初步评估:在任何学生参加任何学年的任何PIAA成员学校的学生,学年的练习,跨学会,混战和/或竞赛之前,要求学生(1)完成全面的初步预科体育评估(CIPPE); (2)有适当的人完成CIPPE表格的前六个部分。父母/监护人完成第1和第2节后;学生和家长/监护人第3、4和第5节;和第6节由授权的医学检查员(AME),这些部分必须转交给学校学生保留的校长或校长的指定人员。CIPPE不得比5月1日更早授权,无论在学年何时进行,直到下次4月30日或春季运动季节的结束。在同一学年进行的随后的运动:在完成CIPP之后,试图参加练习,学业间练习,混战和/或在同一学年进行竞赛的学生必须完成此形式的第7节,并且必须在此形式的第7节中完成该节,并将其在本科生或主要的设计中转为其本节。本金或校长的指定人员将确定是否需要完成第8节。
摘要:虚拟同步发电机(VSG)是现代电力系统中的重要概念和主要控制方法。基于功率电力的分布发电机在电网中的渗透提供了不确定性并减少了系统的惯性,从而增加了发生干扰时不稳定的风险。VSG通过引入同步发电机的动态特性来产生虚拟惯性,该发电机提供惯性并成为一种网格形成控制方法。VSG的缺点是要调整许多参数,并且其操作过程很复杂。然而,随着人工智能(AI)技术的快速发展,AI算法的强大适应性学习能力为该问题提供了潜在的解决方案。两个研究热点是深度学习(DL)和增强学习(RL)。本文对这两种技术以及Energy Internet(EI)中的VSG控制进行了全面综述。首先,引入了VSG的基本原理和分类。接下来,简要审查了DL和RL算法的开发。然后,总结了基于DL和RL算法的VSG控制的最新研究。最后,讨论了一些主要的挑战和研究趋势。
通过单危险方法来解决与气候相关的极端事件的风险/影响评估,到目前为止,该方法限制了能够整体理解气候对复杂的社会核对技术系统的重量影响的全面,协调和综合的多危险建模框架的发展,以及可能的气候发展途径的定义,以及20222222222222222222.预期因气候变化而加剧气象危害的频率和幅度通常会通过复杂的相互作用的发生来表现出来,其特征是复合事件(例如,洪水和陆地滑坡,由大降雨而触发)和cascading效应(例如,森林燃起的危机被持续的造成的森林燃烧,被漫长的森林燃烧受到热浪的触发触发条件)。
Comprehensive analysis of microbial content in whole-genome sequencing samples from The Cancer Genome Atlas project Yuchen Ge 1,2,* , Jennifer Lu 1,3 , Daniela Puiu 1,2 , Mahler Revsine 1,4 , and Steven L. Salzberg 1,2,3,4,* 1 Center for Computational Biology, Johns Hopkins University, Baltimore, Maryland, United States 2 Department of Biomedical Engineering, Johns Hopkins University 3 Department of Pathology, Johns Hopkins School of Medicine 4 Department of Computer Science, Johns Hopkins University 5 Department of Biostatistics, Johns Hopkins University *Correspondence to: salzberg@jhu.edu, yge15@jhmi.edu Abstract In recent years, a growing number of publications have reported the presence of microbial species in human tumors and of mixtures of microbes that appear to对不同的癌症类型高度特异。我们最近对三种癌症类型数据的重新分析表明,据报道,技术错误导致了许多微生物物种的错误报道,据报道在癌症基因组图集(TCGA)项目的测序数据中发现了许多微生物物种。在这里,我们扩展了分析,涵盖了目前从癌症基因组图集(TCGA)项目中获得的所有5,734个全基因组测序(WGS)数据集,其中涵盖了25种不同类型的癌症。我们使用更新的计算方法和数据库分析了微生物含量,并将我们的结果与癌症中细菌,病毒和真菌的两项主要研究的结果进行了比较。引言最近的许多研究使用了癌症基因组图集(TCGA)项目创建的庞大测序资源来探索微生物物种在癌症中的潜在作用。我们的结果扩展并加强了我们最近的发现,这表明微生物的存在远小于以前报道的小说,并且在TCGA数据中鉴定出的大多数物种根本不存在,或者是已知的污染物,而不是居住在肿瘤中的微生物。作为这项扩展分析的一部分,为了帮助他人避免被有缺陷的数据误导,我们发布了一个数据集,其中包含在所有5,734个TCGA样品中检测到的细菌,病毒,古细菌和真菌的详细读取计数,该样本可以作为未来研究的公众参考。尽管收集了大多数TCGA数据的目的是研究人类遗传变异或基因表达,但肿瘤中存在的微生物(包括病毒,细菌和真菌 - 可能)也被捕获为测序实验的偶然副作用。在人类肿瘤样本中识别微生物,其中绝大多数生物质预计是人类的,需要非常小心,以免被污染物,测序矢量或其他可能存在于数据中的污染物,测序矢量或其他文物。在这项研究中,我们的目标是对TCGA项目的数千个全基因组测序(WGS)样本进行详尽而细致的调查,目的是识别这些样品中的任何微生物。通过公开获得结果,我们希望刺激更多的研究,这些研究可能会放大或反驳各种肿瘤类型中微生物的最新发现。我们还将我们的发现与最近使用许多相同TCGA数据的研究结果进行了比较,并描述了在某些情况下受到污染影响的发现。这些研究以及其他依赖数据的研究已牵涉到癌症各个方面的微生物组,从调节肿瘤微环境到影响治疗
采矿业需要接受新时代的自治技术和智能系统,以熬夜技术的现代化,使投资者和利益相关者的震动受益,最重要的是,为国家而言,并保护健康和安全。地理技术工程的一个重要组成部分是进行坡度稳定性分析,以确定斜率故障的可能性以及如何预防。迫切需要一种可靠,具有成本效益且通常适用的用于评估坡度稳定性的技术。已经进行了许多研究,每项研究都采用独特的策略。使用机器学习(ML)技术的替代方法是通过分析从斜率监测和测试中收集的数据来研究稳定条件和斜率特征之间的关系。本文是作者尝试全面回顾有关在斜率稳定性分析中使用ML技术的文献的尝试。发现,大多数研究人员都依靠输入变量有限的数据驱动方法,并且还验证了可以有效利用ML技术来预测斜率故障分析。SVM和RF是使用的最流行的ML模型类型。RMSE和AUC广泛用于评估ML模型的性能。
IOM全面的准备,减少灾害风险和气候变化适应简介1。气候变化的鲜明现实反映在全球流离失所的人数惊人的人数中。在全球范围内,有超过1.17亿人生活在流离失所中,这是由于日益频繁和剧烈的灾难所加剧的危机。1投资于全面的准备方法,减少灾害风险和气候变化适应,如IOM战略计划2024- 2028年所概述,对于推动流离失所的解决方案至关重要。这种解决方案还必须在更广泛的气候变化背景下解决并考虑劳动力流动,这是社区单一自适应策略的一部分。2。在2022年,由于灾难的造成的近3300万人在内部流离失所,而在2023年,自然危害又造成了另外2640万人的家人。2在2023年的紧急事件数据库(EM-DAT)中记录了与自然危害有关的399例灾难,3例导致86,473人死亡,影响超过9300万人。相关的经济损失为2027亿美元。这些数字强调了迫切需要全球行动来解决气候变化并减轻其毁灭性后果,尤其是流离失所危机。3。同时,人道主义需求达到了历史最高点。在2024年,由于冲突和气候变化造成的危机,全球近3亿人需要人道主义援助和保护。4。5。4,但在2023年,只有三分之一获得了所需的总资金的三分之一,总计约为550亿美元的约200亿美元,5,这突显了人道主义需求同比增长的巨大现实,并且壳体量增长,并与金融环境相结合。随着极端天气事件的增加,频率和强度增加,并导致广泛的流离失所和生命损失,IOM认识到迫切需要积极的措施。IOM采用整体组织的准备,减少灾害风险和气候变化的适应性,利用其多样化的编程领域的专业知识,并在其所有部门以及其他人道主义,发展与和平建设的参与者中寻求积极的内部协调,以应对现有的现有和预期气候相关的挑战。本文基于并补充了在计划与金融常务委员会的第31和第30秒发表的两篇早期论文:有关流离失所,迁移和气候行动的最新信息:促进预防,备忘,备忘,响应和解决方案的创新方法,以及IOM的全面方法。旨在根据成员国的支持需求以及背景,环境和地缘政治转变的结果来证明IOM的发展思维过程,这些转变加强了紧急扩大对气候危机的创新交付方法的必要性。
《CHIPS法案》为商务部提供了500亿美元。其中390亿美元用于激励对美国设施和设备的投资。剩余的110亿美元用于建立强大的国内研发生态系统,并监督一系列旨在加强和振兴美国在半导体研发和制造领域地位的项目。此外,《CHIPS法案》还授权商务部长发放高达750亿美元的直接贷款和贷款担保。商务部正在通过国家标准与技术研究所(NIST)实施这些要求,该研究所推动测量科学、标准和技术的发展,以促进美国创新、提高工业竞争力并提高经济安全和生活质量。
超越产品作为盟友,深入了解生物治疗开发的挑战,我们被驱动以完善帮助您提供下一代药物以更快地推销市场的技术。您在每一步都获得了基础并推进科学。Thermo Fisher Scientific还为您提供了我们数十年来策划的卓越服务和应用专业知识。通过充分利用Thermo Scientific Workflow解决方案,您可以将重点放在需要的位置,从而产生积极的影响。
摘要:本评论文章收集了最新的热塞和热塑性聚合物的回收技术。有关现有实验程序及其有效性的结果。对于热固性聚合物而言,综述主要集中于纤维增强的聚合物复合材料,重点是基于环氧树脂的系统和碳/玻璃纤维作为增强型,因为其寿命终止管理的环境关注。热过程(流化床,热解)和化学过程(不同类型的溶剂分解)。分析了最新的合并过程(微波炉,蒸汽和超声辅助技术)和非凡的回收尝试(电化学,生物学和带有离子液体)。导致材料降级的机械回收被排除在外。的见解也是针对迄今为止为纤维重复使用的升级方法提供的。至于热塑性聚合物,最常见的聚合物矩阵的最先进的回收方法以及适当的添加剂用于矩阵升级。机械,化学和酶促回收过程被描述了。使用纤维增强的热塑性复合材料是非常新的,因此,提出了最新成就。借助上述所有信息,这项广泛的审查可以作为教育目的的指南,针对聚合物回收的学生和技术人员。