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摘要 - 在处理大规模异构医学数据并实现高度个性化建议时,以传统的医疗决策系统的限制,本文介绍了使用图形神经网络(GNN)的个性化医疗决策算法。这项研究将图形神经网络技术纳入医学和健康领域,旨在通过挖掘患者的临床特征,遗传信息,生活习惯之间的复杂关联来建立患者健康状况的高精度代表模型。在这项研究中,对医学数据进行了预处理以将其转换为图形结构,其中节点代表不同的数据实体(例如患者,疾病,基因等)和边缘代表实体之间的相互作用或关系。该算法的核心是设计一种新型的多尺度融合机制,结合了患者的历史病历,生理指标和遗传特征,以动态调整图形神经网络的注意力分配策略,以实现对单个病例的高度定制分析。在实验部分中,这项研究选择了几个可公开可用的医学数据集进行验证,结果表明,与传统的机器学习方法和单个图形神经网络模型相比,提议的个性化医疗决策算法在疾病预测准确性,治疗效果和患者风险分层方面表现出明显优于的性能。
量身定制的 PPA 和投资组合优化 通常,新电厂签署的 PPA 交付期为 10 至 15 年,以确保长期的价格安全和融资。 但根据这项协议,Tion 将从其运营投资组合中向 Nobian 供应电力,供应期限较短,约为三年。 “在我们仅有五年的公司历史中,我们已经成功与欧洲领先的企业达成了定制的短期和长期企业 PPA。 我们成功的决定性因素是,我们不仅稳步扩大我们的投资组合,还不断实现多元化并对其进行优化——例如,从我们的运营风电投资组合中为 Nobian 构建 PPA,这使我们能够向 Nobian 提供德国东部的绿色电力,”Tion Renewables Group 首席商务官 David Willemsen 概述道。 “它需要值得信赖和可靠的合作伙伴来推动能源转型。在 Nobian,我们发现了一位我们认为未来项目与我们并肩合作的合作伙伴。” Nobian 与 Tion Renewables 在德国签署的首份电力购买协议 Nobian 与 Tion Renewables 在德国签署的首份电力购买协议标志着其在 2040 年前实现 100% 可再生能源零碳排放的征程中又迈出了重要的一步。Nobian 能源总监 Johan Hospers 表示:“该协议强调了我们在运营所在国家采购电力的承诺,加强了我们在整个欧洲的可持续发展努力。这些电力将分配给 Nobian 位于德国东部比特菲尔德的电解厂,用于满足大风期间的所有电力消耗。每年,这约占该工厂总能耗的 20-25%,预计每年可节省 20,000 吨二氧化碳的范围 2 排放。” Nobian 希望在未来几年内在德国、荷兰和丹麦签署更多电力购买协议,以扩大其可再生能源组合。这将有助于通过减少盐、氯、烧碱和氢气生产过程中的二氧化碳排放来生产低碳产品。 Hospers 补充道:“继荷兰和芬兰成功签署 PPA 之后,与德国 Tion Renewables 建立的新合作伙伴关系体现了 Nobian 致力于向可持续能源供应转型的承诺。” 编者注 企业温室气体排放分为范围 1、范围 2 和范围 3 排放。此处披露的范围 2 排放包括企业获取或购买能源产生的所有间接排放。每年削减 20,000 吨二氧化碳排放量是基于这样的假设:以德国平均电网系数 0.474 kg CO2/kWh 计算,用电力替代生产的电力。 外部参与 以下外部方参与了此次交易:施耐德电气 (伦敦) 的 Zeigo 及其交易平台和作为 Tion 法律顾问的 Osborne Clarke (科隆)。
大型文本到音乐生成的模型已取得了重大进展,从而创造了从呈现的文本提示中创建高质量和各种音乐作品。但是,输入文本提示可能无法精确地捕获用户要求,尤其是当目标是生成从指定参考集合中得出的特定概念的音乐时。在本文中,我们提出了一种新颖的方法,用于定制的文本到音乐生成,该方法可以从两分钟的参考音乐中限制概念,并生成一段符合该概念的新音乐。我们通过使用参考音乐微调验证的文本到音乐模型来实现这一目标。但是,直接对所有Pa-Rameters进行微调会导致过度拟合的问题。为了解决此问题,我们提出了一种关键参数调整方法,该方法使模型能够在保留其原始生成能力的同时吸收新概念。此外,我们在将多个概念引入验证的模型中时确定了潜在的概念冲突。我们提出了一种概念增强策略,以区分多个概念,从而使微型模型同时生成音乐,以同时融合了个人或多个概念。由于我们是第一个从事定制音乐生成任务的人,因此我们还为新任务引入了一个新的数据集和评估协议。我们提出的Jen1-Dreamstyler在定性和定量评估中都优于几个基线。演示将在https://www.jenmusic.ai/research#dreamstyler上找到。
购电协议 (PPA) 是电力生产商和消费者之间签订的长期电力供应和购买协议。这些合同可以在能源生产商和能源贸易商之间、能源生产商和最终消费者之间或能源贸易商和最终消费者之间签订。购电协议的签订期限固定,报酬率也已商定,这确保了电厂运营商的电价稳定。由于购电协议具有双边性质,因此可以采用多种形式,并可根据缔约方的需求进行个性化定制。
1.1睡眠研究功能近红外光谱(FNIRS)的FNIR主要用于清醒人群,但对其对睡眠研究的潜力越来越兴趣。睡眠有很大的潜力成为FNIRS的新用例,但是新方法的发展(分析和实际上)都是至关重要的。例如,一些成人研究表明,不同的睡眠阶段表现出不同的氧合水平,如FNIRS 1所评估,并且在睡眠与饮用过渡之前进行了氧化(HBO)和脱氧(HBR)血红蛋白脱氧。在睡眠阶段之间的2个过渡伴随着HBR的增加,当过渡到更深的睡眠阶段,并且在过渡到更轻的睡眠阶段和唤醒的过渡中HBO的增加。3通过Metz等人发现了类似的结果。在青少年中。4 fnirs也已用于新生儿研究,用于睡眠研究,并在发育功能连通性研究中,通常是在睡眠婴儿上进行的,因为数据易于获取(例如,参考文献。5 - 7)。例如,Lee等人。比较了活跃和安静的睡眠状态下的静息状态连接性(即,在健康的新生儿中,后来出现的快速眼动(REM)和非比型眼运动(NREM)睡眠的前体。8他们在积极的睡眠期间显示出更大的远距离连接性,在安静的睡眠期间的短程连接性更高,这与成人研究的结果一致,其连通性模式因睡眠阶段而异。9对成人进行了使用FNIRS和脑电图的功能连通性进行了第一项研究,对成人进行了睡眠状态,并揭示,随着睡眠更深(与N1睡眠相比,N2阶段与N2相比),网络连通性降低了,作者解释说,这反映了这一反映了睡眠成人对环境的减少的反应。9总而言之,在睡眠期间使用FNIRS可以提供有关睡眠的生理和功能的有用信息(即,不同的睡眠阶段如何有助于无法捕获连接性的发展)。
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现有的用于激光增材制造 (LAM) 的商用粉末是为需要后热处理 (PHT) 的传统制造方法而设计的。LAM 独特的循环热历史会在沉积过程中对材料进行内在热处理 (IHT),这为开发 LAM 定制新材料提供了机会。这项工作定制了一种新型 Fe-Ni-Ti-Al 马氏体时效钢,并借助机器学习利用 IHT 效应在 LAM 过程中原位形成大量沉淀物,而无需 PHT。钢中的快速沉淀动力学、定制的间歇沉积策略和 IHT 效应促进了 Ni 3 Ti 在高密度位错上的异质成核,从而在马氏体基体中原位沉淀。成品钢的抗拉强度达到 1538 MPa,均匀伸长率达到 8.1%,优于各种 LAM 加工的高强度钢。在当前主流的非原位 4D 打印中,3D 打印结构随时间的变化(即属性或功能变化)发生在部件形成之后。这项工作重点介绍了通过将随时间变化的沉淀硬化与 3D 几何成形同步集成而进行的原位 4D 打印,这显示出高能源效率和可持续性。这些发现为通过理解和利用 IHT-材料相互作用来开发 LAM 定制材料提供了见解。
Scitech摘要简介整个网络 - 10月26日 - NOV。 1次适用于移动机器人中国专利新闻的四轮独立悬架系统授予的中国专利赠款|星期五,2024年11月1日