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使用时间卷积网络的动态功能连通性分析，用于注意力缺陷/多动症疾病识别
活动）（美国精神病学协会等，2013）。估计，多动症影响大约7.2％的全球人（Thomas等，2015）。当前对ADHD的诊断主要依赖于行为评估和临床措施来量化该疾病的严重程度（Sayal等，2018; Chan等，2023），这是由于其病理机制和临床症状的复杂性而成为一项艰巨的任务（USAMI，2016年）。因此，高度可取的任何计算机辅助诊断方法的出现，该方法支持一种客观和定量方法以自动识别ADHD。静止状态功能磁共振成像（RS-FMRI）是一种非侵入性神经影像学技术，在休息时测量了血氧水平依赖性（BOLD）信号的自发性波动，已广泛用于研究人类的脑功能（Lee等人，2013; cortese et; cortese et and an e an e an e an e an e an。Functional connectivity (FC) derived from rs-fMRI is able to characterize brain function abnormality and thus has been widely used for diagnosis of psychiatric diseases, such as schizophrenia, autism spectrum disorders (ASD), and attention deficit/hyperactivity disorders (ADHD) ( Du et al., 2018 ; Wang et al., 2019c ; Canario et al., 2021 ）。在fMRI分析的领域中，通常假定大脑FC在整个扫描过程（通常几分钟）中是固定的。实际上，越来越多的证据表明，FCS在短时间内发生了很大变化（Zhang等，2016; Jie等，2018; Ding等，2022; Huang等，2023），并且静态FC分析不能充分地感知这些动态的这些动态变化。滑动窗口方法是量化动态FC（DFC）的常用技术。根据此方法，从每个主题中提取的粗体时间序列首先使用固定大小的滑动窗口将每个主题分配为多个重叠或非重叠段，然后将基于每个段的FC网络构建以进行后续分析。基于滑动窗口的DFC分析的现有方法可以大致分为两类：（1）传统的机器学习方法和（2）深度学习方法。In the first category, low-level measures (i.e., clustering coefficients) of FCs are first extracted as new representations of the data, and then the corresponding classifier (i.e., support vector machine, SVM) is trained for final prediction ( Wee et al., 2016 ; Jie et al., 2018 ; Wang et al., 2021 ).例如，Wee等人。（2016）提议使用融合的多组套索算法同时生成这些子细分市场的DFC网络。然后，从每个生成的FC网络计算聚类系数。最后，所有这些段的串联系数都用于训练SVM分类器进行疾病诊断。Jie等。 （2018）第一个从每个段构建了动态FC，然后从这些FC中提取时间和空间变化作为特征。 最后，使用多种正规化多任务特征学习和多内核学习技术来整合这些特征以进行疾病预测。 Luo等。 但是，基于传统的现有方法Jie等。（2018）第一个从每个段构建了动态FC，然后从这些FC中提取时间和空间变化作为特征。最后，使用多种正规化多任务特征学习和多内核学习技术来整合这些特征以进行疾病预测。Luo等。但是，基于传统（2023）提议计算时间微晶格动力学和光谱功率特征，以分析ADHD和正常对照（NCS）及其亚型之间的组差异。这些研究表明，考虑动态特性有助于改善疾病诊断的性能，而发现的FC的变化可能是将患者与正常对照区分开的潜在生物标志物。
塑料行业的我们出口商的参考
该“塑料材料和设备”出口指南由美国商业服务制作，并包含对美国公司重要出口市场的简要见解。本指南的目的是提供市场情报，以支持有兴趣进入新出口市场的塑料行业的美国公司。这些行业市场简介是由负责各自国家塑料部门的商业专家撰写的。他们的联系信息位于每个国家市场简介的顶部。我们希望这本小册子将成为实用，动手出口信息的来源。请随时与我们联系以获取更多信息。注意：本手册中包含的信息旨在成为美国塑料/橡胶材料和机械出口商的基本出口市场快照。这不是全面的市场报告。美国和FCS竭尽全力确保本指南中信息的准确性和完整性。美国＆FCS将此信息作为美国企业进行业务判断的资源。美国企业应在依靠这些信息之前进行自己的尽职调查。使用提供的信息时，美国业务负责遵守美国的所有适用法律法规，包括《美国外国腐败法》（FCPA）。为了方便读者的便利性，提供了指向第三方及其内容的参考和链接，并不是此类资源的详尽列表。美国＆FCS对任何第三方内容的可用性或内容概不负责，无论是在外部站点上还是在其他网站上找到；我们＆FCS也不认可第三方或认可，或保证在任何第三方内容中描述或提供的产品，服务或信息。请注意，当您关注指向外部站点的链接时，您将受到新站点的隐私和安全策略和保护。全球塑料条约：2022年3月，联合国环境议会通过了一项历史性决议来开发一种具有塑料污染的国际法律约束力。该决议召集了政府间谈判委员会（INC）开发“工具”，该委员会基于一种综合方法，该方法旨在解决塑料的全部生命周期，包括其生产，设计和处置。请访问www.unep.org/inc-plastic-pollution以获取更多信息。免费贸易协定（FTA）如果您想出口产品或服务，请考虑与美国协商免费贸易协定（FTA）的出口市场。ftas是美国出口商进入国外市场的最有效方法之一，使美国企业更容易和便宜。这些协议与其他经济体的产品相比提供了竞争优势，因为它们减少了美国出口的关税和障碍，保护美国的利益并增强了FTA合作伙伴国家 /地区的法治。在2023年，美国向我们的20英尺合作伙伴出口了447亿美元的塑料材料和产品，以及19亿美元的塑料机械和模具。同年，美国享有171亿美元的塑料材料和产品的贸易盈余，同时与FTA Partners的贸易赤字在2.53亿美元的机械和模具中均为2.53亿美元。fta贸易占塑料材料和产品总出口的59.5％，塑料机械和模具的60.6％。数据来源：美国国际贸易委员会协调系统（HS）代码：
产品表NRK-EGFP2-NUP50细胞| 500726
该细胞系对于专注于核质运输，核孔复合动力学以及NUP50在各种细胞过程中的功能作用的研究特别有价值。NRK-EGFP2-NUP50细胞适用于一系列实验方法，包括光漂白后的荧光恢复（FRAP）（FRAP），荧光相关光谱（FCS）和其他高级显微镜技术。这些研究可以提供对核转运分子机制的见解，并有助于理解与核转运功能障碍相关的疾病，例如某些癌症和神经退行性疾病。
陆军未来作战系统计划和替代方案
序言 美国陆军正试图将自己从一支主要在有限地区打大规模持久战的部队转变为一支能够对世界任何地方的危机作出快速反应的部队。为了使其作战单位更加灵活多变，美国陆军正计划用更新、更轻的系统替换其笨重、老化的装甲战车，希望这些系统能够像它们所替换的车辆一样具有杀伤力和生存能力。未来作战系统 (FCS) 计划将开发和采购几种类型的有人驾驶车辆以及无人驾驶的空中和地面车辆、导弹发射器和通信链路。
MK 92 火控系统
MK 92 J 火控系统 (FCS) 提供独立的、快速反应的监视、捕获、跟踪和指示空中和地面目标，并控制舰载火炮和导弹系统。该系统有多种配置，可满足各种级别船舶的火控要求。每种配置都能够独立（单机）运行。Mod 1 配置用于美国海岸警卫队中型巡逻艇和美国海军水翼巡逻舰上的火炮控制。Mod 2 与舰载作战系统集成，为美国和澳大利亚皇家海军的导弹护卫舰提供火炮和导弹火力控制。Mod 5 与 Mod 1 配置类似，用于沙特阿拉伯皇家海军的两级舰艇。
使用海洋可再生能源的大规模氢生产系统：最先进的
摘要：为了在2050年根据欧洲“绿色”协议实现更加生态友好的能源过渡，由于其作为能源载体的效率，氢最近获得了巨大的科学兴趣。本文着重于基于海洋可再生能源的风力涡轮机和潮汐涡轮机的大规模氢生产系统。本文使用水电站，储能单元基础氢向量和燃料电池（FC）回顾了氢生产的不同技术。重点是使用可再生能源的大规模氢生产系统。本研究比较电解器，能源存储单元和FC技术，主要因素被认为是成本，可持续性和效率。此外，使用动态电流轮廓，从文献中得出了基于电路模型的电解器和FCS老化模型的综述，包括模型组件的表征方法和参数提取方法。此外，还检查了已经完成或正在进行的正在进行的可再生能源生产氢的工业项目。该论文通过近期生产和能源储能进展以及某些应用来得出结论。还提出和讨论了有关增强氢生产系统可持续性和效率的观点。本文整合到氢生产系统中时，对电解器和FC的行为老化模型进行了综述，因为这对于它们在不断变化的能量环境中的成功部署至关重要。我们还回顾了欧盟可再生能源分析的潜力。总而言之，本研究为旨在促进可持续和环保能源过渡的研究和行业利益相关者提供了宝贵的信息。
m3-uda：无监督域自适应胎儿心脏结构检测的新基准
胎儿心脏视图的解剖结构检测对于诊断胎儿先天性心脏病至关重要。实际上，不同的Hos-Pitals数据之间存在较大的域间隙，例如由于采集设备的不同而引起的可变数据质量。此外，产科专家提供的准确的符号信息非常昂贵甚至无法使用。本研究探讨了无监督的域自适应胎儿心脏结构检测问题。现有的无监督域自适应观察检测（UDAOD）的方法主要集中在自然场景中的特定物体，例如雾gy的城市景观中，自然场景的结构关系是不确定的。Unlike all previous UDAOD scenarios, we first collected a F etal C ardiac S tructure dataset from two hos- pital centers, called FCS , and proposed a multi-matching UDA approach ( M 3 -UDA ), including H istogram M atching (HM), S ub-structure M atching (SM), and G lobal-structure M atching (GM), to better transfer the在医疗场景中进行UDA检测的解剖结构的拓扑知识。HM减轻由像素转换引起的源和目标之间的域间隙。sm融合了子结构的不同角度信息，以遵循局部拓扑知识，以弥合内部子结构的主要间隙。GM旨在使整个器官的全球拓扑知识与目标域相结合。对我们收集的FCS和Cardiacuda进行了广泛的实验，实验结果表明，M 3 -UDA的表现胜过现有的UDAOD研究。数据集和源代码可在https://github.com/xmed-lab/m3-uda