可再生能源预计将在减少温室气体排放和实现气候变化目标方面发挥重要作用。可变可再生能源的大规模开发被认为是不可触及的,需要额外的电力系统质量服务,例如电压调节,频率调节和惯性响应。储能提供了一种提供这些服务的重要手段,但是在技术,市场准备,经济学和监管要求方面存在许多不确定性。本研究的目的是对分销级别的能源储能和电力质量服务的技术经济和监管状况进行全球最新审查。审查将确定电力市场的全球趋势,这些趋势具有很高的可再生能源渗透率。调查的结果表明,需要进一步的研究才能限定,量化和重视质量存储的安装,尤其是在分配水平上。©2021作者。由Elsevier Ltd.这是CC BY-NC-ND许可证(http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/)下的开放访问文章。
伤寒结合疫苗已成为控制伤寒的有效方法。我们先前已经描述了VI-二糖 - tetanus毒素糖糖偶联物疫苗(VITT,也称为VITCV)在受控的人类感染模型(CHIM)研究中(图1和表1)(表1),在这种情况下,VITT至少在预防培养疾病的情况下至少有效地有效。在大型III期现场试验中已经确认了VITT的功效,在儿童中已经观察到80%的疗效(2-4)。相比,获得许可的普通VI-Polysacachilide疫苗(VIP)显示儿童60%的功效(5)。疫苗诱导的免疫保护对伤寒没有不完全理解(6,7)。CHIM研究允许在现场研究中通常可能的宿主反应对疫苗接种和感染的反应更详细,包括阐明诊断生物标志物,保护性以及疫苗诱导的保护机制(8)。基于先前的剂量发现实验,使用对照组中故意提供的感染率(攻击率)的接种物用于计算疫苗效率(9)。本研究中的攻击率在对照组中为77%,VITT组为35%,在VIPS组中为37%(2)。转录组学分析
皮肤是人体最大的器官,是主要的生理防御(Eckhart和Zeeuwen,2018年)。它执行基本功能,包括分泌,排泄,代谢,吸收,温度调节和感觉(Roosterman等,2006)。对这些功能的损害会导致各种皮肤疾病(Bäsler等,2016),包括难以治疗的疾病,例如敏感的皮肤,牛皮癣,类固醇诱导的皮肤病和痤疮。传统治疗通常会解决症状而不是根本原因,导致频繁复发。再生医学的进步引入了干细胞疗法,为治疗皮肤疾病提供了新的希望(Hoang等,2022)。目前,干细胞在各种相关领域都显示出显着的潜力,包括Pemphigus,全身性硬化,全身性红斑狼疮,红血病,牛皮癣,白癜风,伤口愈合,脱发和医学自我疗法(Anderi等人,Anderi等,2018; Farabi et al。,Farabi等,20224 al。 Yuan等人,2019年;人类脐带间充质干细胞(HUC-MSC),源自沃顿酒店的脐带果冻,提供了几个优点,包括易于收集,高纯度,丰富的可用性,可用性,强大的活动;另外,它们的分化能力与胚胎干细胞的能力相当(Mousaei等,2022; Ding等,2015)。这些特征使它们成为间充质干细胞来源中的宝贵资源。然而,对与皮下注射干细胞相关的不良反应的研究受到限制。此外,HUC-MSC具有诸如缺乏道德问题,免疫拒绝以及对捐助者和接受者的伤害的好处(Xie等,2020)。发表的动物和临床试验证明了HUC-MSC在皮肤状况上的治疗潜力,包括伤口愈合,皮肤老化,牛皮癣,特应性皮炎和硬皮病(Hua等,2023; Ren等,2023; ren。,2023; Zhang et al。皮下注射是给治疗皮肤病学和美学医学治疗的常见方法(Yang等,2024; Pan等,2023)。In this repeat-dose study, severely immunode fi cient NOD/Shi- scid/IL-2 R γ null (NOG) mice received subcutaneous injections of hUC-MSCs for 3 weeks (four doses), followed by a 6-week recovery period, and we assessed the general toxicities, including adverse reactions, potential target organs for toxicity, effects on the central nervous system, distribution and colonization, and the没有观察到的不良效应水平(NOAEL)。本研究为临床研究提供了宝贵的临床前数据,并突出显示需要在临床实践中进行密切监测的指标。
1。奖励在测试时间扩散模型中的奖励引入了迭代改进,适用于蛋白质和DNA设计Masatoshi uehara,Xingyu SU,Yulai Zhao,Yulai Zhao,Xiner LI,Aviv Regev,Shuiwang Ji,Sergey Ji,Sergey Levine,Sergey Levine,Tommaso Biancalani Arxiv Arxiv Preprint 2。与奖励指导一代的扩散模型中的推理时间对齐:教程和评论Masatoshi uehara,Yulai Zhao,Chenyu Wang,Xiner LI,Aviv Regev,Sergey Legev,Sergey Legev,Tommaso Biancalani Arxiv Arxiv Arxiv Preprint 3。Derivative-Free Guidance in Continuous and Discrete Diffusion Models with Soft Value-Based Decoding Xiner Li, Yulai Zhao , Chenyu Wang, Gabriele Scalia, Gokcen Eraslan, Surag Nair, Tommaso Biancalani, Shuiwang Ji, Aviv Regev, Sergey Levine, Masatoshi Uehara arXiv preprint 4.理解基于扩散模型的基于增强学习的微调:教程和评论Masatoshi uehara *,Yulai Zhao *,Tommaso Biancalani,Sergey Levine Arxiv Preprint 5。连续时间扩散模型的微调作为熵调查的对照果片uehara *,Yulai Zhao *,Kevin Black,Kevin Black,Ehsan Hajiramezanali,Gabriele Scalia,Nathaniel Lee Diemant,Alex M Tseng,Alex M Tseng,Tommaso Biancalani,Sergey/Sergey Levine在弱凸度假设下优化表现风险Yulai Zhao Neurips 2022关于机器学习优化的研讨会
摘要 - 目的:基于卷积神经网络(CNN)的深度学习已使用头皮脑电图(EEG)在脑部计算机界面(BCIS)方面取得了成功。然而,对所谓的“黑匣子”方法的解释及其在立体情节摄影(SEEG)基于BCIS(SEEG)的BCIS中的应用仍然在很大程度上未知。因此,在本文中,对SEEG信号深度学习方法的解码性能进行了评估。方法:招募了三十例癫痫患者,并设计了包括五种手和前臂运动类型的范式。六种方法,包括过滤库公共空间模式(FBCSP)和五种深度学习方法(EEGNET,浅层和深CNN,Resnet,Resnet和一个名为STSCNN的深CNN变体),用于对SEEG数据进行分类。进行了各种实验,以研究Resnet和STSCNN的窗口,模型结构以及解码过程的影响。结果:EEGNET,FBCSP,浅CNN,DEEP CNN,STSCNN和RESNET的平均分类精度分别为35±6.1%,38±4.9%,60±3.9%,60±3.3%,61±3.2%和63±3.1%。对所提出方法的进一步分析表明,在光谱域中不同类别之间的可分离性明显。结论:重新连接和STSCNN分别达到了第一高的解码精度。STSCNN证明了额外的空间卷积层是有益的,并且可以从空间和光谱的角度部分解释解码过程。意义:这项研究是第一个研究Seeg信号深度学习的表现的研究。此外,本文证明了所谓的“黑盒”方法可以部分解释。
抽象动物表现出比瞬时或波动刺激输入的行为和神经反应的持续时间。在这里,我们报告说,秀丽隐杆线虫使用电机电路的反馈到感官处理中神经元来维持其在热效应导航期间的运动状态。通过在行为动物中成像电路活性,我们表明AFD热体神经元的主要突触后伴侣(AIY INTERNEURON)编码温度和运动状态信息。通过对该电路的光遗传学和遗传操纵,我们证明了AIY中的运动状态表示是必然的放电信号。rim是与前神经元相连的中间神经元,是这种推论放电所必需的。缘缘消融消除了电动机表示,使热感应表示可以到达下游前的前神经元,并降低了动物在热触及期间维持前进运动的能力。我们提出,从电机电路到感觉处理电路的反馈是正向反馈机制的基础,以在感觉运动转化中产生持续的神经活动和持续的行为模式。
摘要 - 锂离子电池在电动汽车中的大规模应用需要细致的电池管理,以确保车辆的安全性和性能。温度在锂离子电池的安全性,性能和寿命中起着重要作用。因此,电池管理系统应及时监控电池的温度(SOT)。由于电动汽车的机载温度传感器有限,大多数电池的SOT必须通过其他测量的信号(例如电流和电压)估算。为此,本文通过用机器学习将基于物理的热模型梳理,开发了一种准确的方法来估计电池的表面温度。使用集团的质量热模型来提供机器学习的电池温度的先验知识。与温度相关的特征(例如内部电阻)实时提取,并将其作为补充输入中馈入机器学习框架,以提高估计的准确性。将卷积神经网络与长期短期记忆神经网络相结合的机器学习模型已与热模型依次集成,以了解模型输出与实际温度值之间的不匹配。已针对实验结果进行了验证,与常规的基于纯热模型和纯数据驱动的方法相比,准确性提高了79.37%和86.24%。
2023 – Cont。战术网络的分布式机器学习,莱斯大学,PI:圣地亚哥·塞加拉(Santiago Segarra),co-pi:Ashutosh Sabharwal,参考文献:[J1,C1,C3,C4]。研究基础结构无线网络中的分布式多跳计算卸载,以支持陆军通过Edge AI的多域操作。开发图形神经网络,分布式学习和故障安全机制,以增强边缘AI解决方案在自组织自主网络中边缘AI解决方案的上下文意识,适应性,可伸缩性和鲁棒性。2019 – Cont。多域操作的自主网络,莱斯大学,PI:Ashutosh Sabharwal,Edward W. Knightly,Santiago Segarra,参考:[C5,C6,C7,C7,C8,C9,C9,C10,C10,C10,J1,J1,J2,J2,J4,R1]。对图形神经网络和基于图的强化学习进行研究,以解决基础设施无线网络中的资源分配挑战,以支持陆军的多域操作。为链路调度,路由和计算卸载开发高效和分布式启发式方法,从而可以提高网络的效率,性能和边缘智能,同时保持其自我组织功能,可扩展性和鲁棒性。
目的:通过观察其对肠道菌群组成的作用,肠道菌群的代谢功能,粪便短链脂肪酸(SCFA)水平和血清浓度TLR4,NF- - ,TLR4,TNF-κB,目的:探索朱正·汤比汤(ZTD)在治疗功能便秘(FC)中的机制。 FC。 患者和方法:40例FC患者被随机分为对照组和治疗组,每组20例。 在同一时期招募了和20名健康志愿者。 对照组给予乳乳糖,而治疗组则用ZTD处理。 16S RNA测序技术用于比较治疗前后患者肠道菌群的结构和多样性的变化。 分析了血清中粪便中SCFA水平的变化以及TLR4,NF-κB,TNF-α和IL-6的水平。 宏基因组学测序评估的微生物群代谢功能。 结果:治疗组显示有益细菌的相对丰度显着增加,包括双歧杆菌,乳酸杆菌和粪便核酸杆菌_prausnitzii(p <0.05),而desulfobacterota和desulfobacterota和ruminococcus显着降低(p <0.05)。 值得注意的是,治疗组的粪便和丙酸水平明显更高(p <0.05)。 血清生物标志物TLR4,NF-κB,TNF-α和IL-6显着降低(P <0.05)。 宏基因组测序表明,碳水化合物的代谢,辅因子和维生素的代谢以及C5分支的二丁二酸代谢代谢的功能丰度显着增加(p <0.05)。目的:探索朱正·汤比汤(ZTD)在治疗功能便秘(FC)中的机制。 FC。患者和方法:40例FC患者被随机分为对照组和治疗组,每组20例。和20名健康志愿者。对照组给予乳乳糖,而治疗组则用ZTD处理。16S RNA测序技术用于比较治疗前后患者肠道菌群的结构和多样性的变化。分析了血清中粪便中SCFA水平的变化以及TLR4,NF-κB,TNF-α和IL-6的水平。宏基因组学测序评估的微生物群代谢功能。结果:治疗组显示有益细菌的相对丰度显着增加,包括双歧杆菌,乳酸杆菌和粪便核酸杆菌_prausnitzii(p <0.05),而desulfobacterota和desulfobacterota和ruminococcus显着降低(p <0.05)。值得注意的是,治疗组的粪便和丙酸水平明显更高(p <0.05)。血清生物标志物TLR4,NF-κB,TNF-α和IL-6显着降低(P <0.05)。宏基因组测序表明,碳水化合物的代谢,辅因子和维生素的代谢以及C5分支的二丁二酸代谢代谢的功能丰度显着增加(p <0.05)。结论:ZTD明显改善了肠道菌群组成和肠道菌群代谢功能,调节SCFA水平,并减少FC患者的炎症标记。菌株Faecalibacterium_prausnitzii在调节肠道炎症方面显示出显着的潜力,并且可能在ZTD对FC的治疗功效中起关键作用。关键字:朱阳汤比汤,功能便秘,肠道菌群,代谢物,肠炎
这项研究研究了新型的先决性,即交叉组织治理(可以进一步分为合同和关系治理)对供应链弹性的影响。此外,它分别探讨了供应链协作和机构环境对跨组织治理与供应链弹性之间关系的中介和调节作用。因此,研究模型以及四个假设是根据制度理论构建的。根据对358家中国制造公司的单一调查收集的数据进一步测试。结果表明,合同和关系治理对供应链的弹性具有重大积极影响;供应链协作在合同和关系治理对供应链弹性的影响中扮演部分中介作用,机构环境起着调节作用。这项研究丰富了人们对跨组织治理,供应链协作,供应链的复兴和制度环境之间关系之间关系的理解。它还为供应链经理的决策活动提供了参考。