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World File Search System停堆
2024 年 SMR 发展的进展
小型模块堆具有很大的优势。它们能够通过低碳供热和制氢实现电力和工业脱碳。它们也非常适合在偏远社区和行业中取代化石燃料发电。一些小型模块堆还经过优化，可以灵活地与可再生能源和储能一起工作。鉴于其规模和较低的前期成本，小型模块堆为不适合使用传统大型核电反应堆的国家和行业提供了一种新的核电选择。科技公司已经与小型模块堆生产商达成交易，因为他们正在寻找为其耗能数据中心提供清洁能源的方法。发展中国家正在将小型模块堆视为小型电网的更实惠的选择。这刺激了多个国家核电行业的创新，根据国际原子能机构先进反应堆信息系统 (ARIS) 数据库的数据，全球约有 70 种小型模块堆设计处于不同的开发和部署阶段。
Corti - 用于紧急服务的人工智能
Corti 机器学习模型的一个例子是院外心脏骤停检测模型。该模型经过训练，可以识别旁观者向接线员描述心脏骤停时的声音，并理解音频中的关键决定性标记。事实证明，该模型可以缩短心脏骤停的检测时间，并增加检测到的心脏骤停数量。
基于脑电图的心脏骤停后预测的深度学习：从当前研究到未来临床应用
心脏骤停 (CA) 后昏迷患者的结果预测至今仍是一个难题。临床结果的主要决定因素是缺氧/缺血后脑病。脑电图 (EEG) 通常用于评估昏迷患者的神经功能。目前，基于 EEG 的结果预测依赖于医学专家的视觉评估，这既耗时又容易产生主观性，并且无法识别复杂的模式。深度学习领域催生了用于在大量数据中检测模式的强大算法。因此，使用深度神经网络分析昏迷患者的 EEG 信号以协助结果预测是这些算法的自然应用。在这里，我们提供了关于使用深度学习进行 CA 后预测的第一篇叙述性文献综述。现有研究表明，无论是依靠自发或听觉诱发的 EEG 信号，在预测结果方面都具有总体较高的性能。此外，文献关注算法的可解释性，并表明深度神经网络在很大程度上基于临床或神经生理学上有意义的特征做出决策。我们通过讨论人工智能和神经病学领域未来需要共同解决的问题来结束这篇评论，以便深度学习算法能够打破出版障碍并融入临床实践。
指导文件：推进端到端可追溯性
1. 经营者独特身份和独特海产品原料标识符的主要 KDE 14 2. 主要供应链停点，确定由船旗国监管的 CTE 和 KDE 16 3. 沿海国家监管的标准供应链的主要供应链停点、CTE 和 KDE 20 4. 港口国家监管的标准供应链的主要供应链停点、CTE 和 KDE 24 5. 加工国监管的标准供应链的主要供应链停点、CTE 和 KDE 28 6. 终端市场国家监管的标准供应链的主要供应链停点、CTE 和 KDE 30 7. 饲料生产和分销的主要供应链停点、CTE 和 KDE 33 8. 孵化场/苗种养殖的主要供应链停点、CTE 和 KDE 35 9.农场/养殖区 38 10. 确定水产养殖产品加工 42 的主要供应链站点、CTE 和 KDE 11. 确定双壳类 44 水产养殖产品的特定供应链站点、CTE 和 KDE
心脏骤停患者的无创脑灌注监测：一项前瞻性队列研究
a 魁北克中央医院 — 拉瓦尔大学研究中心，人口健康与最佳健康实践研究单位（创伤 — 急诊 — 重症监护医学），拉瓦尔大学，加拿大魁北克省魁北克市 18e rue 1401 b 重症监护医学科，麻醉学和重症监护医学系，拉瓦尔大学，加拿大魁北克省魁北克市 c 神经重症监护科，宾夕法尼亚大学医院，美国宾夕法尼亚州费城 Spruce St 3400 号，邮编 19104 d 神经内科和神经外科，西奈山医院，美国纽约州纽约市麦迪逊大街 1468 号，邮编 10029 e 心脏病学、肺科、重症监护和睡眠医学，西奈山医院，美国纽约州纽约市麦迪逊大街 1468 号，邮编 10029 f心脏重症监护 Zena 和 Michael A. Wiener 心血管研究所，西奈山医院，1468 Madison Ave，纽约，NY 10029，美国 g 心脏重症监护室和心脏降压病房，西奈山医院，1468 Madison Ave，纽约，NY 10029，美国 h 神经内科，亨利福特医疗系统，2799 W. Grand Blvd，Clara Ford Pavillion，Room 462，底特律，MI 48202，美国 i 神经内科，韦恩州立大学医学院，密歇根州底特律，美国
验证先进的 APOLLO3® 确定性方案以表征 Jules Horowitz 辐照反应堆堆芯
JHR 是 CEA 卡达拉什正在建造的新型材料测试反应堆。目前，堆芯的中子特性是利用 HORUS3D/N 确定性方案计算的。该方案的工业路线采用两步法，首先是 APOLLO2 MOC 格子计算，然后是基于扩散理论的 CRONOS2 堆芯计算。APOLLO3 ® 是 CEA 新的确定性计算平台，它采用了先进的计算方法。在本文中，正在使用 APOLLO3 ® 带来的新方法为 JHR 建立一个新的参考计算方案。该计算方案通过 TRIPOLI4 ® 执行的参考随机模拟进行了验证。与在 APOLLO3 ® 中模拟 HORUS3D/N 方案的方案结果相比，格子步骤的改进可以显著减少燃料元件和 Hf 控制棒的吸收率偏差。新方案的主要变化在于使用子群自屏蔽法替代精细结构等效法。这些变化与细化几何网格和 383 能级组结构有关。来自晶格台阶的压缩截面用于计算插入五根 Hf 控制棒的 2D JHR 堆芯配置的中子平衡。新的计算方案中添加了堆芯反射器超级晶胞，以产生细化的反射器截面。使用较粗的 41 组结构执行的 MOC 2D 堆芯计算保留了晶格计算的改进，并可以更好地预测反应性和反应速率。下一步将使用包括堆芯实验装置在内的带耗尽层的 3D Sn MINARET 全堆芯计算。关键词：APOLLO3 ®、JHR、确定性计算方案、共振自屏蔽方法。
开发用于使用3D打印机
能源存储的属性，Thèsede de de decodatat：MatéRiaux，Mékyique，Optique et nanotechnologie，（2017年），7。3）ASTM International添加剂制造技术的标准术语，F2792-12A。，（2013年）4）Matsumoto takashi，Koike Aya，Kakinuma Yasuhiro，Oda Yohei：使用定向能量沉积法使用钛氢化的多孔金属建模，日本机械工程师学会的论文，85-880，（2019年），（2019年），19-00233。