斜坡角度之间的极限，类似于已经为 TKE 提出的条件。我们重新引入了应力理查森数，它相当于雷诺剪切应力预算的通量理查森数。我们指出，通量理查森数和应力理查森数是表征除最大风速高度附近区域以外的下降气流的互补稳定性参数。
测定从土耳其居米什哈内采集的蜂蜜样品中的杀虫剂；使用 Box-Behnken 设计评估实验参数
本研究调查了土耳其居米什哈内当地蜂蜜样品中氟氯氰菊酯、氯氰菊酯、溴氰菊酯和马拉硫磷的残留量。测定采用 GC/MS-MS 方法，使用 HP-5MS 色谱柱，条件如下：炉温 120 ℃，进样温度 250 ℃，压力 121.9 kPa，流速 1.2-1.8 mL/min。样品采自居米什哈内的 18 个站点。色谱测定采用标准加入法。15 个站点的样品中未检测到农药，但在其他三个站点采集的样品中检测到了目标农药。在 1.5 mL/min 流速下，残留水平从 0.18 mg/kg 到 9.50 mg/kg 不等。还使用 Box-Behnken 设计 (BBD) 优化对结果进行了评估。采用多元实验设计（流速和站点、农药类型）构建二次模型。回归分析表明,实验结果与模型预测值较为接近,判定系数(R2)为0.985。
阿布扎比国家石油公司天然气业务探索将甲烷转化为石墨烯的突破性技术
阿联酋阿布扎比——2025 年 1 月 16 日：世界一流的综合天然气处理公司 ADNOC Gas plc 及其子公司（统称为“ADNOC Gas”或“公司”）（ADX 代码：ADNOCGAS / ISIN：AEE01195A234）与能源技术公司 Baker Hughes 合作，在 Habshan 天然气处理厂成功安装了英国气候技术公司 Levidian 的专利 LOOP 技术。这标志着该技术首次在运营的天然气处理现场部署。碳将从天然气的主要成分甲烷中捕获，并转化为石墨烯，这种材料将塑造多种工业应用的未来。LOOP 装置每年可生产超过 1 吨石墨烯和 1 吨氢气，使其成为符合全球能源转型目标的双重用途创新。未来的工业规模装置预计将提供 15 吨/年。 ADNOC Gas 首席运营官 Mohamed Al Hashemi 表示：“部署 LOOP 技术是 ADNOC Gas 的一个重要里程碑。通过将甲烷转化为有价值的石墨烯和清洁氢气，我们正在从天然气中释放新的价值，推动