关于公民、地方和社区能源 (LCE) 的国际文献数量呈指数级增长,但主要集中在欧洲和北美。本文有助于理解特定国家能源转型路径的包容性,对迄今为止一直遵循现任领导的能源转型路径的国家——奥特亚罗瓦 (新西兰) 的草根能源创新实践进行了实证分析。大量新兴的 LCE 举措面临着漫长的可行性阶段和高失败率,这主要是由于缺乏市场准入和风险敞口,以及缺乏政策协调和精简,没有对集体能源转型战略进行普及阐述。除非话语、监管和制度安排发生变化,否则未来的 LCE 发展可能主要通过能源效率和需求侧管理来适应公用事业规模的可再生能源。然而,在这种不支持的制度背景下,我们观察到 LCE 的独特资源形式,并确定了更具包容性的道路的战略和政策。我们的研究结果揭示了基层机构的局限性以及 LCE 更广泛传播对有利的制度背景的依赖,这表明存在一些研究不足的转型途径,其中 LCE 的机会相对受限。
1。引言人工智能(AI)和机器学习(ML)的整合彻底改变了药物发现和开发领域,利用了计算机科学,数学和物理学的优势。缓慢的营养,巨大的成本和值得注意的失败率Mar传统的药物开发方法。小分子药物的平均开发时间表约为15年,成本超过20亿美元[1]。这些数字已经升级,到2023年开发的新药达到61.6亿美元[2-4]。广泛的反复试验和错误有助于长时间的时间表和高局部负担。AI和ML技术可以显着增强药物发现过程。通过促进虚拟筛查,药物设计和药物靶向相互作用建模,AI可以快速准确地预测生物学能力[5]。ML算法可以分析复杂的生物学数据,包括基因组和蛋白质组学信息,以识别新型的药物靶标和生物标志物[6,7]。这种数据驱动的方法加速了发现过程,改善了治疗的精度和个性化。尽管有这些优势,但AI/ML在药物开发中的应用仍面临与数据质量,算法偏见和模型可解释性有关的挑战[8,9]。ad-
脑积水是一种慢性疾病,导致脑室异常增大。最常见的脑积水治疗方法是使用手术植入的分流器将多余的CSF排入其他身体部位,例如腹膜腔。但是,这些分流的失败率不高:大约50%的小儿脑积水分流器在植入的两年内失败,几乎所有脑积水患者在其一生中至少需要一个分流的修订[1,2]。尽管对该主题的工作数量不足,但分流器的机制仍然很少了解。许多研究已经调查了流动动力学,孔几何形状和阻力影响障碍物等因素如何[3,4]。为了促进有关此主题的研究,在韦恩州立大学(WSU)创建了多中心国家生物座席。在一项研究中使用了该生物库来检查众多FACTOR对患者进行修订的数量的影响以及对失败的细胞导管的成像分析[5,6]。文献表明导管的几何形状,阻塞和对CSF流量的抗性是分流故障的相互链接因素。因此,拥有一种研究人员可以用来收集和分析用于治疗脑积水的导管的大量定量流数据的设备将很有用。
印度尼西亚,使用Robert Simons开发的控制的四个杠杆(4LOC)框架。随着印度尼西亚的初创企业数量越来越多,到2023年5月,该公司达到了2,492家公司,因此初创企业具有强大的SPM来提高业务绩效和可持续性非常重要。然而,统计数据显示,在全球和印度尼西亚的启动失败率较高,达到90%。这项研究使用了定性描述性方法,其中包括理论研究和先前的文献评论。研究结果表明,在4LOC框架内,信念系统,边界系统,诊断控制系统和交互式控制系统的应用可以帮助启动管理操作并更有效地做出决策。建议包括制定清晰的愿景,使命和核心价值,实施正式的道德规范,使用策略地图和平衡记分卡(BSC)进行绩效衡量,以及增加互动讨论活动以鼓励协作和创新。这项研究有望为SPM的开发提供实用和理论贡献,用于初创企业,并填补相关文献中的空白。关键字:管理控制系统,Simons的控制框架,信念系统,边界
当前用于对噪声量子处理器进行基准测试的方法通常测量平均错误率或过程保真度。然而,容错量子误差校正的阈值是以最坏情况错误率(通过钻石范数定义)表示的,这可能与平均错误率相差几个数量级。解决这种差异的一种方法是使用随机编译 (RC) 等技术对量子门的物理实现进行随机化。在这项工作中,我们使用门集断层扫描对一组双量子位逻辑门进行精确表征,以研究超导量子处理器上的 RC。我们发现,在 RC 下,门错误可以通过随机泡利噪声模型准确描述,而没有相干误差,并且空间相关的相干误差和非马尔可夫误差受到强烈抑制。我们进一步表明,对于随机编译的门,平均错误率和最坏情况错误率相等,并且测量到我们的门集的最大最坏情况误差为 0.0197(3)。我们的结果表明,当且仅当门是通过调整噪声的随机化方法实现的,随机化基准是验证量子处理器的错误率是否低于容错阈值以及限制近期算法的失败率的可行途径。
未来的气候表现出对森林生物量的冲突影响。我们评估了植物液压性状,CO 2级别的升高,变暖和降水的变化如何影响森林的生产力,蒸散剂以及液压衰竭的风险。我们使用了带有植物流体动力学(命运 - hydro)的动态植被模型来模拟对巴拉岛Barro Color-Ado Island的潮湿热带森林中未来气候变化的独立反应。我们通过选择对观察结果表现良好的植物性状组合来校准模型。这些组合以温度和预言的变化进行,用于两个温室气体排放方案(2086 - 2100:SSP2-45,SSP5-85)和两个CO 2级别(现代,预期)。预计在未来的气候情况下,液压衰竭的风险预计将从现代率增加到5.7%到10.1 - 11.3%,至关重要的是,提升的CO 2仅提供了轻微的改善。相比之下,升高的CO 2减轻GPP降低。我们将水力故障风险的更大量化归因于特征组合,而不是CO 2或气候。我们的结果项目森林的森林既增长速度(通过生产率提高)和更高的死亡率(通过增加的液压失败率)在某些特征植物组合所构成的新热带地区的森林(通过液压衰竭率提高)变得不可活跃。
近 10 年中,OPSCC 的发病率越来越高,流行病学数据显示 HPV + OPSCC 的增加速度更快。10,11 2021 年,全球 HPV + HNSCC 的比例为 33%,其中 85% – 96% 与 HPV-16 相关。10 美国国家综合癌症网络 (NCCN) 指南建议使用组织活检检测 p16 IHC(HR HPV 感染的替代标志物)以诊断 HPV + OPSCC。目前的诊断程序具有侵入性、成本高且依赖于用户。12 此外,细针抽吸 (FNA-C) 是一种常见的诊断方法,由于细胞采样不足,失败率高达 20% – 30%。13 – 17 此外,FNA-C 标本上的 p16 IHC 几乎无法检测到,病理学家和机构之间缺乏共识。因此,通常需要在手术室进行组织活检以证明 HPV + OPSCC 的诊断,从而导致额外的侵入性操作、诊断延迟和成本增加。18 尽管无细胞 DNA(cfDNA)是一种有前途的生物标志物,可用于诊断和监测癌症治疗以及检测残留疾病和复发,19 - 21 但其使用受到与敏感性(在正常 DNA 背景下检测体细胞 cfDNA 改变)和特异性(cfDNA 改变对特定类型的癌症并没有内在特异性)相关的挑战日益增加的限制。22,23
了解癌症生物学和开发新型癌症治疗药物一直是癌症研究人员的目标。然而,新药的研发受到其漫长的开发时间、高昂的成本、高监管障碍和惊人的失败率的阻碍。鉴于癌症治疗药物开发的挑战,替代策略,特别是重新利用已获批用于其他适应症的“旧”药物,具有吸引力。伊曲康唑是 FDA 批准的三唑类抗真菌药物,已在临床上使用 30 多年。最近的药物重新利用筛选显示伊曲康唑通过抑制血管生成和多种致癌信号通路发挥抗癌活性。为了探索伊曲康唑在不同类型恶性肿瘤中的潜在用途,我们检索了与伊曲康唑在癌症中相关的已发表文献,并回顾了伊曲康唑在临床前和临床癌症研究中的作用机制。目前研究预测hedgehog信号通路是伊曲康唑抑制多种实体癌和血液癌的主要靶点,随着临床试验结果的公布,伊曲康唑有望成为一种新型抗肿瘤药物,可与一线抗肿瘤药物联合使用。
方法和结果:CENTURY 是一项多中心、单组、前瞻性研究,招募了 105 名冠状动脉疾病患者(113 处病变)。所有患者均计划在六个月后接受血管造影随访,而分别有 45 名和 20 名患者接受了 IVUS 和 OCT 评估。主要终点是六个月内支架内晚期管腔丢失。次要终点包括临床、IVUS 和 OCT 结果。临床随访最长可达两年,并将持续长达五年。手术成功率为 97.1%,设备成功率为 100%。六个月时血管造影晚期丢失为 0.04±0.35 毫米,也反映在 0.9% 的低二元再狭窄率中,并由 IVUS 评估的 1.02±1.62% 的新生内膜体积阻塞证实。 OCT 评估的平均支架覆盖率为 96.2%,支架支架贴壁不良 1.66±4.02 个。研究中没有死亡病例,3 例(2.9%)围手术期心肌梗死和 1 例(0.9%)自发性心肌梗死(与靶血管无关)。1 年和 2 年时靶病变失败率分别为 3.8% 和 5.7%,而 TLR 率分别为 1.9% 和 2.8%。有 1 例急性明确支架血栓形成。
科学论文的可重复性测试表明,大多数论文都无法重复。此外,失败的论文在文献中的传播速度与可重复的论文一样快。这种动态削弱了文献,增加了研究成本,并表明需要新的方法来评估研究的可重复性。在这里,我们训练了一个人工智能模型,使用通过或未通过手动复制测试的研究的基本事实数据来评估论文的可重复性,然后在大量样本外研究中测试该模型的普遍性。该模型对可重复性的预测优于审稿人的基本比率,并且与预测市场相当,这是当今预测可重复性的最佳方法。在对来自不同学科和方法的手动复制论文进行样本外测试时,该模型的准确率高达 0.65 到 0.78。探索模型预测背后的原因,我们发现没有证据表明存在基于主题、期刊、学科、基准失败率、说服性词语或“非凡”或“出乎意料”等新颖词语的偏见。我们确实发现,当对论文文本而不是其报告的统计数据进行训练时,该模型的准确率更高,并且 n-gram(人类难以处理的高阶词组合)与复制相关。我们讨论如何将人类和机器智能结合起来,提高研究信心,提供研究自我评估技术,并创建可扩展且高效的方法来审查不断增长的出版物数量——这项任务需要大量人力资源,仅靠预测市场和手动复制才能完成。