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IL-6是19 Covid-19的关键细胞因子靶标吗？ -orca
鉴于全球能源和气候危机，正在考虑将低碳技术整合到能源系统中，以减轻高能成本和碳足迹。 这些技术及其不同的运营时间表的各种可用能力，效率和投资成本可以解锁脱碳的多种途径。 本文为公共医疗机构提供了一个优化框架，以确定网站能源系统的最佳操作时间表。 对低碳发电，转换和能源存储技术的详细技术分析，可以根据实际历史数据将其纳入系统中。 结果表明，容量为1800 kW的热泵可以在现场替换燃气锅炉，以满足热量需求，同时在5年内收回投资，并与基本案例相比，可在5年内恢复投资，并提供22.47％的运营和碳成本。 分析表明，高气价期间有利用更电气的操作方式，从而使电能量存储比热能存储更具吸引力。 在处理真实数据时，优化算法通过考虑其碳的影响，以将常规能源供应与清洁能源区分开，从而以智能且环保的方式最大程度地减少能源费用。 优化算法和随后的技术经济分析为决策者提供了一个全面的框架，以促进能源投资决策。鉴于全球能源和气候危机，正在考虑将低碳技术整合到能源系统中，以减轻高能成本和碳足迹。这些技术及其不同的运营时间表的各种可用能力，效率和投资成本可以解锁脱碳的多种途径。本文为公共医疗机构提供了一个优化框架，以确定网站能源系统的最佳操作时间表。对低碳发电，转换和能源存储技术的详细技术分析，可以根据实际历史数据将其纳入系统中。结果表明，容量为1800 kW的热泵可以在现场替换燃气锅炉，以满足热量需求，同时在5年内收回投资，并与基本案例相比，可在5年内恢复投资，并提供22.47％的运营和碳成本。分析表明，高气价期间有利用更电气的操作方式，从而使电能量存储比热能存储更具吸引力。在处理真实数据时，优化算法通过考虑其碳的影响，以将常规能源供应与清洁能源区分开，从而以智能且环保的方式最大程度地减少能源费用。优化算法和随后的技术经济分析为决策者提供了一个全面的框架，以促进能源投资决策。该框架可以基于能源系统的短期和长期目标，可视化设备寿命的财务收益的演变，并了解整合可再生能源的环境影响。
acsomega.1c03994 (2).pdf - -ORCA - 卡迪夫大学
摘要：肽核酸（PNA，具有肽骨架而非磷酸核糖骨架的核酸类似物）已成为反基因或反义治疗、剪接调节剂或基因编辑中的有前途的化学药剂。与 DNA 或 RNA 药剂相比，它们的主要优点是生化稳定性和整个骨架上没有负电荷，导致与它们杂交的链的静电相互作用可以忽略不计。因此，PNA 链与 DNA 或 RNA 链的杂交会导致更高的结合能和熔化温度。然而，缺乏天然转运体需要形成含 PNA 的嵌合体或制定纳米特定细胞递送方法。在这里，我们着手探索在诊断应用中使用基于 PNA 的成像剂所取得的进展，并重点介绍选定的发展和挑战。■ 简介
大脑通信 AIN 通信 - -ORCA
本研究的目的是确定单次运动是否足以引起亨廷顿氏病患者的大脑适应，并探索任何急性脑血管反应的时间动态。在这项病例对照研究中，我们对 19 名亨廷顿氏病基因阳性参与者（32-65 岁，13 名男性）和 19 名对照者（29-63 岁，10 名男性）进行了动脉自旋标记 MRI 检查，这些参与者的年龄、性别、体重指数和自我报告的活动水平均匹配，以测量 20 分钟中等强度循环运动后的整体和区域灌注。在基线和运动停止后 15、40 和 60 分钟测量脑灌注。相对于基线，我们发现，在停止运动 40 分钟后，亨廷顿舞蹈症患者的脑灌注增加，而对照组参与者的中央前回（P = 0.016）、额中回（P = 0.046）和海马（P = 0.048）的脑灌注没有变化（亨廷顿舞蹈症患者变化 15 + 32.5%，对照组变化 7.7 + 0.8%）。亨廷顿基因中致病三核苷酸重复扩增的长度可预测中央前回的变化（P = 0.03），运动干预的强度可预测亨廷顿舞蹈症患者的海马灌注变化（P < 0.001）。在这两组中，运动在停止运动 60 分钟后增加海马血流量（P = 0.039）。这些发现证明了急性运动作为调节脑血管系统的临床敏感实验范例的实用性。20 分钟的有氧运动选择性地在亨廷顿氏病患者的海马和皮质中诱发了短暂的脑血管适应，并且可能代表了静息时不明显的潜在神经病理学。
以数据为中心的材料科学的路线图-orca
Stephen Stefan 1，Peter Benner 2 MS，Christian Carbogno 6，C Sebastian Eible 12，Ralph Ernstorfer 13，14，Lucas Foppa 66，Christoph Freyoldt 15，Christoph Freyoldt，11，Anton Gladyshev 14，21，Four Korrami 11，Christoph 6，Christoph T.14，Koke t.kott t.kott t。托马斯·科斯（Thomas Kosch）23，伊戈尔（Igor 4），8 ms，11，克里斯蒂安·豪（Christian Hue libscher）11，安德鲁·J·洛格（Andrew J Logsdail）7，8 ms，7，7，8，8，1212，弗洛里安·梅尔斯（Florian Merz）26，托马斯·托马斯（Thomas a r Purcell）6，28 Sbail Xian 35，Yin 6，Yin 36，
车辆通讯 - 欧洲 - 加迪夫大学
随着连接和自动驾驶汽车的增殖，控制器区域网络（CAN）总线由于其速度和效率而成为车载网络的主要通信标准。但是，CAN总线缺乏基本的安全措施，例如身份验证和加密，使其非常容易受到网络攻击的影响。为了确保车辆安全性，入侵检测系统（IDS）必须检测到可见的攻击，并为新的，看不见的攻击提供强大的防御，同时保持轻量级的实用部署。以前的工作仅依赖于CAN ID功能，或者使用了手动功能提取的传统机器学习（ML）方法。这些方法忽略了其他可剥削的功能，这使得适应新的看不见的攻击变体和损害安全性。本文介绍了一种尖端，新颖，轻巧，车载，IDS玻璃，深度学习（DL）算法，以解决这些局限性。所提出的ID采用多阶段方法：在第一个阶段的人工神经网络（ANN）来检测可见的攻击，以及在第二阶段进行长期的短期记忆（LSTM）自动编码器，以检测新的，看不见的攻击。要了解和分析各种驾驶行为，使用最新的攻击模式更新模型，并保留数据隐私，我们提出了一个理论框架，以在层次结构联合学习（H-FL）环境中部署我们的ID。实验结果表明，我们的IDS的F1得分超过了0.99，对于看到的攻击，新型攻击的检测率为99.99％，超过0.95。这使我们的模型可与可见和看不见的攻击进行稳健。此外，误报率（FAR）在0.016％的情况下极低，最小化了错误警报。尽管使用了以其在识别复杂和零日攻击方面的有效性而闻名的DL算法，但IDS仍然轻量级，确保了其对现实世界部署的可行性。
纸 - ORCA - 在线研究 @ Cardiff
摘要 - 情绪可以从一个人的步态（即他们的步行风格）中感知。关于步态情绪识别的现有方法主要利用姿势信息作为输入，但忽略了身体运动，其中包含互补信息，以识别步态中引起的情绪。在本文中，我们提出了一个双边姿势和运动图卷积网络（BPM-GCN），该网络由两个平行流组成，即姿势流和运动流，以识别两种观点的情绪。姿势流旨在明确分析人的情绪状态。具体来说，我们根据手工设计的功能设计了一种新颖的回归约束，以将先前的情感知识提炼到网络中并增强表示形式学习。运动流旨在描述情感的强度，这是识别情绪的隐含提示。为了实现这一目标，我们采用了一个高阶速度加速对来构建图形，其中使用了信息性运动功能。此外，我们设计了PM相互作用的特征融合机制，以适应两条流的特征。因此，这两个流从两个互补视图中协作为性能做出了贡献。在最大的基准数据集情绪基准上进行的广泛实验表明，BPM-GCN对最先进的方法表现出色（至少有4个。59％的绩效提高）。源代码在https://github.com/exped1230/bpm-gcn上发布。
系统评价 - 欧洲 - 加迪夫大学
可再生能源的地面源热泵（GSHP）系统已成为具有成本效益和环境可持续性的替代方案，用于在住宅，商业和公民建筑中供暖和冷却应用。但是，它们的延长运行可能导致土壤地热势及其热量失衡的下降。将热量存储（TES）系统与GSHP的集成可以通过平衡能源供应和需求来减轻这些问题，从而灵活地在高峰时段满足加热和冷却需求，从而在非高峰时段保留能量，并优化整体系统效率。近年来，在不同的操作条件和气候场景下研究了各种TES辅助的GSHP配置的实验，数值和理论研究显着增加。这些集成的系统可能会考虑不同的明智热，潜热和明智的热基于热的TES方法。在这种情况下，本文介绍了TES辅助GSHP系统最新进展的全面概述。这项工作的主要目的是弥合这些集成系统上的知识差距，对所采用的术语提供了清晰度，并突出了文献中介绍的不同配置的优势和缺点。本综述预计将为TES辅助GSHP领域的研究人员和分区者提供宝贵的见解，并指导该地区未来的研发工作，最终支持脱碳的热量（包括太空冷却）并实现零零目标。
建筑自动化 - -ORCA - 卡迪夫大学
人工智能 (AI) 方法和技术已被用于解决建筑、工程和施工 (AEC) 行业中的各种工程问题，旨在提高整体生产力并优化整个项目生命周期（规划、设计、施工和维护）的决策。然而，由于缺乏对固有不确定性的全面理解（从根本上和数学上），许多人工智能应用面临着不同的限制和约束，因此人工智能的使用尚未达到令人满意的水平。它需要采取不同的措施来应对不同类型的不确定性，这些不确定性因不同类型的应用而异。因此，本文回顾了 5 种流行的人工智能算法，包括主成分分析、多层感知器、模糊逻辑、支持向量机和遗传算法；然后研究这些人工智能技术如何通过减轻不确定性来协助决策过程，同时实现预期的高效率。本文回顾了每一种相关的技术、数学解释、导致不确定性的原因分析，并总结了一套指南和一个应用框架，用于优化 AEC 应用的知情不确定性。这项工作将为根本理解铺平道路，进而为在 AEC 领域正确应用 AI 技术以实现更好的整体性能提供宝贵的参考。
应用能源 - -ORCA - 卡迪夫大学
向分时电价 (ToU) 过渡已成为解决可再生能源系统安装增加所带来的电力系统挑战的一种有希望的解决方案。ToU 电价鼓励住宅采用电池储能系统 (BESS)，通过在低价区间（例如中午）最大限度地利用能源存储来降低客户账单。但是，同时对 BESS 充电会影响负载的多样性，这可能导致违反配电网络约束。传统的网络管理采用保守的固定和静态功率限制，导致网络容量使用效率低下，因为它们没有考虑网络运行条件和 BESS 设施状态的变化。特别是，当部分 BESS 设施处于闲置状态时，这些方法不允许更高的进口限制。为了更好地将配电网容量分配给活跃的 BESS 设施（充电/放电），本研究引入了一个独立的存储运营商，通过采用时变和自适应功率限制来协调 BESS 控制操作。为此，提出了一种混合整数线性规划 (MILP) 算法，供存储运营商管理 BESS 设施，同时尊重网络约束和客户的期望账单。在每个时间步骤中，该算法根据预定义的线性函数决定活跃 BESS 设施的功率限制。这些函数是通过使用最佳功率流 (OPF) 离线生成的，以建立功率限制和活跃 BESS 数量之间的关系。在真实的约旦配电网中应用该算法证明了其有效性，与使用固定功率限制相比，它可以让更多的客户实现他们期望的账单。
化学成绩 - -ORCA - 卡迪夫大学
超级电容器被公认为典型的储能设备，由于其高功率密度、快速充电能力和延长的循环寿命等令人印象深刻的特性，最近引起了人们的极大关注。然而，超级电容器有限的能量密度和低电容阻碍了其发展，限制了其在高性能储能设备中的进一步发展潜力[1,2]。电极材料对超级电容器电化学性能的深远影响已得到充分证实。常用的电极材料包括过渡金属氧化物、碳和导电聚合物。虽然碳材料表现出显着的循环稳定性，但它们通常产生相对较低的电容。该结果归因于存储机制，其涉及在电极表面产生双层电荷。相反，后两种电极材料通常比碳表现出更高的电容，这要归功于它们的存储机制，即在电极/电解质界面发生氧化还原反应[3]。因此，人们进行了广泛的研究，探索过渡金属氧化物在提高超级电容器的比电容和能量密度方面的潜力[4]。氧化铁（Fe 2 O 3）因其丰富的可用性、强大的理论能力和廉价的成本而引起了人们的极大兴趣[5]。然而，Fe 2 O 3 和许多其他金属一样，