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抽象的理由合成阿片类药物（如芬太尼）有助于阿片类药物使用障碍和药物过量死亡的率提高。睡眠功能障碍和昼夜节律破坏在阿片类药物戒断期间可能会恶化。严重和持续的睡眠和昼夜节律改变是阿片类药物渴望和复发的推定因素。然而，关于芬太尼对睡眠结构和睡眠效果周期的影响，尤其是阿片类药物的戒断，知之甚少。此外，昼夜节律调节睡眠 - 摩擦周期和昼夜节律转录因子，神经元PAS结构域2（NPAS2）参与了睡眠结构和药物奖励的调节。在这里，我们研究了NPAS2在芬太尼诱导的睡眠改变中的作用。确定芬太尼给药和退出对睡眠结构的影响的目标，以及NPAS2作为芬太尼引起的睡眠变化的一个因素。方法脑电图（EEG）和肌电图（EMG）用于测量基线时在基线时和急性和慢性芬太尼在野生型和NPAS2缺乏的雄性小鼠中的急性和慢性芬太尼时测量非比型眼运动睡眠（NREMS）和快速眼动睡眠（REMS）。结果芬太尼的急性和长期给药导致野生型和NPAS2缺陷型小鼠的唤醒和唤醒增加，这种作用在NPAS2缺陷型小鼠中更为明显。慢性芬太尼给药导致NREM降低，在退出期间持续存在，从退出的第1天逐渐减少。在NPAS2缺陷型小鼠中，芬太尼对NREM和唤醒的影响更为明显。结论慢性芬太尼破坏了NREM，导致随后退出的几天内逐渐丧失NREM。NPAS2的丧失加剧了芬太尼对睡眠和唤醒的影响，揭示了昼夜节律转录因子在阿片类药物引起的睡眠变化中的潜在作用。NPAS2的丧失加剧了芬太尼对睡眠和唤醒的影响，揭示了昼夜节律转录因子在阿片类药物引起的睡眠变化中的潜在作用。
(b) 导致 2021 年、2022 年和 2023 年死亡率过高的因素；
1. 超额死亡率的增加与新冠疫苗的推出相吻合。2. 在当时新冠尚未传播的地方，超额死亡率也有所增加。3. 澳大利亚统计局拥有但并未披露可明确死者疫苗接种状况和接种日期的数据。 4. 医疗产品管理局不会调查所有导致死亡的不良事件报告，而是将其归类为“可能”。 5. 自疫苗推出以来，编码为“未知”（R99）的死亡人数显著增加。 6. 疫苗推出后，验尸调查和尸检的数量显著减少，这可能会揭示与非 COVID 和“未知”死亡相关的特定病理。 7. COVID-19 死亡大多被记录为“伴随”而非“来自”COVID-19 的死亡，这表明超额死亡中的非 COVID 成分远远高于报告的。 8. 报告的超额死亡中的 COVID-19 成分可能被夸大，因为 PCR 测试存在缺陷，或者建议将“COVID-19 死亡”编码为“临床相容性疾病导致的死亡，在可能或确诊的 COVID-19 病例中”。 9. 疫情爆发的头两年（2020-2021 年）预期寿命增加，标准化死亡率 (SDR) 和年龄标准化死亡率 (ASDR) 的改善，以及中位年龄的上升，表明老龄化本身并不能解释澳大利亚观察到的过高死亡率。10. 年轻人口也经历了过高死亡率，这表明
空中客车将 A220 舱门制造合同授予...
图片说明 - 2024 年 2 月 8 日，空中客车印度和南亚总裁兼董事总经理 Rémi Maillard 在印度新德里向印度民航和钢铁部部长 Shri Jyotiraditya M Scindia 展示 A220 飞机模型，印度民航和公路运输及公路国务部长 VK Singh 将军（已退休）和 Dynamatic Technologies 首席执行官兼董事总经理 Udayant Malhoutra 出席了此次会面。为大力推动印度政府的“印度制造”愿景，空中客车已将其 A220 系列飞机舱门的制造和组装合同授予位于班加罗尔的 Dynamatic Technologies。这是印度获得的最大航空航天出口合同之一。
根据 2023 年 3 月 10 日 MNRE 的命令，太阳能光伏组件的核准型号和制造商（强制性要求
b) ALMM 将根据法律仅适用于由政府赞助/补贴的项目。ALMM 将适用于政府或其机构采购电力供自己消费或通过配电公司分配给人民。ALMM 将适用于受补贴的太阳能光伏屋顶和 PM KUSUM。ALMM 不适用于在开放获取下设立或由私人团体控制的项目。换句话说，ALMM 不适用于自行设立发电设施的人。
使用人工神经网络预测 DED 制造过程中的热场
AAbstr bstract act.. 在过去十年中，机器学习越来越吸引多个科学领域的研究人员，特别是在增材制造领域。同时，这项技术对许多研究人员来说仍然是一种黑箱技术。事实上，它允许获得新的见解，以克服传统方法（例如有限元方法）的局限性，并考虑制造过程中发生的多物理复杂现象。这项工作提出了一项全面的研究，用于实施机器学习技术（人工神经网络），以预测 316L 不锈钢和碳化钨直接能量沉积过程中的热场演变。该框架由有限元热模型和神经网络组成。还研究了隐藏层数和每层节点数的影响。结果表明，基于 3 或 4 个隐藏层和整流线性单元作为激活函数的架构可以获得高保真度预测，准确率超过 99%。还强调了所选架构对模型准确性和 CPU 使用率的影响。所提出的框架可用于预测模拟多层沉积时的热场。
数据驱动的金属添加剂制造过程中温度演变的预测
aabstr abtract Act ..在这项研究中，开发了一种数据驱动的深度学习模型，以快速准确预测温度演化和金属添加剂制造过程的熔融池尺寸。该研究的重点是通过直接能量沉积制造的M4高速钢材料粉末的批量实验。在非优化过程参数下，许多沉积层（以上30）通过由覆层材料对热史的高灵敏度引起的样品深度产生了巨大的微观结构变化。在先前的研究中通过实验测量验证的批量样本的2D有限元分析（FEA）能够实现定义在不同过程设置下温度场进化的数值数据。训练了馈送前向神经网络（FFNN）方法，以重现由FEA产生的温度场。因此，训练有素的FFNN用于预测初始数据集中未包含的新过程参数集的温度字段历史记录。除了输入能量，节点坐标和时间外，还认为五个相关的层数，激光位置以及从激光到采样点的距离可提高预测准确性。结果表明，FFNN可以很好地预测温度演化，在12秒内精度为99％。
用于支持选择特定航空航天应用的最佳增材制造工艺的比较框架
摘要 ：增材制造 (AM) 是一项尖端技术，可提供高达 100% 的材料效率和显著的重量减轻，这将对飞机燃料消耗产生积极影响，并且具有很高的设计自由度。因此，许多航空航天公司都在考虑实施 AM，这要归功于这些好处。因此，本研究的目的是帮助航空航天组织在不同的 AM 技术中进行选择。为此，通过半结构化访谈收集了 (8) 位 AM 领域专家的原始数据，并与二手数据进行交叉引用，以确定在选择用于航空航天应用的 AM 设备时需要考虑的关键因素。专家们强调了四种 AM 技术：激光粉末床熔合 (LPBF)、电子束粉末床熔合 (EBPBF)、线弧 AM (WAAM) 和激光金属沉积 (LMD)，认为它们最适合航空航天应用。本研究的主要成果是开发了一个比较框架，帮助公司根据其主要业务或特定应用选择 AM 技术。
制造技术和创新40年
五年前，我们在阿亚拉集团（Ayala Group）制定了2020年雄心勃勃的增长计划，将其视为我们长期战略规划周期中的下一个路点。当时没有人可以预见到19日的出现及其在全球范围内会造成的破坏。在撰写本文时，该病毒在全球范围内夺去了超过260万的生命，并导致全球经济逐年减少4％，这表明我们日益相互联系的世界的脆弱性。几乎没有任何行业幸免。与以前的危机不同，危机往往会影响某些部门，这是一项罕见的业务，不必与大流行的经济，人类和技术影响抗衡。此外，在整个全球制造业中，该行业继续面临几个先前存在的逆风，例如收紧供应链，加强竞争和地缘政治冲突。
“使东部印度成为制造枢纽”
[B] (12:30-2:00 pm) Panel 1: Leaders from Government, Industry and Innovation Clusters Chair : Mr. SS Mohanty , Formerly Director Technical.SAIL and Former President,IIM 12.30-12.40 pm Ms. Atashi Saha, Dy General Manager,The Indian Institute of Metals Role : MC to announce the Panel 1 discussion topic and invite the Panel Chairman, Moderator and the Panellists on virtual dais 12.40-12.50 pm，英国高级制造研究中心Stuart Dawson先生角色：演讲者1/Panellist，他将描述建立行业学术创新集群的成功，以使Sheffield（英国）及其周围地区的经济发展为增值产品。12.50-1.00pm Mahendran V Reddy先生，新加坡国家添加剂制造创新集群，角色：演讲者2/Panellist，他将描述添加剂制造创新集群在促进较短的领导者驱动产品中的高端产品生产中的作用。1.000-1.10 pm，塔塔汽车公司（Tata Motors） 1.000-1.10 pm girish wagh先生>>角色：演讲者3/Panellist，他将描述塔塔汽车公司（Tata Motors）的当前存在和生态系统，以及印度东部地区的其他关键塔塔集团公司。他将在汽车领域内共享与先进材料有关（例如高级钢，电动电动电池）和一些关键促使人吸引该地区制造公司的新兴机会。1.30-2.00 pm面板1：讨论1.10-1.20 pm Raju Rai先生，副总裁兼运营主管，L＆T 角色：演讲者4/Panellist，他将谈论先进的制造技术，这些技术正在推动全球经济及其在工程和基础设施行业中的作用。1.20 - 1.30 pm Harsh H Rajani先生，帝国北极星角色：演讲者5/Panellist/Panellist，他将谈论一个具有成本效益和土地有效的关键金属生产群集（这将使High End Systems有益于High -Endors and Bunder offerrous以及非有效性领域），以驱动高端系统，以培训高级系统，以探讨机会并获得更多机会。
训练小波域损失的训练生成图像超分辨率模型可以更好地控制伪影
抽象的超分辨率（SR）是一个不当的反问题，其中具有给定低分辨率图像的可行解决方案集的大小非常大。已经提出了许多算法，以在可行的解决方案中找到一种“好”解决方案，这些解决方案在忠诚度和感知质量之间取得了平衡。不幸的是，所有已知方法都会生成伪影和幻觉，同时试图重建高频（HF）图像细节。一个有趣的问题是：模型可以学会将真实图像细节与文物区分开吗？尽管有些重点侧重于细节和影响的分化，但这是一个非常具有挑战性的问题，并且尚待找到满意的解决方案。本文表明，与RGB域或傅立叶空间损耗相比，使用小波域损失功能训练基于GAN的SR模型可以更好地学习真正的HF细节与伪像的表征。尽管以前在文献中已经使用了小波域损失，但在SR任务的背景下没有使用它们。更具体地说，我们仅在HF小波子带上而不是在RGB图像上训练鉴别器，并且发电机受到小波子带的忠诚度损失的训练，以使其对结构的规模和方向敏感。广泛的实验结果表明，我们的模型根据多种措施和视觉评估实现了更好的感知延续权权衡。