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ju：Niz Energy和Esforin案例研究
典型的大规模电池存储系统连接到3至5级之间的电网。网格存储系统的典型组件包括带有能源管理系统（EMS）单元，逆变器和电池单元的转移站（见图2）。通过与网格操作员JU：NIZ Energy Optimens的系统性能进行策略。EMS正在平衡所有相关的技术参数，以实现最大能源效率，网格稳定性和电池寿命。ju：Niz Energy在电网和Intelli-div>领域的广泛范围
通过热解回收SMC浪费的可持续性
通过热解回收SMC浪费，以可持续生产由BarkinDurmuş提交的汽车组件，以部分满足中东技术大学的微观和纳米技术硕士学位的要求，由Naci Emre Altun Dean教授，NACI EMRE ALTUN DEAN博士，NACI EMRE ALTUN DEAN博士，Densogy and Applied Scienology and Indiz scip. niz themoty niz off. Nibiz and Iniz theiz theiz the niz the niz the niz the niz the niz the niz the the niz the niz the niz for。 AlmılaGüvençyazıcıoğlu博士，微观和纳米技术，MetufeyzaKazançourizençouzerinç共同维持诉讼，草原研究所，UIUC研究委员会成员：Cevdet Kaynak Metallurgical and Materiatial andu anm Metullucul。工程学，METU教授Burcu AkataKurç微型和纳米技术，元教授Hüsnüemrahünalan冶金和材料工程师Eng。合作。Hacettepe UniversityHacettepe University
低电压快速活动期间发作性脑电图去同步化对局灶性癫痫手术结果的预测
目的作者研究了药物抵抗性局灶性癫痫发作期间低压快活动 (LVFA) 模式的功能连接 (FC) 和脑电图功率的变化。他们假设这种变化将有助于对癫痫手术结果进行分类。方法在 79 例接受立体脑电图 (SEEG) 评估和切除手术的药物抵抗性局灶性癫痫患者中，使用非线性回归 (h2) 和三个区域内/之间的功率谱特性测量围 LVFA 期间的 FC 变化：癫痫发作区 (SOZ)、早期传播区 (PZ) 和非受累区 (NIZ)。计算去同步和功率去同步 h2 指数以评估 LVFA 期间 EEG 去同步的程度。采用多元逻辑回归来控制混杂因素。最后，生成了受试者工作特征曲线以评估去同步化指数在预测手术结果方面的表现。结果 53 名患者显示发作期 LVFA 和不同的 SOZ、PZ 和 NIZ 区域。其中，39 名患者（73.6%）在最后一次随访时实现了无癫痫发作。通过 h 2 分析测量，在 LVFA 期间在无癫痫发作组中发现 EEG 去同步化：与 LVFA 前和 LVFA 后相比，SOZ 内和区域之间的 FC 减少。相反，非无癫痫发作组没有显示出明显的 EEG 去同步化。h 2 去同步化指数，而不是功率去同步化指数，能够在切除手术后对无癫痫发作和非无癫痫发作患者进行分类。结论 通过区域内和区域间 h 2 分析测量的围 LVFA 期间 EEG 去同步化可能有助于识别术后结果良好的患者，并且可能在未来改善致痫区的识别。
第四届青年化学研究人员研讨会
• 贡萨洛·阿贝兰·杜蒙。 Química Inorgànica 部门 • Inés Adam Cervera。巴伦西亚大学材料科学研究所- ICMUV • Paloma Arjona Mudarra。 Química 分析部门 • Jaume Béjar Grimalt。 Química Analítica 部门 • Fernando Déniz Correa。 Química Inorgànica 部门 • Sofía H. Casal García。 Química Inorgànica 部门 • Patricia García Atienza。 Química Analítica 部门 • Alejandro García Juan。 Química Analítica 部门 • Javier Martínez Ponce。 Química Inorgànica 部门 • Miguel Muñoz Bartual。 Química Analítica 部门 • Víctor Navarro Esteve。 Química Analítica 部门 • Cristina Pintado Zaldo。 Química Inorgànica 部门 • Lidia Prieto García。有机部门
策略培训
获得应用严谨的系统思维方法成功实施战略计划举措的知识和技能 您已经制定了一项伟大的战略计划，但现在真正的挑战来了：将想法付诸行动。许多组织发现自己陷入了关键的实施阶段，不确定从哪里或如何开始。我们的战略实施培训旨在帮助您弥合战略与结果之间的差距。加入我们，获得工具、见解和信心，将您的计划转化为切实的成功。理解如何建设组织成功实施战略所需的能力，以及维持所实施战略的利益和目标；获得应用严谨的系统思维方法成功实施战略计划举措的知识和技能；理解战略计划和举措中必须具备的关键要素，以便有效实施；理解如何建设组织成功实施战略所需的能力，以及维持所实施战略的利益和目标；学习如何利用智能启动计划“预先设计成功”
终生并通过细胞改善欧洲医疗保健 -
深度学习（DL）通过启用由多个处理层组成的计算模型来学习数据的抽象表示，从而彻底改变了人工智能的领域（Hinton等，2006； Bengio等，2006）。传统的机器学习方法数十年来一直限制，因为需要专家知识来设计复杂的特征提取算法，这在将原始数据转换为合适的分类形式的过程中。相比之下，深层倾斜的方法作为表示学习技术，使学习模型能够直接用原始数据馈送，以发现分类所需的表示形式（Krizhevsky等，2017； Lecun等，2015）。Currently, an intensive research effort is being devoted to the development of novel neuroimaging techniques to better understand the mechanisms of the central nervous system (CNS) and to early recognize age-related neural diseases ( Payan and Montana, 2015; Sarraf and Tofighi, 2016; Martinez-Murcia et al., 2020; Martinez-Murcia et al., 2018, 2016 ) Ortiz等。。大量多中心研究提供的大量数据调查了与年龄相关的神经疾病的新生物标志物，这为开发更准确的深度学习模型提供了一个机会，以早期认识神经退行性变化以及神经疾病的渐进过程（Cole and Franke，2017; Marzban et et and e an e an Al an Al a al niz and an an an an e an e e e an and and and and and and and and and an e e e e e e e e e e e e e e e e eT an and and and and and and and and and and and and and and and and。等，2018）。
AI审美医学的援助 - 客观医学标准的共识
隶属关系1塑料，手和重建手术系，德国雷根斯堡大学医院雷格斯堡2纽约大学兰蒙大学健康医疗中心，纽约，纽约，美国3芝加哥普里茨克大学医学院，芝加哥大学，伊利诺伊州芝加哥大学，伊利诺伊州芝加哥大学，美国，美国，美国，美国，美国，美国，美国，美国，美国，美国，美国，美国，美国，美国，美国，美国，美国，美国，美国，美国，美国4次，美国4次，美国4次，美国4皮肤诊所，美国4层临床。德国达姆施塔特的Klinik 7化学系，汉堡大学化学科学系，德国汉堡大学8号汉堡大学8号塑料，手和重建手术系，德国大学医院，雷格斯堡，雷格斯堡，雷格斯堡，Instituto de dematoologia dematoologia dematoologia dematoologia dematoologia dematologia dematologia Mudem David Azulay，Rio Deien deien deien deien de Janeir，raze de Janeir，raze ibaust weniz，wwebaust wweiz nired niz wee janeir，wwebaust nired，奥地利和Hautarzt Friedenau，柏林，德国，第11个皮肤病学系，伊拉斯mus医疗中心，荷兰鹿特丹，荷兰12号加利福尼亚大学圣地亚哥分校，加利福尼亚州圣地亚哥，加利福尼亚，美国13皮肤病学和激光中心，德国德国德国德国德国兰迪，14 p-Sirnir sirir，Taieriir，Taaiwan，Taiwan of taai fata of taai of taai faceir，tai sirir，taai facept泰国曼谷Mahidol University