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标准化 FLAIR MR 上的大脑成熟模式...
成熟曲线用于识别大脑成熟正常、延迟或异常的儿童。已经为儿科年龄范围内的各种 MRI 成像序列建立了规范的成熟轨迹。2 - 5 FLAIR 序列是大脑成像的主要手段，但目前关于成熟轨迹的信息有限，因为不同 FLAIR MRI 成像扫描仪的信号强度差异很大。在之前的一项研究 3 中，作者检查了 1 天至 4 岁儿童在 FLAIR 上的正常大脑成熟情况，发现在出生后 48 个月内，FLAIR 信号强度在 WM 区域呈现双相模式。其他几项研究主要在出生后的前 2 年研究了幼儿的成熟模式，使用了各种序列，包括 T1、T2、FLAIR、DTI 以及 T1 和 T2 映射。2、4、5
归一化能源使用强度（NEUI）方法
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通过归一化压缩距离评估的半球同源物的功能平衡
健康大脑的有效功能取决于两个半球同源区域之间的动态平衡。这种平衡是通过脊间抑制作用促进的，这是大脑组织的关键方面。本质上，一个半球的兴奋性预测激活了其对应物的抑制网络，从而有助于形成周围的侧面网络（Zatorre等，2012; Carson，2020）。这些网络的形成实现了“截然不见”机制在获得神经元皮质水平的新功能方面起着至关重要的作用。它支持运动控制的发展（Mahan和Georgopoulos，2013; Georgopoulos and Carpenter，2015年），并增强了感官感知敏锐度（Kolasinski等，2017; Grujic et al。，2022）。因此，同源半球区域之间的相互作用调节控制人体段的网络的抑制 - 激发平衡，这对于自适应可塑性和学习过程至关重要（Das和Gilbert，1999; Graziadio等，2010）。在诸如疲劳之类的慢性疾病中，半球间的平衡至关重要（Cogliati dezza等，2015； Ondobaka等，2022），它会影响中风的严重程度（Deco和Corbetta，2011; Pellegrino，2011; Pellegrino et al。，2012; Zappasodi et al。 Al。，2013）。尤其是，已经观察到旨在缓解疲劳的神经调节干预措施恢复了原发性运动区域的生理同源性（Porcaro等，2019）和皮质脊柱（Bertoli等，2023年）。
使用规范化互信息特征选择和并行量子遗传算法进行入侵检测
针对入侵检测系统（IDS）检测速度慢、自适应性差、检测准确率不高等问题，提出一种基于自适应并行量子遗传算法的正则化互信息特征选择与多算子协同进化的检测算法（NMIFS MOP-AQGA）。为了对高维特征数据进行有效约简，采用NMIFS方法选择最佳特征组合，将最佳特征送入MOP-AQGA分类器进行学习训练，得到入侵检测器，将数据输入检测算法，最终产生准确的检测结果。在真实异常数据上的实验结果表明，NMIFS MOP-AQGA方法比现有检测方法具有更高的检测准确率、更低的误报率和更强的自适应性能，尤其对于小样本集更为有效。
脑脊液mtDNA浓度在多发性硬化症中升高，并在自体造血干细胞移植
背景：线粒体DNA（mtDNA）是一种促炎性损伤相关的分子模式分子，可能是MS炎症和疾病活性的早期指标。自体造血干细胞移植（AHSCT）是MS的有效治疗方法，但其对脑脊液（CSF）的MTDNA水平的影响仍未开发。目标：验证MS患者中CSF MTDNA浓度升高并评估AHSCT对mtDNA浓度的影响。方法：多重液滴数字PCR（DDPCR）用于定量182 CSF样品中的mtDNA和核DNA。这些样品是从48名MS患者（在AHSCT前后的48例）中收集的，在年度随访中以及32个健康对照中收集。结果：MS患者的CSF CCF-MTDNA水平较高，与多个临床和分析因子相关，并在干预AHSCT后进行了归一化。在AHSCT前一年，观察到AHSCT之前的AHSCT之前的差异。结论：我们的发现表明，MS患者的CSF MTDNA水平升高，这与疾病活性相关并在AHSCT之后正常化。这些结果将mtDNA定位为监测炎症活性和对MS治疗的反应的潜在生物标志物。
采用随机正态化正态约束的可再生能源主导电力系统多目标发电和输电扩张规划
Arasteh, H.、Kia, M.、Vahidinasab, V.、Shafie-khah, M. 和 Catalão, JPS, (2020)。使用随机正则化正态约束的可再生能源主导电力系统的多目标发电和输电扩展规划。国际电力与能源系统杂志 121。https://doi.org/10.1016/j.ijepes.2020.106098
全基因组关联研究研究谷物蛋白，千核重量和面包小麦（Triticum aestivum L.）的归一化差异指数
摘要：研究谷物蛋白含量（GPC），1000个核重量（TKW）和归一化差异植被指数（NDVI）的基因组区域，以280种面包小麦类型类型进行了研究。使用35K公理阵列对全基因组关联（GWAS）面板进行了基因分型，并在三个环境中进行了表型。在覆盖面包小麦的A，B和D亚基因组的18个染色体上检测到总共26个标记性属性关联（MTA）。GPC显示最大MTA（16），其次是NDVI（6）和TKW（4）。最多10 mTA位于B亚基因组上，而在A和D亚基因组上映射了8个MTA。In silico analysis suggest that the SNPs were located on important putative candidate genes such as NAC domain superfamily, zinc finger RING-H2-type, aspartic peptidase domain, folylpolyglutamate syn- thase, serine/threonine-protein kinase LRK10, pentatricopeptide repeat, protein kinase-like domain superfamily,细胞色素P450和扩张蛋白。发现这些候选基因具有不同的作用，包括调节胁迫耐受性，养分重液，蛋白质积累，氮利用率，光合作用，谷物填充，线粒体功能和核心发育。新鉴定的MTA的影响将在不同的遗传背景中得到验证，以进一步利用标记育种。
企业社会责任进度摘要
GHG排放，范围1 + 2，按1型[MT CO 2 EQ] CO2 CO2 126,923 106,932 CH4 98 88 N2O 214 141范围1和2，按地区[MT CO 2 EQ]美国和加拿大105,364 89,305欧洲，以及World 25,603 21,603 21,125 21,1125 scece + World Worlds Scepe 110,430 % Reduction Scope 1 and 2 (from 2016) 4500 59 Scope 1 +2 normalized to revenue 18.0 16.0 Scope 1, facilities, and fleet by type 2 [MT CO 2 eq] CO2 82,146 68,104 CH4 47 42 N2O 143 79 Total Worldwide Scope 1 GHG emissions 86,078 71,495 Scope 1 normalized to revenue [MT CO2EQ/ $ M] 12.0 10.4范围1，设施和舰队2 [MT CO 2 EQ] 2 44,900 38,935 Scope 2 normalized to revenue [MT CO2eq/ $M] 6.2 5.7 Scope 2, by region U.S. and Canada 24,879 21,571 Europe and rest of world 20,021 17,364 Scope 3, by category [MT CO 2 eq] Global unless otherwise indicated Purchased good and services 928,120 869,347 Capital goods 8,668 6,455
土壤类型（世界参考基础）欧洲的地图基于整体机器学习和多尺度EO数据
图1。将预测作为土壤健康数据立方体的一部分（AI4SOILHealth项目）的一部分。这是作为自动化工作流的实现的，可以随着新的旧土壤数据的协调并添加到培训池中，可以更新和改进预测。Abbreviations: AW3D30 — ALOS World 3D 30 m Digital Surface Model ( Japan Aerospace Exploration Agency , 2021 ), GLO30 — Copernicus GLO-30 Digital Surface Model ( European Space Agency , 2024 ), NIR — Near Infrared, SWIR — Short-wave infrared, NDVI — Landsat Normalized Difference Vegetation Index, NDTI — Normalized Difference Tillage Index, MODIS — The NASA的中等分辨率成像光谱仪，NUTS3 - 基于螺母（统计数据的领土单位的命名）的欧盟小区域，分类，LST- LST - 土地表面温度，MODIS。
向整个委员会的报告
• Monitoring of utility consumption with weather normalized dashboard, database • Real time energy monitoring engaging students and identifying issues quickly • Upgrading to Light Emitting Diodes (LED) lights controlled by occupancy sensors • Building Automation Systems with free cooling, schedules and night setbacks • Demand controlled ventilation using CO 2 sensors (pre-COVID) • Information to staff on vestibules, water saving, and energy conservation • Hiring加拿大夏季工作学生进行调查和数据处理的学生•实施预防性维护计划•新的学校和新增的效率比代码高25％。