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通过多生产者消费者节点和经济模型预测控制对多能源系统进行建模和控制
本研究涉及多能源系统 (MES) 建模和经济模型预测控制 (EMPC) 的高级控制。由于有多种能源载体，MES 可提供能源灵活性、效率和适应性。MES 被视为整合可再生能源的杠杆。本文开发了一种称为多产消者节点 (MPN) 的 MES 新型公式技术。MPN 使 MES 建模成为可能，考虑到 MES 动态、多种能源载体、转换器、并网和离网。此外，这种 MES 建模方法与 EMPC 等预测控制策略兼容。事实上，EMPC 能够考虑负载、天气、可再生能源和能源电网成本预测，以最大限度地降低经济成本。实施了一个真实案例研究来检查 MPN 功能，它由两种能源载体的可再生发电机、负载、存储组成。为了代表冬季和夏季的实际情况，我们开发了两种真实场景。通过 MPN 和 EMPC 高级控制建模，仿真结果表明，节点得到了最佳控制，设备动态在分钟尺度上得到考虑，并且在执行经济成本最小化的同时考虑了从一个载体到另一个载体的能量转换。所得结果表明，与基于规则的控制的基准相比，提出的 MPN 建模和优化方法在冬季情况下将经济成本降低了 8.21%，在夏季情况下将经济成本降低了 84.24%。
中上心回中的神经特征预测
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证（未经同行评审证明）获得的是作者/资助者，他授予Biorxiv授予Biorxiv的许可，以永久显示预印本。这是该版本的版权持有人，该版本发布于2020年8月18日。 https://doi.org/10.1101/2020.08.17.251728 doi：Biorxiv Preprint
通过自监督学习捕捉时间节点演化：动态图学习的新视角
由于动态图会随着时间的推移而演变，因此在社会关系分析、推荐系统和医学等许多领域发挥着重要作用。捕捉动态图的演变模式是至关重要的。现有的研究大多集中于限制邻居快照之间的时间平滑度，而未能捕捉到有利于图动态嵌入的急剧变化。为了解决这个问题，我们假设动态图节点的演化可以分为时间移位嵌入和时间一致性嵌入。因此，我们提出了自监督时间感知动态图表示学习框架（STDGL），通过精心设计的辅助任务从节点局部和全局连接建模的角度以自监督的方式将时间移位嵌入与时间一致性嵌入分离，进一步增强可解释图表示的学习并提高各种下游任务的性能。在链接预测、边缘分类和节点分类任务上进行的大量实验表明，STDGL 成功学习了解开的时间偏移和一致性表示。此外，结果表明，我们的 STDGL 比最先进的方法有显著的改进，并且由于解开的节点表示而具有吸引人的可解释性和可迁移性。
转录因子 Nfix 缺乏导致小鼠窦房结和大鼠新生心肌细胞心动过速
摘要 目的：Nfix 是属于核因子 I (NFI) 家族的转录因子，该家族由四个成员 (Nfia、b、c、x) 组成。Nfix 在多种器官的发育和功能中发挥着重要作用。在肌肉发育过程中，Nfix 通过促进快肌纤维控制从胚胎到胎儿的肌肉生成。在成人肌肉中，受伤后，Nfix 的缺乏会损害再生，导致慢肌纤维含量增加。Nfix 也在心脏中表达，但其功能此前从未被研究过。我们研究了 Nfix 在这个器官中的作用。方法：使用 Nfix 缺陷型和野生型 (WT) 小鼠，我们分析了：(1) 通过 qPCR 分析发育过程中 Nfix 的表达模式；(2) 通过体内遥测和体外膜片钳分析其缺失引起的功能改变。
Lenovo Thinkagile VX650 V3 2U集成系统和VX650 V3 2U认证节点
Lenovo Thinkagile VX650 V3集成系统和经认证的节点是2台2U系统，具有第5代Intel Xeon可伸缩处理器（以前是代号为“ Emerald Rapids）和第四代Intel Xeon可伸缩处理器（以前是“ Sapphire Rapids”）。VX650 V3每5代处理器提供多达64个内核，每第四代处理器最多可提供60个核心，并支持I/O新的PCIE 5.0标准，VX650 V3在2U外形尺寸中提供了两台的终极性能。vmware提供了一种独特的软件定义方法，可用于超级融合，利用管理程序在紧密集成的软件堆栈中提供计算，存储和管理。
新的 RAF 导向方法可克服当前临床限制并阻断 RAS/RAF 节点
RAS – RAF – MEK – ERK 通路突变是癌症和 RASo 病中常见的突变，尽管 RAS 致癌基因激活单独影响 19% 的患者并导致每年约 340 万新病例，但级联下游效应物中不太常见的突变也与癌症病因有关。RAS 蛋白通过促进 RAF 激酶的二聚化来启动信号级联，RAF 激酶也可以充当致癌蛋白：BRAF V600E 是最常见的致癌驱动因子，在 8% 的所有恶性肿瘤中发生突变。该领域的研究导致了针对 BRAFV600 样突变（I 类）的药物的开发，这些药物目前已在临床上使用，但会导致通路的矛盾激活和耐药性发展。此外，它们对非 BRAFV600E 恶性肿瘤无效，这些恶性肿瘤会二聚化，并且可能不依赖 RTK/RAS，也可能依赖 RTK/RAS（分别为 II 类和 III 类），目前仍缺乏有效的治疗方法。本综述讨论了抗 RAF 疗法的最新进展，包括悖论破坏剂、二聚体抑制剂、免疫疗法和其他新方法，批判性地评估了它们在克服治疗局限性方面的功效，以及它们在阻断 RAS 通路方面的推定作用。
癌症纳米医学
尽管对认知功能和精神疾病的风险很重要，但对WM Connectome的发展知之甚少。现有的研究受到小样本量和横截面设计的限制，但表明按年龄在2岁的情况下，主要的网络中心的中间位置（BNC）在2至18岁之间的变化很小（10）（10）。使用6个方向扩散加权成像（DWI）的早期研究发现，节点BNC在生命的前两年中表现出很大的变化（11）。WM Connectome在出生后表现出小世界拓扑，随着出生至11岁之间的全球效率（GE）的提高（11，12），几个枢纽由出生时和年龄段的效率定义为几个枢纽（12）。对早产婴儿的研究表明，WM Connectome表现出较小的世界（SMW），并且早在30周的胎龄就具有丰富的俱乐部结构，并且在已经存在的成年人中发现了许多高级枢纽（13-15）。因此，现有的证据表明，成人白质连接素的许多方面，包括高中心性集线器的存在，在大脑发育中很早（16，17）。
ECG信号通过单节点，表面声感应
摘要 - 有效的手段，可以实现单铅，非侵入性和干性心电图（ECG）测量值，为在非临床环境中对移动用户进行长时间心律监测提供了潜力。但是，现有的ECG调查方法需要精确的电极放置，暨塞接线，并要求用户保持固定。另外，当前基于心脏的基于心脏的方法（例如Phonocartiogrons）缺乏检测至关重要的心律特征的灵敏度和精度，并且容易受到环境噪声的影响。这项工作利用脖子上的宽带宽表面声波麦克风通过颈动脉捕获心脏声音。提议将心形信号转换为相应的ECG波形的跨模式自动编码器，一种用于信号模态转换的最新算法。由9个参与者研究结果证明了通过声音声音构建PQRST波形的有效性，并准确地确定了关键的PQRST指标。最后，展示了用户步行的移动声学ECG波构建，为不引人注目的，长期的低成本每日心律监测奠定了基础。临床相关性 - 转换心脏声音信号，以实现突出的心电图指标，可以使用单节点干可穿戴设备进行低成本的每日心律监测。
用于预测早期胃癌淋巴结转移的机器学习模型不符合内窥镜可耐加固性标准
摘要背景我们开发了一种机器学习（ML）模型，以预测早期胃癌（EGC）患者淋巴结转移（LNM）的风险，这些患者不符合现有的日本内窥镜可固定性标准，并将其性能与最常见的临床风险扫描系统（Ecura System）相比。方法，我们使用了来自21家经过内窥镜亚粘膜溶解（ESD）和/或在2010年至2021年之间的21家机构的EGC患者的数据。所有切除的EGC在组织学上均未满足当前的日本内窥镜可耐加固性标准。在所有患者中，有3,506名构成了开发基于神经网络的ML模型的训练队列，而536个构成了验证队列。由接收器操作特征曲线（AUC）下的面积测量的ML模型的性能与验证队列中的ECURA系统的性能进行了比较。结果LNM率分别为14％（503/3,506）和7％（39/536），分别为培训和验证队列。ML模型在验证队列中鉴定出患有AUC为0.83（95％置信区间，0.76–0.89）的LNM患者，而ECURA系统鉴定出具有0.77的LNM的患者，其AUC为0.77（95％置信区间，0.70-0.85）（0.70-0.85）（p = 0.006）（p = 0.006，DELONG TEST）。结论我们的ML模型的性能优于ECURA系统，用于预测不符合日本内窥镜可固定性标准的EGC患者的LNM风险。迷你抽象，我们开发了一种基于神经网络的机器学习模型，该模型可预测早期胃癌患者淋巴结转移的风险，这些患者不符合内窥镜可缓解性标准。