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II-III期非小细胞肺癌的围手术期免疫疗法：随机对照试验的荟萃分析基础 L-DOS47升高胰腺癌肿瘤pH并增强对免疫疗法的反应 蒙特卡洛法的进步用于模拟具有碳基填充物的导电聚合物复合材料的电渗透行为 科学期刊 科学期刊 可持续性
结果：最终分析中包括三个RCT（Keynote-671，Nadim II和Aeegean）。PIO group (neoadjuvant platinum-based chemotherapy plus perioperative immunotherapy) exhibited superior ef fi cacy in OS (hazard ratio [HR]: 0.63 [0.49-0.81]), EFS (HR: 0.61 [0.52, 0.72]), objective response rate (risk ratio [RR]: 2.21 [1.91, 2.54]), pathological complete response （RR：4.36 [3.04，6.25]），主要病理反应（RR：2.79 [2.25，3.46]），R0切除率（RR：1.13 [1.00，1.26]）和辅助治疗速率（RR：1.08 [1.08 [1.01，1.15]）与PP组（NeoAdjuvivant Plasity Plaser Plaser Plaser Planeboers plyoper plyoper plyoper plyoper）相比。在亚组分析中，EFS几乎在所有亚组中都倾向于PIO组。BMI（> 25），T阶段（IV），N阶段（N1-N2）和病理反应（具有病理完全反应）是PIO组的有利因素。在安全评估中，PIO组表现出更高的严重AE（28.96％比23.51％）和AES导致治疗中断（12.84％比5.81％）。同时，尽管总的不良事件，3-5级不良事件和致命的不良事件倾向于有利于PP组，但差异在统计学上并不显着。
强烈的两党支持对受控psilocybin用作代表性的治疗或增强的支持
摘要迷幻的psilocybin既有承诺作为精神疾病的治疗，又是改善健康个体幸福感的方法。在某些司法管辖区（例如，俄勒冈州，美国），psilocybin用于这两个目的的使用是或很快就会被允许使用，但对这一转变的公众态度被研究了。我们要求795个美国美国人的全国代表性样本评估psilocybin使用的道德状态，以适当的许可环境，以治疗精神病疾病或增强福祉。在两种情况下，参与者表现出强烈的两党支持，将个人的决定评为道德上的积极。这些结果可以为有效的psilocybin使用而有效的政策制定决策，鉴于在创新的调节模型的背景下引起的强大公众态度。我们没有探索对psilocybin在无监督或无许可的社区或社会环境中使用的态度。
— VB910e (控制器 MTU) ABB Ability™ Symphony® Plus ...
将两 (2) 个 SPC810e 控制器模块安装到垂直 DIN 导轨上。将 SPC810e 控制器模块连接到冗余 HN800 I/O 总线。将 SPC810e 控制器模块连接到冗余 CW800 对等总线。为 PN800 控制网络提供四 (4) 个用于 100/1000 MB 以太网的 RJ45 连接器。
毫米级、大面积均匀半导体器件分层，用于物理故障分析和质量控制 Pawel Nowakowski*、Mary Ray、P
毫米级、大面积均匀半导体器件分层用于物理故障分析和质量控制 Pawel Nowakowski*、Mary Ray、Paul Fischione EA Fischione Instruments，Export，宾夕法尼亚州，美国* 通讯作者：p_nowakowski@fischione.com 不断发展的微电子设备设计越来越复杂、越来越紧凑和越来越小。这些设计可能包括越来越多的层、三维 (3D) 垂直堆叠、气隙和不同的材料成分。大批量半导体器件制造需要强大的质量控制和故障分析过程。过去几十年来，已经开发出了许多故障分析技术，包括非破坏性和破坏性技术 [1-3]。一种非常流行的技术是器件分层，即从上到下控制地去除器件层。通过这种技术获得的信息可以支持质量控制、故障分析工作、成品和工艺改进数据以及逆向工程。
研究文章基于人工智能的非线性控制DC微电网中可再生能源和存储系统的非线性控制
为了最大程度地减少全球变暖和温室效应的影响，可以广泛研究基于可再生能源的微电网。在本文中，已经介绍了DC微电网中的PV，基于风能的可再生能源系统和电池，基于超级电容器的储能系统。使用神经网络和最佳扭矩控制获得了PV和风的最大功率点。非线性超级滑动模式控制器已为功率来源提供。使用Lyapunov稳定性分析验证了框架的全局渐近稳定性。对于负载产生平衡，已经设计了基于模糊逻辑的能量管理系统，并使用MATLAB/SIMULINKR⃝（2019a）模拟了控制器，并比较了不同的控制器。对于实验验证，已进行了控制器硬件 - 循环实验，以验证设计系统的性能。©2021 ISA。由Elsevier Ltd.发布的所有权利保留。
风力涡轮机群隐式相位协调最优控制
惯性质量，J 101 537 . 5 kg m 2 阻尼，B 100 N ms / rad 极对数，p 2 变速箱速比，N 24 . 12 叶片长度 + 轮毂，R m 13 . 5 m 转子电阻，R r 0 . 007 645 44 Ω 转子电感，L r 0 . 007 067 33 H 定子电阻，R s 0 . 009 585 76 Ω 定子电感，L s 0 . 000 252 35 H 定子电流。 d 轴，isdisd ≥ 0 A 定子频率，ω s ω s ≥ 0 rad / s 初始转子频率，ω r 0 2 rad / s 转子频率，ω r ω r ∈ [ 0 , 9 . 208 ] rad / s 直流母线电压，vv ∈ [ 437 , 483 ] V (460 V ± 5%) 直流母线电阻，R 1000 Ω 直流母线电容，C 0 . 1 F 连接电感，L 0 . 001 H 连接电阻，R 0 . 05 Ω 时间窗口 600 s 直流母线电压，vv ′′ ∈ [ − 20 , 20 ] V / s 2
强大的backstepping-super-twisting-sliding-mode-control- ...
摘要本文重点介绍了自动驾驶车辆的控制问题之后的路径。旨在增强鲁棒性和衰减现象，基于Lyapunov理论开发了一种超级扭转的滑动模式控制算法（STA），其中通过应用倒退技术来提供控制系统稳定性的证明。此外，进行MATLAB/SIMULINK和CARSIM之间的共模拟以验证控制性能后的路径。在这项研究中，Stanley控制器，常规滑动模式控制（SMC）和模型预测控制（MPC）用作评估提出的STA性能的基准控制器。在模拟中考虑了两种驾驶场景，包括正常驾驶和猛烈驾驶。全面评估控制绩效和控制工作（即转向的大小），新颖地提供了一个集成和加权性能评估指数。仿真结果表明，在正常驾驶情况下，所提出的STA的𝐼𝑊𝑃𝐸𝐼可以减少40.5％，25.8％，10.9％；与斯坦利控制器，常规SMC和MPC相比，在激烈的驾驶情况下，在激烈的驾驶情况下有62.5％，24％，6.8％。结果还表明，所提出的STA在颤动的衰减方面优于常规SMC，从而导致前方向盘角度输入更平滑，并且更平滑。与MPC相比，所提出的STA的优点在于其计算复杂性较低。此外，通过更改车辆质量和轮胎参数来验证控制器的鲁棒性。与基准方法相比，所提出的STA可以将𝐼𝑊𝑃𝐸𝐼的波动减少22.6％，22.3％和5.9％。这些结果表明，对系统扰动的考虑对于超级扭转滑动模式控制器的设计至关重要，这可以改善系统后自动驾驶汽车路径的鲁棒性。
SLC DALI控制器CV 4CH-5A/CH 12-36V
通过按钮1.1手动设置Dali地址。按并按住两个按钮中的任何一个，直到数字显示器闪烁，然后释放按钮。1.2。单击两个按钮中的任何一个以选择一个数字，再次单击以更改数字，直到出现所需的dali地址为止。单击第一个按钮以设置“ TENS”位置和第二个按钮以设置“单位”位置。地址可以从00〜63设置。1.3。然后按下并按住两个按钮中的任何一个，直到数字数字显示停止闪烁以确认设置为止。注意：Dali地址可以从00-63-FF手动分配，通过出厂默认值，未为调光师分配Dali地址，并且显示显示。将DALI地址设置为将调光器重置为出厂默认值。
I-AI：一种可控制、可解释的人工智能系统，用于解读放射科医生对准确 CXR 诊断的高度关注
摘要 在胸部 X 光 (CXR) 诊断领域，现有研究通常仅侧重于确定放射科医生的注视点，通常是通过检测、分割或分类等任务。然而，这些方法通常被设计为黑盒模型，缺乏可解释性。在本文中，我们介绍了可解释人工智能 (I-AI)，这是一种新颖的统一可控可解释流程，用于解码放射科医生在 CXR 诊断中的高度关注度。我们的 I-AI 解决了三个关键问题：放射科医生注视的位置、他们在特定区域关注的时间以及他们诊断出的发现。通过捕捉放射科医生凝视的强度，我们提供了一个统一的解决方案，可深入了解放射学解释背后的认知过程。与当前依赖黑盒机器学习模型的方法不同，这些方法在诊断过程中很容易从整个输入图像中提取错误信息，而我们通过有效地屏蔽不相关的信息来解决这个问题。我们提出的 I-AI 利用视觉语言模型，可以精确控制解释过程，同时确保排除不相关的特征。为了训练我们的 I-AI 模型，我们利用眼球注视数据集来提取解剖注视信息并生成地面真实热图。通过大量实验，我们证明了我们方法的有效性。我们展示了旨在模仿放射科医生注意力的注意力热图，它编码了充分和相关的信息，仅使用 CXR 的一部分即可实现准确的分类任务。代码、检查点和数据位于 https://github.com/UARK-AICV/IAI。1. 简介