软件系统(Foster等人,2012年)和危害042的可维护性和进化(Sjøberg等人,043 2012)。换句话说,代码气味不会策划-044很大程度上会影响程序的运行并输出045正确的结果,但它阻碍了其进一步的开发-046的精神和迭代。许多研究人员已将047的注意力集中在048早期的代码气味问题与千年之类的问题,并提出正确的代码049气味识别可以帮助提供合理的050 050重构位置和代码051重构的机会(Fowler和Beck,1997)。Tradi-052 Tional方法计算了053代码的各种指标,例如LCOM(Meth-054 ODS中缺乏凝聚力)和NMD(声明的方法数),055全面确定该代码是否具有056代码,该代码是否基于它是否达到057 therhold。当机器学习和深度学习时 - 058 ING算法变得流行时,许多研究人员059代码气味的输入指标是060模型的特征,用于训练,以避免通过直接选择阈值而造成的061(Jha等人)(Jha等人),2019年; 062 Sharma等。,2021)。此外,在063代码重构的研究中,重要的研究方向064是找到重构机会,这是USU-065
水力发电是世界上最大的可再生能源来源,供应全球电力需求的近16%(IHA,2019a)。水电在35多个国家 /地区至少满足国家电力需求的至少一半,并在不丹,刚果民主共和国,埃塞俄比亚,埃塞俄比亚,莱斯托,洛杉矶,尼泊尔,尼泊尔,挪威,挪威,挪威,巴拉圭,Zambia,Zambia,Zambia,Zambia,Zambia和Canadian省以及加拿大Queebec(World Bank Bank,2015年)贡献了90%以上的发电。全球水力发电的能力平均以自2015年以来每年2.1%的速度增加(IHA,2020a)。国际水力发电协会(IHA,2020a)估计,该协会在2019年由煤炭燃烧产生的能源产生的能源会产生额外的80-1亿吨碳。The Interna- tional Renewable Energy Agency (IRENA, 2020a) suggests that 850 GW of new hydropower capacity will be needed by 2050 to limit global temperature increase above preindustrial levels to below 2 C. Figure 1 presents the location of exis- ting hydropower projects (Global Energy Observatory, 2018), the location of planned hydropower dams (Zarfl et al., 2015), and the contribution of hydropower to the energy mix在每个国家(世界银行(2015年))中,使用了来自亚洲和拉丁美洲的IHA(2020b)的数据。
ptb.de › PTB-Mitteilungen_1986_2 PDF 北京计量研究所,R (0°C)≈ 0.25 已...北京计量研究所。 ...Aus der gemessenen periodischen Abweichung Fp(Ai)。
Lydia Teboul 1 , James Amos-Landgraf 2,3,4 , Fernando J. Benavides 5 , Marie-Christine Birling 6 , Steve DM Brown 7 , Elizabeth Bryda 8 , Rosie Bunton-Stasyshyn 1 , Hsian-Jean Chin 9 , Martina Crispo 10 , Fabien Fabie 12 Craig L. Franklin 13 , Ernst-Martin Fuchtbauer 14 , Xiang Gao 15 , Christelle Golzio 16 , Rebecca Haffner 17 , Yann Hérault 6,16 , Martin Hrabe de Angelis 18,19,20 , Kevin C. Kent Lloyd 2 , Luyson Lluyson 2 , Lluyson Magnus 21 . 23,24 , Stephen A. Murray 25 , Ki-Hoan Nam 26 , Lauryl MJ Nutter 27 , Eric Pailhoux 28 , Fernando Pardo Manuel de Villena 29,30 , Kevin Peterson 25 , Laura Reinholdt 25 , Radislav 3 Sedla Shiko , Jeshiko Jeshiko 32 33 , Cynthia Smith 34 , Toru Takeo 35 , Louise Tinsley 1 , Jean-Luc Vilotte 36 , Søren Warming 37 , Sara Wells 1,38 , C. Bruce Whitelaw 39 , Atsushi Yoshiki 40 , Asian Mouse Mutagenesis Resource Association, INFRA construction* um*, Interna- tional Mammalian Genome Society*, International Mouse Phenotyping Con- sortium*, International Society for Transgenic Technologies*, Mutant Mouse Resource and Research Centers*, Phenomics Australia*, RRRC- Rat Resource and Research Center* & Guillaume Pavlovic 6
背景:脑疾病的发生与脑连接学专业化中可检测的功能障碍相关。广泛的研究探讨了这种关系,但考虑到低阶网络的局限性,缺乏研究专门研究精神病脑网络之间的统计相关性。此外,这些功能障碍被认为与大脑功能中的信息失衡有关。但是,我们对这些失衡如何引起特定的精神病症状的理解仍然有限。方法:本研究旨在通过研究健康个体的专业化和被诊断为精神分裂症的人的拓扑高阶水平的变化来解决这一差距。采用图理论大脑网络分析,我们系统地检查静止状态功能性MRI数据,以描绘大脑网络连通性模式中的系统级别区分。Results: The findings indicate that topological high-order func- tional connectomics highlight differences in the connectome between healthy controls and schizophrenia, demonstrating increased cingulo-opercular task control and salience interac- tions, while the interaction between subcortical and default mode networks, dorsal attention and sensory/somatomotor mouth decreases in schizophrenia.另外,与健康对照组相比,精神分裂症患者中脑系统的隔离和脑部整合减少可能是早期精神分裂症的新指标此外,我们观察到与精神分裂症患者相比,健康控制中脑系统的分离降低,这意味着在精神分裂症中逐渐隔离和脑网融合之间的平衡在精神分裂症中破坏了,这表明可以恢复这种平衡来治疗这种疾病。