摘要。本研究调查了通过利用社交媒体和数字活动来加强天课筹款的策略。采用综合方法,重点关注数据驱动的个性化、通过互动参与、利用分析工具、简化信息、引人入胜的叙述、响应不断变化的趋势以及综合信息传播。介绍提供了天课筹款的背景和天课在社会福利中的重要作用。问题陈述强调了筹款中的挑战和有效策略的重要性。研究目标包括分析社交媒体作为天课筹款工具并评估数字活动的有效性。研究方法包括文献综述和案例研究。研究结果表明,综合方法具有积极影响,个性化和互动性是关键因素。强调响应趋势和综合信息传播的必要性,以提高对天课筹款的认识和社区参与。关键词:天课筹款;社交媒体;数字活动
Muzzammel Rehman,Islam M. Abdel-Rahman,Azza AK El-Sheikh和Mahmoud M. Abdelhamid。“探索对Zaire Ebolavirus蛋白24(V24)的Galidesivir类似物的治疗潜力(V24):数据库筛选,分子对接,与药物相关的性质评估和分子动力学模拟。”生物分子结构与动力学杂志(2023):1-11。26。
摘要 目的 比较两个执行规范性脑容量分析的人工智能软件包,并探索它们是否会在临床背景下对痴呆症诊断产生不同的影响。方法 回顾性地纳入了 60 名患者(20 名阿尔茨海默病、20 名额颞叶痴呆、20 名轻度认知障碍)和 20 名对照。每个受试者使用两家专有制造商的软件包处理一次 MRI,为每个受试者生成两份定量报告。两名神经放射科医生仅使用这些报告中的规范容量分析数据分配强制选择诊断。他们将体积分布分类为“正常”或“异常”,如果“异常”,他们会指定最可能的痴呆亚型。通过比较(1)基于软件输出的诊断之间的一致性;(2)诊断准确性、敏感性和特异性;来评估软件包之间的临床影响差异;和 (3) 诊断信心。还比较了定量输出,以提供任何诊断差异的背景。结果 软件包之间的诊断一致性为中等,用于区分正常和异常体积(K = .41– .43)和特定诊断(K = .36–.38)。但是,每个软件包在区分正常和异常概况时都产生了较高的观察者间一致性(K = .73–.82)。软件包之间的准确度、灵敏度和特异性没有差异。对于一个评估者来说,不同软件包之间的诊断信心是不同的。软件包之间的全脑颅内容积输出不同(10.73%,p < .001),用于诊断的规范区域数据相关性弱至中等(r s = .12–.80)。结论 用于脑 MRI 定量规范评估的不同人工智能软件包可以在临床解释层面产生不同的效果。诊所不应假设不同的软件包可以互换,因此建议在采用之前对软件包进行内部评估。
摘要 为了减少海上风电场的运营和维护 (O&M) 支出(其中 80% 的成本与部署人员有关),海上风电行业希望通过机器人和人工智能 (RAI) 的进步来寻求解决方案。由于在动态环境中处理已知和未知风险的复杂性,住宅超视距 (BVLOS) 自主服务的障碍包括运行时安全合规性、可靠性和弹性方面的运营挑战。在本文中,我们采用了共生系统方法 (SSOSA),该方法使用共生数字架构 (SDA) 来提供支持技术的网络物理编排。实施 SSOSA 可以实现合作、协作和确证 (C 3 ),以解决自主任务期间的安全性、可靠性和弹性的运行时验证。我们的 SDA 提供了一种同步机器人、环境和基础设施的分布式数字模型的方法。通过 SDA 的协调双向通信网络,远程操作员可以提高对任务概况的可见性和理解。我们在受限操作环境中的资产检查任务中评估了我们的 SSOSA。展示了我们的 SSOSA 克服安全性、可靠性和弹性挑战的能力。SDA 支持生命周期学习和共同进化,并在互连系统之间共享知识。我们的结果评估了可能危及自主任务的突发和渐进故障以及未知事件。使用分布式和协调决策,SSOSA 增强了对任务状态的分析,其中包括对驻留机器人内关键子系统的诊断。此次评估表明,SSOSA 为 BVLOS 自主任务提供了增强的运行时操作弹性和安全合规性。SSOSA 有可能成为一种高度可转移到其他任务场景和技术的方法,为实现可扩展的自主服务提供了途径。
世界正在经历一场重大的能源转型,电网中风能和太阳能等间歇性能源的份额不断增加。这些可变的可再生能源需要一种能源存储解决方案,以便顺利整合这些能源。电池可以提供短期存储解决方案。然而,仍然需要能够在没有抽水蓄能潜力的地方提供每周能源存储的技术。本文介绍了基于深海“浮力储能”的创新能源存储解决方案。海洋深度很大,潜在的能量可以储存在基于重力的储能系统中。系统越深,储存的能量就越多。浮力储能技术 (BEST) 的成本估计为 50 至 100 美元/千瓦时(储存电能)和 4,000 至 8,000 美元/千瓦(安装容量)。BES 可以作为电池的可行补充,提供每周的存储周期。除了储存能量外,该系统还可用于有效压缩氢气。
储能系统可通过提供各种能源系统服务,为未来平衡低碳能源系统做出重要贡献,随着创新成本下降,电池有望得到广泛部署。本文评估了如果使用电池储能系统 (BESS) 提供这两种服务,其中最重要的两项服务,快速响应或所谓的增强频率响应 (EFR) 和能源套利之间是否存在协同作用。开发了一个技术经济模型来模拟 600 个可能的增强频率响应可用性窗口。结果表明,两种存储服务之间存在两种不同的协同作用。第一个协同作用考虑了在死区之外对储能系统充电以提供增强频率响应的可能性。我们提出了一种创新的充电状态管理策略来利用这种协同作用。第二个协同作用是由于套利收入高度集中在高峰时段,这可以使电池储能系统捕获大部分套利收入,而不会过度减少存储系统在增强频率响应中提供容量的收入。这两种协同效应的结合意味着,通过交替提供套利和频率响应,电池储能系统可以提高 25% 的运营利润。历史数据显示,这一结果在统计上是可靠的。满功率下放电时间为 1.5-2 小时的电池尺寸可能是利用这些协同效应的最佳选择。