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it-sand-battery-features.pdf-Infinity Turbine LLC
海洋热能转化（OTEC）已在商业上用于空调（通常称为海水空调或SWAC）。在大溪地的白兰地度假胜地使用，海水温度在960米处为4-5℃。在瑞士lac Leman（日内瓦）和Walensee湖（Densitas ag）正在使用6 C深湖冷却。
利用深度学习模型基于基因组和表观基因组特征来识别增强子和超级增强剂
抽象的超级增强剂是转录因子和染色质调节剂密集地占据的活性超增强剂的类别，可控制疾病相关基因的表达和细胞身份。最近的研究表明，各种因素和超级增强剂，尤其是在各种癌症中形成复杂结构。然而，我们目前对超级增强剂的了解，例如其基因组位置，与其他超级增强剂区域的因素，功能和区别的相互作用仍然有限。这项研究旨在采用深度学习技术来基于基因组和表观基因组特征来检测和区分超级增强剂和增强剂，并将结果的准确性与本研究中的其他机器学习方法进行比较，除了评估算法外，我们还培训了一组基因组和表观基因组和表观学算法 - DNA序列中的超级增强剂。我们以更高的精度和精度成功地预测了序列中超级增强剂的存在。
评估巴西和英国气候模型模拟的南美季风特征的代表
在南美洲大陆的很大一部分是季风状的降水体制度，在澳大利亚夏季（12月，1月和2月，DJF）期间，潮湿的季节和澳大利亚冬季（JJA 6月，7月和8月）的旱季（Jones and Carvalho，2002年）。就科学和社会利益而言，季风是该地区最重要的气候现象之一。大多数南美洲人口都生活在直接受其季风气候特征影响的地区。几项活动可能会受到潮湿季节内发生的负降水异常的影响。例如，可以减少农业生产，可以停止河流的导航，水力发电的产生可能会受到损害，而灌木丛的火灾除了航空运输和公共健康外还可以传播并影响生物多样性（Marengo等，2008; Zeng等，2008; Marengo et al。； Marengo等，2011; Espinoza; Espinoza et al。同样，阳性沉淀异常可能导致严重的洪水事件（Marengo和Espinoza，2016； Barichivich等，2018）。因此，很快气候变化直接影响了南美人口的生计。因此，对南美季风的气候特征有深入的了解，包括大气循环的各个方面，以及它们在气候模型中的代表性，后者用于模拟过去的气候条件并预测未来条件。此知识对于提供社会可信信息以帮助建立韧性和可持续的未来很重要。
关于脑电图识别中功能连接特征和riemannian流形的组合的研究
方法：在目前的工作中，我们引入了拉普拉斯矩阵，以将功能连接特征（即相位锁定值（PLV），Pearson相关系数（PCC），频谱相干（COH）和共同信息（MI）转换为半阳性运营商，以确保转换为正面的功能。然后，使用SPD网络来提取深空信息，并采用完全连接的层来验证提取特征的效果。，决策层融合策略用于实现更准确和稳定的识别结果，并研究了不同特征组合的分类性能的差异。更重要的是，还研究了应用于功能连接功能的最佳阈值。
基于直方图的特征跟踪阿尔茨海默氏症的进展...
阿尔茨海默氏病是淀粉样蛋白斑块，神经原纤维缠结和神经元变性的一种普通痴呆形式。该疾病无法治愈，早期发现对于改善患者预后至关重要。磁共振成像（MRI）对于测量疾病期间的神经退行性很重要。计算机辅助图像处理工具已用于帮助医疗专业人员在早期阶段确定对阿尔茨海默氏症的诊断。作为非痴呆症阶段的特征，跟踪进展是具有挑战性的。我们的工作基于平滑直方图的形态开发了一种自适应多阈值算法，以定义识别神经变性的特征，并将其进展为非，非常温和，轻度和中等。灰色和白色物质体积，统计矩，多阈值，收缩，灰白物质比以及三个距离和角度值是数学得出的。决策树，判别分析，幼稚的贝叶斯，SVM，KNN，集合和神经网络分类器旨在以性能指标的准确性，召回度，特异性，精度，F1分数，Matthew的相关系数和KAPPA值来评估所提出的方法。实验结果表明，所提出的特征成功地标记了神经变性阶段。
脑电微状态特征作为稳定运动输出的生物标志物
摘要 目的。本研究旨在通过优化基于整体和频谱大脑动力学特征的预测多元模型，阐明在视觉引导的等长收缩任务中维持恒定力量水平背后的大脑动力学。方法。18 名受试者被要求按压灯泡并保持恒定的力量水平（屏幕上的条形图显示），并获取脑电图 (EEG)。对于 500 毫秒的间隔，我们计算了力量稳定性指数以及大脑动力学指数：微状态指标（持续时间、发生率、整体解释方差、方向优势）和 θ、低 alpha、高 alpha 和 beta 波段的 EEG 频谱幅度。我们优化了一个多元回归模型（偏最小二乘 (PLS)），其中微状态特征和频谱幅度是输入变量，力量稳定性指数是输出变量。使用 PLS 嵌套交叉验证方法解决了输入变量之间的共线性和模型的普遍性相关问题。主要结果。优化的 PLS 回归模型达到了良好的普遍性，并成功显示了微状态和光谱特征在推断施加力的稳定性方面的预测价值。与视觉和执行控制网络相关的微状态持续时间越长、发生率越高，收缩性能就越好，这与视觉系统和执行控制网络在视觉运动整合中所起的作用一致。意义。微状态指标和脑节律幅度的组合不仅可以在群体层面，而且在个体层面被视为稳定的视觉引导运动输出的生物标志物。我们的研究结果可能对更好地理解单次试验或实时应用中的运动控制以及运动控制研究发挥重要作用。
主要特点、潜在应用、方法 - UTS 的 OPUS
本文对能源互联网进行了深入研究，探讨了未来新兴的能源分配和管理技术，以解决现有的局限性并提高未来可持续能源的性能。最后，通过对未来前景的论述，全面回顾了能源互联网的特征、应用、方法以及现有问题和挑战。重点介绍了能源互联网的主要特征，例如能源来源、通信技术、数据计算、能源管理系统和财务分析，以提高电网的能源效率、可靠性和安全性。针对不同维度概念、网络和层次的监管机构展示了不同的能源互联网应用架构和模型。本文还解释了与不同编程方法、人工智能和优化算法相关的能源互联网方法，以实现授予的可靠性并实现具有双向能源流动的分散式能源市场。此外，本综述重点介绍了现有能源互联网平台在安全性、安全性、标准、协议、成本和复杂性方面面临的各种问题和挑战，并为未来能源互联网实现高效的能源分配和管理提供了建议。此外，本研究分析了能源互联网对传统电网的影响，并提供了能源互联网项目的全球概况，以使其更加有效、可靠和可持续。本综述的所有突出见解共同激发了能源互联网平台的进步，以实现未来能源数据的传播和管理。
患者和异种移植的类器官概括了小儿脑肿瘤特征和患者治疗
脑肿瘤是儿童与癌症相关死亡的主要原因。实验性的体外模型，忠实地捕获小儿脑癌的标志和肿瘤异质性是有限且难以建立的。我们提出了一项方案，该方案能够对小儿脑癌器官的有效产生，扩张和生物群。利用我们的方案，我们从室心室，髓样囊瘤，低度神经胶质肿瘤和患者衍生的异种移植手术器官（PDXOS）建立了患者衍生的类器官（PDOS）。PDOS和PDXOS概括了组织学特征，DNA甲基化研究以及它们得出的肿瘤的肿瘤内异质性。我们还表明PDO可以被异种移植。最有趣的是，当经常使用同一治疗方案时，PDO对患者的反应类似。综上所述，我们的研究强调了PDOS和PDXO在个性化医学的研究和翻译应用中的潜力。
具有多模型纹理特征的基于最不的平方支持矢量机器脑肿瘤分类系统
放射科医生面对通过MRI图像分析进行分类的复杂任务时，面临着巨大的挑战。我们即将出版的手稿介绍了一种创新且高度效果的方法，该方法将最小二乘支持向量机（LS-SVM）的能力与从T1-Weighted MR MR图像中提取的多尺度形态纹理特征（MMTF）一起得出。我们的方法论对涵盖139例病例的大量数据集进行了细致的评估，其中包括119例异常肿瘤和20例正常脑图像。我们取得的成果无非是非凡的。我们的基于LS-SVM的方法极优于竞争分类器，以98.97％的出色准确率证明其优势。这比替代方法的3.97％改善了3.97％，伴随着明显的2.48％的敏感性增强，特异性提高了10％。这些结果最终超越了传统分类器，例如支持向量机（SVM），径向基函数（RBF）和人工神经网络（ANN），就分类精度而言。我们模型在脑肿瘤诊断领域的出色表现在该领域中取决于向前迈出的实质性飞跃，并承诺使用MRI成像技术为放射学家和医疗保健专业人员提供更精确，更可靠的工具，以识别和分类脑肿瘤。
通过深度学习显着特征的雏鸡胚胎组织的精确分期
最近的工作表明，HH10雏鸡大脑中祖细胞的发育潜力迅速变化，伴随着形态的细微变化。这需要在此阶段增加对大脑研究的时间分辨率，因此需要精确和公正的分期。在这里，我们调查了是否可以使用151个专业标记图像的小数据集训练深卷卷神经网络为次级HH10小鸡大脑。通过使用生物学知情的转换和数据驱动的预处理步骤来增强我们的图像，我们成功地将分类器训练为次级HH10大脑至87.1％的测试准确性。为了确定是否可以使用分类器，我们使用随机对照和实验性小鸡机翼的图像（269）对其进行了重新训练，并获得了类似的高测试准确性（86.1％）。显着性分析表明，生物学相关的特征用于分类。我们的策略可以培训图像分类器，用于具有有限的显微镜数据的发育生物学中的各种应用。