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MSA 对 AESO 对重组能源市场技术设计的初步方法发表评论
MSA 强烈认为，艾伯塔省应实施现代电力市场设计，将最佳实践和数十年来对美国电力市场的经验结合起来，并在开始 REM 咨询时考虑类似司法管辖区的现代和行之有效的实践。这些市场有着丰富的经验——如何设计它们以提供可靠和有竞争力的电力供应，如何运营它们，现代软件如何运作，市场参与者如何行事，以及投资者如何形成对价格、收入和调度指令的预期，这些都是市场的输出。艾伯塔省可以利用并受益于这些司法管辖区在规划和运营拥堵电网、协调日前和实时运营（包括机组投入和连贯的财务结算）、整合可再生能源和存储以及协调电力系统与天然气系统和市场方面所做的工作。
llm-aix：基于保留大型语言模型的隐私从非结构化医学文本中提取信息的开源管道
在临床科学和实践中，文本数据（例如临床信件或程序报告）以非结构化的方式存储。这种类型的数据不是任何定量研究的可量化资源，任何手动审查或结构化信息检索都是耗时且昂贵的。大语言模型（LLMS）的功能标志着自然语言处理的范式转移，并为结构化信息提取（IE）提供了新的可能性。本协议描述了基于LLM的信息提取（LLM-AIX）的工作流程，从而可以使用隐私保留LLMS从非结构化文本中提取预定义的实体。通过将非结构化的临床文本转换为结构化数据，LLM-AIX解决了临床研究和实践中的关键障碍，在这种临床研究和实践中，有效提取信息对于证明临床决策，增强患者结果并促进大规模数据分析至关重要。该协议由四个主要处理步骤组成：1）问题定义和数据准备，2）数据预处理，3）基于LLM的IE和4）输出评估。LLM-AIX允许在本地医院硬件上集成，而无需将任何患者数据传输到外部服务器。作为示例任务，我们将LLM-AIX应用于肺栓塞患者的虚拟临床信件的匿名化。此外，我们提取了这些虚拟字母的肺栓塞的症状和横向性。我们通过在现实世界数据集上使用IE，癌症基因组图集计划（TCGA）（TCGA）的100个病理报道来证明管道中潜在问题的故障排除，以进行TNM阶段提取。LLM-AIX可以通过易于使用的界面执行任何程序知识，并且在不超过几分钟或几个小时的时间内执行，从而在所选的LLM模型上删除。
情绪调节的荷尔蒙基础
分别列出了图1和图2，分别显示了具有ACHE酶的化合物3a的2D和3D结合模型（PDB ID：4EY7）。当检查相关模型时，可以看到化合物3a与Tyr337，His447和H键与Tyr124具有Pi-Pi相互作用。图3和图4分别显示了具有ACHE酶的化合物3b的2D和3D结合模型（PDB ID：4EY7）。化合物3B在查看相关模型时具有带有ASP74的盐桥和与TRP286的盐桥。由于这些观察结果，似乎两种化合物都与ACHE的催化活性位点相互作用。虽然通过化合物3a中的苯基环提供了这种相互作用，但通过化合物3b中的哌嗪环提供了这种相互作用。此外，像多奈旋齐尔一样，化合物3b的苯基环与疼痛的外围阴离子区域相互作用。
石墨炔基异质结构2-...的最新进展
摘要 技术的快速进步和紧迫的全球挑战要求不断开发新的高效材料。全球研究人员正在探索超越当前使用技术和材料的创新技术和材料。在当代材料中，碳基石墨炔 (GDY) 因其在能源相关应用中的出色性能而脱颖而出，这要归功于其卓越的潜力和可调节的光电特性。GDY 是一种新型二维碳同素异形体，在碳家族中引起了广泛关注。GDY 与其他碳同素异形体的区别在于其独特的结构构型，具有 sp 2 和 sp 杂化碳原子。平面内杂化碳的这种拓扑排列具有高度共轭的特性，以及增强的电荷迁移和电子迁移率。本综述深入探讨了 GDY 的最新进展、特性和结构修改，重点是改进其在能源转换中的应用。具体来说，它为使用基于 GDY 的纳米催化剂进行光催化和电催化析氢和二氧化碳还原提供了宝贵的见解。
聚ADP-核糖信号在亨廷顿疾病中失调
。cc-by-nd 4.0国际许可证（未经同行评审证明）获得的是作者/资助者，他授予Biorxiv授予Biorxiv的许可，以永久显示预印本。这是该版本的版权所有，该版本于2024年7月24日发布。 https://doi.org/10.1101/2024.01.23.576654 doi：biorxiv preprint
可持续和循环供应链管理的数字产品护照：结构化评论o
摘要数字产品护照（DPP）是最新欧盟循环经济行动计划的关键监管要素。通过提高产品可追溯性和供应链透明度，其即将进行的强制性实施渴望改善资源循环，削减排放和加强供应链治理。但是，现有的文献缺乏对供应链中DPP用例的全面了解，以及它们如何实现可持续和循环供应链管理（SCM）。为了解决这一知识差距，本研究首先概述了政策和实践中DPP的当前状态。基于对学术文献中82个DPP供应链用例的结构化审查，我们综合了DPP可以为改善供应链的可持续性和循环增添价值的功能领域。通过审查结果告知，我们首先讨论了启用了DPP的可持续和循环SCM的理论和实际含义，然后优先考虑新兴研究领域的研究需求。
涡流动量的芯片片段动量结构光
©2024作者。本文根据创意共享4.0国际许可，允许以任何中等或格式的使用，共享，适应，分发和复制，因为您将适当的信用归功于原始作者和这些作者，并提供了与创意共享许可证的链接，并指出了IFCHANGES的链接。本文章中的图像或其他第三方材料包含在文章的Creative Commons许可中，除非在材料的信用额度中另有指示。如果本文的创意共享许可中不包含材料，并且您的预期使用不受法定法规的允许或超过允许的使用权，则您需要直接从版权所有的人获得许可。要查看此许可证的副本，请访问http://creativecommons.org/licenses/4.0/。
用于未来电动飞机储能的纳米结构材料
摘要。随着全球对可持续交通的需求日益增加，电动航空成为寻求传统化石燃料系统绿色替代品的重要前沿，其中光电聚合太阳能电池 (OPV) 和储能技术的进步站在改变航空业的前沿。随着仪器技术和量子力学的进步，纳米材料作为一门新学科出现，在储能领域有广泛的应用。本文研究了各种纳米结构材料（如碳基材料、金属氧化物、导电聚合物和混合纳米结构）在增强电动飞机储能能力方面的潜力。以石墨烯为例，这些材料通过利用其固有特性，提供了更大的表面积、缩短了电极材料内的离子和电子传输路径、提高了机械稳定性并增强了电导率。研究结果强调了结合不同纳米材料的协同效应，这不仅可以增强储能系统的电化学性能，而且可以为克服电动航空面临的重大挑战铺平道路。尽管取得了令人鼓舞的进展，但人们承认，在材料集成以及这些技术在商业应用中的更广泛采用方面仍存在障碍。总之，本文为进一步推进和发展电动飞机提供了机会。
从教育者到引导者：医疗专业人士对基于行为科学的 1 型糖尿病结构化教育计划 (DAFNEplus) 的经验和看法
摘要 目的：DAFNE plus 计划将行为改变技术融入改良的教育干预中，旨在帮助解决标准 DAFNE 计划毕业生中观察到的血糖漂移问题。由于该计划的成功取决于员工的认可，我们探索了医疗保健专业人员在临床试验期间实施 DAFNE plus 的经验和看法，以帮助为试验后推出的决策提供参考。方法：我们采访了 n = 18 名在试验期间实施 DAFNE plus 的护士和营养师。数据按主题进行分析。结果：虽然许多人最初都有保留意见，但所有人都描述了 DAFNE plus 计划实施的经历如何对他们的看法和工作实践产生了积极的变革性影响。这种转变得益于最初的培训和监督会议、使用脚本支持新计划内容交付所获得的信心以及经验。
机电工程中的人工智能：ESPRIT 模型 Mohamed Hedi Riahi、Nadia Ajailia ESPRIT 工程学院 摘要 近十年来，人工智能 (AI) 蓬勃发展，现已涵盖自动化、电力和维护等机电领域，为此我们引入了 ESPRIT 方法。该方法强调工程师需要丰富技能组合，以适应不断变化的环境。这种教育模式将 AI 模块整合到机电工程课程中，符合 CDIO 标准，以培养广泛的 AI 能力。该课程经过精心设计，从基础知识进阶到高级应用和评估，采用主动学习策略提高学生的技术、解决问题和专业技能，最终鼓励全面掌握工程领域的 AI。本文介绍了 ESPRIT 方法，这是一种专为让机电工程师具备必要的 AI 能力而量身定制的教学范式。ESPRIT 机电工程课程中专用 AI 模块的整合符合 CDIO 标准，标志着工程教育取得了重大进步。我们的教学贡献有三方面，涵盖了三年内 AI 模块的设计、执行和评估。该课程采用主动学习策略（标准 8）让学生沉浸在 AI 问题解决中，营造出一种实践参与的环境。课程以结构化的方式展开（标准 3），从第三年的 AI 发现阶段开始，学生将熟悉 Python、AI 库和基础 AI 概念，包括基本分类和回归算法。第二阶段是第四年，重点是应用和强化所获得的知识，重点是 AI 项目的生命周期。学生通过开展一个遵循 AI 项目惯例的小型项目来结束这一阶段。第五年的最后阶段强调实际应用和掌握，最终在 NVIDIA DLI 研讨会上结束，学生有机会获得预测性维护 AI 证书。最后，本文对这种教学方法进行了批判性分析，强调了其实用应用和与学生能力相符的节奏良好的学习轨迹。尽管如此，它强调了在 AI 的理论和实践方面实现对称平衡的必要性，以充分利用其在机电工程中的潜力。关键词
机电工程中的人工智能：ESPRIT 模型 Mohamed Hedi Riahi、Nadia Ajailia ESPRIT 工程学院 摘要 近十年来，人工智能 (AI) 蓬勃发展，现已涵盖自动化、电力和维护等机电领域，为此我们引入了 ESPRIT 方法。该方法强调工程师需要丰富技能组合，以适应不断变化的环境。这种教育模式将 AI 模块整合到机电工程课程中，符合 CDIO 标准，以培养广泛的 AI 能力。该课程经过精心设计，从基础知识进阶到高级应用和评估，采用主动学习策略提高学生的技术、解决问题和专业技能，最终鼓励全面掌握工程领域的 AI。本文介绍了 ESPRIT 方法，这是一种专为让机电工程师具备必要的 AI 能力而量身定制的教学范式。ESPRIT 机电工程课程中专用 AI 模块的整合符合 CDIO 标准，标志着工程教育取得了重大进步。我们的教学贡献有三方面，涵盖了三年内 AI 模块的设计、执行和评估。该课程采用主动学习策略（标准 8）让学生沉浸在 AI 问题解决中，营造出一种实践参与的环境。课程以结构化的方式展开（标准 3），从第三年的 AI 发现阶段开始，学生将熟悉 Python、AI 库和基础 AI 概念，包括基本分类和回归算法。第二阶段是第四年，重点是应用和强化所获得的知识，重点是 AI 项目的生命周期。学生通过开展一个遵循 AI 项目惯例的小型项目来结束这一阶段。第五年的最后阶段强调实际应用和掌握，最终在 NVIDIA DLI 研讨会上结束，学生有机会获得预测性维护 AI 证书。最后，本文对这种教学方法进行了批判性分析，强调了其实用应用和与学生能力相符的节奏良好的学习轨迹。尽管如此，它强调了在 AI 的理论和实践方面实现对称平衡的必要性，以充分利用其在机电工程中的潜力。关键词