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World File Search System挖掘出
从希腊锡罗斯岛挖掘出的岩石中获得的见解
我们利用锡罗斯岛（希腊基克拉泽斯群岛）出露的俯冲相关岩石的结构和微观结构观测结果，对深俯冲界面的长度尺度和异质性类型提供约束，可能对间歇性震颤和慢滑移有影响。我们选择了三个锡罗斯地区，它们代表了俯冲界面剪切带内不同的海洋原岩和变形条件，包括：（1）海洋地壳向榴辉岩相的顺向俯冲；（2）海洋地壳从榴辉岩经蓝片岩-绿片岩相折返；（3）混合镁铁质地壳和沉积物从榴辉岩经蓝片岩-绿片岩相折返。这三个地方都保留了流变学异质性，反映了俯冲原岩中原始岩性、地球化学和/或结构变化的变质，并以粘性基质内的脆性荚状物和透镜状物的形式出现。微观结构观察表明，基质岩性（蓝片岩和富含石英的变质沉积物）由分布式幂律粘性流变形，并由多个矿物相中的位错蠕变所适应。我们估计整体剪切带粘度范围从~10 18 到 10 20 Pa-s，取决于沉积物与（部分榴辉岩化的）海洋地壳的相对比例。基质内的榴辉岩和粗粒蓝片岩异质性保留了多代扩张剪切断裂
2022 年 4 月 18 日 - 公告和附件 - 美国陆军
允许挖掘最多 5,000 立方码的累积沉积物，挖掘范围包括水库的原始底部轮廓、已建造的船台、码头盆地、通道或 TVA 先前已批准加深的其他区域的底部轮廓。挖掘的累积沉积物量不得超过达到原始水库底部深度或授权设施深度所需的量。当湖泊低于满水位时，累积沉积物的挖掘只能在水库水池和湖面之间的区域进行；称为干涸挖掘。挖掘出的物质应存放在位于 100 年洪泛区上方的封闭高地处置场；并应妥善封闭以防止挖掘出的物质重新进入水库或干扰排水。RP 99 不允许从封闭高地处置设施排放污水。
IEEE 医学和生物学信号处理研讨会
该研讨会由 IEEE 地区 2 费城分会、天普大学和神经工程数据联盟赞助。该研讨会旨在汇集对人工智能 (AI)、信号处理和医学和生物学临床应用感兴趣的众多专业人士。由于深度学习技术最近取得了巨大成功，信号处理和人工智能正在迅速改变医疗保健。可以从设备和医疗记录中挖掘出大量数据，这为基于大数据的新一代技术提供了支持。
高温坑热能储存（HT-PTES）
图 1：丹麦奥尔堡坑式储存示意图。PTES 结构由挖掘出的坑组成，并用防水衬垫覆盖。倒置的截头金字塔形状可优化土壤平衡并最大限度地降低挖掘成本。衬垫材料对于防水性必不可少；这些材料包括聚合物选项（PP、PE）、弹性体（EPDM）和金属（不锈钢、铝）。绝缘浮动盖可保护储存的热量，而顶部的压舱物用于将绝缘层固定到位。管道连接有助于能量传递，通常通过底部或侧面进行，需要精心密封以防止泄漏。对水进行水处理以防止金属部件腐蚀风险。
泥炭管理反驳报告（RR7）
2.1.3第8.2.7段至8.2.9评论2019年泥炭管理计划（PMP）中引用的指南文件。 最新指南的特定构造和材料管理技术将被用作最终（预施加）PMP的一部分。 泥炭管理方法继续满足当前的指导，因为总体方法保持不变。 如第5章的环境陈述（ES）的项目替代方案所讨论的 peat发掘或干扰，在可能的情况下进行了讨论，在无法进行的情况下，将挖掘出的泥炭在现场重新使用以创建 /增强泥炭地栖息地（从生态学的角度来看）或在landscaping and ressscaping and restal and recloration of decf中使用peatland栖息地（从生态学上使用）。 到目前为止，最不受欢迎的选择是将泥炭从现场移开和 /或将其放入废物设施中。 通过为项目的泥炭管理提案的应用，完全避免了这种情况。 与Curraghinalt项目的泥炭管理相关的Peatland调查指南的关键方面以及如何2.1.3第8.2.7段至8.2.9评论2019年泥炭管理计划（PMP）中引用的指南文件。最新指南的特定构造和材料管理技术将被用作最终（预施加）PMP的一部分。泥炭管理方法继续满足当前的指导，因为总体方法保持不变。peat发掘或干扰，在可能的情况下进行了讨论，在无法进行的情况下，将挖掘出的泥炭在现场重新使用以创建 /增强泥炭地栖息地（从生态学的角度来看）或在landscaping and ressscaping and restal and recloration of decf中使用peatland栖息地（从生态学上使用）。到目前为止，最不受欢迎的选择是将泥炭从现场移开和 /或将其放入废物设施中。通过为项目的泥炭管理提案的应用，完全避免了这种情况。与Curraghinalt项目的泥炭管理相关的Peatland调查指南的关键方面以及
退役策略
•在岩土工程师签发清算证书后，拆除，储存并拆除到合适的回收设施中。•垫子位置应在自然表面水平以下100mm挖掘并储存。•100mm的表土和草种子应分布在垫子部位的区域上。•如果现场许可证和土地所有者同意，则可以在现场扩散垫子材料（前提是位置不容易被洪水）。•在现场散布材料的地方；将表层土壤剥离，铺垫材料，更换表土和草种子。•从垫子中挖掘出的材料正在从站点中取出。在拆除之前，应由岩土工程师对其供应自然材料（ENM）报告进行测试。•如果ENM报告确认未污染该材料，则可以在另一个开发站点上重复使用。•如果ENM报告确定了污染物，则必须通过适当的方法将材料处置为合适的废物处理中心。
原文：人工智能和机器学习对
2 德克萨斯州塞利纳 75009。 收到日期：2024 年 7 月 27 日 修订日期：2024 年 8 月 14 日 接受日期：2024 年 8 月 19 日 发布日期：2024 年 8 月 24 日 摘要：人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 已将业务分析提升到一个新的水平，挖掘出原本无法获得的洞察力，并使数据驱动的决策不仅仅是一个概念。本文通过混合方法讨论了 AI 和 ML 对业务分析的影响，其中文献综述与涉及不同行业组织的十个案例研究相结合。获得的关键结果是预测准确度平均提高 35%，常规数据分析所需时间大幅减少 60%，并且几乎所有情况下都制定了与 AI 相关的道德准则。本文的一些关键要点包括增强的预测能力、提高的自动化程度以及所有行业的道德困境。在面临相关挑战的情况下，能够更好地利用人工智能和机器学习的组织更有可能在数据驱动的环境中获得显著的竞争优势。
设计的半导体网络随机激光器
这项工作报告了开发用于操作中子表征的缩小尺寸的激光粉末融合装置。描述了设计注意事项，设备配置和详细的设置。该设备已针对中子衍射的安装和工具进行了优化，用于对印刷过程中金属组件的结构和微观结构演变和构成的多种研究。与设备的介绍结合使用，我们提供了操作中性中子衍射的示例，用于应变分析和操作中子成像，以进行缺陷表征和温度映射在瑞士散布中子源的两个不同光束线上。通过获取可易受裂纹材料的衍射模式并跟踪衍射峰的变化，可以在处理过程中挖掘出固定体积内弹性菌株的热贡献的演变。散装缺陷表征。中子束衰减的变化与最终的微观结构相关，它证实了该技术在操作中表征了探测器内部缺陷形成的能力。我们进一步证明了如何使用铍过滤器，因此如何使用冷中子光谱的长波长部分，可以在打印双金属复合材料时在空间和时间分辨的温度图中获得。
使用可解释的人工智能研究 ADR 机制
在我们的论文 [ 1 ] 中，我们建议挖掘生物医学知识图谱，以识别生物分子特征，这些特征能够自动重现此类专家分类，区分是否导致特定类型 ADR 的药物。从可解释的 AI 角度来看，我们探索简单的分类技术，例如决策树和分类规则，因为它们提供了人类可读的模型，可以解释分类本身。我们还评估了以下假设：从知识图谱中挖掘出的生物分子特征可能为 ADR 背后的分子机制提供解释元素。我们用两种专家分类测试了我们的方法，这两种分类可识别是否导致肝脏或皮肤毒性的药物（分别称为 DILI 和 SCAR，分别代表药物引起的肝损伤和严重皮肤不良反应）。与这些药物相关的特征是从 PGxLOD [ 2 ] 中挖掘出来的，PGxLOD 是我们之前通过链接公共开放数据（包括 DisGeNET、PharmGKB、DrugBank、CTD）创建的生物医学知识图谱。为此，我们开发了 kgpm 算法 [ 3 ]，该算法能够将特征路径的提取扩展到长度为 4 的水平。随后，这些路径被推广为路径模式，以覆盖更大的药物集。我们训练了两个分类器，根据提取的特征区分是否是药物导致了两种考虑的 ADR。我们分离出既能重现专家分类又能被专家解释的特征（例如，基因本体论术语、药物靶标、途径），并请 3 位药理学专家手动评估它们是否可能解释 ADR。
探索...的核心基因和潜在机制
帕金森病（PD）的准确诊断仍然具有挑战性，该病的确切病因尚不清楚。目的是识别与PD中补体系统相关的枢纽基因并探索其潜在的分子机制。首先，通过差异表达分析和WGCNA挖掘与PD相关的差异表达基因（DEG）和关键模块基因。然后，通过将DEG，关键模块基因和CSRG相交获得差异表达的CSRG（DE-CSRG）。随后，进行MR分析以识别与PD有因果关系的基因。基于具有显著MR结果的基因，进行表达水平和诊断性能验证以产生枢纽基因。进行功能富集和免疫浸润分析以深入了解PD的发病机制。采用qRT-PCR评估枢纽基因的表达水平。经过MR分析和相关验证，最终确定CD93，CTSS，PRKCD和TLR2为枢纽基因。富集分析表明枢纽基因的主要富集途径。免疫浸润分析发现，枢纽基因与多种免疫细胞（如髓系抑制细胞、巨噬细胞等）存在显著相关性，qRT-PCR结果显示CTSS、PRKCD、TLR2的表达水平与公开数据库的表达水平一致，由此挖掘出PD中与补体系统相关的4个枢纽基因，为PD的诊断和治疗提供了新的视角。