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采用旅行模型范式进行帕金森病分类的多中心分布式学习方法
分布式学习是机器学习 (ML) 模型训练中中心学习的一种有前途的替代方案，它解决了医疗保健中的数据共享问题。先前研究探索了用于基于医学图像的疾病分类的联邦学习 (FL) 或旅行模型 (TM) 设置，这些研究通常依赖于具有有限数量中心或模拟人工中心的大型数据库，这使人们对其在现实世界的适用性产生了怀疑。这项研究使用从世界各地 83 个不同的真实中心获取的数据（主要贡献小型训练样本）开发并评估了一种用于帕金森病分类的卷积神经网络 (CNN)。我们的方法特别利用了 TM 设置，该设置已被证明在数据可用性有限的场景中是有效的，但从未用于基于图像的疾病分类。我们的研究结果表明，即使在具有可变数据分布的复杂现实场景中，TM 也可有效训练 CNN 模型。经过足够的训练周期后，TM 训练的 CNN 的性能与集中训练的 CNN 相当或略胜一筹（AUROC 分别为 83% 和 80%）。我们的研究首次强调了 TM 在 3D 医学图像分类中的有效性，尤其是在训练样本有限和异构分布式数据的情况下。这些见解适用于使用来自小型或远程医疗中心的数据训练 ML 模型的情况，以及病例稀少的罕见疾病。这种方法简单易用，可广泛应用于许多深度学习任务，增强其在各种环境和医疗机构中的临床实用性。
分布式能源系统中的边缘驱动数字孪生
行业整合的主要优势之一是构建一个更高效的生态系统，利用不同（但相互依赖）行业之间的协同作用。电网边缘的设备通常也是与其他行业的连接点，通常是交通运输（电动汽车）、供暖和制冷以及智能建筑。因此，它们是行业整合的物理基础设施。边缘驱动的数字孪生可以提供更好地规划跨行业基础设施发展所需的数据（以前无法获得），也将成为开发跨行业业务用例的基础。这也最终表明需要关注不同行业之间的数据互操作性和行业数据空间的互操作性。
CSIR-IIIM在花卉文化任务下分发QPM
“节目让我想起了Bhimtal的访问。当人们朝naukuchiatal开车时，人们可以看到美丽的大玫瑰，尤其是攀岩玫瑰，这与NBRI花展期间所展示的相似。人们应该出来享受大自然。另一位访客Deepali教授说：“我喜欢由万寿菊和菊花制成的花艺和拉姆·曼迪尔的复制品。对于那些不能在1月22日拜访奉献仪式的人来说，这是一个完美的景点。”与NBRI和CIMAP的花朵一起，展览中还显示了47个参展商的收藏“ NBRI已经组织了60多年的演出，以在北部平原上流行玫瑰和丹花，以教育植物爱好者，” NBRI首席科学家S K Tiwari说。
分布式储能系统优化配置以提高电压稳定性并最大程度降低总成本
通过增加储能系统 (ESS) 可以提高配电网的能源效率。这些系统的战略布局和适当大小有可能显著提高网络的整体性能。适当尺寸和战略位置的储能系统有可能有效解决峰值能源需求，优化可再生和分布式能源的增加，协助管理电能质量并降低与扩大配电网相关的费用。本研究提出了一种利用蒲公英优化器 (DO) 来找到配电网中 ESS 的最佳位置和大小的有效方法。目标是降低系统的年度总成本，其中包括与功率损耗、电压偏差和峰值负荷需求相关的费用。本研究中概述的方法在 IEEE 33 总线配电系统上实施。将所提出的 DO 获得的结果与原始系统的结果进行对比，以说明 ESS 位置对总体成本和电压曲线的影响。此外，还对 Ant Lion 优化器 (ALO) 的结果和预期的实验设计 DO 进行了比较，结果显示 DO 比 ALO 节省了更多成本。所推荐方法的简单性和解决所研究优化问题的有效性使所获得的 ESS 位置和大小有利于在系统内实施。
带有分布式光纤传感器的圆柱21700锂离子电池的全局热图像
能够监视锂离子电池（LIB）的热行为的能力，是选择性性能并确保安全操作的必要前提。但是，传统的点测量（热电偶）在准确表征LIB行为方面面临着挑战，尤其是定义热点以及热梯度的大小和方向。为了解决这些问题，已经采用了基于光频域反射计（OFDR）分布式 - 光纤维传感器来量化圆柱形21700 LIB内的热量产生。实现了光学传感器内的3 mm空间分辨率。光纤已在细胞表面周围缠绕，以超过1300个独特的测量位置；分布在圆周周围，沿Lib轴向分布。分布式测量结果表明，在1.5C放电期间，最大热差可以达到8.37℃，而点状传感器的热差为4.31℃。虽然沿细胞轴向长度的温度梯度首次被充分理解，但该研究首次量化了沿细胞周长的温度变化。全球热图像突出显示热量产生是在正电流标签周围积累的，这意味着在传统表征实验和电池管理系统（BMS）内定义传感器的位置时，需要对内部LIB结构的基本知识。
考虑碳排放的分布式添加剂制造机的研究文章调度
制造。在竞争日益激烈的经济中，增材制造可以帮助企业保持敏捷，创新和可持续性。考虑到生产和运输引起的碳排放，本文介绍了多站点添加剂制造（AM）机器调度问题。建立了一个混合企业线性编程模型，旨在优化两个独立的目标，以解决多个无关的AM机器环境中的经济和环境可持续性。前者是由生产，运输，设置和迟到的罚款造成的总成本，后者是由生产和运输引起的碳排放总量。该模型在Python中编码，并通过Gurobi Optimizer求解。提供了一个数值示例来表示问题的基本特征，并显示了提出的框架的必要性。针对两种主要情况下的600和1800S时间限制进行了全面的计算研究，结果已详细阐述。本文介绍了考虑由生产和运输引起的经济和环境可持续性的概念，提出了第一个数学模型，并通过一项全面的实验研究来衡量其绩效。
分布式阶段参考量子密钥分布协议的实验实施
量子密码学现在被认为是一种有前途的技术，因为它承诺了无条件安全。近年来，正在为实现安全网络的量子密钥分布（QKD）协议的实验实现进行严格的工作。在各种QKD协议中，连贯的一种方式和差异相位移位QKD协议由于使用当前可用技术的实验实现而进行了快速的实验发展。在这项工作中，我们在电信波长处实验实现了基于光纤的相干和差异相移QKD方案。两个协议属于称为分布式相位参考协议的一类协议，其中使用弱相干脉冲来编码信息。此外，我们已经分析了有关不同参数的关键速率，例如距离，披露速率，压缩比和检测器的时间。
ACS Oracle配置审查系统和软件的建议
Oracle设计了主权云解决方案，可为云服务提供更多的敏感数据和应用程序。一个例子是Oracle EU Sovereign Cloud，自2023年以来可用。Oracle Eu Sovereign Cloud是故意建立和旨在满足欧盟的关键监管要求的。这些数据中心以两种方式分开：它们位于物理分离的建筑物中，与Oracle的公共云区域不同。运营也分开：这些数据中心由欧盟居民经营，硬件，资产和物理数据中心租赁均由Oracle Eu eu eu euign sovereign云法律实体所有。Oracle承诺，Oracle Eu Sovereign Cloud中的数据受欧盟数据隐私和居住要求的政策管辖。Oracle的主权云提供了与公共云地区相同的体验；所有服务都可以使用，并且适用公共云的一致定价。
© 作者 2020。由牛津大学出版社代表日本免疫学会出版。这是一篇开放获取的文章，分发
随着年龄的增长，免疫系统抵抗感染的能力会下降，因此高龄人群更容易感染，死亡率和发病率也会上升。先天免疫细胞表现出吞噬作用、趋化性和细胞因子产生能力下降等功能缺陷，而适应性免疫细胞则表现出受体多样性降低、抗体产生缺陷和幼稚细胞群急剧减少。老年人成功接种疫苗对于预防流感和肺炎等常见感染至关重要，但与年轻人相比，疫苗效力在老年人中会降低。训练有素的免疫力是一个新兴概念，它表明先天免疫细胞在遇到某些致病刺激时通过表观遗传和代谢重编程建立非特异性免疫记忆。临床研究表明，训练有素的免疫力可用于增强对感染的免疫反应并提高成人疫苗接种的效率；然而，训练有素的免疫反应如何随着年龄的增长而形成仍是一个悬而未决的问题。在这篇综述中，我们概述了与年龄相关的免疫系统变化，重点关注先天免疫，讨论了当前针对老年人的疫苗接种策略，提出了训练有素的免疫的概念，并提出它作为增强老年人群感染和疫苗接种反应的新方法。