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脑损伤颅骨切除术后创伤后脑积水：比例和危险因素
抽象背景创伤后脑积水（PTH）是颅脑外伤后减压颅骨切除术（DC）后发病率的重要原因（TBI）。早期诊断和治疗PTH可以防止从TBI中康复的患者进一步的神经系统妥协。目的本研究的目的是评估经过DC后出现脑积水的患者的比例，并确定与PTH相关的因素，在接受TBI DC的患者中需要手术治疗的患者。在Trivandrum医学院医院的创伤神经外科医院的创伤神经外科部门的患者的方法数据被预期收集。结果总共研究了48例接受DC的患者。六（12.5％）患者出现了PTH。患者分为两组：PTH（患有脑积水的患者）和非PTH（未发展脑积水的患者）。年龄，性别，损伤方式，伤害严重程度和术前放射学发现与PTH的发展无关。发现颅骨切除术距离与小于2.5 cm的中线的距离在统计学上是显着的。在PTH和非PTH组之间的结果中没有发现统计差异。结论颅骨切除术和较高的极限太接近中线可能会使接受直流的患者易于发育。因此，我们建议在距中线大于25毫米的高极限上执行宽DC。
多视角脑连接组的解缠和比例表示学习
摘要：弥散 MRI 衍生的大脑结构连接组或大脑网络在大脑研究中得到广泛应用。然而，构建大脑网络高度依赖于各种纤维束成像算法，这导致难以确定下游分析的最佳视图。在本文中，我们提出从多视图大脑网络中学习统一的表示。具体而言，我们希望学习到的表示能够公平地、解开纠缠的感觉传达来自不同视图的信息。我们通过使用无监督变分图自动编码器的方法实现解缠。我们通过另一种训练程序实现了视图公平性，即比例性。更具体地说，我们在训练深度网络和网络流问题之间建立了一个类比。基于这种类比，通过一种意识到比例的网络调度算法实现了公平的表示学习。实验结果表明，学习到的表示可以很好地适应各种下游任务。他们还表明，所提出的方法有效地保持了比例性。
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本次拟发行股份不超过 10,000.00 万股，且占发行后总股本的 比例不低于 25% ，超额配售部分不超过本次新股发行总数的 15% 。若全额行使超额配售选择权，则本次发行股票的数量 不超过 11,500.00 万股。 本次发行均为新股，不安排股东公开发售股份。
3.1.2 被认可为研究指导的教师比例（最近完成的学年）
334 RAMESH P KTU-F11822 工程学院 蒙纳尔 电子与通信工程 电子系统设计、微型燃料电池、超大规模集成电路 335 CIZA THOMAS KTU-F15261 工程学院 特里凡得琅 电子与通信工程 网络安全、模式识别、机器学习 336 RANJITH RAM A KTU-F10384 政府工程学院 坎努尔 电子与通信工程 信号/图像处理、计算机视觉、模式识别
比例扩展用于电池存储技术的纳米多孔膜的试验生产
在加利福尼亚能源委员会的电力计划投资费用（EPIC）资助的项目中，Sepion Technologies成功地将其聚合物膜涂层电池分离器扩展到了加利福尼亚州埃默里维尔的低率初始生产，从而提高了加利福尼亚州将加利福尼亚发展到美国国内锂电池制造中心的愿景。电池分离器是电池的关键部分 - 它们是延长电池寿命的主要机制，因此可以反复充电和放电。分离器确保只允许电池的某些部分在充电和排放时在正端和负端之间来回移动。Sepion的聚合物膜平台最初是由劳伦斯·伯克利国家实验室（Lawrence Berkeley National Laboratory）的科学家提出的，并开发了Sepion Technologies科学家和工程师的商业应用，可实现下一代电极技术在利用当今利用Li-ION电池电池制造的锂电池中的应用。该技术可直接替换最先进的电池分离器，使电池开发人员和汽车制造商可以将电动汽车（EV）安全增加40％，并将EV电池的前期成本降低15％（$/kWh），将两个主要障碍降低到大规模EV驾驶 - EV驾驶范围和EV范围和EV成本。
这里、那里、无处不在：评估比例原则和 9·11 袭击后美国应对恐怖主义的武力使用
tlefield，美国决策者应该考虑他们为应对 9·11 事件而采取的行动是否与那个可怕的早晨在纽约、宾夕法尼亚和华盛顿特区发生的事件成比例。此外，他们还应该考虑他们的行动为国际社会树立的先例，以及该先例将对国际法和比例原则产生的重大影响和重新定义的力量。尽管布什政府官员警告说，反恐战争将是一场长期战争，可能包括美国在世界各地的许多行动，17 比例分析的第一步必须集中在阿富汗。很简单，问题是：9·11 事件是否证明美国在阿富汗进行军事干预的程度是合理的？更具体地说，当美国推翻塔利班政权以达到并实现
提高高比例可再生能源接入低碳能源系统电压调节能力的控制策略
摘要：在低碳能源系统中，由于高比例可再生能源接入会导致系统电压调节能力下降，因此一旦发生电压超标现象，容易造成大面积可再生能源脱网、停电事故。为了提高低碳能源系统的电压调节能力，本文提出了一种两级送端电网过电压抑制策略。首先，研究高比例可再生能源接入低碳能源系统送端电网过电压现象的发生原理，提出一种由整流站集中控制和分布式电源电网灵活资源控制两级组成的过电压控制策略。然后，利用PSO算法和一致性算法对建立的控制模型进行求解。最后，基于实际运行电网数据建立仿真系统，通过仿真验证所提出的控制策略。结果表明，本文提出的控制策略在各种运行工况下，均能有效抑制交流母线暂态过电压，提高高比例可再生能源送端电网的运行稳定性。此外，在白天过电压调节过程中，可以充分发挥柔性调节设备的潜力，缩短电压超限持续时间，降低电压超限峰值，有助于降低电网可再生能源浪费率。
小鼠外侧杏仁核和基底杏仁核中 GABA 能神经元类型的总数和比例
GABA 能神经元是皮质网络中的关键回路元素。尽管越来越多的证据表明抑制细胞在外侧 (LA) 和基底 (BA) 杏仁核功能中发挥着关键作用，但这些杏仁核中的 GABA 能神经元数量及其不同类型的比例尚未确定。使用无偏立体学，我们发现雄性和雌性小鼠的 BA (22%) 中的 GABA 能神经元比例明显高于 LA (16%)。无论性别，左右半球之间均无差异。此外，我们还评估了两个杏仁核中主要抑制细胞类型的比例。使用转基因小鼠和病毒策略可视化抑制细胞并结合免疫细胞化学，我们估计以下细胞类型共同构成了 LA 和 BA 中的绝大多数 GABA 能细胞：轴突-轴突细胞（5.5%-6%）、表达小清蛋白（17%-20%）或胆囊收缩素（7%-9%）的篮状细胞、表达生长抑素的树突靶向抑制细胞（10%-16%）、含有 NPY 的神经胶质细胞（14%-15%）、表达 VIP 和/或钙网膜蛋白的中间神经元选择性中间神经元（29%-38%）以及表达生长抑素和神经元一氧化氮合酶的 GABA 能投射神经元（5.5%-8%）。我们的结果表明，这些杏仁核包含在其他皮质区域发现的所有主要 GABA 能神经元类型。此外，我们的数据为未来的研究提供了重要的参考，旨在揭示在不同病理条件下通常观察到的 GABA 能细胞数量和抑制细胞类型的变化，并模拟健康和疾病状态下杏仁核网络的功能。
使用 NDVI 阈值法预测植被覆盖比例对地表发射率和温度的影响
预测地表能量收支需要精确的地表发射率 (LSE) 和地表温度 (LST) 信息。LST 是基本气候变量之一，也是局部和全球尺度地表过程物理中的重要参数，而 LSE 是物质成分的指标。尽管有大量关于使用遥感数据计算 LST 和 LSE 的方法和算法的出版物，但准确预测这些变量仍然是一项具有挑战性的任务。在现有的计算 LSE 和 LST 的方法中，特别关注的是归一化差异植被指数阈值法 (NDVI THM)，尤其是对于农业和森林生态系统。要应用 NDVI THM，了解植被覆盖比例 (P V) 至关重要。本研究的目的是调查使用 NDVI THM 时 P V 预测精度对 LSE 和 LST 估计的影响。2015 年 8 月，在德国东南部巴伐利亚森林国家公园的混合温带森林中开展了一项实地活动，与 Landsat-8 立交桥同时进行。在 37 个地块的实地测量了 P V。使用了四种不同的植被指数以及人工神经网络方法来估计 P V 并计算 LSE 和 LST。结果表明，与传统植被指数（R 2 CV = 0.42，RMSE CV = 0.06）相比，使用人工神经网络（R 2 CV = 0.64，RMSE CV = 0.05）可以提高 P V 的预测精度。本研究结果还表明，估计的 P V 的精度变化影响了 LSE 的计算结果。此外，我们的研究结果表明，虽然 LST 取决于 LSE，但在预测 LST 时还应考虑其他参数，因为更准确的 LSE 结果并没有提高 LST 的预测精度。