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医师组对治疗强度的影响和...
* mit sloan和nber; jjdoyle@mit.edu，马萨诸塞州大街77号，E62-518，马萨诸塞州剑桥市02139†加利福尼亚大学，伯克利分校，公共卫生学院； bstaiger@berkeley.edu ‡ Acknowledgements: We thank the editor, Heather Royer, along with Leila Agha, Laurence Baker, David Chan, David Cutler, Phillip Decicca, William Evans, John Friedman, Daniel Hungerman, Anupam Jena, Kirabo Jackson, Ethan Lieber, David Molitor, Mohan Ramanujan, Jonathan Skinner, Tara Templin以及Ashecon和Notre Dame的研讨会参与者，以获取有用的评论和建议。我们非常感谢美国国立卫生研究院R01 AG41794的支持。
人工智能强度的部门分类
这项研究提出了人工智能强度的部门分类法，通过几个维度来描述人工智能与经济部门活动之间的联系。该分类法重点关注人力资本、创新、人工智能的曝光和使用，呈现出多方面的全景图，并揭示了各个部门和指标之间的显著异质性。虽然某些行业（例如 IT 服务）在所有考虑的维度上得分都很高，但其他行业（例如制药行业）则表现出更大的异质性（AI 人力资本高但 AI 创新低）。该分类法提供一种工具，可能对未来的政策分析有用，旨在从实证上探索人工智能的作用及其传播的影响。
b'摘要\xe2\x80\x94准确估计充电状态 (SOC) 对于储能应用中电池管理系统 (BMS) 的有效和相对运行至关重要。本文提出了一种结合卷积神经网络 (CNN)、门控循环单元 (GRU) 和时间卷积网络 (TCN) 的新型混合深度学习模型，该模型结合了 RNN 模型特征和电压、电流和温度等非线性特征的时间依赖性，以与 SOC 建立关系。时间依赖性和监测信号之间的复杂关系源自磷酸铁锂 (LiFePO4) 电池的 DL 方法。所提出的模型利用 CNN 的特征提取能力、GRU 的时间动态建模和 TCN 序列预测强度的长期有效记忆能力来提高 SOC 估计的准确性和鲁棒性。我们使用来自 In\xef\xac\x82ux DB 的 LiFePO4 数据进行了实验，经过处理，并以 80:20 的比例用于模型的训练和验证。此外，我们将我们的模型的性能与 LSTM、CNN-LSTM、GRU、CNN-GRU 和 CNN-GRU-LSTM 的性能进行了比较。实验结果表明，我们提出的 CNN-GRU-TCN 混合模型在 LiFePO4 电池的 SOC 估计方面优于其他模型。'
b'摘要\xe2\x80\x94准确估计充电状态 (SOC) 对于储能应用中电池管理系统 (BMS) 的有效和相对运行至关重要。本文提出了一种结合卷积神经网络 (CNN)、门控循环单元 (GRU) 和时间卷积网络 (TCN) 的新型混合深度学习模型，该模型结合了 RNN 模型特征和电压、电流和温度等非线性特征的时间依赖性，以与 SOC 建立关系。时间依赖性和监测信号之间的复杂关系源自磷酸铁锂 (LiFePO4) 电池的 DL 方法。所提出的模型利用 CNN 的特征提取能力、GRU 的时间动态建模和 TCN 序列预测强度的长期有效记忆能力来提高 SOC 估计的准确性和鲁棒性。我们使用来自 In\xef\xac\x82ux DB 的 LiFePO4 数据进行了实验，经过处理，并以 80:20 的比例用于模型的训练和验证。此外，我们将我们的模型的性能与 LSTM、CNN-LSTM、GRU、CNN-GRU 和 CNN-GRU-LSTM 的性能进行了比较。实验结果表明，我们提出的 CNN-GRU-TCN 混合模型在 LiFePO4 电池的 SOC 估计方面优于其他模型。'
提交贴贴和强度的调节 - ...
提交有关咨询的卫生和老年护理部，治疗货物管理局（TGA）：澄清和加强对人工智能（AI）的监管（AI）澳大利亚皇家外科医生学院（RACS）欢迎有机会为阐明和加强澳大利亚医疗系统的规定（AI）的咨询（AI）的咨询（AI），并促进人工智能的规定（AI）（AI）（AI）（AI）（AI）（AI）（AI）（AI）（AI）（AI）（AI）的咨询（AI）（AI）。 （TGA）。作为代表外科医生的峰值身体，RACS致力于培训，支持创新，同时优先考虑患者的安全性，临床有效性以及在外科手术实践中维持高道德标准。AI决策的“黑匣子”性质可能会带来巨大的挑战。它的过程可以产生正确的结果，但偶尔出现超现实和错误的产出。关于此类错误的法律责任尚不清楚。它是否取决于软件制造商或可能不知道AI决策理由的医生。当今的法律正在努力与不断变化的技术保持同步，因此，RACS需要积极地参与塑造解决方案的解决方案，这些解决方案在确定相关风险和关注点的同时，可以采用AI的潜在利益。引入人工智能（AI）技术的兴起及其潜在影响力引起了人们对澳大利亚皇家外科医生学院（RAC）的关注。这次咨询为RAC提供了一个机会，可以检查AI的参数及其对澳大利亚外科手术实践的影响。作为这项技术发展的潜力，也需要提供严格的监管框架，透明度和立法保护。我们的患者的安全，为我们的外科医生的AI技术实施，以及对术前计划的道德标准，术中援助和术后护理的影响至关重要。缓解风险是RACS在此提交中的主要重点。AI可能涉及有偏分析，然后可能等同于对患者的不准确性和意外伤害。1989年《治疗货物法》第41BD的应用也将在此回应中受到审问。AI技术或系统需要软件和编码。因此，法律必须更加认识到这一事实，并且不能被潜在不受监管的创新所超越。RACS将针对安全和负责的AI解决2024-2025的预算措施。RACS寻求资金来协助澳大利亚政府调查与手术中AI技术相关的局限性和优势。
能源经济视角下数字技术对区域能源强度的影响——以长江经济带为例
本研究旨在探讨数字技术创新对能源效率与能源强度的影响，为应对能源经济面临的新挑战提供新见解。本文聚焦2010—2020年长江经济带11个省市的面板数据，运用固定效应模型、中介效应模型和空间杜宾模型，深入探讨数字经济通过技术溢出机制影响区域能源强度的过程。系统的实证分析表明，数字经济的蓬勃发展显著降低了区域能源强度，且这种效应在内生性和稳健性检验后依然稳定。进一步分析发现，绿色技术创新是数字经济降低区域能源强度的重要途径，此外，数字经济还通过技术溢出正向间接地降低邻近省份的能源强度。但值得注意的是，2017年以来数字经济的快速增长也引发了所谓的“能源反弹效应”，一定程度上带动了周边地区能源消费的增加。因此，要实现区域能源强度的可持续下降，促进区域协调发展，必须不断加强以数字技术为核心的数字经济发展，充分发挥其技术溢出效应。这些发现不仅为区域能源政策的制定提供了科学依据，也为中国推进绿色发展、实现碳达峰和碳中和目标提供了宝贵的启示。
孔隙率对弯曲疲劳强度的影响...
摘要 — 本研究探讨了孔隙率对采用电弧增材制造 (WAAM) 生产的超级双相不锈钢 (SDSS) 弯曲疲劳强度的影响。横截面分析显示，SDSS 壁的平均宽度为 5.8 毫米，比多孔 SDSS (SDSS P) 壁宽约 1 毫米，这归因于较低的打印速度和不同的保护气体。X 射线成像证实 SDSS 材料中没有孔隙，但显示 SDSS P 材料中存在大量均匀分布的孔隙，直径从 0.4 到 1.1 毫米不等。垂直方向的硬度测量显示两种材料的硬度水平一致，SDSS 的平均值为 312 HV，SDSS P 的平均值为 301 HV。这种均匀性表明，当孔隙率不是影响因素时，基材强度相似。然而，机械测试显示出显著差异：SDSS 的屈服强度 (YS) 比 SDSS P 高 15.4%（630 MPa 对 546 MPa），极限抗拉强度 (UTS) 为 819 MPa，而 SDSS P 为 697 MPa。最值得注意的是，SDSS 的伸长率为 37.4%，比 SDSS P 高出约 118.7%，表明由于孔隙率导致延展性显著降低。疲劳测试表明 SDSS 的疲劳极限为 377 MPa，明显高于 SDSS P 的 152 MPa 极限。发现孔隙的存在会急剧降低疲劳强度。断口分析表明，SDSS P 中的疲劳裂纹源自孔隙。总体而言，研究结果表明孔隙率显著降低了 WAAM 制造的 SDSS 的机械性能，使其不太适合需要高强度和延展性的应用。
退火对 3D 打印 PLA 拉伸强度的影响...
聚乳酸 (PLA) 是 3D 打印工艺中常用的材料。在材料挤出 (MEX) 技术中，最终的 3D 打印部件具有较低的机械性能。本研究的目的是研究经过退火的 3D 打印 PLA 样品的拉伸强度。考虑的变量是退火温度和退火时间，有三个温度水平：70 ℃ 、90 ℃ 和 110 ℃ ，以及两个退火时间：60 和 90 分钟。冷却速度设定为每小时 10 C，并在炉中冷却 24 小时。结果表明，退火显著影响拉伸强度，与未退火部件相比，退火部件的拉伸强度显著提高。与未经过退火的部件的拉伸强度值相比，退火部件表现出更高的拉伸强度。弹性模量趋于下降，工件尺寸在各个方向上略有收缩。在对患有足下垂的儿童踝足矫形器（AFO）进行退火实验的结果中发现，经过退火处理的踝足矫形器样品在各个方向上均有收缩，变化相对较小。当使用退火工件时，无需补偿工件尺寸。在 110 C 温度下进行 90 分钟的退火时，可获得最高的拉伸强度。与打印样品相比，退火样品的拉伸强度平均提高了 42%。该玻璃化转变温度越高，热值越高，这将影响塑料链的排列和结晶度，并导致其物理性质发生变化。此外，研究结果表明，通过选择理想的工艺参数和后处理条件，可以大大提高热塑性材料的优化拉伸强度。
混合原料的气化，具有碳捕获和固相的混合原料，以实现低碳强度的氢
工作计划•调查基于成像和非成像光谱的实时材料属性测量工具的当前技术。•测试低成本系统可行的关键假设，并确定需要技术开发的特定领域。
使用人体测量学和基于强度的测量的机器学习算法预测腕管综合征
腕管综合征（CTS）是上肢最常见的神经病，是由腕部屈肌下位神经压缩引起的[1]。CTS主要是由于滑膜屈肌鞘的纤维肥大和重复的手腕运动。中位神经因机械压缩和腕管中的局部缺血而损害，这会导致髓鞘鞘的变化，有时会随着时间的推移损害。疼痛，销钉和针头以及前4个手指的强度损失，尤其是在夜间，是常见的症状[2]。尽管诱捕神经病会影响神经的一小部分，但它们会引起重大的身体，心理和经济后果[3]。CTS的患病率在一般成年人口中的2.7％至5.8％之间[4，5]。疼痛会从手辐射到手臂和肩膀。与CT相关的个人危险因素包括女性，高龄，妊娠，肥胖，甲状腺疾病，糖尿病，杏仁症，创伤和结缔组织疾病。同样，劳动人群有CTS的风险。与工作有关的因素，尤其是重复运动，剧烈的手动工作，频繁的手腕屈曲和手臂振动已被涉及[6]。尽管CT诊断中最有用的测试是Tinel和Phalen测试，但最可靠的客观方法是电子诊断测试。适当的医生必须创建与CTS独特症状相关的案例病史，以诊断CTS患者。Park等。 在Faeghi等人的一项研究中。Park等。在Faeghi等人的一项研究中。随着发现诸如ThenAR萎缩和感觉丧失之类的发现，体格检查的敏感性达到95.7％[7]。鉴定周围神经疾病的最有效方法是电诊断，这对于识别CTS也至关重要[8]。此方法对于确定CTS是否存在并评估其严重性很有用。此外，电诊断可用于确认神经病（例如宫颈辐射病）的差异诊断[8，9]。另一方面，电诊断具有侵入性，可能会使患者不舒服，因为它涉及检查期间的刺激和针肌电图（EMG）[10]。基于机器学习（ML）的建模是一种新兴分析工具，预测模型应用是其在医学研究中的主要用途[11，12]。此外，可以使用基于ML的建模进行疾病，决策和新治疗策略的分类[13，14]。尽管基于机器学习的医学研究已经爆炸性增长，但CTS研究仍然相对较少。一些研究探索了基于临床数据的CTS诊断或对CTS严重程度进行分类的预测模型[15，16]。[15]进行了七个用于对CTS严重性进行分类的ML模型。[16]，对腕部的超声图像进行了细分，并使用ML建模对CTS诊断的准确性进行了评估。在另一项研究中，深度学习
单管公路隧道中的掩体：知识强度的研究
摘要 本研究调查了在现有单管公路隧道中，为被迫自救的道路使用者提供避难所作为降低风险的措施，在这些隧道中，烟雾吞没是一种可能的紧急情况。一旦人们被烟雾吞没，毒性和直接危险的不确定性就迫在眉睫，必须在短时间内为道路使用者提供解决方案。避难所就是这样一种解决方案。为了避免任何带有价值色彩的术语，我们创建了首字母缩略词 SWETO，代表没有出口通往开放逃生路线的避难所。该术语表示房间仅通过隧道空间与外界相连。挪威公共道路管理局 (NPRA) 需要仔细研究在隧道中整合 SWETO 的可能性，因为疏散系统的当前状况至关重要。现有公路隧道对紧急出口没有绝对的要求。法规将交通量作为隧道分类和紧急出口需求的重要指标。以往的事件表明，交通量较低的隧道中可能发生严重事故。特定隧道的自救策略最终将基于风险分析和相关的疏散系统尺寸方案选择。在现有的挪威公路隧道疏散系统中整合紧急出口是一项成本和可建造性方面的重大任务。SWETO 是一种解决这些问题的替代方案，但目前禁止道路所有者在指令 2004/54/EC 所涵盖的隧道中建立 SWETO。然而，尽管目前有隧道安全法规，NPRA 仍明确表示将 SWETO 纳入一些单管双向公路隧道的疏散系统。假设是，如果设计和管理得当，避难所可以为安全做出积极贡献。像欧盟指令中那样的一般禁令是不合理的。需要讨论安全避难所仅仅是一个设计问题和社会技术挑战，以确保预期性能的假设。除了已经在奥斯陆峡湾隧道投入运营的 SWETO 之外，NPRA 还启动了两项试点研究，其中包括对“没有出口通往开放逃生路线的避难所”禁令的例外情况。这些项目是阿格德县市的 Flekkerøy 隧道和特伦德拉格县市的 Frøya 隧道。阿格德县市和特伦德拉格县市有义务在隧道建成后参与后续研发项目。试点项目的经验可能会影响任何改变这一问题的规定的举措。本文报告的研究旨在更新和补充研发项目“公路隧道安全管理”（NPRA，2020a) 并具体化试点项目研发计划的内容。提出了四个研究问题作为论证或拒绝在长单管双向隧道中采用 SWETO 的重要问题： RQ1：在 2004/54/EC 指令之前的工作以及随后的指令实施和监督中，欧洲官方对 SWETO 的态度有何特点？ RQ2：我们目前对挪威隧道系统、重大事件以及反映 SWETO 在改善单管公路隧道使用者安全方面的优势和挑战的先前和正在进行的研究了解多少？ RQ3：最近的科学研究在支持、反驳和/或扩展我们对 SWETO 在改善单管公路隧道使用者安全方面的优势和挑战的知识方面有何贡献？ RQ4：目前的知识在多大程度上支持我们理解 SWETO 在改善单管公路隧道使用者安全方面带来的好处和挑战，以及下一步应采取哪些合理措施来加强我们的知识？虽然 RQ1 与理解历史过程有关，但 RQ2-4 旨在探索需要哪些知识来评估 SWETO 是否是挪威背景下的合适安全措施，以及随后现有知识的强度。以下功能要求 (FR) 和相关主题被确定为收集和分析知识强度的框架：以下功能需求（FR）和相关主题被确定为收集和分析知识强度的框架：以下功能需求（FR）和相关主题被确定为收集和分析知识强度的框架：