XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemmodel
乌代布尔污水处理项目：与 SCM 和……的融合
乌代浦城产生的家庭污水对环境和城市湖泊的美学外观有潜在的威胁。作为一个主要的国家和国际旅游目的地，该市需要简化污水系统，这成为政府关注的领域。在这方面，乌代浦市政公司在阿姆鲁特和智能城市任务下制定了整个乌代浦市的综合且全面的下水道处理计划。与综合计划一致，已根据AMRUT计划（SAAP 1和2）批准了多个项目，其估计成本约为Rs。160千万。 另一个Rs。 在智能城市任务下已批准了229千万的污水处理项目。 设置分散的下水道处理厂（STP），总计40 MLD容量，估计成本为Rs。 80千万是主要项目之一，STP City Mission计划提出了STP项目的基金。160千万。另一个Rs。在智能城市任务下已批准了229千万的污水处理项目。设置分散的下水道处理厂（STP），总计40 MLD容量，估计成本为Rs。80千万是主要项目之一，STP City Mission计划提出了STP项目的基金。
建立和验证IV期非小细胞肺癌的生存预测模型：一项现实世界研究
方法：从Shanxi Cancer Hospital收集的晚期非小细胞肺癌的462例患者被随机分配（以7：3的比例）与训练队列和内部验证队列分配。筛选影响患者3年生存的独立因素，并通过使用单因素，然后进行多因素COX回归分析创建预测模型。 使用一致性指数（C-指数），校准曲线，接收器操作特征曲线（ROC）和决策曲线分析（DCA）评估模型的性能。 单独接受化学疗法的收集的患者，以及接受化学疗法与免疫疗法结合的患者使用两组之间的倾向得分匹配，并在筛选的变量中进行了亚组分析。筛选影响患者3年生存的独立因素，并通过使用单因素，然后进行多因素COX回归分析创建预测模型。使用一致性指数（C-指数），校准曲线，接收器操作特征曲线（ROC）和决策曲线分析（DCA）评估模型的性能。单独接受化学疗法的收集的患者，以及接受化学疗法与免疫疗法结合的患者使用两组之间的倾向得分匹配，并在筛选的变量中进行了亚组分析。
在具有LEAP的临床前癌模型中预测基因的本质和药物反应：自动编码器和
临床前扰动筛选，其中在疾病模型上系统地测试了遗传，化学或环境扰动的影响，由于其规模和因果性质，对机器学习增强的药物发现具有巨大的希望。预测模型可以根据分子特征来推断以前未经测试的疾病模型的扰动反应。这些在计算机标签中可以扩展数据库并指导实验优先级。但是，对扰动特异性效应进行建模并在各种生物环境中产生健壮的预测性能仍然难以捉摸。我们介绍了LEAP（自动编码器和预测变量的分层集合），这是一个新颖的集合框架，可改善稳健性和概括。LEAP利用多个Damae（数据增强蒙版的自动编码器）表示和套索回归器。通过结合从不同随机初始化中学到的多种基因表达表示模型，在预测未见细胞系，组织和疾病模型中基因本质或药物反应方面始终胜过最先进的方法。值得注意的是，我们的结果表明，结合表示模型而不是仅预测模型会产生出色的预测性能。超出其性能增长，LEAP在计算上是有效的，需要最小的高参数调整，因此很容易将其纳入药物发现管道中，以优先考虑有希望的目标并支持生物标志物驱动的分层。这项工作中使用的代码和数据集可公开使用。
基于模型的电力系统转型场景回顾
政策制定者目前面临的挑战是支持合适的技术组合以实现电力系统脱碳。由于技术和部门多种且相互依赖，以及降低成本和减少排放等目标相互对立，能源系统模型被用于制定实现脱碳电力系统的最佳过渡路径。近年来，该领域的研究有所增加，多项研究使用能源系统建模 (ESM) 来阐明国家电力系统的可能过渡路径。然而，在许多情况下，大量基于模型的研究使政策制定者难以驾驭研究结果并将不同的路径浓缩为一个连贯的图景。我们对瑞士、德国、法国和意大利的 ESM 出版物进行了深入审查，并分析了有关发电组合的主要趋势、关键供应和存储技术趋势以及需求发展的作用。我们的研究结果表明，关于 2030 年和 2050 年的技术组合提出了不同的解决方案，并非所有解决方案都符合当前的气候目标。此外，我们的分析表明，天然气、太阳能和风能将继续成为电力系统转型的关键参与者，而储能的作用仍不明确，需要更明确的政策支持。我们得出的结论是，由于每个国家的目标和当前的能源格局不同，不同的选择似乎成为突出的转型途径，这意味着每种情况都需要制定单独的政策。尽管如此，国际合作对于确保到 2050 年电力系统迅速转型至关重要。
使用各种损失模型的电池损失预测
这项工作比较并量化了带有太阳能光伏（PV）的住宅建筑物的案例研究中三个电池系统损耗表示的年损失。两个损失表示形式考虑了不同的操作条件，并使用电池电力电子转换器（PEC）的测量性能，但使用恒定或依赖电流的内部电池电池电阻的不同。第三表示是无关紧要的，并使用（固定的）往返效率。工作使用负载和PV轮廓的次数测量，包括不同的PV和电池尺寸组合的结果。与具有当前依赖性内部电阻的情况相比，结果表明使用恒定电池内部电阻不足，并将年度损失差异量化为-38.6％。结果还表明了通过固定的往返效率对电池系统的效率进行建模的缺陷，其损失差异在-5％至17％之间，具体取决于情况。此外，突出显示了计算细胞损失的必要性，并且量化了其对转换器加载的依赖性。
异源促进h1N1疫苗接种加剧了疾病，在猪模型中，与不匹配的H1N2插入病毒的挑战
流经病毒（IAVS）对人类和动物健康构成了显着威胁。制定能够引起对抗原多样性IAV菌株的广泛的异源保护的IAV疫苗策略在有效控制该疾病方面至关重要。这项研究的目的是检查各种H1N1插入疫苗策略的免疫原性和保护性效率，包括单价，双重和异源促进疫苗接种方案，针对不匹配的H1N2 Suwin2 Swine-lofenza-lofEenza-lofeNza virus。五组是同源的，促进油的促进疫苗接种了一个油添加的全部吸收病毒（WIV）单价a/swine/georgia/georgia/27480/2019（GA19）H1N2疫苗，WIV单位a/sw/sw/sw/sw/sw/sw/sw/sw/sw/sw/sw/sw/a0263666116/2021（MN1） A/California/07/2009（CA09）H1N1，由CA09和MN21组成的WIV二价疫苗，或仅辅助疫苗（模拟疫苗接种组）。第六组用CA09 WIV进行了主要疫苗接种，并用MN21 WIV（异源Prime-Boost组）增强。四周后，促进猪的鼻内和气管内被A/猪/乔治亚/27480/2019，H1N2猪IAV领域分离株挑战。疫苗诱导的保护是根据五个关键参数评估的：（i）抑制（HAI）抗体反应的血凝性抗体反应，（ii）临床评分，（III）鼻拭子和呼吸道组织植酸盐中的病毒滴度，（III）降低病毒滴度，（IV）BALF细胞学学和（V）。不匹配的疫苗接种方案不仅未能在挑战后授予临床和病毒学保护，而且加剧了疾病和病理。While all vaccination regimens induced seroprotective titers against homologous viruses, heterologous prime-boost vaccination failed to enhance HAI responses against the homologous vaccine strains compared to monovalent vaccine regimens and did not expand the scope of cross-reactive antibody responses against antigenically distinct swine and human IAVs.与模拟疫苗接种的猪相比，异源促进的猪表现出长时间的临床疾病和肺部病理的增加。
1型和2型糖尿病的动物模型
糖尿病通常称为糖尿病，是一组代谢性疾病，其特征是血糖水平的慢性升高，这是由于胰岛素产生不足，细胞对细胞外胰岛素的缺陷反应和/或葡萄糖代谢受损而导致的。大多数糖尿病患者的两种主要类型是1型糖尿病（T1DM）和2型糖尿病（T2DM），每个糖尿病都有自己的病理生理特征。t1d是一种自身免疫性条件，人体的免疫系统攻击并破坏胰腺中胰岛素的β细胞。这导致缺乏胰岛素，这是调节血糖水平和细胞葡萄糖摄取的重要激素。因此，患有T1D的人依靠终身胰岛素治疗来控制其血糖水平。相比之下，T2DM的特征是胰岛素抵抗，该胰岛素耐药性不对胰岛素有效反应，并与相对胰岛素的缺乏症相结合。这种形式的糖尿病通常与肥胖，久坐的生活方式和/或遗传因素有关，并且通过生活方式的改变和口服药物来管理。动物模型在糖尿病研究中起着至关重要的作用。然而，鉴于T1DM和T2DM之间的明显差异，研究人员必须采用针对每种条件的特定动物模型，以更好地了解每种情况下的机制受损机制，并评估新疗法的效率。在这篇综述中，我们讨论了1型和2型糖尿病研究中使用的不同动物模型，并讨论了它们的优势和局限性。
用于指导建筑设计课程构思的语义 AI 模型 Emmanouil Vermisso 建筑学院 佛罗里达大西洋大学 111 East Las Olas Boulevard 劳德代尔堡，佛罗里达州 33301，美国 evermiss@fau.edu
摘要 本文讨论了可用的人工智能 (AI) 模型的组合，即神经语言模型 (NLM) 与经过训练的 GAN 和人类解释，以促进架构构思。工作流程使用语义提示识别推测设计的概念场景。结果成为视觉参考，以补充修订的语义描述，以指导 VQGAN+CLIP 模型，利用对结果的控制，然后使用降维对结果进行排序，并进一步策划以训练其他模型 (GAN)。NLM 对文本输入的解释增加了跨越更大语义距离的可能性，以实现创造性的视觉结果，而 AI-人类步骤的嵌套工作流程可以自动查询更大的解决方案空间。此外，它还考虑了基于语言 (NLM) 的处理模型 (LeCun, 2021) 导致的视觉数据 (Hadamard, 1945) 的低带宽、还原编码问题，这可能会限制设计机构。
引用原始发表的论文（记录的版本）：Xiong，B.，Tang，J.，Li，Y。等（2023）。 Vanadi
钒氧化还原流量电池（VRB）系统涉及复杂的多物理和多时间尺度相互作用，其中电解质流速在静态和动态性能中起关键作用。传统上，固定流量已用于操作方便。但是，在当今高度动态的能源市场环境中，根据运营条件调整流量可以为提高VRB能源转换效率和成本效益提供显着优势。不幸的是，将电解质流速纳入传统的多物理模型对于VRB管理和控制系统来说过于复杂，因为实时操作要求用于船上功能的低计算和低复杂模型。本文介绍了一种新型的数据驱动方法，该方法将流速集成到VRB建模中，增强了数据处理能力和VRB行为的预测准确性。所提出的模型采用封闭式复发单元（GRU）神经网络作为其基本框架，在捕获VRB的非线性电压段方面表现出了非凡的熟练程度。GRU网络结构经过精心设计，以优化模型的预测能力，流速被视为关键输入参数，以解释其对VRB行为的影响。模型改进涉及分析在VRB操作中在各种流速下获得的精心设计的模拟结果。还设计和进行了实验室实验，涵盖了电流和流速的不同条件，以验证所提出的数据驱动的建模方法。对几种最新算法进行了比较分析，包括等效电路模型和其他数据驱动的模型，证明了考虑流速的基于GRU的VRB模型的优越性。由于GRU在处理时间序列数据方面的出色能力，该模型在宽范围内提供了令人印象深刻的准确终端电压预测，低误差率不超过0.023 V（1.3％）。这些结果表明了所提出的方法的功效和鲁棒性，突出了对管理和控制系统设计的准确VRB建模中流速的新颖性和重要性。
idb invest 的新愿景和商业模式 - NET
根据 IDB 集团之前支持私营部门的经验，IDB Invest 成立后的前 18 个月预计将“立即投入工作”。相反，他们致力于建立团队，并在多元化背景中创造目标统一。4 到 2017 年底，该机构发展势头强劲，到 2020 年初，目标是实现全面整合，然后逐步审慎增长，到 2025 年实现全额资本部署，在此之后，正如在釜山所预测的那样，达到长期可持续的运营水平。5 一场全球疫情彻底改变了这一道路，将 2020 年至 2022 年变成了加速增长的几年，以满足该地区的紧急需求，并且与当前讨论相关的是，将全额资本部署的日期提前了两年，原定于 2023 年底实现。6