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Gerth Van Wijk R，Klimek L，Pfaar O.过敏原免疫疗法中的临床终点：2022年最先进的Allergol Select。 2023; 7：39-46。 doi 10.541
安慰剂对照研究于1954年[2]。在这项研究中，AIT的效果是通过全球患者评估来衡量的。患者将治疗的影响为出色，良好，中度或差。Frankland和Au-Gustin都将这种结果指标用于季节性的花粉症和花粉哮喘。从那时起，已经发表了许多随机控制的三级（RCT）。然而，通常没有采取的结果指标导致AIT试验的原发性和次要终点的代化异质性。为了克服缺乏标准化，2014年发表了有关AIT过敏性鼻炎的AIT试验中综合的EAACI（欧洲过敏和临床免疫学学院）立场论文[3]。关于AIT对哮喘的影响的研究很少。此外，哮喘研究的特征是量度的广泛差异。近年来，人们意识到在日常实践中接受AIT也取决于其在日常实践中的有效性。从这个角度来看，越来越多地关注“现实生活”研究，他们自己的方法。信息和技术（ICT）工具已开发出可能有助于评估现实生活中的有效性。
受益于最先进的基础设施 - CCI Paris…
巴黎大区的铁路系统每年运送超过 20 亿名乘客。巴黎大区的公共交通网络位居世界第三，仅次于东京和首尔，领先于上海、伦敦和纽约。 3,300 公里线路 454 个火车、RER 站 304 个地铁站 230 个有轨电车站 14 号线每 85 秒就有 1 趟地铁 高峰时段，RER A 线每 2 分钟就有 1 趟列车 得益于公共交通网络，巴黎大区居民每年出行 300 亿公里，相当于每年减少 400 万吨二氧化碳排放量。 到 2025 年，人口密集地区将有近 5,000 辆零排放公交车，到 2029 年，大区其他地区也将有近 5,000 辆零排放公交车 到 2030 年，将有 1,100 多辆新型电动火车和 RER 投入运营
骑士航空航天的创新挽救世界领导者的生命，为皇家加拿大的第二个最先进的航空医学模块
在2021年初将其装载到凯利球场的加拿大皇家空军（RCAF）飞机上时，它是第一批骑士航空医疗模块 - 随时准备在加拿大和世界各地执行挽救生命的任务。第二个单元现已完成，已交付给RCAF。第二个单元已在RCAF完成，最近在骑士航空航天港（Knight Aerospace）的一场开放式活动中展示了圣安东尼奥港技术校园的总部，在那里，工业界和其他社区领导者在那里直接看到下一代医疗模块，同时了解该组织在社区技术生态系统方面提前的计划。“我们很荣幸能带来高潮的研究与开发，”骑士航空航空总裁兼首席执行官比安卡·罗德斯（Bianca Rhodes）说。“了解这一需求使骑士的技术成为长期，可持续的解决方案，以解决重症或高度传染性患者的安全运输问题。”
最先进的电压无功控制技术，支持可再生能源进入智能配电网
目前部署的用于配电网电压优化的电压无功基础设施无法满足 21 世纪电网的严格技术要求。如果处理不当，传统的电压控制系统可能会阻碍可再生能源资源在未来智能电网中的广泛部署。例如，可再生能源和新型储能系统在配电系统中的引入对无缝电压控制构成了威胁。为了克服这些障碍，需要研究和实施智能电压无功控制方法。然而，要实现这些目标，需要全面了解电压无功技术的当代策略和发展。到目前为止，已经开发了各种技术来适应可再生能源大量渗透到配电网中。本文全面回顾了当前的技术，这些技术使配电系统运营商能够为可再生能源丰富的电网选择适当的电压无功控制策略。这篇评论文章研究了配电网的新兴电压无功技术及其优缺点。它还概述了该主题的一些未解决的研究问题和未来方向。 © 2022 作者。由 Elsevier Ltd. 出版。这是一篇根据 CC BY-NC-ND 许可协议开放获取的文章（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）。
混合电动汽车能源管理系统的基于学习的最先进的收费评估模型
收到：2022年12月13日修订：2023年1月14日接受：2023年1月21日发布：2023年1月29日摘要 - 促进电动汽车使用（EVS）是鼓励碳公正性和侵犯环境问题的实用方法。政府法规和用户体验与电动电池电池和电池管理改进直接相关。替代发动机技术在近年来解决传统汽车问题方面变得越来越重要。为了使运输行业脱碳，电动汽车是实用的解决方案。从传统的房屋以及从传统的转变为EV或HEV车辆也至关重要。电动汽车最重要的部分之一是电池。在满足更大的容量和高功率需求时，必须提供电池组（由许多电池组成）。这些大型电池组容易被充电和排放时过热，这可能会导致很多问题。因此，必须采用电池管理系统。它可以优化电池组，以便更有效，安全地发挥作用。本文的主要目标是模拟电池管理系统（BMS）模型，并检查电池管理系统参数估计的几种方法。它还为BMS最有效，最经济的实施策略提供了建议。有效的电池管理系统（BMS），主要用于信号电池电量水平，仍然是众多HEV技术（SOC）的关键组成部分。由于过度充电和放电总是会损坏电池，因此BMS必须提供准确的SOC估计。尽管有几种SOC预测策略可以控制电池电池SOC，但HEV需要提高SOC估计能力。从这个角度来看，用安全能源管理技术的Soc估算模型的建造独特的深度学习模型是本文的主要重点。所提出的模型使用具有长度短期内存（HCL）模型的混合卷积神经网络来精确估计SOC。HCl模型用于促进建模，并提供了电池模型的输入和输出关联的准确表示。一项详细的实验研究表明，所提出的模型在几种方面都优于其他当前方法。
社论：神经退行性疾病领域最先进的人工智能方法
在过去的十年中，人工智能方法已广泛应用于神经退行性疾病。人工智能方法，特别是机器学习算法，将允许放射科医生、科学家和临床医生找到早期诊断工具（1）、预测纵向大脑变化（2）以及对患有不同类型神经退行性疾病的患者的有效治疗（3）。在这个研究主题中，我们旨在介绍人工智能方法在神经退行性疾病中的最新和新颖的算法、方法和应用。我们专注于用于阿尔茨海默病 (AD)、帕金森病 (PD)、运动神经元疾病、亨廷顿病、额颞叶变性和其他神经系统疾病的先进人工智能方法，以利用人工智能模型加深我们对这些疾病的了解。总的来说，我们收到了关于这个研究主题的八篇原创研究论文；其中五篇（由全球 35 位作者撰写）经过同行评审后被选中发表。所有被接受的文章都侧重于在神经退行性疾病或老年人领域开发新的人工智能方法。在本文中，我们总结了每篇被接受的文章中提出的主要发现和观点。在该研究主题的一篇题为“从手指敲击视频自动分类和评估共济失调严重程度”的论文中，Nunes 等人证明了手指敲击视频在对帕金森病患者和健康对照者进行共济失调分类方面的可靠性。此外，作者还旨在根据手指敲击视频数据和机器学习来预测整体疾病严重程度
第1部分：与混合储能系统建筑拓扑的太阳能直流微电网的最先进技术
摘要：对于微电网系统（MG）系统，正确配置的选择在整合低压，非线性，非线性和高度敏感的（环境条件）的电源（例如太阳能PV模块，电池和超级电池和超级电池）等时，在满足网格/负载必要性方面起着至关重要的作用。在MG系统的情况下，在任何应用程序中选择正确的配置和适当类型的功率转换器可能会对最佳性能产生重大影响。已经提出了许多架构来集成各种能源以实现最佳性能。在这些领域发表了大量研究文章。在本文中，介绍了基于各种来源和详细分析的各种体系结构的详细组织，并讨论了这些体系结构。此外，所有基于驱动因素（a）高转换增益，（b）良好的功率解耦，（c）较高效率，（d）隔离，（e）功能处理能力和（f）紧凑的设计的适用性。这项工作中介绍的批判性检查和比较研究可以帮助行业人员和院士选择最佳性能所需的最佳建筑和电源转换器拓扑。
最先进的小型航天器技术
NASA STI 计划在 特别出版物。 它负责收集、组织、归档和传播 NASA 计划、项目和任务中的科学、技术或历史信息。 NASA STI 计划通常涉及与 NASA 重大公共利益相关的主题。 航空航天数据库及其公共界面 NASA 技术报告服务器、 技术翻译。 从而提供世界上最大的外国航空航天科学 STI 英语翻译集合之一。 与 NASA 任务相关的科学和技术材料在 NASA 非渠道和 NASA STI 报告系列中发布，该系列包括以下报告类型： 专业服务还包括组织和发布研究结果、分发 技术出版物。专门研究报告和已完成的研究或重大研究阶段的报告，提供搜索支持，并支持数据交换或理论分析。包括重要的科学和技术汇编。有关 NASA STI 数据和信息的更多信息，请参阅以下内容： 访问 NASA STI 计划主页，但对稿件长度和图形演示范围的限制较少。 将您的问题通过电子邮件发送至 help@sti.nasa.gov
在基于 Raspberry Pi 的实时系统上使用最先进的神经架构研究基于 EEG 的生物特征识别
摘要：尽管人们对使用脑电图 (EEG) 信号作为主体身份识别的潜在生物特征识别的兴趣日益浓厚，并且在使用深度学习 (DL) 模型研究神经信号（例如心电图 (ECG)、脑电图 (EEG)、视网膜电图 (ERG) 和肌电图 (EMG) ）方面也取得了进展，但由于单个主体在不同会话中的 EEG 特征变化很大，因此在使用最先进的 DL 模型进行基于 EEG 的主体身份识别任务方面仍然缺乏探索。在本文中，我们探索使用最先进的 DL 模型（例如 ResNet、Inception 和 EEGNet）在 BED 数据集上实现基于 EEG 的生物特征识别，该数据集包含来自 21 个个体的 EEG 记录。我们获得了令人满意的结果，Resnet、Inception 和 EEGNet 的准确率分别为 63.21%、70.18% 和 86.74%，而之前的最佳成果报告的准确率为 83.51%。我们还通过开发一种便携式、低成本、实时的基于 Raspberry Pi 的系统展示了这些模型实时执行 EEG 生物识别任务的能力，该系统集成了从获取 EEG 信号到预测身份的所有必要主体识别步骤，而其他现有系统仅包含整个系统的部分内容。