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右美沙芬与安非他酮的组合...
主要重点是神经发生和神经塑性，这已被证明受谷氨酸GIC传播的影响。在2022年，食品和药物管理批准了Auvelity，它结合了Dextrometh Orphan，NMDA受体拮抗剂与Bupropion，一种去甲肾上腺素 - 多巴胺再摄影抑制剂。作为CYP2D6抑制剂，安非他酮延长了右美甲芬的半衰期。这种有益的相互作用允许右美甲肾上腺整日保持治疗浓度。临床研究表明，与其他药理治疗相比，它有效治疗成人重度抑郁症，副作用很少。结论。右美甲肾和安非他酮的结合是对抑郁症的有效治疗方法，几乎没有副作用和迅速的作用。
太阳能 - 帕萨萨尔右 - 再次rwth div>
混合太阳能发电厂有效地结合了太阳能发电厂的两个主要优势：浓缩太阳能（CSP），带有廉价的热存储系统和廉价的电力生产的光伏系统和光伏（PV）。在混合动力工厂中，两个系统都与热存储相结合，其中浸入加热器可以将PV能量转移到热能中。使用模型预测控制制定了实时存储策略，考虑到未来的能量关税和未来的天气状况。功率块的效率被认为是灯泡温度依赖性的二次函数。作为策略，优化问题被提出为线性程序。这些方法在现实的场景中进行测试，用于具有真实天气数据和不同关税的混合动力CSP-PV发电厂。此外，根据最佳策略，研究了CSP，PV和存储尺寸的最佳设计。与最新的（启发式）优化的状态相比，我们通过使用预测控制策略与最佳发电厂配置来获得14％。我们表明，存储策略不仅会影响可实现的植物产量，而且会影响子系统的大小。可以看出，植物构型受存储控制方案的极大影响。
应用于兽医医学的右美环胺的使用
将右美环胺的使用应用于兽医医学ISIS Cleopatra coelhochaves¹； Marilda OngheroTaffarel²; Heloísafantinibariquelo³; Guilherme Anzolin cavalheiro4β玛格拉玛丽大学研究生动物健康计划的研究生，巴西Umuarama-pr。（ISIS.CHAVES3@GMAIL.com）²玛格拉拉玛拉马州玛格拉马大学的老师 - 巴西PR。``umuaramaMaringá州立大学的兽医医学学生 - 巴西PR。4乌梅拉马玛林加州立大学兽医麻醉居民 - 巴西PR。收到：15/05/2024-批准：15/06/2024-发表于：30/06/2024 doi：10.18677/encibio_2024b20摘要α2肾上腺素能接收器已在1960年代后期的兽医医学中显着，这些药物在这些药物周围及其痛苦的效果效应，效果为促进效应，效应效果。这些药物是通过针对ALFA-2受体（α2）的特异性与Alpha-1受体（α1）（α1）的特异性分类的，Alpha-2受体选择性不佳的药物可通过与α1受体连接并因此改变所需的镇静作用，从而导致不必要的作用。关键字：右美托咪定，药效学，兽医。使用用于兽医医学的右美阵胺的使用摘要α2肾上腺素能受体激动剂在1960年代末期在兽医医学中获得的α2肾上腺素，这些药物仍用于促进镇静和镇痛作用。关键字：右美托咪定，药效学，兽医。近年来，人们一直在寻找具有更大的选择性，特异性和安全性的肾上腺素能α-2受体的激动剂，与这些药物相关的优势和不利影响，dexmedeetomidine（dex）在市场上表现出很高的出现在市场上，并且在兽医医学中的使用，并报告了其在兽医中的使用，并报告了其在兽医中的使用，并且在其质量上的使用以及其在其上的重要性，并具有其物质的重要性，并具有其物质的重要性。适用性。这些药物是根据其针对α-2（α2）接收器的α-1（α1）接收器的α-2（α2）接收器的分类；所需的镇静，交感神经和镇痛作用。近年来，在与造成的优势和不良影响的关系的选择性，特征性和安全性具有更大的选择性，特征性和安全性的alpha-2肾上腺素能接收器激动剂中进行了搜索。在这些药物中，右美托胺（DEX）在市场上表现出极大的突出，并在兽医医学中使用，报告了DEX在当前的兽医医学中的使用以及有关其药效学及其适用性的知识的重要性。
使用共同框架在区块水平上进行气候脆弱性评估，2021-2022
图1的Tripura图1块在Baramura RF中。图3 Haora河的风景。 图-4森林覆盖物和碳库存图-5 Tripura-历史的平均年度最高温度（左）； Tripura的平均年度最高温度预计为RCP 4.5（右）下的2021-50的平均最高温度-6 Tripura的平均年度最低温度图3 Haora河的风景。图-4森林覆盖物和碳库存图-5 Tripura-历史的平均年度最高温度（左）； Tripura的平均年度最高温度预计为RCP 4.5（右）下的2021-50的平均最高温度-6 Tripura的平均年度最低温度
二维材料范德华异质结光电探测器研究进展
图 3 掺杂调控 vdW 异质结理论研究典型成果（ a ）结构优化后的 C 、 N 空位及 B 、 C 、 P 、 S 原子掺杂 g-C 3 N 4 /WSe 2 异质结 的俯视图 [56] ；（ b ）图（ a ）中六种结构的能带结构图 [56] ；（ c ）掺杂的异质结模型图、本征 graphene/MoS 2 异质结的能带结 构及 F 掺杂 graphene/ MoS 2 异质结的能带结构 [57] ；（ d ） Nb 掺杂 MoS 2 原子结构的俯视图和侧视图以及 MoS 2 和 Nb 掺杂
2020 年可再生能源 - 2025 年分析及预测 - NET
各国地热发电装机容量新增情况 ...................................................................................... 114 图 6.1 2019 年全球生物燃料产量及 2020 年细分情况 ........................................................................ 116 图 6.2 2020 年主要乙醇市场汽油需求同比收缩（按数量计算） ............................................................................................................. 118 图 6.3 2019 年和 2020 年美国和巴西乙醇产量 ............................................................................. 120 图 6.4 主要亚洲市场的乙醇生产概况 ............................................................................................. 121 图 6.5 主要全球市场生物柴油和 HVO 生产概况 ............................................................................. 123 图 7.1 2019 年全球按燃料和技术划分的可再生热能消耗 ............................................................................. 127 图 7.2 2014-2020 年全球工业和建筑可再生热能消耗同比变化 ............................................................................................................. 129 图 7.3 工业生产指数（左）和工业热能消耗同比变化（右），选定区域，2020 年 ...................................................................................... 130 图 7.4 2020-22 年按来源划分的全球可再生热能消费年度变化 ................................................................................................ 131 图 7.5 2019-22 年工业生物能源消费（左）和工业生物能源消费同比变化（右） ................................................................................................................ 132 图 7.6 2020 年全球可再生电力消费影响因素变化（左）和年度消费增长量（右） ................................................................................................................................ 133 图 7.7 2020-22 年选定地区太阳能热能消费增长 ................................................................................................................................ 134 图 7.8 2015-25 年按来源划分的可再生能源消费量（左）和 2020-25 年按来源和部门划分的全球可再生能源消费增长量（右） ................................................................................................................................ 2021-25 年 ........................................................... 136 图 7.10 2015-25 年区域供热消耗（左）和 2020-25 年可再生区域供热消耗变化（右），选定区域 ............................................................................................................. 137 图 8.1 针对主要能源生产和消费的已宣布刺激计划 ............................................................................................................. 142 图 8.2 按行业划分的已宣布清洁能源刺激计划 ............................................................................................. 143 图 8.3 下一代欧盟总和预期气候和能源相关支出，2021-23 年 .................................................................................................................... 145
氮化镓高电子迁移率晶体管的物理失效分析技术研究进展
Figure 12.1540-MeV 209Bi ion irradiation 1.7 × 10 11 ions/cm 2 TEM images of AlGaN/GaN HEMT devices: (a) Gate region cross-section; (b) The orbital image of the heterojunction region shown in Figure (a); (c) The image shown in Figure (a) has a depth of approximately 500 nm; (d) Traces formed at the drain; (e) As shown in Figure (d), the trajectory appears at a depth of ap- proximately 500 nm [48] 图 12.1540-MeV 209Bi 离子辐照 1.7 × 10 11 ions/cm 2 的 AlGaN/GaN HEMT 器件的 TEM 图像： (a) 栅极区域截面； (b) 图 (a) 所示异质结区域轨道图 像； (c) 图 (a) 所示深度约 500 nm 图像； (d) 在漏极形成的痕迹； (e) 如图 (d) 所示，轨迹出现在深度约 500 nm 处 [48]
DSBSS15.pdf - 国防科学委员会
图 1 国防部正越来越多地在各种系统中采用自主能力。........................................................................................................................... 5 图 2 全球自主初创企业映射（顶部）；初创企业机会目标分类（底部） ...................................................................................................................... 7 图 3 机器智能生态系统 ...................................................................................................................... 8 图 4 自主性在一系列重要的国防部任务中获得作战价值 ........................................................................ 12 图 5 战斗老兵刷新无人机技能 ...................................................................................................... 18 图 6 “在环”监督为人机合作提供了更多机会 ............................................................................................. 19 图 7 建立对自主系统的适当信任校准 ............................................................................. 22 图 8 用于系统 V&V 和性能增强的在线处理器 ............................................................................. 34 图 9 廉价系统（例如 Flight Red Dragon Quadcopter（左））和更昂贵的系统（例如 Haiyan UUV（右））都变得越来越强大，越来越可用。............................................................................................................. 43无人机的最大起飞总重量与有效载荷（左）和续航能力（右）进行比较。.................................................................................................................... 44 图 11 该研究评估了许多候选项目，并选择了涵盖一系列自主优势的项目 ........................................................................................... 46 图 12 显示了 ARGUS-IS 广域传感器的元素（左），以及可以实现机载自主性的传感器功能的技术变化速度（右）。.......... 50 图 13 显示了查获媒体的示例（左），以及可以实时理解存储信息的工具（中间）。由此产生的社交网络可以揭示实时威胁（右）。............................................................................. 56 图 15 级联无人水下航行器概念图。................................................................................................................ 52 图 14 当前的水雷对抗能力利用两辆独立的车辆——一辆用于搜索和探测的自主 UUV（左）和一辆由雷区载人船只远程操作的车辆（右）。...................................................... 62 图 16 使用无人机系统进行有机战术地面车辆支援的概念图。...................................................................................................... 66 图 17 完全由火蚁建造的木筏，建筑遵循一些简单的规则，形成了一种浮力结构，使蚂蚁能够存活直到到达干燥的陆地。............ 84 图 18 物联网智能对象的数量和类型都在迅速增加。.................................................................................................................................... 88 图 19 无人机在典型社区中从物联网收集数据的示意图。........................................................................................................................... 89 图 20 联合空中任务周期内的 MAAP 团队职责 .............................................................................. 95
人工智能报告之机器学习Artificial Intelligence ...
图 2-2 GAN 发展脉络 ...................................................................................................................... 3
用于脑图学习的图神经网络：一项调查
探索人脑的复杂结构对于理解大脑功能和诊断脑部疾病至关重要。得益于神经成像技术的进步，一种新方法已经出现，该方法涉及将人脑建模为图结构模式，其中不同的大脑区域表示为节点，这些区域之间的功能关系表示为边。此外，图神经网络（GNN）在挖掘图结构数据方面表现出显着优势。开发 GNN 来学习脑图表征以进行脑部疾病分析最近引起了越来越多的关注。然而，缺乏系统的调查工作来总结该领域的当前研究方法。在本文中，我们旨在通过回顾利用 GNN 的脑图学习工作来弥补这一空白。我们首先介绍基于常见神经成像数据的脑图建模过程。随后，我们根据生成的脑图类型和目标研究问题对当前的作品进行系统分类。为了让更多感兴趣的研究人员能够接触到这项研究，我们概述了代表性方法和常用数据集，以及它们的实现来源。最后，我们介绍了对未来研究方向的见解。本次调查的存储库位于 https://github.com/XuexiongLuoMQ/Awesome-Brain-Graph-Learning-with-GNNs。