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太阳能季节性剩余能源利用系统的能量、火用和技术经济分析
建筑供暖项目导致大量的能源消耗和碳排放。尽管太阳能清洁且资源丰富，可用于建筑供暖，但它存在时间错配问题，即供暖季节和非供暖季节的能源需求和供应量相反。本文提出了一种能源管理策略，旨在通过供暖季节产热、非供暖季节利用太阳能余能发电，从而高效利用全年太阳能。结果证明，它能够满足目标区域的大部分空间供暖需求，并在非供暖季节提供额外的电力。全年太阳能有效利用时长提高到传统太阳能供暖项目的2.48倍，年热能储存效率为91.22%，表明太阳能可以在全年得到比季节性储存系统（<60%）更高的利用效率。此外，生命周期成本分析表明，该系统的单位能源成本（0.102 V / kWh）低于太阳能季节性储能系统。因此，通过这种能源管理策略可以解决太阳能供需不匹配问题，并有望在未来在全球范围内推广。© 2022 Elsevier Ltd. 保留所有权利。
肺癌术后微小/分子残留病检测研究进展
摘要 肺癌是全球癌症相关死亡的主要原因。大约 10% - 50% 的患者在根治性手术后会复发，这可能是由于微小/分子残留病 (MRD) 的持续存在。循环肿瘤 DNA (ctDNA) 是一种常见的液体活检方法，已被证明具有显著的临床价值。在本研究中，我们回顾了支持使用 ctDNA 进行 MRD 检测的证据，并讨论了术后 MRD 检测的潜在临床应用，包括监测复发、指导辅助治疗和推动肺癌临床试验。我们还将讨论阻碍 ctDNA MRD 检测常规应用的问题。多分析物方法和特定基因和分子改变的识别，尤其是甲基化，是有效的检测策略，并显示出巨大的未来发展前景。需要基于ctDNA检测的介入性前瞻性研究来确定术后MRD检测的应用是否能改善肺癌患者的临床转归，并且不同检测方法的准确性、灵敏度、特异性和稳健性仍需优化和改进。
氮化镓 MEMS 谐振器：残余应力如何影响设计和性能
摘要 — 从硅上外延生长的氮化镓 (GaN) 开始，设计、制造并表征了集成压电换能器的预应力微谐振器。在夹紧梁中，众所周知，拉伸应力可用于增加谐振频率。在这里，我们计算了预应力梁中平面外弯曲模式的模态函数，并推导出一个模型来预测谐振频率和压电驱动因子。我们表明，理论和实验结果之间可以获得良好的一致性，并推导出机电转换的最佳设计。最后，我们的模型预测了由于拉伸应力导致的品质因数增加，这已通过真空下的实验测量得到证实。这项研究展示了如何利用外延工艺产生的材料质量和初始应力。
p402：启用按目标收费审查指示的剩余网络充电
1引用“权威”，“ OFGEM”，“我们”和“我们的”在本文档中互换使用。当局是指气和电力市场管理局Gema。天然气和电力市场办公室（OFGEM）在日常工作中支持Gema。该决定由Gema做出或代表Gema做出。2本文件是根据1989年《电力法》第49A条规定的原因的通知。3 https://www.ofgem.gov.uk/system/files/docs/2019/12/full_decision_doc_updated.pdf
乳腺癌新辅助系统治疗后残留疾病的异质性
认识到辅助化学疗法的给药可以显着降低乳腺癌复发的风险，这引发了这种疾病治疗的巨大进步。1个内部的50年，化学疗法的摄影剂对乳腺癌亚型，基因组信号，基因组性特征和渗透性验证症状的鉴定，并鉴定出对乳腺癌的鉴定，并鉴定出对乳腺癌的鉴定。2，值得注意的是，amajorchangethathathathathathapcurredinthefield hastheMovementFromTheadJuvantJuvantUseofChemotherapy to NeoAdjuvant给药。的确，大多数患有ERBB2的患者 - 阳性（以前为HER2阳性）和三阴性乳腺癌（TNBC）atrecryterallythneoadjuvantsystemictheraphy be foreSurgery。3，而甲基依赖性胰蛋白酶adjungawayfromneoad- juvant全身治疗激素受体（HR） - 阳性疾病 - 使用多基因测定法，甚至可以鉴定出node-star-star-star-star-stal-stric-stric-阳性患者，这些患者无法从化学疗法中受益，
基于功能近红外光谱技术评估意识障碍患者的残留认知
准确诊断长期意识障碍（DOC）患者的意识水平对于设计治疗计划、确定康复服务和预测预后至关重要。DOC 1 – 4 主要包括昏迷（仅有失眠和反射行为）、无反应觉醒综合征（UWS）和微意识状态（MCS）。UWS 5 中的患者临床上清醒，但对自己和周围环境没有意识。与 UWS 不同，MCS 6 中的患者表现出极少、不一致但可重复的有目的的意识证据。对这两组患者的意识的临床评估和诊断具有挑战性。目前，主观床边行为评估仍被视为评估 DOC 患者意识的临床参考标准。7 但据报道误诊率为 ∼ 40% 。 3 事实上，由于患者的认知、运动和感觉障碍，以及检查者和环境条件等其他因素，准确评估 DOC 患者的脑功能和检测其残留意识非常复杂、耗时且具有挑战性。评估 DOC 患者意识水平的一种客观方法是使用功能神经影像技术。在过去的几年中，各种神经影像学和电生理研究为评估 DOC 患者意识、探索结构和功能特征、监测意识恢复以及阐明 DOC 患者意识的潜在机制提供了宝贵的见解。1、3、4、8 2006 年，Owen 等人提出了一项功能性磁共振成像 (fMRI) 研究，他们指导一名符合 UWS 临床标准的患者在 fMRI 扫描仪中执行打网球的想象来回答“是”，并执行空间导航想象来回答“否”。 9 fMRI 结果显示，患者的大脑活动与健康对照者在相同任务下的活动相似，表明存在残留认知。在后续研究中，10 fMRI 用于评估一组 DOC 患者在心理意象任务期间的故意大脑活动。结果显示，在行为上看似无反应的患者中，约有 17% 实际上具有隐蔽意识，可以调节大脑活动以响应简单的是非问题进行交流。神经影像学和电生理学研究的新发现表明，在行为检查中看似无反应的患者中，约有 20% 实际上可以表现出隐蔽意识。这种差异被称为认知运动分离 (CMD)。4、11 也就是说，这些患者实际上有意识，即使他们在行为上没有反应，但是，使用不依赖于患者产生外部反应能力的电生理和神经成像技术可以观察到明显的意识迹象。最近，2020 年欧洲神经病学学会指南建议应“在可行的情况下”使用基于任务的神经影像学研究来准确检测 DOC 患者的意识。12尽管基于 fMRI 的研究为 DOC 领域提供了有价值的信息，但相对大规模的设备要求、费用和严格的受试者限制使其无法应用于植入金属的患者，并限制了其在纵向床边监测或重症监护病房危重患者的使用。功能性近红外光谱 (fNIRS) 13 是一种非侵入性光学神经成像技术，在脑机接口 (BCI)、精神分裂症研究、神经康复、新生儿护理等领域发展迅速。7、14-16 与 fMRI 相比，fNIRS 对运动伪影和金属植入物的耐受性更高。通过同时检测氧合血红蛋白 (HbO)、脱氧血红蛋白 (HbR) 和总血红蛋白 (HbT) 浓度的变化，它提供更全面的信息，以更好地表征血流动力学并提高生态效度。此外，fNIRS 在以更高的空间分辨率定位和分割大脑区域方面优于 EEG。fNIRS 还更具成本效益、便携性，可用于床边监测，适合对 DOC 患者进行纵向和重复监测血流动力学。然而，使用 fNIRS 研究 DOC 患者的功能活动和评估残余意识的研究仍然有限，但正在增加。3、7、17-20 2013 年，Molteni 等 18 首次使用 fNIRS 对 MCS 患者的残余意识进行床边评估。Kempny 等 17 使用基于 fNIRS 的运动想象 (MI) 任务评估了 DOC 患者的大脑活动；结果显示，与 UWS 患者相比，MCS 患者的血流动力学反应与 UWS 患者更相似。神经康复、新生儿护理等。7、14-16与 fMRI 相比，fNIRS 对运动伪影和金属植入物的耐受性更强。通过同时检测氧合血红蛋白 (HbO)、脱氧血红蛋白 (HbR) 和总血红蛋白 (HbT) 浓度的变化，它提供更全面的信息，以更好地表征血流动力学并提高生态效度。此外，fNIRS 比 EEG 更能以更高的空间分辨率定位和分割大脑区域。fNIRS 还更具成本效益、便携性，可用于床边监测，适合对 DOC 患者进行纵向和重复监测血流动力学。然而，使用 fNIRS 研究功能活动和评估 DOC 患者残留意识的研究仍然有限，但正在增加。3、7、17-20 2013 年，Molteni 等人。 18 首次使用 fNIRS 对 MCS 患者的残留意识进行床边评估。Kempny 等 17 使用基于 fNIRS 的运动想象 (MI) 任务评估了 DOC 患者的大脑活动；结果显示，与 UWS 患者相比，MCS 患者的血流动力学反应与神经康复、新生儿护理等。7、14-16与 fMRI 相比，fNIRS 对运动伪影和金属植入物的耐受性更强。通过同时检测氧合血红蛋白 (HbO)、脱氧血红蛋白 (HbR) 和总血红蛋白 (HbT) 浓度的变化，它提供更全面的信息，以更好地表征血流动力学并提高生态效度。此外，fNIRS 比 EEG 更能以更高的空间分辨率定位和分割大脑区域。fNIRS 还更具成本效益、便携性，可用于床边监测，适合对 DOC 患者进行纵向和重复监测血流动力学。然而，使用 fNIRS 研究功能活动和评估 DOC 患者残留意识的研究仍然有限，但正在增加。3、7、17-20 2013 年，Molteni 等人。 18 首次使用 fNIRS 对 MCS 患者的残留意识进行床边评估。Kempny 等 17 使用基于 fNIRS 的运动想象 (MI) 任务评估了 DOC 患者的大脑活动；结果显示，与 UWS 患者相比，MCS 患者的血流动力学反应与
外延 3C-SiC 双固支梁谐振器 Q 因子与残余应力之间的相关性
S. Sapienza1,a*, M. Ferri1,b, L. Belsito1,c, D. Marini1,d, M. Zielinski2,e, F. La Via3,f 和 A. Roncaglia1,g S. Sapienza1,a*, M. Ferri1,b, L. Belsito1,c, D. Marini1,d, M. Zielinski2,e, F. La Via3,f 和 A. Roncaglia1,g S. Sapienza1,a*, M. Ferri1,b, L. Belsito1,c, D. Marini1,d, M. Zielinski2,e, F. La Via3,f 和 A. Roncaglia1,g S. Sapienza1,a*, M. Ferri1,b, L. Belsito1,c, D. Marini1,d, M. Zielinski2,e, F. La Via3,f 和 A. Roncaglia1,g S. Sapienza1,a*, M. Ferri1,b, L. Belsito1,c, D. Marini1,d, M. Zielinski2,e, F. La Via3,f 和 A. Roncaglia1,g S. Sapienza1,a*, M. Ferri1,b, L. Belsito1,c, D. Marini1,d, M. Zielinski2,e, F. La Via3,f 和 A. Roncaglia1,g S. Sapienza1,a*, M. Ferri1,b, L. Belsito1,c, D. Marini1,d, M. Zielinski2,e, F. La Via3,f 和 A. Roncaglia1,g S. Sapienza1,a*, M. Ferri1,b, L. Belsito1,c, D. Marini1,d, M. Zielinski2,e, F. La Via3,f 和 A. Roncaglia1,g S. Sapienza1,a*, M. Ferri1,b, L. Belsito1,c, D. Marini1,d, M. Zielinski2,e, F. La Via3,f 和 A. Roncaglia1,g S. Sapienza1,a*, M. Ferri1,b, L. Belsito1,c, D. Marini1,d, M. Zielinski2,e, F. La Via3,f 和 A. Roncaglia1,g S. Sapienza1,a*, M. Ferri1,b, L. Belsito1,c, D. Marini1,d, M. Zielinski2,e, F. La Via3,f 和 A. Roncaglia1,g S. Sapienza1,a*, M. Ferri1,b, L. Belsito1,c, D. Marini1,d, M. Zielinski2,e, F. La Via3,f 和 A. Roncaglia1,g S. Sapienza1,a*, M. Ferri1,b, L. Belsito1,c, D. Marini1,d, M. Zielinski2,e, F. La Via3,f 和 A. Roncaglia1,g S. Sapienza1,a*, M. Ferri1,b, L. Belsito1,c, D. Marini1,d, M. Zielinski2,e, F. La Via3,f 和 A. Roncaglia1,g S. Sapienza1,a*, M. Ferri1,b, L. Belsito1,c, D. Marini1,d, M. Zielinski2,e, F. La Via3,f 和 A. Roncaglia1,g S. Sapienza1,a*, M. Ferri1,b, L. Belsito1,c, D. Marini1,d, M. Zielinski2,e, F. La Via3,f 和 A. Roncaglia1,g S. Sapienza1,a*, M. Ferri1,b, L. Belsito1,c, D. Marini1,d, M. Zielinski2,e, F. La Via3,f 和 A. Roncaglia1,g S. Sapienza1,a*, M. Ferri1,b, L. Belsito1,c, D. Marini1,d, M. Zielinski2,e, F. La Via3,f 和 A. Roncaglia1,g S. Sapienza1,a*, M. Ferri1,b, L. Belsito1,c, D. Marini1,d, M. Zielinski2,e, F. La Via3,f 和 A. Roncaglia1,g S. Sapienza1,a*, M. Ferri1,b, L. Belsito1,c, D. Marini1,d, M. Zielinski2,e, F. La Via3,f 和 A. Roncaglia1,g S. Sapienza1,a*、M. Ferri1,b、L. Belsito1,c、D. Marini1,d、M. Zielinski2,e、F. La Via3,f 和 A. Roncaglia1,g
中性粒细胞介导的临床纳米糖用于聚焦超声消融后残留肿瘤
（dox）对中性粒细胞表现出极度的细胞毒性（图1C）。结果揭示了我们选择脂质体药物（PLD）作为模型药物的原因，也就是说，游离化学治疗药物（DOX）本身将在短时间内直接杀死中性粒细胞，因此不能用于准备化学@NES。将商业纳米果PLD与纯化的中性粒细胞一起孵育，形成PLD@nes。PLD载荷后没有明显的嗜中性粒细胞形态变化（图2b，e）。加载PLD后12小时确认中性粒细胞的活性（图1D和图S1）。众所周知，中性粒细胞在血液中以大约8小时的半衰期循环[27]。结果表明，尽管中性粒细胞死亡的比例随着延长的加载时间而增加，但可行性高于80％，这证明pld@nes可以在迁移到
通过二进制残留神经网络合奏有效的布局热点检测
摘要 - 在物理验证流中，layout热点检测非常重要。深度神经网络模型已应用于热点检测并取得了巨大的成功。布局可以视为二进制图像。因此，二进制的neu-lal网络（BNN）可以适合热点检测问题。在本文中，我们提出了一个基于BNN的新深度学习档案，以加快热点检测中的神经网络。一个新的二进制残留神经网络经过精心设计用于热点检测。ICCAD 2012和2019基准的实验结果表明，我们的体系结构在检测准确性方面优于先前的热点探测器，并且比最佳基于深度学习的解决方案具有8倍的速度。由于基于BNN的模型在计算上是相当有效的，因此可以通过采用集合学习方法来实现良好的权衡。实验结果表明，集成模型比原始速度损失具有更好的热点检测性能。
基于深残留网络（RESNETS）2631
从磁共振图像（MRI）中自动分割脑肿瘤是计算机视觉中具有挑战性的任务之一。许多建议研究在图像分割中使用深神经网络（DNN），因为它们在脑肿瘤图像的自动分割方面具有高性能。由于梯度扩散问题和复杂性，通常需要大量时间和额外的计算能力来训练更深的神经网络。在本文中，我们提出了一种自动技术，该技术根据深度残留学习网络（RESNET）来解决DNN的梯度问题。 重新连接可以实现更准确性，并且可以使训练过程与等效DNN相比更快。 为了实现此增强，重新连接添加了与卷积神经网络层平行的捷径跳过连接。 模拟示例已在Dataset Brats 2015上进行，以验证所提出的技术的优越性。 结果验证了所提出的技术分别为完整，核心和增强区域的改善精度分别为83％，90％和85％。 此外，它的平均计算时间（3倍）比其他DNN技术快。在本文中，我们提出了一种自动技术，该技术根据深度残留学习网络（RESNET）来解决DNN的梯度问题。重新连接可以实现更准确性，并且可以使训练过程与等效DNN相比更快。为了实现此增强，重新连接添加了与卷积神经网络层平行的捷径跳过连接。模拟示例已在Dataset Brats 2015上进行，以验证所提出的技术的优越性。结果验证了所提出的技术分别为完整，核心和增强区域的改善精度分别为83％，90％和85％。此外，它的平均计算时间（3倍）比其他DNN技术快。