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建议引用这项工作：AgustínA。Irizarry-Rivera，Marcel J. Castro-Sitiriche，Lionel Orama-Exclusa，Eduardo A. Lugo-Hernández，“分发 div>
尽管需求减少归因于许多因素：能源效率，改变能源需求模式和分布式太阳能光伏发电，但我们发现需求减少与辐照度曲线密切相关。由于减少需求的时间范围很短，我们的分析滚动窗口为一年，我们提出了以下假设：由于加速采用了分布式太阳能光伏系统，我们看到需求减少。但是，仅净计量太阳能光伏系统并不能说明还原的幅度。我们目前正在完善我们的计算，以估计非NET计量分布式太阳能光伏生成。
阿米尔、索马里总统讨论加强关系的方法
卡塔尔国埃米尔谢赫塔米姆·本·哈马德·阿勒萨尼殿下和索马里联邦共和国总统哈桑·谢赫·穆罕默德星期三在埃米尔府举行正式会谈。埃米尔殿下首先欢迎索马里联邦共和国总统和随行代表团，祝他们访问期间愉快，重申殿下渴望加强两国兄弟关系，并期待进一步开展合作。索马里总统对埃米尔殿下的热情接待和款待表示感谢和赞赏，对两个兄弟国家之间的合作和关系发展水平表示自豪，并推动两国在各个领域开阔视野。索马里总统对卡塔尔向索马里人民提供的发展支持向埃米尔殿下表示感谢和赞赏。会议期间，双方讨论了卡塔尔与索马里的双边关系，以及如何在各个合作领域，特别是在发展和经济领域支持和发展两国关系，以服务于两国人民的共同利益和愿望。此外，双方还讨论了双方最关心的地区和国际发展问题。
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A.成员年龄在18岁以上。成员符合以下任何一个：1。成员在过去30天内具有负因子IX抑制剂测试结果2。如果成员在过去30天内具有阳性因子IX抑制剂测试结果，则必须在初始阳性结果的2周内产生阴性测试结果C.成员具有严重或中度严重的因子IX缺乏症（≤2％的正常循环因子IX），并且符合以下任何：1。成员目前正在使用第IX因子预防治疗2。成员具有威胁生命的出血的当前或历史3。成员有重复的，严重自发出血发作的病史。成员具有阴性腺相关病毒血清型RH74VAR（AAVRH74VAR）抗体测试结果E.成员先前尚未接受基因治疗
Berezinskii-Kosterlitz的渐近自由 - 无需使用Qubit正则化的微调
我们提出了一个二维硬核环路模型，是一种在Berezinskii-kosterlitz-无用的过渡时期出现的渐近自由质量连续性量子场理论的一种方式。无需微调，我们的模型可以在接近相变时在大规模阶段重现经典晶格XY模型的通用级尺度函数。这是通过在热力学极限下降低回路配置空间中的fock-vacuum位点的散发性来实现的。与传统的XY模型相比，在Berezinskii-Kosterlitz上的某些通用量在我们的模型中显示出较小的有限尺寸效应。我们的模型是欧几里得时空中渐近自由质量量子场理论的Qubit正则化的一个典型例子，并有助于了解如何在不进行微调的情况下作为分离的固定点上的相关扰动而出现渐近自由。
靶向TSHR的一种新型的口服小分子拮抗剂可改善Graves疾病的体内模型Jun Zhang，Kiana Alvarez，Ivan G
在这里，我们描述了一种新型，有效和选择性的口服生物可利用的小分子TSHR拮抗剂的概念证明数据，该分子TSHR拮抗剂直接靶向TSHR功能，可用于治疗坟墓疾病的表现，包括潜在的眼科表现。使用原代小鼠甲状腺细胞确定小分子化合物SP-1351的体外药理作用。表明，TSH和患者衍生的自身抗体对原代胆红素的功能基因表达产生刺激作用。通过长期激活自身抗体的施用，建立了甲状腺功能亢进症的体内鼠模型。该模型的表征表明，与甲状腺功能亢进相关的关键基因被上调，循环T3和T4的水平失调，甲状腺本身的总体大小显着增加，反映了坟墓疾病的影响。用小分子负构构调节剂重复治疗10天，降低了甲状腺的总体大小，并改善了与Graves疾病（如卵泡肥大和卵泡胶体还原）相关的组织学参数。在T4诱导的急性小鼠模型中，口服SP-1351的口服给予治疗后的T4水平迅速减弱。
引用Mondin A，Bertazza L，Barollo S，Pedron MC，Manso J，Piva I，Basso D，Merante Boschin I，Iacobone M，Pezzani R，Mian C和Mian C和Censi S（2023）
甲状腺甲状腺癌（MTC）是由甲状腺par骨C细胞引起的神经内分泌肿瘤。它占所有甲状腺恶性肿瘤的2％，占所有甲状腺结节的0.4-1.4％（1）。诊断时，MTC患者通常已经患有淋巴结受累和远处转移（分别为35％和13％的病例）。MTC I，II，III和IV患者的10年生存率分别为100％，93％，71％和21％（2）。一级治疗通常包括甲状腺自由基切除术和中央颈部淋巴结清扫术。通常需要其他治疗，尤其是在远处转移的患者中，但是细胞毒性化疗和放射治疗几乎没有效果（3）。MTC作为零星（75-80％）（SMTC）或遗传性肿瘤（HMTC）表示，是由于在traut（RET）突变期间重新排列的种系，作为多内分泌肿瘤2综合征（MEN2）的一部分。使用下一代靶向测序（NGS）对SMTC的分子表征，大约56％的患者携带体细胞RET突变，24％的患者具有RAS基因突变，而2％的患者具有涉及其他已知基因的突变，但约18％的测试对任何已知的遗传驱动器（4）。在参与SMTC的突变类型和患者的预后之间已经建立了关联：在携带体细胞RET突变，Met918THR（M918T）的患者中，情况要比具有其他RET突变的患者差，而在患有RAS基因突变的患者中，情况差（5）。管理高级SMTC仍然是一个挑战。cabozantinib和vandetanib仍然是治疗晚期MTC的最常用药物。因此，用于预后目的评估患者的基因突变状态是有用的，但更重要的是，更重要的是定向选择对高级形式的新型靶向治疗方法，例如高度选择性的RET抑制剂pralsetinib和selpercatinib，现在批准了用于治疗MTC（6），或crizotinib in n a al and crizotinib in n an Al art-race-rack-rk-rk-rk-rk-rk-rk-rk-rk-rk-rk-rk-rk-rk-rk-rk resk ress批准。不幸的是，在五名MTC患者中，遗传驱动因素仍然未知，因此很难确定其预后并确定可能的靶向疗法。酪氨酸激酶抑制剂（TKIS）（Cabozantinib和Vandetanib）表现出可变程度的效率（8），但尚未证明可以提高整体存活率（9）。不幸的是，MTC通常对TKI具有抵抗力，从而降低了其效率，因此患者的预后恶化。这两种药物的耐受性通常也很差，因此治疗必须经常进行
清洁能源面临的新阻力：可持续发展目标 7 面临的四大阻碍及应对重点
第 7 个可持续发展目标 (SDG7) 的实现进展停滞，该目标旨在确保全民获得负担得起、可靠、可持续和现代能源。过去 10 年来之不易的能源使用成果遭遇倒退，尤其是在非洲，原因包括家庭能源购买力下降、国家电力公司的财政状况恶化，以及疫情导致的分布式可再生能源 (DRE) 部门的建设、维护、运营和销售限制。4 贫困率上升导致近 9000 万亚洲和非洲人无法获得基本电力，他们原本可以使用电力，但却无力支付服务费用。5 国际能源署 (IEA) 的初步数据显示，2020 年，撒哈拉以南非洲无电人口数量自 2013 年以来首次净增加（4%），而 2015 年至 2019 年期间，无电人口数量年均下降 9%。为了到 2030 年在非洲实现可持续发展目标 7，国际能源署的《可持续非洲情景》 (SAS) 预测，每年将有 9000 万人需要获得电力，几乎是新冠疫情之前轨迹的三倍。6
法国海军欢迎 MAROPS 工作组 2024 年年度会议
1 月 17 日，星期三，MAROPS（海上作战）第 24 工作组第一周的开幕式在圣芒德里耶的地中海学校 (PEM) 举行，海军作战参谋部就业/条令办公室负责人 Alain THOMAS 上尉出席了开幕式。
讲师。成员Fuad Alhajomar-数据中心
帕克森·汤姆（Parkinson Tom），Zoubir Tarek，Abdullalev Shahr，Abedtalas Musallam，Alyamani Ghana，Alibrahim Ziad，Alhusny Majdi，Alhajomar Fad，Hajhamoud Hamoud，Hajhamoud Hamoud，Ibooor Fadi，Allito Husam husam husam husam husam husam fadi Jenkins Michael，Rashwani Abdulkader，Sennou Adnan，Shaban Fateh div>
MR图像超级分辨率与挤压和激发推理注意力网络
高质量的高分辨率（HR）磁共振（MR）图像提供了更详细的信息，可用于可靠的诊断和定量图像分析。深度综合神经网络（CNN）显示出低分辨率（LR）MR图像的MR图像超分辨率（SR）的有希望的Abil。LR MR图像通常具有一些vi-Sual特征：重复模式，相对简单的结构和信息较少的背景。大多数以前的基于CNN的SR方法同样处理空间像素（包括背景）。他们也无法感知输入的整个空间，这对于高质量的MR IMPIMSR至关重要。为了解决这些问题，我们提出了挤压和激发推理注意网络（SERAN），以获得MR Image SR。我们建议从输入的全球空间信息中挤出注意力，并获得全球描述符。这样的全球描述符增强了网络专注于MR图像中更具信息区域和结构的能力。我们在这些全球描述符之间进一步建立了关系，并提出了引起关注的原始关系。全球描述符将以学习的关注进一步确定。为了充分利用汇总信息，我们通过学习的自适应注意向量自适应地重新校准了特征响应。这些注意向量选择一个全局描述符的子集，以补充每个空间位置以进行准确的细节和纹理重新分解。我们通过残留的缩放提出挤压和激发注意力，这不仅可以稳定训练，而且还使其对其他基本网络的灵感变得非常灵活。广泛的例证显示了我们提出的Seran的有效性，该塞伦在定量和视觉上清楚地超过了基准标记的最新方法。