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World File Search System动态平衡
能源、工业和经济模型、子模块和联系
长期预测模型： • FINITO - 燃料和工业综合优化模型（燃料/工业） • ReEDS - 区域能源部署系统（电力） • SLiDE - 可扩展链接动态平衡模型（经济） 经济模型/数据： • JEDI - 就业和经济发展指数模型 • WINDC - 威斯康星州国家数据联盟（州级） • GTAP - 全球贸易分析项目（国际） 电力系统模型： • beetle - 从 ReEDS 到 SIIP 和 PLEXOS 的转换器 • SIIP - 可扩展综合基础设施规划模型 • PLEXOS - 电力系统模型（商业） dsGrid 的数据输入： • ResStock - 住宅建筑存量模型 • ComStock - 商业建筑存量模型 • IGATE-E - 工业地理空间能源评估分析工具 (ORNL) • TEMPO - 交通能源与移动路径选项模型 杂项： • dsgrid - 需求侧电网（按部门划分的 8,760 个负荷数据） • dGen – 分布式发电模型（分布式光伏） • PRAS – 概率资源充足性套件（可靠性）
摘自阿育吠陀
简介阿育吠陀（Ayurveda）是古老的医学整体体系，强调了维持健康方面的思想，身体和精神的相互联系。阿育吠陀实践的核心是通过Panchakarma等疗法实现身体幽默之间保持平衡的概念。其中，Virechana治疗的重点是从胃肠道清除多余的Pitta dosha和毒素。传统上被视为一种消化清洁技术，但最近的科学兴趣已转向其对肠道菌群的潜在影响，并认识到它们在健康和疾病中的关键作用。材料和方法肠道微生物群，也称为肠道菌群或肠道微生物组，是指居住在胃肠道的微生物社区。该生态系统包括细菌，真菌，病毒和其他微生物，它们在消化，免疫功能，代谢和整体健康中起着至关重要的作用。肠道菌群存在于动态平衡中，受饮食，遗传学，年龄和环境暴露等因素的影响。其成分在个体之间可能有很大差异，并且可以在整个
动态新兴系统的手性（CODES）
摘要 癌症是一种多因素、突发性疾病，是由遗传、环境和行为因素之间复杂的相互作用引起的。压力作为一种慢性生物和心理现象，长期以来一直与癌症的发展和进展有关。本文利用动态突发系统手性 (CODES) 框架，假设压力在混沌（熵）和秩序（体内平衡）之间的动态平衡中起着不稳定作用。通过应用 CODES，我们模拟了慢性压力如何破坏细胞和系统适应机制，导致癌症作为一种适应不良的结果出现。这种方法重新定义了压力与癌症之间的关系，为预防、治疗和全身健康提供了新的见解。 简介 当严格调控的细胞生长和死亡过程被破坏时，癌症就会出现，从而使恶性细胞不受控制地增殖。急性和慢性压力都与癌症风险增加、预后较差和肿瘤生长加速有关。传统研究主要关注以下途径：
2023 年年度报告
2023年，面对市场的深刻变化，我们保持规模与效率、速度与质量、现在与未来的动态平衡，铸就了自身发展的确定性。产业梯队竞相突破，强势板块稳步推进，新增长点不断成长；技术产品不断创新迭代，基础共性技术、行业前沿技术应用加速突破，并前瞻性布局未来技术、产品、行业；管理全面精细化转型，数字化、端到端管理更加规范化、精细化、实时化，管理效率效益不断提升；海外布局经营不断深化，全球资源有效联动融合，海外业务继续翻倍快速增长；中联重科智慧产业城基本建成，挖掘机械园区、高空作业机械园区、混凝土机械园区、物料中心等实现了下料、焊接、涂装、总装、调试全流程智能制造，企业国际竞争力迈上新台阶；人才队伍不断专业化、国际化、年轻化，为公司可持续发展不断注入新的活力。
微生物群对牙周组织炎症性疾病发生发展的影响
口腔器官和组织功能的一个重要特征是，其中发生的所有过程都是在各种微生物的不断存在下进行的，这些微生物会导致体内病理过程的发展或与之相关。在慢性全身性牙周炎的发病机制中，牙菌斑穿透牙龈沟底部，渗透到上皮下方进入结缔组织基质，引起其炎症。细菌会产生多种对周围组织有毒性作用的毒性物质。大多数细菌会产生链状脂肪酸，抑制白细胞和吞噬细胞的趋化作用。厌氧菌和螺旋体会分泌多种对大多数组织具有极大毒性的物质（丙酸和吲哚）。牙周组织中的炎症是由牙菌斑生物膜的微生物群引起的。随着牙周炎的发展，牙龈卟啉单胞菌、中间卟啉单胞菌和福赛丝菌的数量增加了100多倍。因此，给出的数据证明，在牙周组织炎症过程的发展和过程中，涉及复杂的菌群失调和组织-细胞相互作用，其动态平衡取决于其结果。
使用混合静息态结构连接组增强全脑动态模拟
摘要 人脑由数十亿个神经元和突触连接组成，是一个复杂的网络，协调着大脑区域之间兴奋和抑制活动的复杂平衡。兴奋和抑制之间的动态平衡对于调整皮质网络中的神经输入/输出关系以及调节其对刺激的反应动态范围至关重要。为了使用连接组学推断这种平衡，我们最近引入了一个基于 Ising 模型的计算框架，该模型最初是为解释铁磁体中的相变而开发的，并提出了一种新型的混合静息态结构连接组 (rsSC)。在这里，我们表明，基于 Kuramoto 相位振荡器的生成模型可用于模拟以 rsSC 作为耦合权重系数的静态和动态功能连接组 (FC)，这样与使用传统结构连接组模拟的 FC 相比，模拟的 FC 与观察到的 FC 很好地一致。模拟是使用高性能计算基础设施上的开源框架虚拟大脑执行的。
大流行，激励和经济政策：动态模型
大流行的出现是一种外源性休克，但是传染的动态非常内源性 - 取决于个人在激励措施中做出的选择。在这样的事件中，经济政策不仅可以减轻经济损失，而且可以通过影响大流行本身的轨迹的激励措施来产生改变。我们在经济的动态平衡模型中发展了这一想法。就像在传统的Sir模型中一样，感染率取决于人们在家中花费多少时间而不是在家外工作。但是，在我们的模型中，是否要上班是一个个人做出的决定，他们在今天外部工作与更高的感染风险以及预期的未来经济和健康相关的损失做出了更高的薪水。结果，大流行动力学取决于在常规模型中无关的因素。特别是，期望和前瞻性行为至关重要，可能导致均衡，经济活动，感染和死亡的水平不同。分析得出新颖的政策课程。例如，嵌入类似于《美国照顾法》的财政包装中的激励措施可能导致两种感染波。
在一个开放而充满活力的世界中持续学习
构建可以处理大量实时传感器捕获数据的自主代理对于许多现实世界中的应用至关重要，包括自动驾驶汽车，机器人技术和医学中的AI。由于代理商通常需要在动态环境中进行表达，因此，这是一个理想的和具有挑战性的目标，可以使代理商能够随着时间的推移而不会绩效降解。持续学习旨在建立一个持续的学习者，该学习者可以通过数据流学习新概念，同时保留先前学习的概念。在演讲中，我将调查我最近关于持续学习的研究的三项（i）持续学习，（ii）无监督的持续学习，以及（iii）多模式的共同学习。在第一份工作中，我将讨论一种被监督的持续学习算法，称为Mega，该算法动态平衡了旧任务和新任务。在第二次工作中，我将讨论无监督的持续学习算法，这些学习算法不断地学习表示，而无需访问标签。在第三次工作中，我将详细说明一种有效的持续学习算法，该算法可以在不忘记的情况下连续学习多种模态。
![工程量清单。[附表-A]](/simg/8\8b064a9ef6ae9a70af7a9f79ec70d2b8b93f6cec.webp)
工程量清单。[附表-A]
数量 单位 数字 单词 1 2 4 5 6 7 8 1 供应和交付符合 IS 14220/2002 及其后修订版和 BEE 3 星级评定的露天井潜水泵组，能够因任何原因履行下列职责。泵应配有不锈钢轴和动态平衡青铜混合型叶轮、CI FG 200 级外壳和黄铜螺钉，转子应为符合 IS 613/1984 的铜棒，并带有 ISI 标记。该泵适合安装在集水坑中，配有 1.1KV 3 级芯合适的铜扁平潜水电缆，长度为 15 米，并配有必要的电缆接头。位于泵顶部排放出口连接处的止回阀设计应具有最小摩擦力。泵应直接连接到 2880 RPM、三相、50 Hz (±5)、415V+6% 和 415V-15% 鼠笼感应电动机，适用于 DOL 高达 5 HP、全自动空气断路星形三角形高达 20 HP 和自耦变压器启动器用于 20 HP 以上的启动和连续运行等，并按照 TWAD 董事会官员的指示完成
口腔微生物组营养不良和手术结果 新生儿的深髓静脉血栓形成 效果充满光谱 - hemp-on-on-intruction-of- ...
口腔微生物组很复杂，具有多种细菌，病毒和真菌的组成。有6个广泛的细菌门，包括核心口腔微生物组，包括富公司，肌动杆菌，蛋白质细菌，fusobacteria，fusobacteria，bicteroidete s和spirochetes。[2]但是，口腔微生物组也具有可变的方面，可以受到年龄，遗传学，压力，吸烟和感染等基因型和环境因素的影响。[3,4]如果微生物群的动态平衡受到干扰，则具有更具侵略性的致病物种具有引起疾病的能力的更具侵略性的致病物种可能会阻碍有益的微生物群。[5]尽管关于口腔微生物组组成及其对人类健康的影响仍然有很多未知数，但文献已经开始表明，与肠道微生物组相比，口服微生物组更容易获得，但失去障碍可能引起口腔和全身性疾病，例如心血管，神经减毒性疾病和呼吸疾病。[6]在我们对压力对口腔微生物组组成的影响的研究中，初步数据表明，压力会影响口腔微生物组的组成，并导致与各种致病潜力相关的微生物群的增加。[1]口腔微生物组对心理和身体健康的影响并不是一个完全新颖的概念。但是，这是一个断开连接。当前文学