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除了肺和骨头
弥漫性肺骨化（DPO）是一种不寻常的条件，其特征是肺实质的化生骨化。即使是在正常肺（特发性DPO）中，它也已在不同的情况下进行了描述。但是，它通常会与先前存在的肺，心脏或代谢性疾病的背景相比[2，3]。dpo没有特定的临床特征，通常是手术肺活检或尸检期间的一种切可能的发现。DPO的两种不同亚型基于其组织病理学模式，即结节性和结构透明[5，6]。结节型在肺泡空间内呈现圆形的，钙质的结节，并且由于心脏故障或二尖瓣疾病而导致肺部充血的患者更常见。相反，树突形变体的特征是由肺间隔引起的分支钙化，通常包含骨髓元素，并且更常见于肺纤维化。DPO的发病机理尚不清楚。但是，外部触发因素和遗传易感性都可能涉及[7]。这种异常最有可能是由于肺组织中钙和磷酸盐的沉淀，但也可能被解释为肺成纤维细胞和巨噬细胞对慢性肺损伤的转化反应，可以在局部过度或酸性中分化为质量spese spese spese spese spesess [8]。一些作者已经指出，DPO可能与低水平的慢性胃酸抽吸有关[8]。在某些情况下，它可以发展为肺纤维化，呼吸道或心脏衰竭[6，9]。特发性DPO患者可能会无症状多年，但通常在第三十年至第四十年之间会出现呼吸道症状，通常是非生产性咳嗽，呼吸困难，胸痛和嗜酸症。我们提出了在无症状患者中诊断出的特发性DPO病例。我们试图确定条件的纵向演变，还应用了计算机辅助分析进行钙含量定量，并且随着时间的推移，我们显示出症状和放射学的进展之间存在很大的断开连接。
uniqlo，驾驶衣服创新
uniqlo不拥有任何工厂。相反，我们将几乎所有产品的生产外包给亚洲各地的工厂。多年来，我们已经与我们的合作伙伴工厂建立了牢固的信任关系，并举办年度会议以促进与工厂经理的对话。我们在缝纫工厂和主要结构供应商中进行监测计划，以防止侵犯人权行为，确保良好的工作环境以及在制造产品时保护环境。根据需要，我们帮助工厂实施改进。Uniqlo通过与合作伙伴工厂保持双赢关系，继续生产高质量的产品。随着我们在全球范围内的扩展，我们将继续在越南，孟加拉国，印度尼西亚和印度等国家 /地区建立合作伙伴工厂网络。
无硅 ScAlN pMUT - A*OAR
摘要 — 本研究介绍了一种有前途的微加工技术，该技术采用无硅 (SON) 工艺在深度为 1 μ m 的真空腔上形成厚度为 2 μ m 的连续单晶硅膜。利用 SON 工艺，已在 8 英寸硅晶片上展示了高填充因子压电微机械超声换能器 (pMUT) 阵列，腔体宽度范围从 170 μ m 到 38 μ m。器件采用 15% 钪掺杂氮化铝作为 pMUT 的压电层，适用于空气耦合和水耦合应用。空气耦合 pMUT 的峰值位移频率为 0.8 至 1.6 MHz，Q 因子在 120 至 194 之间。水耦合 pMUT 阵列显示，在距离 20 毫米的 DI 水中，针式水听器测量的传输压力范围为 0.4 至 6.9 kPa/V，峰值频率在 5 至 13.4 MHz 之间，分数带宽为 56% 至 36%。本文提出的压电 SON 工艺有可能在低成本、高产量 pMUT 制造中获得关注。
用于空间领域感知应用的加速 AI 驱动大气预测 丹尼·费尔顿 诺斯罗普·格鲁曼公司 玛丽·艾伦·克拉多克、希瑟·凯利、兰德尔·J·阿利斯、埃里克·佩奇、杜安·阿普林 诺斯罗普·格鲁曼公司 摘要 太空激光和监视应用经常受到大气效应的影响。气溶胶、云和光学湍流引起的大气衰减和扭曲会产生有害影响，从而对任务结果产生负面影响。2019 年 AMOS 会议上简要介绍的一篇论文介绍了 2017 年在哈莱阿卡拉峰安装的地面仪器。这些仪器仍在积极收集数据，它们正在提供前所未有的空间环境实时表征，包括精确的大气传输损耗。虽然实时测量是理解和表征空间环境的第一步，但仅靠它们是不够的。为了优化任务规划，许多应用都需要对空间环境进行准确的短期大气预测。虽然大气预报并不是什么新鲜事，但最近随着 21 世纪人工智能 (AI) 技术的应用，大气预报的技能得到了极大提升。这些技术是高性能计算 (HPC) 和深度学习 (DL) 的结合。本演讲的主题是使用来自地面大气收集系统的 TB 级数据训练预测模型，并使用图形处理单元 (GPU) 加速其训练和推理的能力。本研究侧重于预测的三个时间尺度。这些时间尺度包括短期（0 到 60 分钟）、中期（1 小时到 3 小时）和长期（3 到 48 小时）。这些时间尺度代表激光和/或监视应用和任务的各种决策点。在短期预测情况下，多种 DL 技术应用于从光学地面站 (OGS) 收集的本地数据。这些 DL 技术包括使用 U-Net 卷积神经网络和多层感知器 (MLP) 和随机森林 (RF) 模型的集合。 MLP 用于从激光云高仪和红外云成像仪 (ICI) 等仪器收集的点数据。对于中间时间尺度，卷积长短期记忆 (LSTM) 网络和 U-Net 均使用来自 NOAA 地球静止卫星云图集合的图像进行训练。最后，组合 U-Net 和自动编码器神经网络用于训练由 HPC 数值天气预报 (NWP) 模型模拟的大气预测器以进行长期预测。NWP 会产生许多 TB 的数据，因此，使用这些神经网络是优化其预测能力的理想选择。本研究利用了多种 HPC 资源。其中包括由四个 NVIDIA Tesla V100 GPU 组成的内部 GPU 节点以及毛伊高性能计算中心 (MHPCC) 的资源。结果表明，在几乎所有情况下，这些预测技术都优于持久性，而且偏差很小。使用 HPC 和 DL 推理实时进行预测的能力是未来的重点，将在会议上报告。1. 简介大气衰减和失真降低了太空激光和监视应用的功效。特别是，云层可以部分或完全遮挡目标，并阻止或要求降低光通信系统的数据速率。但是，通过准确表征和预测大气影响，可以减轻许多负面影响。本研究的目的是开发和完善一种最先进的大气预测系统，该系统可生成高分辨率的大气衰减预测，以支持太空激光和监视应用的决策辅助。为了实现这一目标，HPC 和 AI 的进步与数 TB 的高分辨率地面和太空大气数据集合相结合。多种 HPC 资源用于处理本研究所需的地面和卫星数据，并使用四个 NVIDIA Tesla V100 GPU 加速 AI 预测技术的训练和推理。该技术用于进行多时间尺度大气预测：1 小时预测、2 小时以上预测和 48 小时预测。最长 1 小时；最长 2+ 小时；最长 48 小时。最长 1 小时；最长 2+ 小时；最长 48 小时。
用于空间领域感知应用的加速 AI 驱动大气预测 丹尼·费尔顿 诺斯罗普·格鲁曼公司 玛丽·艾伦·克拉多克、希瑟·凯利、兰德尔·J·阿利斯、埃里克·佩奇、杜安·阿普林 诺斯罗普·格鲁曼公司 摘要 太空激光和监视应用经常受到大气效应的影响。气溶胶、云和光学湍流引起的大气衰减和扭曲会产生有害影响，从而对任务结果产生负面影响。2019 年 AMOS 会议上简要介绍的一篇论文介绍了 2017 年在哈莱阿卡拉峰安装的地面仪器。这些仪器仍在积极收集数据，它们正在提供前所未有的空间环境实时表征，包括精确的大气传输损耗。虽然实时测量是理解和表征空间环境的第一步，但仅靠它们是不够的。为了优化任务规划，许多应用都需要对空间环境进行准确的短期大气预测。虽然大气预报并不是什么新鲜事，但最近随着 21 世纪人工智能 (AI) 技术的应用，大气预报的技能得到了极大提升。这些技术是高性能计算 (HPC) 和深度学习 (DL) 的结合。本演讲的主题是使用来自地面大气收集系统的 TB 级数据训练预测模型，并使用图形处理单元 (GPU) 加速其训练和推理的能力。本研究侧重于预测的三个时间尺度。这些时间尺度包括短期（0 到 60 分钟）、中期（1 小时到 3 小时）和长期（3 到 48 小时）。这些时间尺度代表激光和/或监视应用和任务的各种决策点。在短期预测情况下，多种 DL 技术应用于从光学地面站 (OGS) 收集的本地数据。这些 DL 技术包括使用 U-Net 卷积神经网络和多层感知器 (MLP) 和随机森林 (RF) 模型的集合。 MLP 用于从激光云高仪和红外云成像仪 (ICI) 等仪器收集的点数据。对于中间时间尺度，卷积长短期记忆 (LSTM) 网络和 U-Net 均使用来自 NOAA 地球静止卫星云图集合的图像进行训练。最后，组合 U-Net 和自动编码器神经网络用于训练由 HPC 数值天气预报 (NWP) 模型模拟的大气预测器以进行长期预测。NWP 会产生许多 TB 的数据，因此，使用这些神经网络是优化其预测能力的理想选择。本研究利用了多种 HPC 资源。其中包括由四个 NVIDIA Tesla V100 GPU 组成的内部 GPU 节点以及毛伊高性能计算中心 (MHPCC) 的资源。结果表明，在几乎所有情况下，这些预测技术都优于持久性，而且偏差很小。使用 HPC 和 DL 推理实时进行预测的能力是未来的重点，将在会议上报告。1. 简介大气衰减和失真降低了太空激光和监视应用的功效。特别是，云层可以部分或完全遮挡目标，并阻止或要求降低光通信系统的数据速率。但是，通过准确表征和预测大气影响，可以减轻许多负面影响。本研究的目的是开发和完善一种最先进的大气预测系统，该系统可生成高分辨率的大气衰减预测，以支持太空激光和监视应用的决策辅助。为了实现这一目标，HPC 和 AI 的进步与数 TB 的高分辨率地面和太空大气数据集合相结合。多种 HPC 资源用于处理本研究所需的地面和卫星数据，并使用四个 NVIDIA Tesla V100 GPU 加速 AI 预测技术的训练和推理。该技术用于进行多时间尺度大气预测：1 小时预测、2 小时以上预测和 48 小时预测。最长 1 小时；最长 2+ 小时；最长 48 小时。最长 1 小时；最长 2+ 小时；最长 48 小时。
昼夜和夜间环境中的热伪装衣服
摘要。本文显示了通过使用两个针织织物服装原型在海滩环境中热伪装人体的人体的可能性。最初是基于首先了解在红色成像摄像头的重点下的个人行为而开发的概念设计过程。在两种环境中的某些位置/透视上观察模型的热伪装进行的热测试，可以同时运行不同的溶液，同时引入服装的变化。用铜颜料打印和使用聚酯针织织物中的缝合结构的拼布发挥了决定性作用，以捕获旨在伪装效果的热图像的热颜色。
基于峰值电力价格
摘要：光伏（PV）的生成取决于太阳资源的可用性，由于PV面板上存在云而导致辐照度的变化直接影响，从而导致功率输出变化。与PV集成的电池储能系统的使用显示为在最大坡道极限内减轻这些功率输出频率的技术可行解决方案。文献中报告的大多数文章都通过与电池降解为控制策略的性能指标来平滑PV功率输出，使用了面向事件的模型，该模型仅考虑循环的数量和排放深度。本文介绍了对电池降解模型的两种方法的比较分析，这是一种基于雨水计数和半经验模型的面向事件的模型，并应用了光伏功率平滑，通过使用广泛的限制和安装的PV工厂能力。半经验降解模型显示所有模拟病例的电池降解较高。对于策略2，该订单比面向事件的模型高50％，这可能是由于严重的DR和RR，这增加了电池的应力。对于策略1，差异更大，在100％至300％之间。基于事件的模型表明策略1暗示电池降低较少，但半经验模型则表明相反。考虑到半经验模型考虑了更多的退化参数，策略2意味着降低较少的事实更可靠。为此，EBAT，SOC控制的参考可以设计为避免在高负载状态下运行。此外，随着操作在高SOC时，由Simses模型获得的结果证实了加速锂电池电池降解的结果。维持EBAT，参考为SOC 80％降低了至少25％的降解，维持EBAT，参考为100％。结果表明，选择简化的降级模型方法可能会导致哪些策略是最好的，因为日历寿命效应在应用PV功率平滑方面非常重要。
服装阻力和潜在蒸散量作为热气候指标——以喀尔巴阡地区为例
自20世纪30年代以来，人们就已认识到服装在人类生物气象学研究中的重要性（例如，Winslow等人，1937年；Gagge等人，1938年；Winslow等人，1938年；Gagge等人，1941年）。在这些研究中，人们运用实验和理论工具研究了服装的作用，将其作为人体-大气界面的一个重要输入变量。在20世纪下半叶（例如，Auliciems和de Freitas，1976年；de Freitas，1979年），服装被视为并被解读为人类对环境条件的“反应”，并被分析为一个决定性模型的输出。如今，服装对生物气象热调节的影响通常以两种方式考虑：作为热生理模型（例如，Fiala 等人，2012）的输入参数（例如，Havenith 等人，2012）或作为代表热适应行为的模型输出（Lin，2009；Potchter 等人，2018）。在这种情况下，r cl 可用作表示人体热交换不平衡程度的量度。当热量过剩时，人体需要冷却以达到能量平衡。此时 r cl 值为负。请注意，在迄今为止发表的研究中根本没有考虑负服装阻力值，而只是将其等于零，理由是“由于在公共场合裸体是不可接受的，因此 clo 值 ≤ 0 被设置为零”（Yan，2005）。本研究中也使用了负的服装阻力值，因为当服装被视为一种热调节器而忽略其对人体行为的依赖性时，这些值是可以解释的。相反，当存在热量不足时，人体需要变暖才能达到能量平衡。在这种情况下，r cl 值为正。当人体处于能量平衡状态时，既不需要冷却也不需要变暖，感觉这种状态很舒适。在这种情况下，r cl 非常接近或等于零。服装阻力参数是一个复数，因为它取决于人和环境的特征。在人类特征中，个人、社会方面以及活动类型是最具决定性的。活动类型决定代谢活动率，该率在 40 到 600 Wm − 2 之间变化
平滑和优化最大相对熵
事实证明，对于平滑的最大相对熵，并没有一个统一的定义；不同的作者有时会选择不同的距离概念来进行平滑，这会导致 (3.2) 中集合 B ε ( ρ ) 的不同选择。此外，算子 ξ 有时不仅可以在密度算子上取值，还可以在次归一化密度算子上取值，在这种情况下，最大相对熵的定义会以最直接的方式扩展以适应此类算子。然而，通常情况下，定义平滑的最大相对熵的距离概念要么基于迹距离，要么基于保真函数。通过 Fuchs-van de Graaf 不等式，可以发现，由此得出的平滑最大相对熵的定义大致等价，而且在定性意义上也非常相似。为了具体起见，我们将根据跟踪距离来定义平滑的最大相对熵，如下面的定义所精确的那样。
含储能系统的风电场单样本最优出力平滑方法
全球环境问题（如全球变暖和化石燃料枯竭）是严重的问题。风力发电作为解决这些问题的方案已在世界范围内受到重视[1]。然而，风力发电机的输出会由于风速变化而频繁且迅速地波动。在拥有大规模风电场 (WF) 的电力系统中，频率和电压等电能质量可能会下降[2–5]。为了避免这种情况，电力公司发布了与 WF 功率波动相关的技术要求。为了缓解功率波动，人们使用了储能系统 (ESS)（如电池或飞轮 [6–8]），如图 1 所示。ESS 的主要问题之一是如何设计控制系统以降低成本。为此，需要一种控制算法来降低 ESS 的额定功率（额定能量容量），因为吸收 WF 输出短期分量的 ESS 的成本主要由额定功率决定。虽然 ESS 的成本也取决于额定能量容量，但它受到 ESS 额定功率（通过所谓的 C 速率）的制约 [9]。此外，虽然 ESS 的充电/放电损耗会影响成本，但尚未详细讨论该问题。已经报道了一些降低额定功率（额定能量容量）的 ESS 控制方法。一阶低通滤波器（FLF）通常用于 ESS 控制系统中，通过消除短期分量来减轻 WF 输出的波动。
在音频刺激期间，平滑过滤器对记录的数据质量的影响与Epoc Epoc flex脑 - 计算机界面耳机的影响
1电气工程，自动控制和信息学的学院，奥波尔技术大学，波兰45-758； natalia.browarska@gmail.com（n.b。）; j.zygarlicki@po.edu.pl（J.Z.）; michal.podpora@gmail.com（M.P.）; m.podpora@po.edu.pl（M.P.）2计算机和信息系统系，格林威治大学，伦敦SE10 9LS，英国3号控制论与生物医学工程系，FEECS，VSB-Technical University Ostrava，708 00 00 00 Ostrava-Porruba，捷克共和国； radek.martinek@vsb.cz 4生物医学科学与医学信息学理论系，尼古拉斯·哥白尼大学，Collegium Medicum，85-067 Bydgoszcz，波兰； Medsystem@medsystem.com.pl 5哲学研究所，Kazimierz Wielki大学，85-092 Bydgoszcz，Poland 6 6门诊成瘾治疗，Babinski专业精神病医疗保健中心，91-229 Lodz，Poland，波兰 *通信：Kawala84@gmail.com