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摩洛哥-Ma -Ouarzazate浓缩太阳能
组件1。融资Noor I的初始投资（评估项目成本：12.35亿美元；完成时：8.53亿美元。）该组成部分包括清洁技术基金（CTF）的9700万美元贷款，重点是开发和建设摩洛哥市Ouarzazate市东北10公里的500 MW Noor-Ouarzazate Complex的第一个160 MW阶段。noor I是通过PPP实施的，并由私人拥有的ACWA Power Ouarzazate（APO）建造，该私人使用世界银行采购规则竞争性地选择。该工厂具有三个小时的热量储能系统，以便能够提供可调节能源，尤其是在夜晚的高峰时段，当电力对国家电力系统最有价值时。组件2。成本缓解机制（评估的项目成本：2亿美元；完成时：50万美元）。This component consisted of US$200 million loan from the International Bank for Reconstruction and Development (IBRD) to support the acquisition of kilowatt-hours produced by the project company by partially covering the difference in the price at which MASEN (Moroccan Agency for Solar Energy), would buy the electricity generated by the plant and the price at which MASEN would sell such electricity to the utility, ONEE (Office National de l ' Electricit é et de l '饮用。）该设施是为了达到GOM信用额度的目的，在必要时，在经济和财政条件保证时，就可以在必要时诉诸于该优惠融资。组件2作为2015年5月重组的一部分被取消，同时在Noor-Ouarzazate太阳能复杂项目（P131256）下同时获得了新的IBRD贷款的有效性。提供的新贷款并继续提供与已取消的贷款相同的支持，但有望具有更有利的条款，使Masen可以更好地计时其支出时间，以满足其对整个Noor-Ouarzazate CSP（集中太阳能）复合体的财务需求（NOOR I，II，II和III）。
自 2020 年 1 月起，爱思唯尔创建了 COVID-19 资源中心，
以减少所有人群的疫苗犹豫。使用 CASP 工具上的 11 个问题中的每一个进行分析，同时比较每种疫苗的方法和结果。对于辉瑞和 Moderna RCT，大多数 CASP 工具项目都是阳性或肯定的。未评为肯定的项目将被讨论。分析结果表明，这两项 RCT 都是严格进行的，并向所有医疗保健提供者和公众保证了两种疫苗的安全性和有效性，以影响 COVID-19 疾病惊人的发病率和死亡率。作者认为，分析是分发过程的重要组成部分，以制定计划和沟通策略，以减少潜在的疫苗犹豫和抵抗。儿科卫生保健杂志。（2021）35，443-448
自2020年1月以来，Elsevier创建了一个与
1。Sun H，Ning R，Tao Y等。中国武汉的244名年龄较大的244名年长的死亡率因素：一项回顾性研究。J am Geriatr Soc 2020; 68：e19-e23。2。柏林DA，Gulick RM，Martinez FJ。严重的Covid-19。n Engl J Med2020。NEJMCP2009575。[epub在印刷前]。3。Zhou F，Yu T，Du R等。 中国武汉成人住院患者死亡率的临床过程和危险因素：一项回顾性队列研究。 lancet 2020; 395：1054 E 1062。 4。 Arons MM，Hat Fipeld KM，Reddy SC等。 在熟练的护理设施中的症状性SARS-COV-2感染和传播。 n Engl J Med 2020; 382：2081 E 2090。 5。 efrati ido yl。 以色列在发现Corona-tirus病毒病例的疗养院中进行毯子测试。 2020。 可用：https：//www.haaretz.com/israel-news/。 高级 - 以色列到爆发 - 在纳塞式 - 塞氏菌 - 孔纳病毒-cases-cases-found-1.8751215。 2020年4月30日访问。 6。 Park SW，Champredon D，Weitz JS，Dushoff J. 一种基于实用的融化方法，可从其速度中推断流行病的强度。 流行病2019; 27：12 E 18。 7。 以色列工作人员的时代。 社会工作者感染后，耶路撒冷协助锁定生活设施。 耶路撒冷，以色列：以色列时代； 2020。 8。 Armitage R，Nellums LB。 covid-19和隔离老年人的后果。Zhou F，Yu T，Du R等。中国武汉成人住院患者死亡率的临床过程和危险因素：一项回顾性队列研究。lancet 2020; 395：1054 E 1062。4。Arons MM，Hat Fipeld KM，Reddy SC等。在熟练的护理设施中的症状性SARS-COV-2感染和传播。n Engl J Med 2020; 382：2081 E 2090。5。efrati ido yl。以色列在发现Corona-tirus病毒病例的疗养院中进行毯子测试。2020。可用：https：//www.haaretz.com/israel-news/。高级 - 以色列到爆发 - 在纳塞式 - 塞氏菌 - 孔纳病毒-cases-cases-found-1.8751215。2020年4月30日访问。6。Park SW，Champredon D，Weitz JS，Dushoff J. 一种基于实用的融化方法，可从其速度中推断流行病的强度。 流行病2019; 27：12 E 18。 7。 以色列工作人员的时代。 社会工作者感染后，耶路撒冷协助锁定生活设施。 耶路撒冷，以色列：以色列时代； 2020。 8。 Armitage R，Nellums LB。 covid-19和隔离老年人的后果。Park SW，Champredon D，Weitz JS，Dushoff J.一种基于实用的融化方法，可从其速度中推断流行病的强度。流行病2019; 27：12 E 18。7。以色列工作人员的时代。社会工作者感染后，耶路撒冷协助锁定生活设施。耶路撒冷，以色列：以色列时代； 2020。8。Armitage R，Nellums LB。covid-19和隔离老年人的后果。柳叶刀公共卫生2020; 5：e256。
使用化学发光生物测定法直接免疫检测全局 A-to-I RNA 编辑活性
腺苷到肌苷 (A-to-I) 编辑是一种保守的真核 RNA 修饰，有助于发育、免疫反应和整体细胞功能。RNA 编辑模式在不同细胞和组织类型之间可能存在显著差异，而过度活跃的 A-to-I 特征则表明存在多种疾病，包括癌症和自身免疫性疾病。由于这些差异具有生物学和临床重要性，因此迫切需要有效的方法来测量细胞 RNA 中的整体 A-to-I 编辑水平。当前的标准方法依赖于 RNA-seq 来间接检测编辑位点，这需要大量时间和材料投入以及大量的计算分析。在这里，我们利用核酸内切酶 V (EndoV)（它特异性地与 RNA 中的肌苷结合）来开发基于蛋白质的化学发光生物测定法，以直接分析 A-to-I RNA 编辑活性。我们之前展示了 EndoV 可以在 RNA 测序之前结合并丰富 A-to-I 编辑的转录本，现在我们利用这一活性构建 EndoV 连接免疫吸附测定 (EndoVLISA)，作为一种快速的、基于板的化学发光方法，用于测量细胞 RNA 中的全局 A-to-I 编辑特征。我们首先使用化学合成的寡核苷酸优化和验证我们的测定方法，说明对 RNA 中的肌苷具有高度选择性和灵敏度的检测。然后，我们展示了对处理过的细胞系中肌苷含量的快速检测，证明了与当前标准 RNA 测序方法相当的性能。最后，我们部署了 EndoVLISA 来分析正常和患病人体组织中的差异 A-to-I RNA 编辑特征，说明了我们的平台作为诊断生物测定的实用性。总之，EndoVLISA 方法经济高效、简单易用，并且使用常见的实验室设备，为研究 A-to-I 编辑提供了一种高度可用的新方法。此外，多孔板格式使其成为第一个适用于直接高通量量化 A-to-I 编辑的检测方法，可用于疾病检测和药物开发。
ODM：文本图像进一步的对齐预训练方法，用于场景文本检测和发现
近年来，文本图像联合预训练技术在各种任务中显示出令人鼓舞的结果。然而，在光学特征识别（OCR）任务中，将文本实例与图像中的相应文本区域对齐是一个挑战，因为它需要在文本和OCR文本之间有效地对齐（将图像中的文本称为ocr-文本以与自然语言中的文本区分开来），而不是对整体图像内容的全面理解。在本文中，我们提出了一种新的预训练方法，称为o cr-text d估计化m odeling（ODM），该方法根据文本提示将图像中的文本样式传输到统一样式中。使用ODM，我们在文本和OCR文本之间实现了更好的对齐方式，并启用预训练的模型以适应场景文本的复杂和多样化的样式。此外，我们为ODM设计了一种新的标签生成方法，并将其与我们提出的文本控制器模块相结合，以应对OCR任务中注释成本的挑战，并以大量未标记的数据参与预培训。在多个Pub-LIC数据集上进行的广泛实验表明，我们的方法显着地证明了性能，并且在场景文本检测和发现任务中的当前预训练方法优于当前的预训练方法。代码在ODM上可用。
自2020年1月以来，Elsevier创建了一个与
该队列由2018年3月1日至2020年2月29日之间的VA门诊的退伍军人组成。数据分析是在2021年期间进行的。管理数据用于识别VA COVID-19录取医疗程序代码。创建了一个二进制变量，以识别2020年12月14日至2021年2月23日之间的COVID-19疫苗接种收据（0 =否，1 = Yes）。管理VA数据用于识别人口统计。创建了一个合并的种族/民族变量（西班牙裔，非恐怖分子AI/AN，亚洲，黑人，黑人，本地夏威夷人或其他Pacii岛民，多种族，白色，未知）。由于VA的初始交付工作针对老年人，因此10个分析仅限于年龄≥65岁的个体。根据COVID-19的疾病严重程度和老年人的疫苗接种率，创建了2类年龄变量（65-74，≥75岁）。10，11个性别是基于女性比男性高的共同疫苗接种率更高的证据。11，12
最近的微层形成和ITS- IT-ITS-IN- ...
抽象的新型药物输送系统是一种新型药物输送的方法，可解决传统药物输送系统的局限性。我国拥有阿育吠陀的庞大知识基础，其潜力仅在近年来才实现。然而，用于对患者进行草药的药物输送系统是传统且过时的，导致药物疗效降低。如果新型药物输送技术是在草药中应用的，则可能有助于提高功效并降低各种草药化合物和草药的副作用。这是将新型药物输送方法纳入草药中的基本思想。因此，重要的是将新颖的药物输送系统和印度阿育吠陀药物整合起来以对抗更严重的疾病。关键字：微球，受控释放，新型药物输送，草药药物。简介草药配方是具有各种优势的新型药物输送系统之一，包括增加药物溶解度，提高溶解速率，生物利用度等。本文的目的是检查微球对草药治疗某些疾病的影响。草药制剂是一种剂型，其中各种草药的掺入用于诊断，治疗和减轻各种生活方式疾病的指定数量中。自然健康的秘密是基于阿育吠陀定律和植物医学的标准化，这些植物医学在大论文中得到了很好的证明。谁也指出，不适当使用草药制剂是通过对草药进行治疗（例如提取，蒸馏，表达，分馏，纯化，浓度或发酵）进行处理来制备的。这些植物医学是在最卫生的条件下处理的，并以各种形式使用，例如片剂，胶囊和口服液体，这些液体被分配为以真空密封包装的不同数量。在传统知识系统中，在现代医学时代之前的各个社会中多代的草药。现在，开发生物医学系统的一天会鼓励使用与各种副作用相关的现代药物，并且各种合成药物的升级成本也是对传统医学系统的重新兴趣的原因。
以数据为中心的AI：透视和挑战
段的成功在很大程度上归因于一个带注释的数据集，该数据集的数据集超过10亿个掩码，该数据集比现有的数据集大400倍。段的任何东西都具有标签的三个阶段：辅助手动阶段，半自动阶段和全自动阶段。
关于卫星补充移动覆盖政策、许可和技术框架的公开意见征询，《加拿大公报》，第
● 认识到为所有加拿大人（包括偏远地区的人）提供连通性是促进加拿大所有地区人民安全、健康和繁荣的必要步骤 ● 回顾 ISED 的政策目标，包括“扩大未服务和服务不足地区的移动服务，包括农村、偏远和土著社区” ● 进一步回顾加拿大频谱政策框架的政策目标“最大限度地提高加拿大人从使用无线电频谱资源中获得的经济和社会效益” ● 认识到卫星为社会带来了许多好处，包括有助于缩小沟通差距 ● 担心新政策和规则将没有充分考虑到全球和加拿大卫星系统扩散的负面影响 ● 牢记努力最大化经济和社会效益而不考虑负面影响会造成环境危害，并无法长期最大化经济和社会效益 ● 承认磋商第 7.4 节承认 SMCS 需要与射电天文学共存 ●强调卫星系统的普及不仅是射电天文学家关注的问题，也是加拿大国内外光学天文学家和观星者关注的问题。● 请注意，ISED 认识到在许可 SMCS 系统的方法上需要区域和国际协调。● 强调加拿大已在世界各地的望远镜和天文台进行了大量投资，包括位于不列颠哥伦比亚省自治领射电天体物理天文台的开创性天文台，如加拿大氢强度测绘实验 (CHIME)、加拿大银河系发射测绘仪 (CGEM) 和加拿大氢天文台和射电瞬变探测器 (CHORD)，以及国际设施
药物研发中的人工智能：最新进展和未来前景
摘要简介：人工智能 (AI) 启发了计算机辅助药物发现。机器学习（尤其是深度学习）在多个科学学科中的广泛应用，以及计算硬件和软件的进步等因素继续推动这一发展。对于人工智能在药物发现中的应用，最初的大部分怀疑已经开始消失，从而使药物化学受益。涵盖的领域：回顾了人工智能在化学信息学中的现状。本文讨论的主题包括定量结构-活性/性质关系和基于结构的建模、从头分子设计和化学合成预测。强调了当前深度学习应用的优势和局限性，并展望了用于药物发现的下一代人工智能。专家意见：基于深度学习的方法才刚刚开始解决药物发现中的一些基本问题。某些方法上的进步，例如信息传递模型、空间对称性保持网络、混合从头设计和其他创新的机器学习范式，可能会变得很普遍，并有助于解决一些最具挑战性的问题。开放数据共享和模型开发将在利用人工智能推动药物发现方面发挥核心作用。