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地源除冰融雪系统...
与传统技术相比，热除冰和融雪方法在控制交通基础设施表面冬季状况方面具有多种优势。这些包括自动控制安全的表面条件、避免化学物质及其对环境的影响以及延长基础设施的使用寿命。水力传热系统可以利用夏季收集的太阳能和地热交换的季节性热能储存。将这些可再生资源与能源储存结合起来可以节省一次能源。2021 年 6 月，国际能源署 (IEA) 启动了一个项目，旨在利用地面热能源为交通基础设施的表面除冰。本文首次概述了项目目标和方法。© 2022 作者。由 ELSEVIER BV 出版 这是一篇根据 CC BY-NC-ND 许可开放获取的文章（https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0）由交通研究领域 (TRA) 会议科学委员会负责同行评审 关键词：除冰；融雪系统；地源；基础设施
转化生长因子-β1的外源对...
脱颖而出的背景：免疫学因素是复发妊娠丧失（RPL）的主要原因（RPL）和诱导母亲耐受性的耐受性是对这种RPL原因的主要治疗方法，但是这种方法的效果是不确定的，需要多种剂量和/或干预措施。这项研究的目的是研究转化生长因子-β1（TGF-β1）的单一施用是否可以改善RPL小鼠的妊娠结局，以及通过TGF-β1驱动免疫耐受性分子吲哚氨基氨基氨基氨基氨酸2,3-二氧氧化物（IDO）的TGF-β1是否导致改善。材料和方法：在这项实验研究中，将40个RPL模型小鼠平均分为一个对照组，该对照组接受了0.01 m磷酸盐缓冲盐水（PBS）和一个治疗组，该治疗组通过尾静脉注射接收了含有2、20和200 ng/ml TGF-β1的PBS。在怀孕的13.5天后处死小鼠，并确定胚胎的探索率。使用蛋白质印迹和免疫组织化学技术在胎盘中检测到IDO，TGF-β1和TGF-β3的表达。结果：在RPL小鼠的胎盘组织中，IDO的表达与TGF-β1正相关（r = 0.591，p <0.001）。在所有治疗组中，胚胎吸收率显着低于对照组，并且在所有治疗组的胎盘组织中IDO的表达显着高于对照组。TGF-β1的表达从治疗组的2、20至200 ng/ml逐渐增加，外源性TGF-β1的浓度与治疗组中胎盘组织中TGF-β1的表达呈正相关（r = 0.372，p = 0.018）。结论：外源性TGF-β1改善了RPL小鼠的妊娠结局，并且可能的治疗性机械性是外源性TGF-β1诱导内源性TGF-β1和IDO的持续表达，这是由于相互诱导的另一个人的表达。该实验可以为RPL患者的未来治疗提供一个新的方向和想法。
源主列表由SRN
A2660 DISPLAY PACK INC 1340 MONROE NW GRAND RAPIDS 49505 KENT Other A2677 AMERIKAM 1337 JUDD AVE SW GRAND RAPIDS 49509 KENT Other A2722 EXPERT COATING CO INC. 2855 MARLIN COURT NW GRAND RAPIDS 49534 KENT Other PTI A2725 GEAR RESEARCH INC 4329 EASTERN AVE GRAND RAPIDS 49508 KENT Other A2809 Mold Masters Company 1455 Imlay City Road Lapeer 48446 Lapeer其他PTI A2849 Wacker Chemical Corp 3301 Sutton Rd Adrian 49221 Lenawee Lenawee其他PTI A2851 Anderson Development Company
ISIS 中子和μ子源
STFC（ISIS）获得了英国国际科学伙伴基金 2 的资助，以支持马来西亚使用 ISIS 直至 2026 年 3 月。该奖项将支付 ISIS 的光束时间费用，并将支持马来西亚研究人员前往 ISIS 进行实验的旅行、食宿费用。
关于源连接性和网络度量的可变性，源连接量和网络度量
图1 RNA干扰：将miRNA基因转录为原代miRNA（pri-miRNA），该基因由Drosha进一步处理以形成前miRNA。Exportin-5将前MIRNA转移到细胞质中，如果将其处理为成熟的miRNA。siRNA可以通过化学合成直接获得，并在载体或化学修饰的帮助下可以通过内吞作用到达细胞质。在细胞质中，成熟miRNA或siRNA的引导（反义）将组装到RNA诱导的沉默复合物（RISC）中。乘客（感官）链将被丢弃。成熟的RISC将通过与引导链配对找到目标mRNA序列。少于7个互补碱（种子区域）足以用于miRNA介导的RNAi，而siRNA诱导的沉默通常需要完全互补性。取决于触发分子（siRNA或miRNA），由于mRNA降解或转移到P体中，靶基因的翻译可能会被抑制。mRNA疗法：一旦通过适当的递送方法引入在细胞质中，经过改良的外源mRNA可以劫持细胞的核糖体，以转化为功能性蛋白质
位置不可源性的无源域自适应学习来预测太阳能发电
摘要 - 太阳能发电的预测是一项挑战任务，因为它依赖于表现出空间和时间变化的气候特征。由于数据分布的变化，预测模型的性能可能会在不同的位置各不相同，从而导致一个模型在一个区域中效果很好，但在其他区域则不能。此外，由于全球变暖的结果，天气模式的改变是明显的加速。这种现象引入了随着时间的流逝，即使在同一地理区域内，现有模型的功效也会降低。在本文中，提出了一个域自适应深度学习框架，以使用可以解决上述挑战的天气特征来估算太阳能发电。以监督的方式训练了一个已知位置数据集的馈电深度卷积网络模型，并用于预测以后未知位置的太阳能。这种自适应数据驱动的方法在计算速度，存储效率及其在最先进的非自适应方法失败的情况下改善结果的能力表现出显着的优势。我们的方法已显示出10的改进。47％，7。 44％，5。 分别为加利福尼亚州（CA），佛罗里达州（FL）和纽约（纽约）（纽约）的最佳性能非自适应方法相比，太阳能预测的准确性为11％。 索引术语 - 表现力，深度学习，域适应性，可再生能源47％，7。44％，5。分别为加利福尼亚州（CA），佛罗里达州（FL）和纽约（纽约）（纽约）的最佳性能非自适应方法相比，太阳能预测的准确性为11％。 索引术语 - 表现力，深度学习，域适应性，可再生能源分别为加利福尼亚州（CA），佛罗里达州（FL）和纽约（纽约）（纽约）的最佳性能非自适应方法相比，太阳能预测的准确性为11％。索引术语 - 表现力，深度学习，域适应性，可再生能源
抑制神经源性炎症通路与椎间盘源性背痛减轻相关
研究设计：回顾性队列研究。目的：本研究旨在确定在患有退行性脊柱疾病和偏头痛的患者群体中，开始使用抗降钙素基因相关肽 (CGRP 抑制剂) 药物治疗偏头痛是否也与背部/颈部疼痛、活动能力和功能的改善有关。文献概述：CGRP 上调脊柱病中的促炎细胞因子，如肿瘤坏死因子-α、白细胞介素-6、脑源性神经营养因子和神经生长因子，导致椎间盘退化和痛觉神经元敏化。尽管 CGRP 抑制剂可以抑制偏头痛中的神经源性炎症，但它们作为椎间盘源性背部/颈部疼痛疾病治疗靶点的异位疗效仍不清楚。方法：回顾性分析了 2017 年至 2020 年期间在单一学术机构中诊断为脊椎病和偏头痛并接受 CGRP 抑制剂治疗的所有成年患者。收集了患者人口统计学和医疗数据、随访时长、服用 CGRP 抑制剂前后偏头痛的严重程度和频率、脊椎疼痛、功能状态和活动能力。进行配对单变量分析以确定服用 CGRP 抑制剂前后脊椎疼痛、头痛严重程度和头痛频率的显著变化。使用 Spearman 的 rho 评估脊椎疼痛评分变化与功能或活动能力改善之间的相关性。结果：共纳入 56 名患者。服用 CGRP 抑制剂后脊椎疼痛就诊的平均随访时间为 123 天，偏头痛就诊的平均随访时间为 129 天。开始使用 CGRP 抑制剂治疗偏头痛后，背部/颈部疼痛显著减少（p<0.001），从 6.30 降至 4.36。根据脊柱随访记录，25% 的患者在服用 CGRP 抑制剂时日常生活活动功能得到改善，17.5% 的患者活动能力得到改善。背部/颈部疼痛的变化与功能改善有中等相关性（ρ =-0.430），但与活动能力改善无关（ρ =-0.052）。结论：服用 CGRP 抑制剂治疗慢性偏头痛并伴有退行性脊柱疾病的患者背部/颈部疼痛明显减轻。
在EEG源定位中的源取向检测和时空LCMV时的加速算法
本文说明了脑电图（EEG）数据的两个有效源定位算法的开发，旨在增强实时大脑信号重建，同时解决传统方法的计算挑战。准确的EEG源定位对于在认知神经科学，神经康复和脑部计算机界面（BCIS）中的应用至关重要。为了在精确的源方向检测和改进的信号重建方面取得重大进展，我们介绍了加速的线性约束最小方差（ALCMV）波束形成工具箱和加速的大脑源方向检测（AORI）工具箱。ALCMV算法通过利用递归协方差矩阵计算来加快EEG源重建，而与常规方法相比，AORI将源方向检测从三个维度简化了66％。使用模拟和实际脑电图数据，我们证明了这些算法保持高精度，方向误差低于0.2％，并且信号重建精度在2％以内。这些发现表明，所提出的工具箱代表了脑电图源定位的效率和速度的重大进步，使其非常适合实时神经技术应用。
绿源产品验证报告 2023
2.1 GSPV 方法论 ................................................................................................................ 6 2.2 PSO 归因 ................................................................................................................ 6 2.3 2023 年 GSPV 流程结果 ............................................................................................ 7 2.4 2023 年绿色和非绿色源产品客户的燃料结构 ............................................................. 9 2.5 2023 年单个供应商的 GO 缺口 ............................................................................. 13 2.6 临时 GSPV ............................................................................................................. 14 2.7 FMD 和 GSPV 时间表 ............................................................................................. 14