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研究了从土耳其传统的Tulum奶酪中分离出的乳杆菌科的某些益生菌特性
背景和目的：血脑屏障（BBB）是专门内皮细胞的临界界面，在调节中枢神经系统（CNS）和全身循环之间调节分子和离子转运方面起着关键作用。实验方法：本综述旨在研究BBB的复杂架构和功能，同时解决与将治疗剂交付给大脑有关的挑战。历史里程碑和当代见解强调了BBB在保护中枢神经系统方面的意义。关键结果：增强药物运输的创新方法包括利用嗅觉和三叉神经途径的鼻内递送，以及通过化学，受体或聚焦超声开放的临时BBB诸如临时BBB的技术。这些途径有可能重塑常规药物输送范例并解决BBB选择性所带来的局限性。结论：这项综述强调了BBB在维持CNS健康方面的重要作用，并强调通过此障碍有效输送药物的重要性。纳米颗粒成为克服BBB限制并有可能彻底改变中枢神经系统疾病的有前途的候选人。随着研究的进行，纳米材料的应用显示出巨大的推进神经系统疗法的潜力，尽管仔细考虑了安全方面。
内分泌学，糖尿病和代谢蓝图，用于传统的10年认证（MOC）考试和纵向知识评估评估
下面列出的是主要的医学内容类别，它们定义了内分泌，糖尿病和代谢传统的10年MOC考试和LKA的领域。内容的相对分布表示为总评估的百分比。为了确定内容分布，ABIM考虑了主题频率和重要性的平均受访者评分。为了交叉验证这些自我报告的评级，Abim还考虑了由认证的内分泌学家队列中医疗保险患者看到的相对频率。通过这些数据告知，内分泌学，糖尿病和代谢委员会批准委员会和董事会确定了以下所示的内容类别目标。
一种包容性规模化商业模式，旨在将传统的小规模家禽生产转变为以市场为导向的生产。TPGS 经验
1 国际畜牧研究所 (ILRI) 2 坦桑尼亚畜牧研究所 (TALIRI)。 3 埃塞俄比亚中部农业研究所 (CEARI) 4 肯尼亚农业和畜牧研究组织 (KALRO) 5 国家动物健康和生产研究所 (NAHPRI) 6 国家动物科学研究所 (NIAS) 7 阿姆哈拉农业研究所 (ARARI) 8 柬埔寨社区生计畜牧业发展组织 (LDC)
文章可持续和传统的农业实践，以增强印度喀拉拉邦农村韦纳德的部落社区的收入动态
摘要：这项在印度喀拉拉邦的Wayanad进行的全面研究探索了农村部落家庭的可持续传统农业实践，其主要目标是提高收入增长和农业生产力。研究深入研究了家庭收入范围内的农业方法，收入分散和生态因素之间的复杂关系。描述性统计数据提供了上下文理解，而回归分析为收入与农业实践之间的关系提供了见解。该研究评估了各种传统方法对农业的影响，调查与有机，人造和混合农业相关的盈利能力和实践，并且观察到，混合农业方法比仅依靠自然实践的混合农业方法更有利于盈利，而收入水平影响了高级农业技术的收入水平。该研究探讨了将畜牧业与农业结合在一起之间的相关性，揭示了与利润率提高的关联。阐明了可持续农业实践的重要性，该研究表明，低收入阶层中传统的农业技术的偏爱，并随着收入的上升而朝着人为的方法转变。在这种情况下，研究为收入，农业实践和可持续性提供了宝贵的见解。
通过在技术经济评估中包括对未来光伏植物的技术经济评估中的整合成本来提高传统的电力成本
在2015年巴黎协定之后，很明显，各国必须面临实质性快速的能源过渡，以减少环境影响和不可持续的不可再生自然资源的消耗。尤其是，电力生产应从基于化石燃料的集中式配置转变为基于RES的分布式系统，其中太阳能和风应该起主要作用。同时，即使间歇性地渗透到不直接控制的生成来源，也应保证电网的高安全性和可靠性。1因此，将从VRES部门询问新服务，以更好的生产预测和分配性，例如，通过安装存储系统以及积极参与电力市场。2，由于空气和环境质量的改善以及新的业务部门和工作的潜在创造，预期的能源转变将为环境和社会带来无疑的好处。3然而，由于新一代能力，网格基础架构和数字化的投资对于适应这种特征和快速变化是必要的，因此需要为当前的能源系统增加成本。1本研究重点是如何将这些额外成本包括在未来的技术评估中，以避免社区完全社交和支付。通常，将LCOE计算为发电厂产生的总成本除以生命周期中产生的总能量。电厂的技术经济评估是基于电平的电平成本（LCOE），这相当于与选定类型的发电厂生产千瓦时的成本。成本通常包括初始投资，运营和维护（O＆M）支出，燃料和易消耗成本（如果适用），而考虑到发电厂及其组件的降解率，可以调整产生的能源量。该定义在参考文献4中描述。对于PV系统，参考文献5-7提出了其他LCOE伪造。基本公式可以像参考5中的5次扩展，并提供有关计算年度电力生产的更多详细信息，并用WACC（加权平均资本成本）代替折现率。在这里给出了公式，就像经典LCOE的示例：
面向卷积神经网络的FPGA 设计
FPGA 加速卷积神经网络已经被人们广泛研究 , 大部分设计中最终性能都受限于片上 DSP 数量 . 因 此 , 为了进一步加速 FPGA, 人们开始将目光移向了快速算法 . 快速算法能够有效降低卷积操作的乘 法次数 , 提高加速比 , 相比于非快速算法 , 快速算法需要一些额外的操作 , 这些操作大部分都是常数乘 法 , 在硬件实现过程中 , 这些常数乘法会被转换为多个位运算相加的操作 , 位运算可以不需要消耗片上 的 DSP 资源 , 仅使用 LUT 阵列就可以实现位运算 . 从近两年的研究现状来看 , 基于快速算法的工作 在逻辑资源使用方面确实要高于非快速算法的工作 . 此外 , 快速算法是以一个输入块进行操作 , 因此对 于片上缓存的容量要求更高 . 并且快速算法加快了整体的运算过程 , 因此对于片上与片外数据带宽需 求也更大 . 综上所述 , 快速算法的操作流程异于传统的卷积算法 , 因此基于快速算法的新的 FPGA 架 构也被提出 . 第 4 节将会简述国内外关于 4 种卷积算法的相关工作 .
功率运算放大器NSOPA240X 应用于旋转变压器驱动电路
根据旋转变压器的特性，驱动运放需要有以下特性： • 旋转变压器的励磁原边线圈通常是有很低的DCR ( 直流电阻)，通常小于100Ω，因此需要有较强的电流 输出能力才可以驱动线圈，最高至200mA。 • 为了保证的精度以及线性度，在旋转变压器的应用中需要具备较高的SR（压摆率Slew Rate）。 • 旋转变压器的常见激励方式为差分推挽输出，对放大器要求较宽的带宽以及较高的开环增益，以确保信 号不失真。 • 汽车应用EMI 环境复杂，为了保证励磁功率放大电路不被干扰，放大电路需要具备一定的EMI 抑制能力。 • 作为高功率驱动级，需要具备限流和过温关断功能，保证系统的可靠性和鲁棒性。 • 传统的解决方案是利用通用运放和分立三极管搭建高输出电流，电路复杂可靠性低，且并且难以集成热 关断和限流保护等功能。NSOPA240X 运算放大器具有高电流输出能力，最大可支持400mA 的持续电流 输出。并集成了过温关断，限流保护等安全功能，满足各类旋转变压器驱动的需求。
p e r s p e c c t i v s传统的中国康复运动（TCRE）用于肌筋膜痛：当前的证据和进一步的挑战
摘要：作为整体结构的肌筋膜，强调了一种整体方法，用于干预和治疗与筋膜有关的疾病，例如颈部疼痛（NP），腰痛（LBP）和膝盖疼痛。目前，药物对与肌筋膜的疾病有不利影响。中国传统的康复运动（TCRE）是中药的实用方法，是干预与肌筋膜相关的疼痛的宝贵选择。本文在肌筋膜链相关疼痛的临床研究中发现了Baduanjin，Wuqinxi和Yijinjing的一些研究证据。本文总结了当前的证据，并发现TCRE可以通过呼吸和缓慢的运动来增强肢体运动功能，增加关节运动和柔韧性，并减少关节病理学和压力引起的疼痛。至于未来的方向，请重点关注TCRE，以改善老年人的健康和治疗长期综合症，并整合机器人和TCRE培训以构建安全有效的运动模型。相关研究已经在临床试验注册表中注册，并且已经发布了一些临床研究方案。TCRE可以是减轻慢性风湿性疼痛症状和增加公共卫生管理的另一种非药理学康复疗法。关键字：中国传统的康复运动，疼痛，肌筋膜链，康复
多通道人机交互信息融合的智能方法
结构在运行时可以做到即使某一个模态信息缺失整个网络也能取得不错的效果 , 在多通道情感识别、 语义理解、目标学习等领域取得很好的效果 .尽管如此 , 这类网络相对于任务来说还是相对 “ 具体 ”, 如 果要换一个任务 , 用户就需要修改网络结构包括重新调整参数 , 这使得深度神经网络结构的设计是一 个耗时耗力的过程 .因此研究者们希望一个混合的神经网络结构可以同时胜任多个任务 , 以减少其在 结构设计和训练方面的工作量 .鉴于此 , 研究者开始致力于首先采用大数据联合训练构建出多通道联 合特征分享层 , 然后在识别阶段可以同时进行多任务处理的深度多模态融合结构 .如 Google 的学者 尝试建议一个统一的深度学习模型来自适应地适配解决不同领域、不同数据模态下的多个不同类型 的任务 , 且在特定任务上的性能没有明显损失的模型 [71] .该模型构架请见文献 [71] 的图 2, 由处理输 入的编码器、编码输入与输出混合的混合器、混合输出的解码器 3 个部分构成 , 文献 [71] 的图 3 给 出了这 3 个部分的详细描述 .每一个部分的主体结构类似 , 均包含多个卷积层、注意力机制和稀疏门 控专家混合层 .其中 , 不同模块中的卷积层的作用是发现局部模式 , 然后将它泛化到整个空间 ; 注意力 模块和传统的注意力机制的主要区别是定时信号 , 定时信号的加入能让基于内容的注意力基于所处的 位置来进行归纳和集中 ; 最后的稀疏阵列混合专家层 , 由前馈神经网络 ( 专家 ) 和可训练的门控网络组 成 , 其选择稀疏专家组合处理和鉴别每个输入 .
