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World File Search System急剧的
离子强度对神经丝衍生的蛋白质刷的形态，散射和机械反应的影响
蛋白质刷不仅在神经丝的功能中起关键作用，而且在生物医学材料中也具有广泛的应用。在这里，我们使用连续的空间自洽场理论研究了离子强度对蛋白质刷形态的影响。开发了一个粗粒的多块多块带电的大分子模型，以捕获氨基酸序列的化学认同。对于pH 2.4的神经丝重（NFH）刷子，我们预测三种形态学方案：肿胀的刷子，冷凝的刷子和共存的刷子，这些刷子由密集的内层和弥漫性外层组成。我们的理论预测的刷子高度与实验数据非常吻合，具有多种离子强度。急剧的高度降低是静电筛选引起的从重叠状态到共存刷子隔离状态的转换的结果。我们还研究了伴随形态变化的散射和机械反应的演变。反射率光谱中的振荡表征了内部冷凝层的存在和微观，而力光谱中的肩膀表示形态肿胀。
SMD -NET：立体声混合物密度网络-IRIS
在过去的几年中，深入的学习有了立体声匹配的精度，但恢复急剧的界限和高分辨率产出有效仍然充满挑战。在本文中，我们提出了立体声混合物网络（SMD-NETS），这是一个简单而有效的学习框架，与宽阔的2D和3D体系结构兼容，可改善这两个问题。特别是，我们利用双峰混合物密度作为输出代表，并表明这允许几乎不连续的尖锐而精确的差异估计，同时明确地构建了观测中固有的不确定性。此外，我们将差异估计作为图像域中的一个连续问题，从而使我们的模型以任意空间精度查询差异。我们对新的高分辨率和高度逼真的立体声数据集进行了全面的实验，该数据集由8MPX分辨率以及现实世界立体声数据集组成。我们的实验表明，在物体边界附近的深度准确性以及对标准GPU上高分辨率差异图的预测。，我们通过提高各种立体主杆的性能来证明我们技术的灵活性。
HDXPlore：自动化的黑盒测试脑启发的超维度计算
摘要 - 由人脑的工作方式吸引，急剧的高维计算（HDC）正在受到越来越多的关注。HDC是一种基于大脑的工作机理的新兴计算方案，该方案具有深层和抽象的神经活动模式而不是实际数字。与传统的ML算法（例如DNN）相比，HDC以内存为中心，授予其优势，例如相对较小的模型大小，较小的计算成本和一声学习，使其成为低成本计算平台中的有前途的候选人。但是，尚未系统地研究HDC模型的鲁棒性。在本文中，我们通过开发基于黑盒差异测试的框架来系统地揭示HDC模型的意外或不正确行为。我们利用具有与交叉引用甲环类似功能的多个HDC模型，以避免手动检查或标记原始输入。我们还提出了HDXplore中不同的扰动机制。HDXplore自动发现了HDC模型的数千种不正确的角案例行为。我们提出了两种重新训练机制，并使用HDXplore生成的角病例来重新培训HDC模型，我们可以将模型准确性提高高达9％。
年度报告
对于UT的研究，教育/培训和推广方面的健康倡议来说，这是另一个繁忙的一年，在各个领域都有增长。一个健康社区的研究人员获得了超过2100万美元的校外资金，并产生了79个与健康相关的出版物。我们目前正在审查该书的章节初稿，以实现一种健康方法来解决联合国可持续发展目标，该目标是针对2025年出版的。尽管我们仍然没有一个很好的跟踪学生中未成年人的学生的好方法，但我们知道，在上一年，有15名学生在毕业前或毕业前宣布未成年人，目前有77名学生参加了一门健康入门课程；因此，我们看到了一个急剧的向上轨迹，并正在努力追踪未成年人。我们的每月研讨会系列仍然具有多种演讲者，我们参与UT系统和公众中的活动变得更大，更好。显然，我们正在满足或超过2024年目标的所有预期可交付成果，并正在努力核算过渡到全球中心的详细信息。
国际能源投资
本文将探讨大多数（非美国）石油生产国的石油法（有时是实质性的，有时只是形式上的）变化以及当前的许可和谈判实践。鉴于前社会主义国家（独联体）目前是石油和天然气投资及其法律文书的主要试验场，本文将重点关注现有的立法和合同许可实践在这些转型经济环境中的表现。事实上，正是在转型经济带来的挑战中，石油立法和合同将被迫发展。 20 世纪 70 年代是国家在经济和政治解放方面强烈主张主权的时期，导致了大规模的国有化、重新谈判以及由外国贷款支持的强大国家资源公司的出现。资源禀赋被视为获得经济实力的重要杠杆，私人投资通常被排除、拆包和限制。这种态度首先是逐渐改变的，然后是急剧的速度和范围的改变，3 这是在 1985 年石油价格暴跌以及国家社会主义垮台之后发生的。鼓励外国投资是当时的主流：20 世纪 70 年代限制的残余在各地被拆除，前社会主义国家纷纷涌入外国投资，将其作为解决其困境的灵丹妙药，5 而根深蒂固的国家
濒危Aye- ...
Aye-aye（Daubentonia Madagascariensis），史普西尔希恩（Strepsirrhine）到马达加斯加（Madagascar），是多拜顿莫迪（Daubentoniidae）灵长类动物家庭的唯一成员。尽管表现出柠檬碱超家族中最广泛的地理分布（Sterling 1994）和很少的天然捕食者（Richard and Dewar 1991），但自1980年代以来，迅速的栖息地破坏（Suzzi-Simmons 2023）已在急剧的人口下降量下降了≥50％（Louis等人（Louis et and。2020）。通过人类狩猎活动的剥削进一步威胁着该物种的生存，不仅将Aye-Ayes作为食物来源，并限制他们消耗的农作物的损失，而且还因为地区的Malagasy Cul Tural信念，即Aye-Ayes是Aye-ayes是不幸的，病，疾病，疾病，Andriamasimamananaana，1994年）。由于这些正在进行的垂体趋势，预计在接下来的3代人口将进一步下降（即在10 - 24年之内），根据国际自然和自然资源保护委员会生存委员会灵长类动物专家小组（Schwitzer等人）的国际自然和自然资源物种生存委员会（Schwitzer等人）的说法，使Aye-ayes成为25种世界最濒危的灵长类动物之一（Schwitzer等人。2013;路易等人。2020;并查看Gross 2017中的讨论）。
气候变化对心理健康的影响
1气候变化如何间接影响个人层面的心理健康？由于损害了身体健康，食物和水资源短缺，冲突和流离失所，可能会导致气候变化的间接心理健康后果，从而导致房屋，亲人，亲人，工作以及在新地方的适应性损失，寻找可持续的生计来源在新地方的可持续性来源，这会导致由于严重的气候变化而导致精神造成的风险增加。例如：例如，强烈而急剧的气候变化可能导致房屋和就业的丧失，从而使个人很难在经济上养家糊口。个人可能会因不同的气候变化（例如水资源短缺，洪水等）而担心家人的未来。引起心理健康问题的增加。2气候变化对社区层面的心理健康的间接后果是什么？间接的后果包括与社区的脱节，社区认同的丧失，对归属感的威胁，因为人们被迫进出社区，以及由于人们被迫离开家园而失去文化完整性。它也可能威胁到社区的健康，因为它可能导致犯罪行为，暴力和侵略的可能性增加。例如：由于贫穷，生活条件差和孤立，无家可归的人受到严重影响，使它们暴露于极端的气候条件，例如热浪，洪水和媒介传播疾病等。由于气候变化而产生。
现代放射治疗：现在和未来
图 1 显示了现代放射治疗的发展。从历史上看，放射治疗是在二维空间中进行计划和实施的，治疗范围基于骨骼解剖结构。由于组织密度差异和计划能力限制，治疗范围很大，并且所施加的放射治疗剂量不均匀。CT 成像的使用使肿瘤和健康组织的描绘更加精确。此外，适形放射治疗和三维计划技术的发展不仅有助于测量施加到肿瘤和有损伤风险的器官的放射治疗剂量和体积，而且还有助于了解放射治疗剂量和毒性之间的相互作用。5 强度调制放射治疗和图像引导放射治疗的使用也彻底改变了许多恶性肿瘤的治疗，显著降低了治疗相关毒性并改善了长期结果。6–8 随着技术的进步，复杂目标可以以毫米级的精度和急剧的剂量衰减进行高剂量治疗，以保护健康组织。其他进展包括使用带有机载 MRI 或 PET 扫描仪的直线加速器，在治疗期间可以比不使用时更好地定义组织，并允许在治疗期间根据肿瘤大小或位置的变化进行自适应治疗（图 2）。扩大了放射治疗的肠外应用，例如前列腺癌中的镭-223、9 治疗诊断学、伽玛刀放射外科手术，以及
AI和智能制造中的新兴技术
摘要：智能制造是指多种先进技术的融合，最著名的是人工智能，以增强生产，以改善在截端，能量，吞吐量和质量的4个维度上的操作参数。领先的制造商从数据和分析，AI和机器学习（ML）中实现了显着价值。本文总结了AI在制造中的关键应用，范围从质量和维护，启用AI的自动化和自动化过程控制。我们还讨论了现实世界的例子，以展示AI对行业的变革性影响。我们还简要介绍了AI的最新进步，尤其是Generativeai，这将进一步释放运营效率。关键字：人工智能，操作，行业4.0，制造，Generativeai 1。引言最近十年使公司在越来越多的破坏水平下运营。迅速改变客户的偏好以及需求不确定性和破坏，这是挑战于前所未有的程度的计划系统。国家安全利益，贸易障碍和物流中断正在促使企业寻找全球化供应链的替代方案。需求中的主要波动呼吁在某些地区进行急剧的运营和资本成本降低，而其他领域的迅速增长。物理距离和远程工作迫使制造商重新配置制造流和管理。同时，全球对人类活动的环境影响的关注不断增加，迫使公司重新考虑制造策略。
远程太阳能发电系统的存储和传输能力要求
I.在过去的十年中，风和太阳能产生的渗透见证了急剧的增长。但是，太阳能是间歇性的。晚上无法产生任何动力，要求备份备用能力来减轻时间内 /每日爆发。能源存储可以迅速改变其输入 /输出功率，并随着时间的推移而转移需求，从而在支持可再生能源整合方面具有巨大的潜力[1]。在当前阶段，储能的单位容量成本仍然相对较高，尽管它正在不断减少。必须仔细确定储能的大小。iSTING工作分为两类。在代方面，在[2]和[3]中通过随机单位承诺和随机模型预测性控制在多期经济调度框架下研究了储能选址和规模问题。在[4]中使用双层随机混合构架优化在市场环境中讨论了储能和传输连接器的联合能力优化。在上述工作中，可再生生成的不确定性由概率分布和通过方案近似，或者操作风险受机会限制的限制。参考。 [5]提出了两个多参数编程模型，以研究储能对可再生溢出的影响参考。[5]提出了两个多参数编程模型，以研究储能对可再生溢出的影响