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智能城市与...
抽象的智能城市战略推动了针对城市规划挑战的创新解决方案。物联网（IoT）具有收集数据的能力，是智能城市信息和通信技术的关键组成部分。同样，人工智能（IA）提供了一组重要的工具，以进行数据分析和服务优化。本文介绍了关于物联网与人工智能的使用的讨论，旨在获得智能城市的计划，管理和服务的新解决方案。该分析基于文献综述，该综述旨在确定涉及城市规划的问题的答案，智能城市的结构主题，所使用的AI技术和收集的数据。在物联网和AI之间，旨在开发创新，有效和综合服务的结果，以实现当代城市规划的挑战。关键字：智能城市；城市规划；物联网；人工智能;信息和通信技术；文献综述。摘要智能城市战略推动了创新解决方案来应对城市规划挑战的创新解决方案。具有IT数据收集能力，物联网（IoT）是智能城市信息和通信技术的关键组成部分。同样，人工智能（AI）为数据分析和服务优化提供了一组重要工具。本文介绍了有关与人工智能一起使用物联网在智能城市中获得计划，管理和服务的新解决方案的讨论。该分析基于文献综述，该综述旨在确定涉及城市规划，智慧城市，AI技术和数据收集的结构主题的问题的答案。结果表明，物联网与AI之间的协同作用，旨在开发创新，有效和综合的服务，以应对当代城市规划的挑战。关键字：智能城市；城市规划；物联网，物联网，人工智能，机器学习；信息和通信技术，ICT；文献综述。
研究阐明了额颞叶变性的机制
ftld是引起痴呆症的主要原因，仅次于阿尔茨海默氏病和刘易体内痴呆症。VCP基因中的突变已知会导致遗传性ftld。 以前的合作研究，包括东京科学学院Hitoshi Okazawa教授的团队和Masaki Sone副教授Masaki Sone在Toho University的团队的研究，发现在使用老鼠模型的数十年后，胎儿阶段的DNA损害会影响FTLD的发作。VCP基因中的突变已知会导致遗传性ftld。以前的合作研究，包括东京科学学院Hitoshi Okazawa教授的团队和Masaki Sone副教授Masaki Sone在Toho University的团队的研究，发现在使用老鼠模型的数十年后，胎儿阶段的DNA损害会影响FTLD的发作。
与温度相关的欧洲山毛榉的增长
气候变化对森林生长和繁殖的影响得到了广泛报道，但很少证明其相互作用的间接影响。在对欧洲山毛榉的43- y研究中，夏季温度升高导致种子产量更高（桅杆），从而增加了总生殖投资。这种增加的生殖工作耗尽了存储的资源，即使没有增加干旱压力，也会降低年增长率28％。减少的增长进一步降低了未来的生殖潜力，从而产生了负反馈循环。一场生长下降并减少可行种子产量的“完美风暴”威胁着欧洲最广泛的森林树的可持续性。我们揭示了一种间接的机制，气候变化危害了森林，强调了在评估物种对气候变化的敏感性时人口过程之间相互作用的重要性。
修订后的自我监控量表检测到Genfi队列内遗传额颞痴呆中社会认知的早期损害
Hannah D. Franklin 1, Lucy L. Russell 1, Georgia Peakman 1, Caroline V. Greaves 1, Martina Bocchetta 1, Jennifer Nicholas 2, Jackie Poos 3, Rhian S. Convery 1, David M. Cash 1.4, John Van Swieten 3, Lize Jiskoot 1.3, Ferin Moreno 5.6, Raquel Sanchez-Valle 7, Barbara Borroni 8，罗伯特·拉福斯（Robert Laforce Jr）9，马里奥·马塞利斯（Mario Masellis）10，玛丽亚·卡梅拉·塔塔格利亚（Maria Carmela Tartaglia）11，卡罗琳·格拉夫（Caroline Graff）12.13，daniela galimberti 14.15，詹姆斯·B·罗（James B.塔利亚维尼（Tagliavini）24，伊莎贝尔·桑塔纳（Isabel Santana）25.26，西蒙·杜切尔（Simon Ducharmers）27.28，克里斯·巴特勒（Chris Butler）29，亚历克斯·格哈德（Alex Gerhard）30.31，约翰内斯·莱文（Johannes Levin）32,33.34，阿德里安·丹尼克（Adrian Danek）32，马克斯·奥托（Markus otto） Jonathan D. Rohrer 1*和代表遗传FTD倡议，Genfi
在症状额颞痴呆中功能弹性的细胞特征
*通讯作者（kat35@cam.ac.uk，+44 1223 766 556）1临床神经科学系，剑桥大学，剑桥大学，英国2号剑桥大学，剑桥大学，UK剑桥大学，英国3英国痴呆症研究所，剑桥大学，剑桥大学，剑桥大学4. and Medicine, INM-7, Forschungszentrum Jülich, Jülich, Germany 6 Neurology, Department of Neurological and Vision Sciences, ASST Spedali Civili, Brescia, Italy 7 Dementia Research Centre, Department of Neurodegenerative Disease, UCL Queen Square Institute of Neurology, London, UK 8 Department of Neurology, Erasmus Medical Centre, Rotterdam, Netherlands 9阿尔茨海默氏病和其他认知疾病部门，神经病学服务，医院，d'uskespitunsd'unguseciónsBioMèdiquesAugust pi i Sunyer，巴塞罗那大学巴塞罗那大学，巴塞罗那大学10 clinique InterdifcipernairedeMémoire，Département，Département，Départementand de de de de de quecine，de quebique and chudquébecebecineand chudquébecebecine，dequébecnecneand chudquébebecebec。加拿大QC大学拉瓦尔大学11神经生物学，护理科学与社会系； Center for Alzheimer Research, Division of Neurogeriatrics, Bioclinicum, Karolinska Institutet, Solna, Sweden 12 Unit for Hereditary Dementias, Theme Inflammation and Aging, Karolinska University Hospital, Solna, Sweden 13 Fondazione Ca' Granda, IRCCS Ospedale Policlinico, Milan, Italy 14 University of Milan, Centro Dino意大利米兰法拉利（Ferrari）15认知神经病学实验室，神经科学系，鲁文库文（Ku Leuven），比利时16神经病学服务局，卢文大学（Leuven），比利时17 Leuven Brain Institute，Ku Leuven，Ku Leuven，Belgium 18，Belgium 1845 Biogipuzkoa健康研究所，神经科学区，神经退行性疾病组，20014年，西班牙圣塞巴斯蒂安。46 Center for Biomedical Research in Neurodegenerative Disease (CIBERNED), Carlos III Health Institute, Madrid, Spain 47 Neurology Unit, Department of Clinical and Experimental Sciences, University of Brescia, Brescia, Italy 48 MRC Cognition and Brain Science Unit, Department of Psychiatry, University of Cambridge, Cambridge, UK
服用抗糖尿病药物的糖尿病种群中饮酒的新数学模型：一种最佳控制方法
Romain Mathieu，Olivier Briat，Philippe Gyan，Jean-Michel Vinassa。在电荷方案和温度的几个参数下，快速充电对三个锂离子细胞周期寿命的影响的比较。应用能量，2021，283，pp.116344。10.1016/j.apenergy.2020.116344。hal- 04087500
当代问题和操作研究...
包括从原材料供应商到工厂和仓库到最终客户的材料，信息和服务流。逐渐以工厂为中心和以服务为中心的改进，并获得了相关的效率和有效性的相关收益，因此在这种扩展的供应链环境中，将更多的改进机会视为存在。供应链管理（SCM）的思想，即供应链活动的有效计划，组织和协调，开始出现。讨论这种方法的文章开始出现在1990年代中期的文献中（例如[7]）。这种趋势一直持续到今天，强调了它作为研究和研究领域的持续突出[8，9]。供应链管理的同化完成了商品和服务生产中业务流程的综合和全面的看法，从而形成了目前的运营管理概念[1]。
基于机器学习的3D点云分类和多个时空变化分析，并使用开源科学
方法和结果：虽然深层神经网络的新方法正在迅速发展[1]，但足够且适当的训练数据（通常是带注释的点云）的瓶颈仍然是地球科学中许多应用的主要障碍。那些饥饿的学习方法取决于训练数据的适当域表示，这对天然表面和动态具有挑战性，在较高的阶层内变异性。通过VLS生成的合成激光元点云，例如，使用开源模拟器Helios ++ [3]，可以解决一些解决方案，以克服缺乏给定任务的训练数据。在代表目标表面类的虚拟3D/4D场景中，可以模拟不同的激光雷达广告系列，所有生成的点云被自动注释。VLS软件（例如Helios ++）允许模拟给定场景的任何激光雷达平台和设置，该平台为数据增强提供了很高的潜力，并创建了针对特定应用程序的培训样品。在最近的实验[1]中，纯粹的合成训练数据可以实现类似的性能，以从现实世界中获得的昂贵标记的训练数据进行语义场景分类。
在20-65 K温度范围内冷却超导风力涡轮机发电机的创新低温系统
然后，本文将使用多个阶段的涡轮机提出一个创新的冷冻冷却概念，该概念基于相同的工业涡轮增压器技术，可以在20-30 Kelvin温度范围内提供约1 kW的冷却能力（或在65 K时为5-6 kW），足以冷却10 mW的风力涡轮机。将来的其他版本可能在4 K处运行。它基于Air Liquide在成熟的反向涡轮增压涡轮增压 - 布雷顿制冷技术方面的丰富经验（从国际空间站，HTS地面应用于LNG船舶运营商）和大型科学工具（Cern-LHC，Iter，Iter，slac，slac等）。