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本新闻稿中的某些声明、信念和观点具有前瞻性，反映了公司或公司董事（视情况而定）当前的预期和对未来事件的预测。就其性质而言，前瞻性陈述涉及各种风险、不确定性和假设，可能导致实际结果或事件与前瞻性陈述表达或暗示的结果或事件存在重大差异。这些风险、不确定性和假设可能会对本文描述的计划和事件的结果和财务影响产生不利影响。许多因素，包括但不限于监管部门批准延迟、需求、竞争和技术的变化，可能导致实际事件、表现或结果与预期发展存在重大差异。本新闻稿中关于过去趋势或活动的前瞻性陈述不应被视为表示此类趋势或活动将在未来继续下去。因此，公司明确表示不承担因预期变化或这些前瞻性陈述所依据的事件、条件、假设或情况的变化而发布本新闻稿中任何前瞻性陈述的任何更新或修订的义务或承诺。本公司或其顾问或代表、任何子公司或任何此类人士的官员或雇员均不保证此类前瞻性陈述所依据的假设没有错误，也不对本新闻稿中包含的前瞻性陈述的未来准确性或预测发展的实际发生承担任何责任。您不应过分依赖前瞻性陈述，这些陈述仅代表本新闻稿发布之日的观点。本文提及的所有 ONWARD Medical 设备和疗法（包括但不限于 ARC-IM ®、ARC-EX ® aRC-BCI™ 和 ARCTherapy™）均处于研究阶段，不可用于商业用途。
2024 年的胜利为顺利的旅程奠定了基础......
“一国一选”法案终于在议会冬季会议上提出，并提交联合常设委员会审议。印度人民党一直在谈论该法案，但直到第三次与其 NDA 盟友一起当选后才提出。这项期待已久的法案旨在简化 28 个州和 8 个 UT 的选举程序，选民人数接近 10 亿。该法案引发了广泛的争论和巨大的兴趣。尽管同时举行选举的势头已经形成一段时间了，但直到一个由 9 名成员组成的高级委员会批准了这一概念后，政府才表明了就该问题立法的意图。该委员会由前总统拉姆·纳特·科维德 (Ram Nath Kovid) 领导，在提交报告之前与所有利益相关者进行了磋商。咨询了法律专家，例如四位前首席大法官和十二位前高等法院首席大法官、四位前中央选举委员会委员、八位州选举专员和印度法律委员会主席。还征求了现任选举专员的意见。在参与的 47 个政党中，有 32 个支持
带有大型CNC阶段的开源3D可打印显微镜
图2。适应性的光学设置（A）照明系统（顶部）和管镜（底部）。灯由1 W白色的LED提供，该LED可以单独使用或带有磁连接的冷凝器。也可以添加RGB LED环以提供Darkfield照明。显微镜使用标准显微镜镜头，该镜头通过3D打印的管镜安装在覆盆子Pi HQ摄像机上。管镜包括一个光学双线，用于场校正。（b）使用40倍物镜镜头和不同的照明方式示例图像。tardigrade仅用LED（左上），冷凝器（右上角），Darkfield投影仪完全（左下）（左下）或一半的投影仪进行照明，或者是斜胶带的一半，以进行扩散（即克里斯蒂安森照明或伪动物；右下）。（c）使用带有和不带F50双重透镜的40倍物镜镜头获得的图像质量进行比较。没有冷凝器光（通常用于低放大倍数），不需要多余的镜头。使用冷凝器（右下角）时，可以实现图像质量的实质性提高。
使用“深度集成学习”根据临床数据对阿尔茨海默病进行多阶段诊断
本研究探索了阿尔茨海默病 (AD) 各个阶段的早期识别，包括轻度认知障碍 (MCI)，这是一个可能有助于疾病预防工作的过渡阶段。本研究探索通过应用基于多分类的深度学习方法来诊断阿尔茨海默病 (AD) 的各个阶段，而不是现有研究主要关注用于 AD 识别的二元分类方法。该研究利用阿尔茨海默病神经影像学计划 (ADNI) 临床数据集，该数据集包含 2000 多个样本并表现出不平衡的分布，其中 AD 或痴呆症代表少数类别。将深度集成学习应用于具有七个选定生物标志物的数据集，通过多分类来诊断疾病阶段。集成方法可有效提高可靠性，并显示出对属于少数类别的 AD 阶段的改进的诊断性能。尽管大多数流行研究使用曲线下面积 (AUC) 评分来衡量使用二元分类的 AD 诊断性能，但本研究在 AD 分期的多分类中同时采用了 F1 评分和 AUC 评分。诊断的多分类得出的 F1 评分为：认知正常 (CN) 88%，轻度认知障碍 (MCI) 86%，阿尔茨海默病 (AD) 分期检测 86%。获得的总体准确率为 87%，而接收者操作特性 (ROC) 曲线下面积为 CN 91%，MCI 87%，AD 91%。与之前的研究 [1] 相比，属于少数样本的 AD / 痴呆症分期的诊断性能提高了 6%。已建立的 ADNI 数据集和集成方法的使用提高了结果的可靠性。由于数据集不平衡，F1 评分和 AUC 是有效的衡量标准。利用必需的临床生物标志物进行准确的 AD 分期诊断是高效且有效的。
基于两期SEM-SVM方法的统计分析，用于环境噪声烦恼预测和影响因子的识别
背景和目标：噪声污染是一种环境压力源，主要是由于城市场景中的大量运输而造成的。交通噪音在城市环境中越来越关注，从而影响了公共卫生和福祉。随着城市化的扩展，理解和缓解流量引起的噪声烦恼变得越来越关键。本研究旨在开发一种机器学习模型，以预测沙特阿拉伯利雅得的交通引起的噪声烦恼。该研究探讨了人口统计学，噪声特征和交通状况诸如噪声烦恼之类的因素的影响。方法：在利雅得的21个地点进行了调查，收集了928名参与者的数据。调查包括有关人口统计学的问题（性别，年龄，教育，婚姻状况，职业），交通状况（交通流）和噪音感知（运输噪音，噪音敏感性，感知到的噪音）。采用的采样方法是分层和随机抽样的组合。分层抽样用于确保在调查中按比例表示各种人口统计细分（例如不同的年龄段，性别和教育水平）。结构方程模型用于分析收集的数据并确定因素烦恼的因素。这些重要因素然后用作支持向量机模型的输入变量，旨在预测噪声烦恼。使用均方根误差，平均绝对误差和R平方来评估支持向量机模型的性能。发现：结构方程模型分析表明，性别，年龄，教育水平，交通流量，交通噪音和个人噪声敏感性是噪声烦恼的重要原因。开发的支持向量机模型以1.416的根平方误差和0.90的确定系数达到了高度的精度。噪声敏感性成为影响噪声烦恼的最关键因素。结论：这项研究证明了机器学习的有效性，特别是支持向量机在预测流量引起的噪声烦恼方面的有效性。这些发现突出了个人特征和环境因素在噪声感知中的重要性，并且对于城市规划和缓解噪音策略而言可能是有价值的，从而促进了更弹性的城市环境。对于社区，城市规划师和政策制定者可以使用这些发现来通过实施噪声障碍，优化交通流以及执行更严格的噪音法规来设计无声区域。
与机器学习和使用NDEA在开发计划中进行聚类：石化两阶段SSC
这项研究利用机器学习（ML）来改善伊朗石化行业两级可持续供应链中决策单位（DMU）的评估。在90个时间段内进行了28个单位的效率计算。根据可持续性标准选择了供应链的输入和输出，通过使用机器学习和网络数据信封分析（NDEA）的混合方法来促进生产计划和单位开发的准确估计。目标是将ML聚类方法与网络NDEA模型一起使用，以确定用于对均质单元进行分类的最有效的聚类算法。我们研究的主要目标是利用机器学习技术来提高决策过程的准确性，特别是在类似单元的聚类中以评估效率。主要目标是通过将它们与每个集群中最有效的单元进行比较来创建提高低效单元的性能的策略。通过实施深层嵌入式聚类算法，我们发现了效率评估和开发计划的实质性改善。聚类结果与传统NDEA模型之间的对比突出了聚类在评估有效边界和启用集中发展策略的近端方面的重要性。这项研究强调了使用ML进行聚类的重要性，以提高工业设施可持续发展的效率评估和战略计划。结果表明，与使用DEA的非聚类方法相比，使用聚类来评估单位的相对效率，可以平均降低与群集效率边界效率低下的单位距离的18％，这代表了效率低效率单位的更可实现的理想目标。
混合动力 DC-DC 转换器的创新两级热控制
摘要：光伏 (PV) 发电机是现代电网的重要组成部分。大多数 PV 系统利用各种最大功率点跟踪 (MPPT) 算法向公用设施注入最大可用功率。然而，在阳光明媚的日子里，持续获得最大功率会导致基于电力电子的 DC-DC 转换器的热应力增加和可靠性降低。本文提出了一种 DC-DC 转换器的热模型，该模型根据热传感器感测到的功率损耗和环境温度来评估累积温度。建议采用热控制策略将转换器主要组件的温度保持在允许的范围内。热控制包括两个阶段：初级阶段，调整 IGBT 开关的开关频率以降低累积温度；次级阶段，调整基于电流的 MPPT 算法以降低通过主开关的最大电流。这种方法旨在延长所用 DC-DC 转换器的使用寿命并降低其运营成本。此外，通过频率响应的稳定性分析确定开关频率变化的允许范围，使用闭环系统的波特图来评估频率响应的稳定性。所提出的热控制是在 MATLAB/Simulink 环境中实现的。相关结果证明了所提出的控制在将温度保持在可接受的范围内并从而提高系统可靠性方面的有效性。
Brinkley-Kingsway-Solar阶段 - pdf
唐宁似乎是从伯威尔（Burwell）确定网格连接的机会开始的，确保了该连接（在最新的“ TEC”注册中以480MW列为480MW，其期望日期为31/10/2032），然后试图确保将面板放置在其上。然后，他们将老鼠大厅农场（包裹A）捆绑在一起，并与附近的其他土地所有者进行了交谈。三位土地所有者已将他们拒之门外，还有更多。然后，他们向东看向Wadlow Farm（包裹B），尽管这可能尚未得到风电场操作员的同意，即可与太阳能电池板一起将面板与面板搭配，然后再向东向西到West Wratting Estate（Parcel c）。这是选择站点的一种完全不正当的方法。我们希望他们通过一个强大的过程来确定可能造成最小伤害的可能地点。
ihi 9请求提案单阶段呼叫
，如果首次的财团和行业财团决定不可行准备联合的完整提议，则必须在邀请邀请下30天内正式通知IHI JU，以提交第二阶段提案。该通知必须伴随着联合报告，清楚地说明了第二阶段建议不可行的原因。在截止日期内没有联合通知的情况下，被认为是第一个排名的申请人财团和行业财团将提交第二阶段的联合提案。因此，第二和第三名的简短提案将被正式拒绝。
Grenergy 接近阿塔卡马绿洲第一阶段的最后阶段
关于 Grenergy Renovables：Grenergy Renovables 是一家西班牙公司，成立于 2007 年，是一家独立的可再生能源生产商，主要生产光伏和储能产品，自 2015 年起在西班牙证券交易所上市。其业务模式涵盖所有项目阶段，从开发、建设和财务结构到工厂运营和维护。该公司在全球 11 个国家/地区拥有超过 15 GW 的太阳能，处于不同的开发阶段，业务遍及欧洲（西班牙、意大利、德国、波兰和英国）、北美（美国）和拉丁美洲（智利、秘鲁、墨西哥和哥伦比亚）市场。更多信息：