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对 REIT 的新太阳能机会的评估
房地产投资信托基金在有效投资太阳能方面面临诸多挑战，部分原因是它们无法获得历史上可获得的某些税收优惠，以激励可再生能源设施的所有权和运营。[1] 尽管 REIT 及其投资者对利用可再生能源有着浓厚的兴趣，而且 REIT 拥有大量土地和屋顶空间，可以作为太阳能设施的所在地，但这些挑战仍然存在。因此，REIT 开发利用太阳能和其他可再生能源技术的物业的速度比预期的要慢。尽管 REIT 因其独特的税收待遇和筹集资金的能力而成为一种非常有吸引力的投资工具，但它们在开发可再生能源物业方面的资本部署却受到限制。《通货膨胀削减法案》于 8 月 16 日签署成为法律，其中包括多项税收条款，旨在进一步激励可再生能源的开发和使用。[2] IRA 中包含一项条款，延长太阳能的投资税收抵免[3]并允许转移 ITC。 《个人退休账户法案》包含一项附带变更，可能使有意拥有分布式太阳能设施的 REIT 受益。[4] 如下文更详细讨论的那样，虽然这些变更应该使 REIT 直接拥有和租赁带有太阳能系统的房地产变得更加高效，但这些规定在实践中如何运作仍存在疑问。此外，《个人退休账户法案》并没有改变 REIT 实际拥有和运营公用事业规模可再生能源设施的能力的现有限制。因此，所谓的太阳能 REIT 可能在现行法律下不可行。此外，REIT 利用可再生能源设施所有者可获得的其他税收优惠（例如加速折旧）的能力也受到限制，这些限制保持不变。REIT 历史上面临的限制 REIT 受优惠的税收制度约束，根据该制度，如果它们满足组织、收入、资产和分配方面的一些技术要求，则无需缴纳联邦所得税。但是，REIT 可以从其他来源获得的收入数额受到限制
自我复制探测器即将问世——对 SETI 的影响
摘要 20 世纪 80 年代初，萨根和蒂普勒就费米悖论的解释展开了激烈的争论，但并未分出胜负。萨根根据哥白尼原理主张外星智能的存在，而蒂普勒则根据奥卡姆剃刀原理主张外星智能的不存在。蒂普勒的立场是对类似但更早的哈特宣言的扩展。然而，自我复制星际机器人探测器在蒂普勒论证中发挥的作用至关重要。任何具备技术能力的物种都会发展自我复制技术，作为以最少的投资探索太空和整个银河系的最经济手段。没有证据表明我们的太阳系包括小行星带内存在此类探测器，因此外星智能不存在。这是一个强有力且令人信服的论点。反驳的论据都很薄弱，包括萨根的社会学解释。我们提出一个哥白尼论点，即外星智能并不存在——人类如今正在开发自我复制技术。作为通用原位资源利用 (ISRU) 能力的一部分，我们正在开发利用外星资源（包括电动机和电子设备）3D 打印整个机器人机器的能力。我们拥有 3D 打印电动机，可以利用每个恒星系统中都应有的外星材料。从类似的材料中，我们找到了一种 3D 打印神经网络电路的方法。从我们的工业生态中，自我复制的机器和通用构造器都是可行的。我们详细描述了如何利用小行星资源制造出自我复制的星际飞船。我们描述了小行星材料处理的技术特征（预计在大多数恒星系统中都很常见），以及某些类型的粘土和其他碎屑材料的过量生产。自我复制技术正在开发中，而且即将问世——如果人类正在追求自我复制技术，那么根据哥白尼原理，其他任何精通技术的物种也会这样做。没有证据表明他们已经这样做了。
自我复制探测器即将问世——对 SETI 的影响
摘要 20 世纪 80 年代初，萨根和蒂普勒就费米悖论的解释展开了激烈的争论，但并未分出胜负。萨根根据哥白尼原理主张外星智能的存在，而蒂普勒则根据奥卡姆剃刀原理主张外星智能的不存在。蒂普勒的立场是对类似但更早的哈特宣言的扩展。然而，自我复制星际机器人探测器在蒂普勒论证中发挥的作用至关重要。任何具备技术能力的物种都会发展自我复制技术，作为以最少的投资探索太空和整个银河系的最经济手段。没有证据表明我们的太阳系包括小行星带内存在此类探测器，因此外星智能不存在。这是一个强有力且令人信服的论点。反驳的论据都很薄弱，包括萨根的社会学解释。我们提出一个哥白尼论点，即外星智能并不存在——人类如今正在开发自我复制技术。作为通用原位资源利用 (ISRU) 能力的一部分，我们正在开发利用外星资源（包括电动机和电子设备）3D 打印整个机器人机器的能力。我们拥有 3D 打印电动机，可以利用每个恒星系统中都应有的外星材料。从类似的材料中，我们找到了一种 3D 打印神经网络电路的方法。从我们的工业生态中，自我复制的机器和通用构造器都是可行的。我们详细描述了如何利用小行星资源制造出自我复制的星际飞船。我们描述了小行星材料处理的技术特征（预计在大多数恒星系统中都很常见），以及某些类型的粘土和其他碎屑材料的过量生产。自我复制技术正在开发中，而且即将问世——如果人类正在追求自我复制技术，那么根据哥白尼原理，其他任何精通技术的物种也会这样做。没有证据表明他们已经这样做了。
在“ CrackSafe” Web应用程序开发中应用机器学习模型，以检测贝拉·普拉蒂维（Bella Pratiwi）大楼1 *大学i
机器学习模型在Web应用程序“ CrackSafe”开发中的应用在贝拉·普拉蒂维（Bella Pratiwi）建筑物墙壁上发现迷恋1 *伊斯兰大学45 Bekasi 1 Bekasi 1电子邮件通信：Bellaprtwii25@gmail.com摘要：本研究旨在分析AI和机器学习技术在CrackSafe Web应用程序中的应用，以检测构建构建构建构建构建的构建。定性方法用于了解房屋壁上裂谷检测中的挑战，需求和潜在解决方案。裂缝和非耐药性数据集图片用于使用Yolov8训练检测模型，并使用平均平均精度（MAP），F-1得分，精度和回忆对模型进行评估。结果表明，即使仍然有改进的空间，模型也可以很好地识别裂纹。此应用程序还成功地检测了垃圾邮件，显示了建筑物维护的潜力。部署过程涉及使用烧瓶将AI模型集成到网站中。裂缝安全开发有望提高建筑物维护的效率和安全性，并降低高运营成本。关键字：人工智能；机器学习；探伤; YOLOV8摘要：本研究旨在开发利用AI和机器学习的CrackSafe Web应用程序，该研究旨在分析在CrackSafe Web应用程序中的AI和机器学习技术的实施，以检测建筑结构中的裂缝。一种定性方法用于了解检测住宅壁裂缝的挑战，需求和潜在解决方案。使用Yolov8的裂纹和非裂缝图像的数据集用于训练检测模型，并使用平均平均精度（MAP），F-1得分，精度和召回进行模型评估。结果表明该模型可以很好地识别裂纹，尽管仍然有改进的余地。该应用程序还成功地检测了Spall，证明了建筑物维护的潜力。部署过程涉及使用烧瓶将AI模型集成到网站中。裂缝保护的发展有望提高建筑物维护的效率和安全性，并降低高运营成本。关键字：人工智能；机器学习；探伤; Yolov8文章信息：提交：2024-04-20 |接受：2024-09-30 |发布：2024-10-03版权所有©2024，作者。
基于海洋温差能转换的多能源系统
基于海洋温差能转换的多能源系统 李志浩，苏嘉鹏，余晖，金安军*，王静 宁波大学航海学院，浙江省宁波市 315000 *: 通讯作者：(+86) 18600699878; ajjin at nbu.edu.cn 摘要：海洋温差能资源十分丰富，是清洁能源输出的良好条件。首先，全球海洋温差能总量约为400亿kW，而海洋温差能转换（OTEC）清洁可再生，发电稳定，储能能力强，积极开发利用海洋温差能资源对实现海洋强国战略具有重要意义。其次，针对传统OTEC的效率限制，作者提出了一种基于OTEC的多能互补系统来提高系统效率。该方法将太阳能、风能和储能集成到一个互补的OTEC系统中，该互补系统在系统级设置参数。例如，设计了一个1MW的集成发电系统，并通过计算理论模型，利用计算机辅助设计与仿真对该系统进行了研究。太阳能互补供热的OTEC系统的效率可达12.8%，综合效率可达18.6%。此外，OTEC还有许多有益的副产品，被认为对生态系统有益。最后，本文分析了该方法的基本原理和工作过程，并计算了系统效率。结果表明，与传统OTEC相比，互补系统可以提高发电输出效率、稳定性和海洋能利用率。关键词：海洋温差能转换，多能互补，太阳能互补供热，开式循环OTEC1.引言当今世界，能源消耗迅速增加，化石能源日益减少，环境污染和温室效应越来越严重地影响着我们的日常生活。因此，可再生能源对改变能源基础设施，维持人类能源利用的长远发展发挥着重要作用。据统计，赤道以南24°以南1000m处水温约为4℃，海面水温约为30℃，深海与海面温差蕴藏的能量约为10 13 W（Song，2019），海洋温差年发电潜力约为87600TWh，而全球每年的用电量约为16000TWh（Khan et al，2017）。而且海洋能可再生、稳定、清洁、无污染，具有很高的开发利用价值，浩瀚的海洋能资源对全球而言是一笔巨大的资源。海洋热能转换（OTEC）系统通过驱动暖海水和冷深海水之间的热力学卡诺热机来发电。OTEC系统的概念是一种具有百年历史的先进绿色能源技术。历史上众所周知，海洋资源具有巨大的经济价值（Torgeir 2019；Cheng 2019）。在某些情况下，大气沉降
将机器学习与Raspberry Pi集成为遥控器...
预测性健康分析将机器学习与Raspberry Pi集成，以进行远程患者监测，从而革新医疗保健。这种创新的系统旨在通过在遥远或分散的设置中增强患者护理来改变传统的医疗保健模型。Raspberry Pi是一个实时收集和传输患者数据的低成本，节能平台。机器学习算法分析了健康指标，从而早期发现潜在问题并预测了未来的健康趋势。医疗保健提供者获得了对个别患者状况的宝贵见解，优化了护理策略。远程患者监控允许在无频繁的亲自访问的情况下跟踪健康状况，从而促进积极的护理。连续数据流可以在检测到健康参数的异常或关键变化时迅速干预。机器学习功能使系统能够适应和发展，并随着时间的推移提高预测模型，以提高准确性和可靠性。预测性健康分析能使患者具有个性化的，及时的干预措施，从而有助于改善健康结果。该系统代表了预防医学的有前途的途径，促进了一个未来的数据驱动干预措施是整体福祉不可或缺的一部分。引言近年来，将新兴技术集成到医疗保健系统中已大大改善了患者的护理和管理。这样的进步是开发利用物联网（IoT）设备以及机器学习算法的健康监测系统。该项目着重于使用Raspberry Pi作为中央计算单元的全面健康监测监测预测和医学系统的设计和实施。该项目的核心目标是创建一个实时的健康监测系统，该系统可以根据从各种传感器收集的数据来预测患者的健康状况。系统使用三个主要传感器：心率传感器，体温传感器和血氧传感器。这些传感器与Raspberry Pi连接，该覆盆子PI会定期从中收集数据。然后使用机器学习算法处理收集的传感器数据，以分析模式，检测异常并预测患者的健康状况。基于分析，如果检测到任何异常的价值或健康风险，系统可以自动规定适当的药物或提醒医疗专业人员进一步干预。此外，为了增强监视功能，将Raspberry Pi摄像头集成到系统中，以提供患者病情的实时流。此实时视频提要使医疗保健提供者能够在视觉上远程评估患者的状态
助理教授 – 量子信息
助理教授 – 量子信息多伦多大学文理学院物理系和计算机科学系现招聘量子信息领域的全职终身教授职位。成功候选人将被联合任命为物理系（51%）和计算机科学系（49%）的助理教授。任命将于 2020 年 7 月 1 日或之后不久开始。申请人必须在任命时或之后不久获得物理学、计算机科学或相关领域的博士学位，并且在研究和教学方面均有出色的记录。我们寻求具有量子信息专业知识的候选人，其研究和教学兴趣与两个系的现有优势相得益彰（请参阅 https://www.physics.utoronto.ca/research 和 https://web.cs.toronto.edu/research/areas ）。特别是，我们正在寻找一位熟悉该领域基础物理学和信息论的理论家。成功候选人将负责开展独立、创新、具有国际竞争力且获得外部资助的研究项目；对本科和研究生教学有强烈的责任感；并为丰富两个院系的本科和研究生课程做出贡献。候选人将有助于弥合研究量子计算理论的计算机科学家和数学家与研究量子信息对基础科学的影响并开发利用量子信息的设备和架构的物理学家和工程师之间的差距。计算机科学系在开创计算科学方面有着悠久的历史，物理系是研究冷原子、量子光学和凝聚态物理的世界领先中心，所有这些都是量子信息中发挥核心作用的关键领域。在此基础上，我们计划推出一门适合物理学和计算机科学专业三年级本科生的量子信息课程。成功候选人将与理论和实验量子小组进行互动和合作，贡献计算机科学的观点。候选人必须提供研究卓越性的证据，表明正在开发的研究项目处于国际最高水平，如在排名靠前且与领域相关的学术期刊上发表的文章、在重要会议上发表的演讲、获得的奖项和荣誉、前瞻性的研究声明以及国际知名评审员的有力推荐信。教学卓越性应通过教学档案中描述的教学成就来证明，包括教学理念陈述、申请时提交的在教学相关活动中表现优异的证据，以及有力的推荐信。在教学相关活动中表现优异的证据可能包括担任助教的经验、课程开发经验、教学大纲样本、教学评估、参与举办成功的讲习班或研讨会、学生辅导或与教学创新相关的出版物和/或演讲。
MSC定量生命科学
1程序概述1.1背景生活科学是对生物体和生命过程的研究。它包含了几个古典科学学科，包括生物学，生物化学，医学，药房，化学和生物工程的各个方面，因此有助于解决从医疗保健和营养到全球变暖的许多社会挑战。传统上认为是基于定性实验的科学，但新技术的出现，例如下一代测序，超分辨率成像和高分辨率的质谱学，导致了大量的定量数据，为对生活的最基本过程提供了更深入了解的机会。根据伽利略的说法：“数学是上帝写的宇宙的语言”，或者用S. devi的话语“数学是解决自然构成的难题的系统努力”。定量生命科学将生物系统与数学联系起来。在上个世纪，由于主要的分子和处理细胞生物学和相互作用的不同分子和过程，活生物体仍然被认为对于定量评估和计算建模太复杂。此外，任何生物体都会暴露于多种环境因素和异种生物，从而进一步影响有机体功能和行为。在21世纪，情况发生了巨大变化。现代的实验技术出现了，允许对活有机体进行全面分析，这些生物被称为OMICS科学。例如，现代质谱可以在测量时间的几个小时内获取生物样品的分子组成和含量的信息。同样，如今，可以在数十亿个核苷酸中包含遗传信息的整个生物体的基因组进行测序，从而在数小时或几天内测序，从而在许多实验室中每月生成每月数据的Terabytes。同时，现代数据科学在过去十年中赶上了这一开发，提供了适当的硬件来存储和处理所获得的大量数据。借助机器学习和人工智能等新颖方法，科学家现在不仅能够管理大数据集，而且还可以从生物学数据库中提取有意义的见解，并最终从生物学数据库中提取知识。所有这些事态发展均要求一项主计划，反映了建筑商大学提供的生命科学中的这些发展。为了利用这一大量数据并在这个大数据时代进行成功的研究，科学家需要逻辑严格和数值素养，使他们能够分析和解释这些新的数据形式。特此信息技术领域的当前发展，例如高性能计算和机器学习，将证明针对这些目标的宝贵工具。此外，开发利用这些新技术的全部潜力的新假设和设计实验需要深入了解它们的范围和局限性。掌握这些技能对于参与生活科学领域的这一持续革命至关重要，并在学术界和工业的科学研究中扮演领导角色。因此，与古典生活科学相反，定量生命科学强调了通过实验测量获得的数值数据，并通过数学和现代数据科学的工具进行了处理和概括。
iECURE 的 GTP-506 获得 FDA 罕见儿科疾病认定，GTP-506 是一种用于治疗鸟氨酸 T 的在研基因编辑产品候选药物
• FDA 决定将 OTC 缺乏症认定为“罕见疾病或病症” • GTP-506 是一种潜在的单剂量基因编辑疗法，旨在恢复患有 OTC 缺乏症（一种罕见的尿素循环障碍）的患者的代谢功能 • iECURE 有望在 2023 年中期提交 GTP-506 的临床试验新药 (IND) 申请 费城——2022 年 8 月 23 日——iECURE 是一家基因编辑公司，专注于开发利用与突变无关的体内基因插入或敲入编辑来治疗具有重大未满足需求的肝脏疾病的疗法，今天宣布，美国食品药品监督管理局 (FDA) 已授予其主要候选产品 GTP-506 罕见儿科疾病认定，用于治疗鸟氨酸转氨甲酰酶 (OTC) 缺乏症，这是一种罕见的遗传病，可导致儿科人群出现不可逆的神经系统损伤、癫痫、昏迷和死亡。 iECURE 首席执行官 Joe Truitt 表示：“GTP-506 获得用于治疗 OTC 缺乏症的罕见儿科疾病认定，凸显了对这种毁灭性儿科疾病的新治疗方案的迫切需求。”“GTP-506 是一种可能对患有 OTC 缺乏症的婴儿产生变革性的疗法，我们预计将于 2023 年中期向 FDA 提交首次人体临床试验的 IND 申请。”FDA 授予罕见儿科疾病认定，用于治疗严重且危及生命的疾病，这些疾病主要影响 18 岁或以下的儿童，且美国人口不到 200,000。罕见儿科疾病优先审查券计划旨在解决制药公司在为这些特殊患者群体开发治疗方法时面临的挑战。根据该计划，获得“儿科罕见疾病”药物或生物制剂批准的申办方可能有资格获得一张优惠券，该优惠券可兑换为对不同产品的后续营销申请的优先审查，或出售给另一个申办方以优先审查其营销申请。关于 GTP-506 iECURE 在其初始项目（包括 OTC 缺乏症）中采用的基因编辑方法依赖于携带不同有效载荷的双腺相关病毒 (AAV) 衣壳的递送。GTP-506 包含两个载体，一个 ARCUS® 核酸酶载体 (GTP-506A) 针对已充分表征的 PCSK9 基因位点的基因编辑，以及一个治疗性供体载体 (GTP-506D)，用于插入 OTC 基因以提供所需的基因校正。1 PCSK9 位点的切口作为治疗基因的插入位点，为健康基因的永久表达提供了潜在途径。关于 OTC 缺乏症 OTC 缺乏症是最常见的尿素循环障碍，是一种遗传性代谢障碍，由负责氨解毒的肝酶的基因缺陷引起。患有 OTC 缺乏症的人血液中氨含量会过高，可能导致毁灭性后果，包括累积和不可逆的神经损伤、昏迷和死亡。严重的症状在出生后不久出现，男孩比女孩更常见。早发性严重 OTC 缺乏症的唯一治疗方法是肝移植。目前可用的医疗
血脑屏障上的转铁蛋白受体介导的运输在早期发育过程中升高，但在成年衰老过程中保持稳定
摘要 转铁蛋白受体 (TfR) 介导的跨血脑屏障 (BBB) 转胞吞作用是一种有前途的策略，可改善生物制剂向中枢神经系统 (CNS) 的输送。然而，年龄和与衰老相关的疾病是否会影响 TfR 表达和/或 BBB 转运能力仍不清楚。在这里，我们使用 TfR 靶向抗体转运载体 (ATV TfR) 来增强健康小鼠和阿尔茨海默病 (AD) 的 5xFAD 小鼠模型中的 CNS 输送。健康新生儿表现出最高的血管 TfR 表达和 ATV TfR 脑暴露，而 BBB 转运能力在成年期保持稳定。此外，5xFAD 小鼠的 TfR 表达和 ATV TfR 脑摄取均未发生显着变化。此外，AD 患者大脑中的血管 TfR 表达与年龄匹配的对照组相似，这表明 TfR 转运可能在人类 AD 中得到保留。在小鼠早期发育过程中观察到 TfR 介导的脑内输送增多，这表明利用 TfR 平台治疗儿童早期疾病具有更高的疗效。成年小鼠在健康老龄化和 AD 模型中 ATV TfR 转运的保留支持 TfR 平台在与年龄相关的疾病中继续应用。简介血脑屏障 (BBB) 的高度限制性对许多小分子和几乎所有大分子向中枢神经系统 (CNS) 的输送构成了重大挑战 (1-3)。由于全身给药的 IgG 通常只有 0.01-0.1% 能进入 CNS (4)，开发利用主动转运机制和受体介导的从脑内皮细胞 (BEC) 管腔（血液）到管腔外（脑）的转胞吞作用 (RMT) 的新型 IgG 神经治疗药物已成为一个主要研究领域 (4-6)。具体来说，多个研究小组证明，通过工程化结合转铁蛋白受体 1 (TfR) 可显著提高啮齿动物 (7-14) 和非人类灵长类动物 (14, 15) 中枢神经系统大分子递送的效率。尽管这些努力前景看好，但尚不清楚广泛年龄范围内的健康老龄化以及神经退行性疾病（例如阿尔茨海默病 (AD)）的存在是否以及如何影响 TfR 介导的血脑屏障运输。在健康成人老龄化过程中，除了血管神经单元的重组 (19) 之外，血脑屏障还会经历各种结构、代谢、炎症和运输相关的变化 (16-18)。这些变化可能会改变 TfR 循环速率和/或用于跨血脑屏障运输 TfR 的内吞机制。此外，BEC 的转录和蛋白质组学变化在 AD 的背景下已得到充分证实 ( 20-24 )，这可能会进一步影响 TfR 靶向疗法向中枢神经系统的输送。此外，在健康老龄化中，由于脑屏障完整性受损和/或功能障碍，中枢神经系统屏障通透性可能会增加 ( 17, 19,25 ) 和 AD ( 19, 26 )。所有这些因素都有可能影响基于 RMT 的 CNS 药物输送的有效性。因此，了解年龄和 AD 如何影响这些情况下的 TfR 介导的运输以及 CNS 通透性对于评估基于 TfR 的 BBB 运输平台的实际效用至关重要，其中许多平台目前正在进行临床评估 ( 27, 28 )。