XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemsna
快照中的气候紧急行动计划
要应对气候紧急情况，我们需要脱碳我们的经济和基础设施，这是气候紧急行动计划的所在地。这是我们作为行政区的集体计划，列出了行动，我们致力于到2030年努力成为碳中性的Wokingham自治市镇。我们认识到，我们无法通过孤立工作来实现碳中立性目标。我们需要中央政府的更多资源和支持，以实施该计划中提出的大胆的脱碳措施。我们还需要我们的社会，包括居民，企业，学校，志愿组织和社区组织，以促进本计划中规定的行动。通过授权我们的社区在当地采取行动，我们可以为变革而建立动力，并推动真正的进步以解决气候紧急情况。
DeepFocus：一种通过鼻腔途径优化奖励回路节点深部脑刺激的方法
摘要。目的。经颅电刺激 (TES) 是一种调节大脑活动和治疗疾病的有效技术。然而，TES 主要用于刺激浅表大脑区域，无法达到更深的目标。如 [1] 中所述，注入电流在头部的扩散受到体积传导和电流通过具有不同电导率的头部层时额外扩散的影响。在本文中，我们介绍了 DeepFocus，这是一种旨在刺激大脑“奖励回路”中深层大脑结构的技术（例如眶额皮质、布罗德曼 25 区、杏仁核等）。方法：为了实现这一点，DeepFocus 除了在头皮上放置电极外，还利用经鼻电极放置（筛板下和蝶窦内），并优化这些电极上的电流注入模式。为了量化 DeepFocus 的好处，我们开发了 DeepROAST 模拟和优化平台。 DeepROAST 使用真实的头部模型模拟复杂颅底骨骼几何形状对 DeepFocus 配置产生的电场的影响。它还使用优化方法来搜索局部和有效的电流注入模式，我们在模拟和尸体研究中使用这些模式。主要结果。在模拟中，优化的 DeepFocus 模式在几个感兴趣的区域比仅限头皮的电极产生了更大、更聚焦的场。在尸体研究中，DeepFocus 模式在内侧眶额皮质 (OFC) 产生了大场，其幅度与刺激研究相当，并且结合已建立的皮质刺激阈值，表明场强度足以产生神经反应，例如在 OFC。意义。这种微创刺激技术可以更有效、更低风险地针对深部脑结构来治疗多种神经疾病。
Excite2网络：欧洲基础设施，可为领先成像设施提供跨国访问
Alireza Chogani 1，OliverPlümper1，Geertje Ter Maat 1，Excite Team 1 Earth Sciences，Utrecht University，Utrecht，Utrecht，Utrecht，荷兰，Excite²Network是领先的欧洲电子和X射线成像基础架构，用于研究地球材料。该网络通过将12个欧洲和关联合作伙伴国家的19个研究设施巩固为一个统一的基础设施，从而彻底改变了地球和环境材料科学研究，该设施将提供跨国访问高级成像技术。这种对我们最先进的显微镜设施的开放访问使科学家能够在范围从纳米到数百厘米的尺度上破译地球材料中的复杂过程。了解这些过程对于建立一个可持续的，碳中性的社会至关重要，因为它们控制着各种现象，包括环境毒性及其对人类健康的影响，对可再生能源的关键金属提取，地热能提取，地下储能存储以及用于长期储存气候气体的地球材料的利用。兴奋是在学术机构，科学学科和行业之间推动跨学科的合作和交叉剥夺，将欧洲推向了可持续的未来。除了访问领先的成像设施外，该网络还为早期的职业研究人员提供了与领先的地球材料科学家合作，开发新的合作，参与跨学科计划，并执行渐进电子和X射线成像项目，从而有助于地球物质研究的进步。有兴趣？我们与您建立联系，提供参加研讨会和网络研讨会的访问，协助准备设施访问的建议，并积极支持您的研究目标。此外，该计划为欧洲开放科学领域的新一代研究人员提供专门的培训计划。兴奋²正在引入创新的服务开发，例如人工智能和前沿成像实验，以提高用户解决问题的能力。因此，Excite²为可持续的未来铺平了道路，推动了科学卓越，并产生积极的社会影响。可以通过应用于我们的跨国访问呼叫来要求访问激励²。在我们的网站上查看（https://excite-network.eu） - 并申请下一个电话！
Lucia Petricioli，Predrag Pale，Vesna Kezdorf，... div>
下一步，Cligempower目前正在努力收集可以在下次COP会议（计划将于11月举行的）中使用的优质教育材料，以在当前的利益相关者之间进行教育和激发讨论。此外，正在收集区域数据 - 区域一直使用的现有数据，以及作为项目一部分收集的新数据。这些数据将用于在区域气候变化的弹性指标中回家，并为Gamempower开发的服务提供。气候服务也正在开发中。哥白尼数据被利用以创建更精细的谷物服务，可以为参与地区提供更清晰的了解该地区正在发生的事情，因此使他们能够采取进一步的步骤，从而对气候变化产生更大的韧性。
生物多样性记录：樟宜海滩的串珠海蛇
新加坡的自然17：e2024073出版日期：2024年8月30日doi：10.26107/nis-2024-0073©新加坡国立大学生物多样性记录：在樟宜海滩的串珠海蛇ng *作者）建议引用。ng yf，soh ZS-H和Wong XZ-X（2024）生物多样性记录：樟宜海滩的串珠海蛇。新加坡的自然，17：e2024073。doi：10.26107/nis-2024-0073主题：串珠海蛇，aipysurus eydouxii（reptilia：squamata：elapidae）。主题：yu fei ng。位置，日期和时间：Johor Strait，Changi Beach by Parkark 7； 2021年4月3日；大约0859小时。栖息地：河口岸，在海草上（主要是halodule sp。）草地带有沙质底物。观察者：Ng Yu Fei Ng，Zick Shun-Hua Soh和Xavier Zi-Xun Wong。观察：串珠的海蛇总长度约为25厘米（图1）在潮汐时，观察到在海草之间淹没在浅水中。持续了大约10到20分钟，尽管存在观察者，但它仍然相对保持相对。然后，它开始四处走动，大概是觅食。
排名前 5 的国家/地区概览（2019-2023 年）
下面是一个直观的快照，显示了 2019 年至 2023 年五年间，按 64 项技术领域高影响力研究成果占比 (%) 排名的前 5 个国家。左侧是一列“技术垄断风险”，突出显示了单个国家/地区科学和技术研究专长的集中程度。高技术垄断风险是未来技术能力突破的潜在指标。该指标由两个因素组合而成：
开发使用转移学习方法Kasnanda 1 Star，Helmi Imaduddin 2
糖尿病性视网膜病（RD）是糖尿病的严重并发症，可能会损害视网膜并威胁视力。早期发现RD对于防止进一步的眼睛损害非常重要。为了增加这种早期检测，深度学习技术，尤其是CNN方法，已被广泛使用。本研究旨在在视网膜图像分类中实施和比较四种不同CNN体系结构的性能，即Resnet152v2，Xception，Denset201和InceptionV3，以检测RD。首先，将数据集视网膜图像分为感染RD的类别和不感染的类别。然后，使用培训数据开发和培训CNN模型以对图像进行分类。使用数据增强技术有助于增加模型的概括。训练模型后，使用单独的测试数据集进行测试以评估每个模型的性能。测试结果表明，Xception和Denset201在检测RD方面具有出色的性能，精度，精度，召回和F1得分达到96％。该评估的结果证实，深度学习技术，尤其是以CNN的形式，在支持医学诊断方面具有巨大的潜力，尤其是在检测复杂的眼睛（例如RD）方面。这些模型的使用可以为RD患者带来重大好处，从而可以更有效的早期文本和更及时的处理。抽象的糖尿病性视网膜病（DR）是糖尿病的严重并发症，可能会对视网膜造成损害并威胁视力。丹根·德米基安（Div），Penelitian Ini成员Kontribusi penting Dalam Pengembangan solusi otomatis untuk untuk诊断RD，Yang Dapat Mening-Katkan Perawatan kehatan kesehatan kesehatan kesehatan mata secara secara secara secara secara secara secara secara keseluruhan。早期发现RD对于防止进一步的眼睛损害非常重要。为了改善这种早期检测，深度学习技术，尤其是CNN方法已被广泛使用。本研究旨在在视网膜图像分类中实施和比较四种不同CNN体系结构的实现，即Resnet152v2，Xception，Densenet201和IntectionV3。首先，将视网膜图像数据集分为RD感染和非RD感染类别。然后，使用训练数据来开发和培训CNN模型以对图像进行分类。使用数据增强技术有助于改善模型的概括。训练模型后，使用单独的测试数据集进行测试以评估每个模型的性能。测试结果表明，Xception和Densenet201在检测RD方面具有出色的性能，精度，精度，召回和F1得分达到96％。此评估的结果证实，深度学习技术，尤其是以CNN的形式，在支持医学诊断方面具有巨大的潜力，尤其是在检测复杂的眼部疾病（例如RD）方面。使用这些模型可以为RD患者带来重大益处，从而实现更多效率的早期检测和更及时的治疗。因此，这项研究为RD诊断的自动解决方案的开发做出了重要贡献，这可以改善整体眼保健。
2023/24 年度快照报告
我们帮助建立了网络，以培养和促进政府各部门创新者之间的更大参与。我们的知识资产网络现已成为一个成熟的跨政府网络，拥有 150 多名成员。在过去的一年里，我们与网络举行了三次会议，成员们讨论了知识资产管理策略、技术转让奖学金、任命高级责任所有者和其他知识资产相关主题。NHS England、国家档案馆和科学技术设施委员会等成员也在会议期间分享了他们对知识资产利用的方法。
加拿大农业技术景观的快照
版权所有©McKenzie Huneke，Tara Vinodrai和Heather M. Hall，2024年保留所有权利。McKenzie Huneke，Tara Vinodrai，Heather M. Hall保留了此处创作的所有文本，图像和其他创意，原始和独特的作品的知识产权。未经作者许可，可以以任何形式或任何方式以任何形式或任何方式复制本报告的一部分。本报告中表达的观点是作者的观点，不一定反映了安大略省农业研究所（ARIO），安大略省农业，食品和农村事务部（OMAFRA），安大略省政府，安大略省政府，成员和机构咨询委员会或沃特大学的成员和机构分会。任何遗漏或错误仍然是作者的唯一责任。有关本报告内容的任何评论或问题都可以针对作者。于2022年11月18日在加拿大农村振兴基金会（CRRF）的北方方向会议上介绍了这项工作的较早版本，并于2023年10月28日在安大略省分部（CAGONT）会议加拿大地理学家协会（CRRF）。我们感谢会议参与者提供的反馈。
斯里兰卡的跨国教育：运营和质量保证格局
研究还强调，政府倾向于统一国家和非国家部门。这是通过国家高等教育委员会提出的提议来取代大学赠款委员会的最突出的，这是当前斯里兰卡高等教育的主要协调机构。，有一个负责管理这两个部门的机构，高等教育和维持一致的学术标准的协调将更加明显。这将使提供者对斯里兰卡高等教育的运营和政策环境更加清晰。当提供者提供上下文信息时，他们将有更好的位置，以做出围绕操作的明智明智的决策。但是，还指出，尽管这种野心对提供者可能是积极的，但它承担了过度监管一个原本成功的部门的风险，损害了可持续的增长。