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将中东和北非地区的氢气出口到欧洲
交通：通过在燃料电池中将氢与氧结合，可以产生电能，而这一过程的副产品是水和热。产生的电能可以驱动电动机，并替代使用化石燃料的内燃机，成为低碳出行的替代品。与现有的电动汽车相比，它具有某些优势，因为它的续航里程更长，加油时间只需几分钟。
IDS：我们能设计出“更好”的人类吗？我们应该吗？ - 探索 2
几十年来，创造具有特定特征或超能力的人类一直是科幻小说的中心主题。一个“创造”超人的杰出例子来自一个标志性的故事，讲述了 1940 年曼哈顿下东区一个瘦小的孩子如何变成美国队长。虽然改变身体的“超级血清”似乎不太可能，特别是在青霉素刚刚开始广泛使用的时期，但利用我们目前对人体的理解，有可能创造超人吗？70 多年来，人们已经知道我们每个细胞中存在的 DNA 是让我们成为人类的蓝图。2003 年，蓝图（即“人类基因组”）免费提供给全世界。蓝图中包含了制造人体每个部分并控制其运作的说明。随着人类基因组的公布，理论上可以修改蓝图的特定部分以生成具有特定特征的人类（即“设计人类”）。但我们应该这样做吗？在本课程中，我们将探讨两个大问题：1. 人类能否被创造出来并具有特定的特征？2. 我们是否应该设计出“更好的”人类？我们将研究以下技术
治疗妊娠早期诊断出的妊娠糖尿病
结果总共802名妇女进行了随机分组；将406分配给Imme diate治疗组，396分配给对照组；可用于793名妇女（98.9％）的后续数据。以15.6±2.5周的平均（±SD）妊娠进行初始OGTT。在直接治疗组的378名妇女中的94名（24.9％）中发生了一个不良的新生儿结局事件，对照组的370名妇女中有113名（30.5％）（调整后风险差异，-5.56个百分点； 95％置信区间； 95％置信区间[CI]，-10.1至-10.1至-1.1.2）。与妊娠相关的高血压发生在直接治疗组中的378名女性中的40名（10.6％）中，在对照组中，有372名女性中有37名（9.9％）（调整后风险差，0.7个百分点； 95％CI，-1.6至2.9）。IMME处理组的平均新生儿瘦体重为2.86 kg，对照组为2.91 kg（调整后的平均差异为-0.04 kg； 95％CI，-0.0.09至0.02）。在与筛查和治疗相关的严重不良事件方面没有观察到组间差异。
基于多链区块链的水果和蔬菜供应链的优质可追溯性系统
为了提高水果和蔬菜行业的可追溯性效率和安全性，本文提出了一种基于多链区块链技术的优化模型。首先，对水果和蔬菜行业的供应链信息进行了分析，该信息的可追溯性代码和产品信息来自供应链的各个阶段。接下来，基于区块链技术建立了可信赖的可追溯性优化模型。最后，使用HyperLeDger Fabric实现了VFSC的信息可追溯性系统，并提出了改进的Kafka负载平衡算法来提高消息传输效率。仿真结果表明，当数据记录数量超过1000时，多链可追溯性模型就查询效率而言优于传统的单链区块链模型。在区块链上部署了10000个数据记录后，与传统的单链模型相比，多链模型的效率提高了90％以上。
利用链路：通过更高海拔链路改善卫星通信
大多数小型卫星操作（包括立方体卫星社区中的操作）都会最大化与地面站的单次通信持续时间，但这样做并不能最大化传输的总数据量。在本文中，我们研究了通过等待以非直观的高仰角开始传输来最大化数据下载的方法。此仰角缩短了倾斜距离，并允许以更高的固定数据速率关闭链路。虽然传输时间较短，但下载的总数据量较大。我们针对各种通道配置检查了这种方法，并将其与世界各地已知地面站的通道分布进行了比较。本研究的结果（分析和数值）与最大化给定卫星轨道传输数据量的策略建议一起呈现。这些方法依赖于在轨时改变无线电数据速率的能力，这通过使用灵活速率无线电来实现。我们通过检查一年内单个地面站的传输数据量来扩展这项研究。结果表明，可以找到最佳固定数据速率，从而使全年下载的数据量最大化。最后，为小型卫星社区提供了无线电开发建议。
噬菌体lambda -dna-未消除
从受感染的大肠杆菌菌株W3350中分离出双链DNA（CL857 IND1 SAM7）分离出双链DNA。分子量为31.5 x 10e6 daltons，长度为48,502个碱基对。通过凝胶过滤从热诱导的溶菌原大肠杆菌CL857 S7中分离出噬菌体。通过苯酚/氯仿提取从纯化的噬菌体中分离出DNA，并透析透析于10mm Tris-HCl（pH7.4）和1mm EDTA。
通过测量生理指标来检测智力任务期间的静息状态
摘要：已有多项旨在评估智力生产力和专门设计的任务的研究。然而，结果可能无法反映实际的智力生产力，因为设计的任务与办公室工作不同。同时，办公室工作人员有两种心理状态（工作和暂时休息状态），它们在脑力工作过程中交替变化。如果能检测到员工的心理状态，就能更准确地衡量生产力。在本研究中，作者旨在通过测量脑力工作时的生理指标（如脑电图、心电图和眼外肌和眼轮匝肌的肌电图）来开发一种检测暂时休息状态的方法。从这些测量指标中，作者提取了 6 个特征，即脑电波和脑电波、心率的低频和高频波以及眨眼和扫视眼球运动的间隔。它们被用来通过马哈拉诺比斯判别分析来检测暂时休息状态。实验结果显示，检测准确率为80.2%。该结果显示，生理指标作为心理状态检测方法之一具有可行性。
生物素化的双链/单链DNA杂交（17,853 nt）
•保持通道的流量1-3打开，并在〜2.5μm和6μm之间移动陷阱1，以确定是否形成了系绳，通过观察力响应。对于单个系绳，测得的FD曲线遵循双链DNA的蠕虫样链模型，轮廓Lenght为17.853 bp，并且在60 Pn处具有过度拉伸的高原。双重系数显示，距离较短的力响方面的发作将使高原过高的高原。双 - 毛线可以通过增加珠子之间的距离而打破，但是，也可能发生Tethers（部分）转换为杂种，而不是导致单个常规的Tethers。如果经常捕获多个系数，则可以降低注射器中的DNA浓度。
有向链生成对抗网络
现实世界数据可以是多模态分布的，例如描述社区中的意见分歧、神经元的脉冲间隔分布以及振荡器的自然频率的数据。生成多模态分布式现实世界数据已成为现有生成对抗网络 (GAN) 的挑战。例如，我们经常观察到神经 SDE 仅在生成单模态时间序列数据集方面表现出色。在本文中，我们提出了一种新颖的时间序列生成器，称为有向链 GAN（DC-GAN），它将时间序列数据集（称为有向链的邻域过程或输入）插入具有分布约束的有向链 SDE 的漂移和扩散系数中。DC-GAN 可以生成与邻域过程相同分布的新时间序列，并且邻域过程将提供学习和生成多模态分布式时间序列的关键步骤。所提出的 DC-GAN 在四个数据集上进行了测试，包括两个来自社会科学和计算神经科学的随机模型，以及两个关于股票价格和能源消耗的真实世界数据集。据我们所知，DC-GAN 是第一个能够生成多模态时间序列数据的作品，并且在分布、数据相似性和预测能力的度量方面始终优于最先进的基准。