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马里科帕县太阳能（示例项目）经济影响和税收分析
影响摘要 人们普遍误以为太阳能项目不会对经济做出贡献，也不会为地方政府带来税收收入。然而，亚利桑那州所有县的太阳能项目都需对设备缴纳个人财产税，因此，如本报告所述，太阳能项目为当地税收管辖区带来了可观的收入。此外，太阳能项目还可能增加不动产税，并为该州产生对非免税设备征收的使用税（但这些额外的州税未包括在本分析中）。本报告估计了位于马里科帕县的典型太阳能项目的影响。这个示例太阳能发电设施占地约 1,200 英亩，发电量高达 200 兆瓦，并增加了 200 兆瓦（4 小时）的电池存储。这种规模的设施通常符合亚利桑那州公共服务公司和盐河项目（该州最大的两家电力公司）最近宣布的购电合同。这种规模的项目的应税原始成本估计为 5.28 亿美元。应税原始成本需缴纳个人财产税，太阳能采用 30 年直线折旧法，最低 10%，电池存储采用 15 年直线折旧法，最低 10%。根据 ARS 42-14155，可再生能源设备的全部现金价值为设备折旧成本的 20%。此全部现金价值需在项目生命周期内缴纳亚利桑那州个人财产税（太阳能设施为 40 年，电池存储为 20 年）。影响摘要 在建设期间，该示例项目将为当地经济带来约 160 万美元的税收收入和 379 个就业岗位。此外，在项目生命周期内，设备个人财产税将产生超过 2220 万美元的税收收入。这些税收将直接惠及县、县特殊区（如县消防区、水灾区和图书馆区）和当地学区。此外，参与项目的员工将产生约 250 万美元的税收收入。总体而言，这个马里科帕县太阳能项目将在项目生命周期内产生约 2620 万美元的税收收入。项目生命周期内的总经济产出估计为 3.497 亿美元。
为计划发起人和消费者节省开支
在 Medicare D 部分中，计划广泛使用 PBM，但受到 CMS 的各种监管限制。例如，几乎所有计划都使用首选药房网络，但 CMS 要求计划接受基本整体网络中“任何愿意合作的药房”。8 此外，D 部分 PBM 可以利用大多数药物类别的封闭式处方集，但 HHS 和 CMS 已承认有六个受保护类别的 PBM 有效性有限。具体而言，HHS 部长 Alex Azar 和 CMS 管理员 Seema Verma 表示，“D 部分计划缺乏管理受保护类别药物的能力，这使得制药行业能够对 D 部分受保护类别的药物索要高价，而患者却得不到优惠……这些药物的典型私人市场折扣在 20% 到 30% 之间，但 D 部分所有受保护类别的平均折扣仅为 6%。”9
员工福利计划审查
雇员股票购买计划（ESPP）（不要与员工股票所有权计划或ESOP混淆）是一项汇编计划，允许员工使用税后薪资扣除额，如果满足某些条件，则以最高15％的折扣在公司中获取股票。内部税收法规（IRC）第423条允许员工从公平市场价值中折扣购买股票，并在购买时折扣税款。ESPP很有吸引力，因为他们为雇员提供了分享雇主的上涨空间的机会，并可以帮助雇员和雇主利益保持一致。对于私营公司，ESPP可能会根据证券法提出独特的挑战。尽管《 1933年证券法》第701条（证券法案）为私人或非报告公司提供赔偿计划的注册豁免，但蓝天法在各州之间在私人公司必须达到的要求以向雇员提供证券必须满足的要求方面有所不同。
渡过运营动荡期
这种量化是基于自下而上的计算，利用行业认可的数据库，如 IATA、Cirium、Flightstats、Eurocontrol 和国家民航局。我们的团队还采访了航空业的领先高管，以确定挑战的优先次序，并形成对其影响和数字解决方案价值的基线假设。我们将这些输入与技术解决方案提供商通过其客户案例研究提出的主张进行三角测量。我们适当地折算了相关结果，以避免任何偏见并确保定义的结果是现实的。然后，将这些好处外推到全球航空业整整一年（2018 年）。它有助于平衡因航空公司业务模式、规模或地区而产生的任何差异。由于许多航空公司长期以来一直在应用数据和分析来制定运营决策，因此我们在建模中排除了正在进行的数字计划的好处。因此，本报告中的数字显示了数字技术带来的增量价值，超过了已经在进行的计划。
Tianqi Lithium Corporation 天齐锂业股份有限公司
2017年6月19日，公司召开第四届董事会第六次会议，审议通过了《关于开展年产2.4万吨电池级单水氢氧化锂项目第二生产线可行性研究及前期投资的议案》，标志着公司正式启动年产2.4万吨电池级单水氢氧化锂项目第二生产线（以下简称“二号生产线氢氧化锂项目”或“项目”）可行性研究工作，拟利用自筹资金进行前期投资。2017年10月26日，公司第四届董事会第十次会议审议通过了《关于建设年产2.4万吨电池级单水氢氧化锂项目第二生产线的议案》。项目估算总投资3.28亿澳元（按2017年9月29日中国外汇交易中心核准公布的人民币中间价折合约17.09亿元人民币），建设工期26个月。
QTLDESIGN：QTL的设计（定量性状基因座）实验
效果我们要检测到的QTL效应。对于PowerCalc和样品，这是一个Nu-erseric（向量）。为可检测到它指定了间交叉的附加成分和优势成分的相对大小。效应的规范取决于十字架。对于反向交叉而言，这是杂合gote和纯合子的均值。对于RI线来说，这是纯合子均值的一半，对于间卷，它是C（a，d）的两个组成矢量，其中A是添加效应（纯合子之间的差异），而D是主导效应（杂合子和纯合量的平均值之间的差异）。基因型均值为-A-D/2，D/2和A-D/2。对于可检测到的，可选的对于间折，可以使用字符串指定QTL效应类型。字符串“ add”或“ dom”用于分别表示表型的加性模型或主导模型。可能是表格C（a，d）的数量向量，表明添加剂和优势成分的相对幅度（如上所述）。默认值为“ add”。
DCIA解旋酶加载器与DNA 的结构见解
摘要：DCIA是祖先细菌复制性解旋酶加载剂，在进化过程中，噬菌体起源的DNAC/I负载器在进化过程中替换。DNAC通过打开六聚体环，帮助解旋酶在DNA上加载，但是DCIA负载的机理仍然未知。我们通过电子显微镜，核磁共振（NMR）光谱和生物化学实验证明，折叠成KH样结构域的DCIA不仅在非典型模式下与单链，而且是双链DNA相互作用。长α-helix 1的某个点突变表明了其在DCIA相互作用中对于模仿单链，双链和分叉DNA的各种DNA底物的相互作用的重要性。其中一些突变也影响了DCIA对解旋酶的负载。我们提出了一个假设，即DCIA可以通过在两个DNA链之间进行插入以稳定它来成为DNA伴侣。这项工作使我们能够提出DCIA与DNA的直接相互作用可以在解旋酶的负载机理中发挥作用。
开发用于治疗高脂血症的新型基因组编辑工具
基因组编辑是指修改生物体的 DNA 以改变其遗传信息。最有前途的基因组编辑工具之一是 CRISPR-Cas9，它代表成簇的规律间隔短回文重复序列 (CRISPR) 和 CRISPR 相关蛋白 9 (Cas-9)。CRISPR-Cas9 允许科学家通过靶向特定基因并引入修饰来精确改变 DNA 序列 [ 1 , 2 ]。在高胆固醇血症的情况下，主要目标是靶向参与胆固醇代谢的基因，以降低血液中的低密度脂蛋白 (LDL) 胆固醇水平。由于肝脏在脂蛋白颗粒的产生和清除中起着关键作用，因此基因组编辑策略经过优化以靶向肝细胞内的基因。例如，基于血清型 8 的腺相关病毒 (AAV) 载体对肝脏有特异性的趋向性，已在多项小鼠体细胞基因组编辑研究中用于 [3,4]。脂质纳米颗粒 (LNP) 也是 CRISPR-Cas9 编辑的运载载体，由于其能够与血清蛋白相互作用，可被肝细胞有效吸收 [5]。研究人员一直在探索利用基因组编辑开发新疗法，以替代现有疗法，包括他汀类药物、依折麦布、PCSK9（前蛋白转化酶枯草溶菌素/kexin 9 型）抑制剂、烟酸、胆汁酸螯合剂、纤维酸盐和贝伐单抗酸 [6-9]。他汀类药物在 20 世纪 80 年代末首次用于治疗高胆固醇。第一个被批准用于临床的他汀类药物是 1987 年的洛伐他汀 (Mevacor)。洛伐他汀获批后，其他他汀类药物也相继被开发并用于治疗高胆固醇血症。一些常用的他汀类药物包括辛伐他汀 (Zocor)、阿托伐他汀 (Lipitor)、普伐他汀 (Pravachol) 和瑞舒伐他汀 (Crestor)。虽然他汀类药物被认为是安全有效的，但使用时会出现不同的副作用，包括肌肉疼痛和无力、胃肠道症状和肝酶异常，这导致了替代疗法或补充疗法的发展 [ 10 , 11 ]。依折麦布通常被认为是无法耐受他汀类药物或需要进一步降低 LDL 水平的个人的有效选择 [ 12 ]。这种药物通过减少胆固醇从血管中吸收而起作用。
使用机器学习算法检测心血管自主神经病
抽象的心血管自主神经病（CAN）是一种无症状的糖尿病并发症（DM）的并发症。与1型糖尿病（T1 DM）相比，它在2型糖尿病（T2 DM）中更为普遍。可能会损害交感神经和副交感神经和血管神经纤维，从而导致心率变异性（HRV）和血管动力学降低。HRV中的抑郁症是罐头的指标。心血管反射测试（EWING测试）目前被用作可以检测的诊断工具，但是这些测试无法检测到亚临床可以并且需要患者合作。因此，我们建议在5分钟内评估HRV特征（线性和非线性）的可行性，并嵌入机器学习模型中，以为有CAN的患者提供全面的筛查。我们的研究使用了来自Physionet的ECG数据集，由100例患者（50例T2糖尿病和50个健康个体）组成。我们将汉密尔顿峰检测算法应用于ECG信号，以检测QRS峰并提取心率信号。线性和非线性HRV分析方法用于从HRV信号的每个5分钟段中提取各种特征。 这些功能用于准备数据集，并将K折交叉验证技术应用于单独的培训和测试数据集以使分类模型降低偏差。 在我们的研究中，我们使用逻辑回归，k-nearest邻居（KNN）和支持向量机（SVM）作为机器学习分类算法。线性和非线性HRV分析方法用于从HRV信号的每个5分钟段中提取各种特征。这些功能用于准备数据集，并将K折交叉验证技术应用于单独的培训和测试数据集以使分类模型降低偏差。在我们的研究中，我们使用逻辑回归，k-nearest邻居（KNN）和支持向量机（SVM）作为机器学习分类算法。为了最大程度地提高性能，使用超参数优化技术来为每个分类模型选择正确参数的合并。精确度量为96.67％（逻辑回归），93.33％（K-NN）和93.33％（SVM），达到了最高水平的性能，并且发现这些绩效是在糖尿病患者中诊断为CAN中最重要的。提出的基于机器学习的分类模型可以预测罐头的早期发作，并降低由于心肌梗死而导致的死亡率。
基于数字孪生的预应力钢筋安全性评估...
在役预应力钢结构的安全性已得到广泛研究，但传统的预应力钢结构安全评估方法涉及的样本点少、预测不准确，且耗费大量的人力和物力。利用数字孪生技术可以对钢结构全寿命周期内的结构行为、状态和活动进行监测，相当于对结构进行了一次安全评估。本研究旨在建立预应力钢结构的数字孪生多维模型，在此模型的基础上利用相关结构历史数据对支持向量机和预测模型进行训练，并根据实测数据对结构的安全风险等级进行预测。最后，利用轮辐索桁架结构的比例折减模型验证了所提方法的可行性。结果表明，数字孪生技术可以实现在役预应力钢结构的实时监测，并能及时预测其安全水平，为预应力钢结构的安全风险评估提供了一种新方法。