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随着海洋能的增加，水产养殖结构、运营和维护也发生变化
在暴露和/或遥远的海洋地点进行水产养殖是一个新兴的行业和研究领域，旨在解决提高粮食安全的需求以及城市和沿海利益相关者向近岸和受保护的海洋水域扩张所带来的挑战。这一举措需要创新的解决方案，以使该行业在高能量环境中蓬勃发展。一些创新研究增加了对物理学、流体动力学和结构要求的理解，从而可以开发适当的系统。蓝贻贝 ( Mytilus edulis )、新西兰绿壳贻贝 ( Perna canaliculus ) 和太平洋牡蛎 ( Magallana gigas ) 是商业暴露双壳类水产养殖的主要目标。研究人员和业内成员正在积极推进现有结构，并为这些结构和适合此类条件的替代高价值物种开发新结构和方法。对于大型藻类（海藻）养殖，例如糖海带 ( Saccharina latissimi )、桨草 ( Laminaria digitata ) 或海带属。 （Ecklonia sp.）延绳系统被广泛使用，但需要进一步发展以承受完全暴露的环境并提高生产力和效率。在海洋鱼类养殖中，开放式海洋网箱设计主要有三种：柔性重力网箱、刚性巨型结构、封闭式网箱和潜水式网箱。随着水产养殖进入要求更高的环境，必须集中精力提高运营效率。本出版物考虑了与水产养殖扩展到暴露海域的要求有关的商业和研究进展，特别关注双壳类、大型藻类的养殖以及海洋鱼类养殖技术和结构发展。
Olaparib用于维持BRCA突变的维护处理 -
3.2当前，新诊断的BRCA突变阳性晚期卵巢癌没有一线维护治疗方案。通常通过手术和基于铂的化学疗法进行治疗，之后没有主动治疗。不幸的是，大多数人都会复发。Olaparib是一种多核糖（PARP）抑制剂。 可以在治疗途径的以后线上使用PARP抑制剂维护处理。 Olaparib作为一线维护治疗的可用性是管理BRCA突变阳性晚期卵巢癌的重要发展，因为预计早期使用时将具有最大的好处，并且如果在第一次复发之前给出了某些人的潜力。 委员会从一名患者专家那里听到的，该专家在手术后开始服用Olaparib治疗晚期卵巢癌和4行化学疗法。 她解释说，奥拉帕里布（Olaparib）对她有变革，延长了她的生命。 它使她能够过正常的生活，具有可管理的副作用，尤其是与化学疗法的副作用相比。 委员会听说奥拉帕里（Olaparib）在初步化疗后将是最有益的，当人们感觉仍然相对较好时，他们的身体更强大地应对任何副作用，并且有更大的治疗疾病的潜力。 委员会得出的结论是，基于一线铂金化疗后奥拉帕里的可用性代表了BRCA突变阳性晚期疾病的管理的重要发展，并且将受到患者和临床医生的高度重视。Olaparib是一种多核糖（PARP）抑制剂。可以在治疗途径的以后线上使用PARP抑制剂维护处理。Olaparib作为一线维护治疗的可用性是管理BRCA突变阳性晚期卵巢癌的重要发展，因为预计早期使用时将具有最大的好处，并且如果在第一次复发之前给出了某些人的潜力。委员会从一名患者专家那里听到的，该专家在手术后开始服用Olaparib治疗晚期卵巢癌和4行化学疗法。她解释说，奥拉帕里布（Olaparib）对她有变革，延长了她的生命。它使她能够过正常的生活，具有可管理的副作用，尤其是与化学疗法的副作用相比。委员会听说奥拉帕里（Olaparib）在初步化疗后将是最有益的，当人们感觉仍然相对较好时，他们的身体更强大地应对任何副作用，并且有更大的治疗疾病的潜力。委员会得出的结论是，基于一线铂金化疗后奥拉帕里的可用性代表了BRCA突变阳性晚期疾病的管理的重要发展，并且将受到患者和临床医生的高度重视。
5 md.devendran@gmail.com 摘要：压力已成为当今快节奏世界的一个重要问题，影响着个人的身心健康。
5 md.devendran@gmail.com 摘要：压力已成为当今快节奏世界的一个重要问题，影响着人们的身心健康。这个项目名为“使用机器学习算法根据睡眠习惯检测人体压力”，旨在通过利用数据驱动的洞察力来识别压力水平来解决这一问题。所提出的系统分析睡眠模式，包括睡眠时间、中断和质量，以有效地对压力水平进行分类。通过利用决策树、随机森林、逻辑回归和支持向量机等先进的机器学习算法，该模型处理来自可穿戴设备或睡眠监测应用程序的数据以提取相关特征。分析睡眠潜伏期、效率和干扰等关键参数以及年龄、生活方式和身体活动等其他影响因素。该项目采用强大的数据集进行训练和测试，确保预测压力水平的高准确性和可靠性。该系统不仅可以识别压力水平，还可以提供可行的见解和建议，以改善睡眠质量和整体幸福感。采用准确度、精确度、召回率和 F1 分数等评估指标来衡量模型的性能。该项目的成果展示了机器学习在增强医疗保健应用方面的潜力。它提供了一种可扩展且高效的压力检测工具，促进了压力相关疾病的早期干预和更好的管理。
以下页面提供了已通知的中心领域的教学大纲。
后端 VLSI 设计流程知识 - 库、平面规划、布局、布线、验证、测试。规格和原理图单元设计、Spice 模拟、电路元件、交流和直流分析、传输特性、瞬态响应、电流和电压噪声分析、设计规则、微米规则、设计的 Lambda 规则和设计规则检查、电路元件的制造方法、不同单元的布局设计、电路提取、电气规则检查、布局与原理图 (LVS)、布局后模拟和寄生提取、不同的设计问题（如天线效应、电迁移效应、体效应、电感和电容串扰和漏极穿通等）、设计格式、时序分析、反向注释和布局后模拟、DFT 指南、测试模式和内置自测试 (BIST)、ASIC 设计实施。
对成人数据训练新生儿的MRI颅骨剥离的无监督域的适应
颅骨插曲是重要的第一步。基于学习的细分模型（例如U-NET模型）在自动执行此细分任务时显示出令人鼓舞的结果。但是，当涉及到新生儿MRI数据时，在培训这些模型期间，没有任何可公开可用的大脑MRI数据集随着手动注释的segmentment口罩而被用作标签。大脑MR图像的手动分割是耗时，劳动力密集的，需要专业知识。此外，由于成人数据和新生儿数据之间的较大域移动，使用对成人脑MR图像进行训练的分割模型进行分割新生脑图像无效。因此，需要对新生儿大脑MRI的更有效，准确的颅骨剥离方法。在本文中，我们提出了一种无监督的方法，以适应经过成人MRI训练的U-NET颅骨剥离模型，以有效地在新生儿上工作。我们的资产证明了我们新颖的未加剧方法在提高分割准确性方面的有效性。我们提出的方法达到了总体骰子系数为0。916±0。032（平均值±STD），我们的消融研究巩固了我们提议的有效性。非常重要的是，我们的模型的性能与我们进行了综合的当前最新监督模型非常接近。所有代码均可在以下网址提供：https：//github.com/abbasomidi77/daunet。这些发现表明，这种方法是一种有价值，更容易，更快的工具，用于支持医疗保健专业人员，以检查新生大脑的先生。
电子邮件：solaja.oludele@oouagoiwoye.edu.ng摘要 - 塑料废物污染在全球范围内构成了重大的环境挑战，特别是在D
电子邮件：solaja.oludele@oouagoiwoye.edu.ng摘要 - 塑料废物污染在全球范围内构成了重大的环境挑战，尤其是在尼日利亚等发展中国家，其中有限的废物管理基础设施加剧了问题。本文研究了人工智能（AI）技术解决发展中国家塑料废物的潜力，重点是尼日利亚的情况。通过对挑战，机遇，案例研究，政策含义和建议的全面分析，本文强调了AI在废物管理中的变革性作用。挑战诸如基础设施差距，数据稀缺和道德考虑之类的挑战，以及创新，效率和可持续性的机会。发达国家和发展中国家的案例研究说明了在收集，分类，回收和污染监测中成功的AI应用程序。政策的影响强调了全面立法，基础设施和技术投资，公众意识和跨部门合作的重要性。建议包括扩展的生产者责任政策，垃圾填埋场，教育运动和国际合作。发展中国家AI驱动的塑料废物减少的未来取决于技术进步，协作伙伴关系，投资增加，支持性政策和监管框架。通过利用AI技术和集体行动的力量，发展中国家可以解决塑料废物危机，促进环境可持续性，并为所有人提供更清洁，更绿色的未来。关键字 - 减少塑料废物，AI技术，发展中国家，废物管理，环境可持续性doi：http：//dx.doi.org/10.14710/wastech.12.1.28-38 [如何引用本文：Solaja，O。M.（2024）。释放了人工智能的力量：革命性的塑料废物管理为发展中国家的可持续发展。废物技术，12（1），28-38 doi：http：//dx.doi.org/10.14710/wastech.12.1.28-38]简介
生成数据集增强的域间隙嵌入
本文通过利用大型预训练模型来探讨合成数据的潜力，尤其是在面对分布变化时。al-尽管生成模型的最新进展已经阐明了跨分布数据发生的几项先前的作品，但它们需要模型调整和复杂的设置。为了绕过这些缺点，我们介绍了主要的g a a a a a a a a embeddings（doge），这是一个跨分布的插件语义数据augpection框架，几乎没有射击设置。我们的方法以潜在形式提取源和所需数据分布之间的差异，然后引导生成过程，以补充无数多种合成样本的训练集。我们的评估是在几个射击范式下进行亚种群偏移和三个领域适应方案进行的，表明我们的多功能方法改善了各个任务的性能，需要进行动手干预或复杂的调整。Doge铺平了毫不费力地生成遵循测试分布的现实，可转让的合成数据集的道路，从而加强了下游任务模型的现实世界效率。
用脱氨酶替换 SpCas9 HNH 结构域可生成具有替代靶向范围的紧凑型碱基编辑器
碱基编辑器是 RNA 引导的脱氨酶，可实现位点特异性核苷酸转换。这些 Cas 脱氨酶融合蛋白的靶向范围主要取决于靶基因座处原间隔区相邻基序 (PAM) 的可用性，并且仅限于 CRISPR-Cas R 环内的窗口，其中单链 DNA (ssDNA) 可供脱氨酶接触。在这里，我们推断 Cas9-HNH 核酸酶结构域在空间上限制了 ssDNA 的可及性，并证明省略该结构域会扩大编辑窗口。通过将 HNH 核酸酶结构域与单体或异二聚体腺苷脱氨酶交换，我们还设计了具有 PAM 近端移位编辑窗口的腺嘌呤碱基编辑器变体 (HNHx-ABE)。这项工作扩展了碱基编辑器的靶向范围，并提供了明显更小的碱基编辑器变体。此外，它还提供了 Cas9 蛋白质工程的未来潜在方向，其中 HNH 结构域可以被作用于 ssDNA 的其他酶取代。
FedDG：通过连续频率空间中的情节学习对医学图像进行分割的联合域概括
联合学习允许分布式的医疗机构可以协作学习具有隐私保护的共享预测模型。在临床部署时，接受联邦学习的模型仍会在联邦外面完全看不见的霍斯群岛上使用时仍会遭受性能下降。在本文中，我们指出并解决了联合域的生成（FedDG）的新型问题设置，该设置旨在从多个分布式源域中学习联合模型，以便它可以直接概括为看不见的目标域。我们提出了一种新颖的方法，在持续频率空间（ELCF）中称为情节学习，通过启动每个客户端在数据分散率的挑战性约束下利用多源数据分布来利用多源数据分布。我们的方法通过有效的连续频率空间插值机制以隐私保护方式传输客户之间的分布信息。通过转移的多源分布，我们进一步仔细设计了面向边界的情节学习范式，以将本地学习暴露于域分布变化，尤其是在医学图像分割场景中尤其满足模型概括的挑战。在两个医学图像分割任务上，我们的方法的有效性优于最先进的表现和深入消融实验。可以在https://github.com/liuquande/feddg-elcfs上使用代码。
基于锂离子电池的剩余使用寿命预测...
无人管理的水下车辆通常部署在深海环境中，这些环境呈现出独特的工作条件。锂离子电池对于为水下车辆供电至关重要，至关重要的是要准确预测其剩余使用寿命（RUL）以保持系统的可靠性和安全性至关重要。我们提出了一个基于完整集合经验模式分解的残留寿命预测模型框架，并具有自适应噪声 - 时空卷积网（Ceemdan-TCN），该卷积网（Ceemdan-TCN）利用了扩张的因果汇报来提高模型捕获局部容量再生的能力，并增强了整体预测准确性。ceemdan被用来确定数据并防止由局部再生引起的Rul预测错误，并利用特征扩展来扩展原始数据的时间维度。NASA和CALCE电池容量数据集用作训练网络框架的输入。输出是当前预测的剩余容量，它与实际剩余电池容量进行了比较。MAE，RMSE和RE用作RUL预测性能的评估索引。在NASA和CACLE数据集上验证了所提出的网络模型。评估结果表明，我们的方法具有更好的寿命预测性能。同时，证明特征扩展和模态分解都可以提高模型的概括能力，这在工业场景中非常有用。