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ddPCR 策略检测携带单个变异点的基因编辑植物：技术可行性和解释问题
在欧洲市场上销售的基因编辑生物及其衍生食品和饲料产品属于 2001/18/EC 指令的范围。因此，专门检测和量化它们的可能性已成为优先事项。为此，基于 PCR 的方法（例如实时 PCR 和数字液滴 PCR）有望适用于基因编辑生物携带的单个变异点，即使在技术层面上可能具有挑战性。但是，还可能遇到与结果解释相关的其他问题。事实上，考虑到它可能通过自然或育种计划传播，这种单一变异的存在并不能自动证明基因编辑生物的存在。为了克服这一关键问题，我们提出了一个通用工作流程来开发和验证一种针对基因编辑生物的 PCR 方法，以针对其单个变异点。首先，基于计算机模拟分析，评估技术设计基于 PCR 的方法以及使用其单个变异点区分基因编辑生物的可能性。如果确认了这些参数，则将根据转基因检测的最低性能要求测试所开发的 PCR 方法的性能。通过开发一种专门针对携带单核苷酸插入的基因编辑大米的 2 重数字液滴 PCR 方法，成功地说明了所提出的一般工作流程的使用。因此，所提出的工作流程被视为支持主管部门进行食品和饲料可追溯性的关键工具。
基于二维材料的晶体管，用于未来集成电路
硅互补金属氧化物半导体 (CMOS) 技术的缩放已达到 10 纳米以下技术节点，但进一步缩放越来越具有挑战性，因为器件的栅极静电要求大幅减少沟道厚度以保持所需的性能 1 。场效应晶体管 (FET) 的最终沟道厚度可能在 1 纳米以下范围内。但是，任何三维 (3D) 半导体晶体都无法轻易实现这一点，因为在沟道到电介质界面处电荷载流子的散射增加，导致迁移率严重下降 2 。二维 (2D) 半导体材料单层厚度约为 0.6 纳米，可以提供解决方案。这类材料包括过渡金属二硫属化物 (TMD)，其通式为 MX 2 ，其中 M 是过渡金属（例如，Mo 或 W），X 是硫属元素（例如，S、Se 或 Te）3 – 8。材料中没有悬空键也提供了实现更好的通道到电介质界面的潜力。基于机械剥离的单晶 2D 薄片的早期研究，以及基于大面积生长的合成 2D 单层的最新发展，都表明了 2D 晶体管的良好特性。然而，仍有许多挑战有待解决，这使得 2D FET 在未来超大规模集成 (VLSI) 技术中的应用潜力尚不明确。在本篇评论中，我们探讨了 2D FET 在未来集成电路中的发展。我们首先考虑大面积生长
考虑先进直接负荷控制以实现需求响应和低碳排放的偏远岛屿混合微电网优化定型
摘要：电力系统的最佳规模可以大幅降低总成本，但由于可再生能源（主要是风能和太阳能）输出功率的波动以及热力发电机的污染，这具有挑战性。本研究的主要目的是通过考虑 ADLC、住宅光伏和 BESS 以最低成本和最少碳排放量来应对可再生能源的输出功率不确定性，同时通过最小化 IL 减轻消费者的负担。本文使用多目标优化模型优化了日本粟国岛由光伏、WG、BESS 和 DG 组成的混合能源系统的成本和碳排放函数。为了在存在 ADLC 的情况下解决所提出的问题，使用了 ϵ 约束方法和 MILP。在获得所有可能的解决方案后，FSM 在所有解决方案中选择最佳解决方案。结果表明，虽然案例 1 的能源成本低于其他案例，但 IL 的数量相当大，给客户带来了负担。在案例 2 和案例 3 中，总能源成本分别比案例 1 高 11.23% 和 10%，但 IL 总和比案例 1 低 99% 和 95.96%，因为 ADLC 仅适用于拥有住宅光伏和 BESS 的消费者，这可以反映住宅光伏和 BESS 的重要性。案例 3 的总成本比案例 2 低 1.72%，但 IL 较高，因为有时会使用家用光伏电力为家用 BESS 充电。
煽动评估和管理中的更新
搅动可以被概念化为生命体征，并且由于身体，心理社会，疾病，精神病学和心理贡献者而导致患者的情感和行为调节中的不平衡性。搅动沿频谱发生，可以发展为侵略性，许多先决因素会影响其呈现。评估和管理可以是因为因素的异质性，受煽动影响的弹出和设置以及在煽动管理中的标准化，基于证据的实践的可变利用。急性护理环境中的搅动幅度上升，这是研究和临床管理优化的主题。在工作场所暴力的兴起（1）以及急诊室（ED）（2，3）中，工作场所暴力的兴起以及增加的住院时间或“登机”（2，3），这一主题的重要性特别高。建立一般的，基于循证的原则和方法来评估和管理，包括早期识别和预防，利用概念框架来建立潜在的病因侵蚀性煽动，以及基于正式的管理层管理计划的稳定干预措施，以维持一个安全的环境，并确定一个安全的环境，并确保了一个安全的环境（均受关键的环境）。煽动管理不善的后果很多，包括患者和家庭的效果不佳，员工受伤，护理小组的道德困扰以及对医疗保健资源的无效利用（5）。2012年，美国紧急Psy-Chiatry协会（AAEP'S）项目Beta Beta Beta Beta Besta Besta Best
课程点提示弱监督的参考图像分割
参考图像分割（RIS）的目的是通过相应的静脉语言表达式精确地分段图像中的对象，但依赖于成本密集的掩码注释。弱监督的RIS因此从图像文本对学习到像素级语义，这是用于分割细粒面罩的挑战。自然而然地提高了分割精度，是用图像分割模型SAM赋予弱监督的RI。尽管如此，我们观察到，简单地整合SAM会产生有限的收益，甚至由于不可避免的噪声而导致性能回归，而过度关注对象部分的挑战和挑战。在本文中，我们提出了一个创新的框架，即P PPT（PPT），与拟议的多源课程学习策略合并，以解决这些挑战。具体来说，PPT的核心是一个点发生器，它不仅可以利用Clip的文本图像对准能力和SAM强大的掩膜生成能力，而且还产生了负点提示，以固有，有效地解决嘈杂和过度的焦点问题。在适当的情况下，我们引入了一种以对象为中心图像的课程学习策略，以帮助PPT逐渐从更简单但精确的语义一致性中学习到更复杂的RIS。实验表明，我们的PPT在MIOU上显着胜过弱监督的技术，分别为11.34％，14.14％和6.97％，分别为6.97％。
物理知识的增强学习可行性研究用于建筑能源优化
全球建筑物占能源消耗和供暖，倾斜度和空调（HVAC）的30％，约占建筑物征收的38％。因此，节能对于可持续性至关重要。建筑物的复杂性，具有不同的物理领域和大规模组成部分，对实现节能操作提出了挑战。实施高性能控制是有效的，但需要时间，需要合格的专家。增强学习（RL）提供适应性，但需要广泛的数据，因此很难扩展到大型系统。rl广泛用于无模型环境，例如视频游戏；但是，在控制问题时，由于必须达到系统的稳定性和鲁棒性，因此更加挑剔。该项目探索了具有物理信息的RL（PIRL），以构建能量优化，重点是监督控制级别。选择了物理模型的信息来加速学习，并研究了增强学习对建筑物冷却系统的影响。关键问题包括从物理模型中选择适当的信息，确定数据要求以及利用建筑系统体系结构以扩展PIRL。在Modelica语言中开发的动态模型，并在论文中使用了开源建筑库。数值概念，以评估PIRL的缩放势。一个目标是使用PIRL方法和载体自动化逻辑构建控制软件在循环方法中理解和应用软件。将显示物理信息有助于减少训练时间，并且与基线控制器相比，可以使用PIRL节省能量。
增强阿尔茨海默氏病的认知训练效应
鉴于可用药物的有限好处，在非药理学干预措施中对阿尔茨海默氏病（AD）的治疗是一个问题。认知训练（CT）代表AD中通常推荐的策略。最近，鉴于其增强神经可塑性的能力，重复的经颅磁刺激（RTMS）作为一种有希望的治疗AD的治疗工具已越来越多。在目前的随机，双盲，假对照的研究中，我们旨在研究在左侧背外侧前额叶皮层（DLPFC）上应用的高频RTMS协议的附加效应，并结合了AD病理学连续的face-name Associative Memory CT。从很早就到中等痴呆阶段的五十名患者被随机分配给两组之一：CT加上实际RTMS或CT Plus安慰剂RTM。结果表明，用RTMS诱导的训练的联想记忆的改善优于单独使用CT获得的培训。有趣的是，额外改善的程度受疾病严重程度和教育水平的影响，受损和受过教育程度较高的患者表现出更大的好处。当测试对非训练认知功能的概括时，结果表明，与CT-SHAM组的患者相比，CT-REAL组的患者在视觉空间推理方面也显示出更大的改善。有趣的是，这种改善在治疗开始后的12周内持续存在。本研究提供了有关RTM在AD中有希望的治疗使用的重要提示。©2020作者。由Elsevier Inc.出版这是CC BY-NC-ND许可证（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）下的开放访问文章。
危重疾病中的 PK/PD
ICU 中危重患者的管理极具挑战性，因为它通常涉及使用多种药物，并需要根据患者的器官功能和反应快速改变剂量。与普通医院病房的患者相比，ICU 中的患者接受的药物数量是普通医院病房的两倍，死亡率更高，尤其是由于脓毒症和感染性休克 (Kane-Gill 2017)。感染源控制以及早期和适当的抗菌治疗是临床医生管理脓毒症或感染性休克危重患者的最有效策略 (Rhodes 2017)。因此，尽管 ICU 中的危重患者占所有入院人数的不到 10%，但 ICU 中每位患者的抗菌药物消耗量却是其他医院病房的 10 倍 (Dul hunty 2011)，这并不奇怪。然而，传统的抗菌药物给药方案和大多数抗菌药物给药指南可能并不适用于这些 ICU 患者，因为它们很少涉及与该患者群体相关的生理变化和疾病严重程度。有关给药方案的产品信息大多来自健康志愿者和/或门诊患者的数据，并未涉及与这一特殊患者群体相关的生理和 PK 差异。因此，对 ICU 中的所有危重患者应用标准剂量或“一刀切”给药策略可能是一种有缺陷的方法，会导致这些患者的抗菌药物暴露不足和治疗失败 (Abdul-Aziz 2018)。使用 PK 和 PD 原理优化抗菌药物给药
一种 3D-CNNs 方法对用户表情进行分类
最近的研究表明，社交辅助机器人 (SAR) 可用于各种操作环境，在这些环境中，促进人机交互和建立融洽关系取决于引发积极感觉。不同的人以不同的方式表达和感受情绪，这一事实造成了巨大的偏见，即使借助人工智能技术，也很难识别和区分情绪。这是最大的挑战之一。使用客观指标而非主观指标（如生物信号）作为情绪特征鉴别器可以缩小这一差距。先前的研究调查了使用 EEG 测量对 HRI 中的情绪进行分类，方法是查看一系列分类方法，例如使用 MLP 模型和全局优化算法应用于支持向量机、随机森林、决策树、K 最近邻和深度神经网络等方法，应用于原始和派生信号特征（例如，效价、唤醒、PSD 等）。本文介绍了一种新方法，该方法采用 3D 卷积神经网络 (3D-CNN) 来处理从 EEG 获得的地形图。据我们所知，该方法尚未在该领域进行研究。所提出的模型实现了令人印象深刻的 99.2% 的分类准确率，成功区分了积极和消极情绪，并表明将 EEG 数据转换为图像可能是一种可行的解决方案，因为它允许使用更准确的分类模型。所提出的模型的结果与最佳的最先进的模型一致。
绿色能源
沙巴能源行业面临诸多挑战。该州地理环境复杂，人口分散在山区，使能源基础设施扩张变得复杂。农村电气化仍不完善，截至 2023 年，覆盖率估计为 90%-92%，同时还经常出现电力中断。根据该州的系统平均中断持续时间指数，2017 年至 2021 年，每年的电力中断时间在 189 至 332 分钟之间。随着该州应对能源安全挑战并利用其丰富的可再生能源 (RE) 资源，所有这些情况在不久的将来都可能发生变化。BIMB 证券研究的结果显示了光明的前景。该经纪公司指出，沙巴州副首席部长第三代拿督沙赫尔米·亚哈亚表示，该州目前的电力储备率仅为 5%，预计到 2025 年 7 月将升至 22%。这一改善将由正在进行的项目推动，包括增加燃气轮机、电池储能系统和增加从砂拉越进口的电力。这些将使该州的装机容量增加 15%，到 2025 年中期达到 1.717 兆瓦，并应对不断增长的电力需求，预计未来十年电力需求将以每年 4.8% 的速度增长。BIMB 证券研究公司观察称：“除非出现任何不可预见的情况，我们认为近期 22% 的储备率目标是可以实现的。”这突显了该州对提高能源可靠性和安全性的关注。