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计划合奏技术系统
o渐变M系列微型传剂和配件。合奏技术与enphase M215和M250微型逆变器兼容，使改造升级变得简单。注意：集合升级仅与M215和M250串联微型逆变器兼容。不支持其他遗产微型发电机。o要衡量特使。这是一个通信网关，可以与M-系列逆变器，encharge电池和ENPOWER智能开关进行通信。它收集系统性能信息，并通过Internet传输该信息，以使Enphase的启发云。对于每个具有M系列微型逆变器的合奏系统，都需要一个代使计量。注意：传统特使/EMU SKU（Env-1220-01或Env-1220-02，IEMU-03或IEMU-01或IEMU02）将无法与整体系统一起使用。您必须在整体安装过程中用Envoy-s替换这些旧的SKU。
胚胎开发中的信号传导动力学
在多细胞生物中，细胞行为受到严格调节，以使成人组织的适当胚胎发育和维持。该控制中的关键组成部分是通过信号通路之间的细胞之间的通信，因为细胞间通讯的误差可以诱导发育缺陷或癌症等疾病。在过去的几年中，信号传导不是静态的，而是随着时间的推移而变化。在每个信号通路中存在的反馈机制都会导致各种动态表型，例如以细胞类型和阶段依赖性方式出现的瞬态激活，信号渐变或振荡。在细胞中，这种动力学可以发挥各种功能，使生物体可以以可靠和可重复的方式发展。在这里，我们专注于ERK，Wnt和Notch信号通路，这些途径在几种组织类型和生物体中是动态的，包括脊椎动物胚胎的周期性分割，并且在癌症中常常失调。我们将讨论生化过程如何影响其动力学以及这些对多细胞系统中细胞行为的影响。
Robert Sittig*、Cornelius Nawrath、Sascha Kolatschek、Stephanie Bauer、Richard Schaber、Jiasheng Huang、Ponraj Vijayan、Pascal Pruy、Simone Luca Porta
摘要 ：GaAs 基材料系统因可承载具有出色光学特性的 InAs 量子点 (QD) 而闻名，这些量子点的发射波长通常为 900 nm 左右。插入变质缓冲区 (MMB) 可以将这种发射转移到以 1550 nm 为中心的具有技术吸引力的电信 C 波段范围。然而，常见 MMB 设计的厚度（> 1 𝜇 m）限制了它们与大多数光子谐振器类型的兼容性。在这里，我们报告了一种新型 InGaAs MMB 的金属有机气相外延 (MOVPE) 生长，该 MMB 具有非线性铟含量渐变分布，旨在在最小层厚度内最大化塑性弛豫。这使我们能够实现晶格常数的必要转变并为 180 nm 内的 QD 生长提供光滑的表面。展示了沉积在此薄膜 MMB 顶部的 InAs QD 在 1550 nm 处的单光子发射。通过纳米结构技术将新设计集成到靶心腔中，证明了新设计的强度。
2024 ECQM流 - CMS190V12：重症监护室静脉血栓栓塞预防（VTE-2）
“与ICU位置相遇”，“由于患者拒绝而没有机械或药理学VTE预防”，“没有进行或订购的VTE预防药物” [“药物，未服用”：或“药物”：“未施用”：“未命令”，未订购”： “可注射因子XA抑制剂进行VTE预防”]或“ Warfarin”]或“用于VTE预防的Rivaroxaban”]或“没有进行或有序的机械VTE预防或有序的机械VTE” [“程序，未执行”，未执行“执行”： [“设备，未订购”：“间歇性气动压缩装置”]或“静脉脚泵”]或“静脉泵”]或“渐变的压缩袜”]，其中（否定理由）“患者拒绝”（上面是内部的定义）“无效的VTE预防是由于病人从临时住院或日期住院期间的日期住院时间，而不是预期的，ICU的日期是ICU的日期，而ICU的日期始终是ICU的日期。手术后一天或一天之后，由于患者拒绝拒绝而引起的预防：[“程序，执行”结束后的日历日或一天之后：“一般或神经麻醉”]结束。
大脑盘绕
什么是动脉瘤？什么是动脉瘤？动脉瘤可以被认为是动脉壁薄弱或变薄区域产生的气泡，就像老式自行车或汽车轮胎内胎薄弱区域产生的气泡一样。颅内动脉瘤是美国的一个重大公共卫生问题。脑动脉瘤破裂通常会导致蛛网膜下腔出血（脑周围液体空间内出血），每年影响 10-30/100,000 名患者（美国每年约 30,000 名患者）。这些患者中多达 10% 在到达医院之前死亡。对于确实被送往医院的患者来说，最大的生命危险是动脉瘤再次出血，尽管由于大脑周围血液的存在而发生的动脉逐渐变窄（“脑血管痉挛”）对总体发病率（损伤）和死亡率（死亡）有重大影响。考虑到多达 50% 的蛛网膜下腔出血患者最终因出血而死亡，另外 25% 的患者遭受永久性神经损伤，任何脑动脉瘤都值得进行彻底评估，以便进行可能的治疗。
大型数据集上保留隐私的逻辑回归培训
隐私的机器学习是一类密码方法，旨在分析私人和敏感数据的同时保留隐私，例如在大型加密数据上使用同型逻辑回归培训。在本文中，我们提出了一种有效的算法，用于使用同态加密（HE）对大加密数据进行逻辑回归训练，这是使用更快的渐变变体称为Quadratic梯度的最新方法的迷你批量版本。据称，二次梯度可以将曲线信息（Hessian矩阵）集成到梯度中，因此可以有效地加速一阶梯度（下降）算法。当加密的数据集如此之大，以至于必须以迷你批次方式加密时，我们还实现了其方法的全批量版本。我们将迷你批次算法与我们的全批量实施方法进行了比较，这些方法由422,108个带有200粒的样本组成的真实财务数据进行了比较。鉴于HES的效率低下，我们的结果令人鼓舞，并证明了大型加密数据集的Logistic回归培训具有可行性，这标志着我们理解的重要里程碑。
简短社论 - 脂肪来源的间充质干细胞...
心血管疾病仍然是全球成年人死亡的主要原因。1 阻塞性冠状动脉疾病是指由于动脉粥样硬化斑块的积聚而导致冠状动脉分支逐渐变窄，从而导致心肌血流减少。2 这种心肌梗塞会引发一系列病理过程，如氧化应激、炎症和纤维化，最终导致心力衰竭。对于许多患有对抗心绞痛药物或血运重建无效的进行性缺血性心力衰竭的患者来说，心脏移植有时是唯一可行的选择。3 干细胞、RNA、CRISPR、生长因子等新型疗法有望满足这一临床需求。多年来，干细胞已在临床前研究中得到广泛测试。现在，人们普遍认为旁分泌因子，而不是分化潜能，是其治疗效果的最可能原因。当代研究继续使用天然或基因重编程的干细胞来治疗各种疾病。干细胞可从成人体内的不同组织中获得，例如血液、骨髓、脂肪、骨骼肌等。4 然而，许多此类组织只能以极小的量采集。此外，获取其中一些组织（例如骨髓）需要侵入性操作。脂肪组织仍然是最丰富且最容易获取的组织之一。5
野火和收获北方森林后土壤碳积累的生物控制：评论
ta b le 1报道了通过野火或在北方森林中的清晰切割开始的有机视野C积累率。每种干扰类型的研究（火灾与偶数管理）的排名从最低到最高的C累积速率排名。列“关系”是指响应曲线，线性，驼峰形，抛物线或渐近线的形状。渐变是指随时间下降的C积累模式，而抛物线关系最初会减少然后增加。当发现渐近关系时，在可能的区分时，在括号中报告了近似拐点。报告的累积率是估计涵盖整个时间序列的平均值，除了达到渐近线的关系，在这种情况下，使用渐近线的时间来估计平均率。当关系是渐近的，但是在时间序列中未达到渐近线时，则使用整个时间序列来估计平均值。用于两个荟萃分析的数据包括表格中列出的研究组合，非链式索物参考和未发表的数据。搜索方法和参考文献在支持信息中报告。
巴西的机器学习模型
摘要：巴西表现出与闪电相关的死亡人数最多。这项研究旨在确定与巴西死亡有关的关键受害者特征，并开发一个模型，以预测死亡人数是受害者数据的功能。分析了巴西统一健康系统信息学部提供的数据集（Datasus），并应用了机器学习回归技术。发现促进渐变回归器（GBR）模型是最有效的，可实现97％的预测准确性。通过对34个初始变量的分析，将10个变量确定为对模型结果的影响最大。这些变化包括种族，性别，年龄段，职业事故，教育和死亡地点。理解这些宪法对于在各个地区实施有针对性的预防和安全策略至关重要，有助于减轻全球与闪电相关的死亡风险。此外，本研究中使用的方法可以作为在不同位置进行类似研究的框架，从而可以识别每个区域的重要因素。通过适应机器学习回归技术并结合了本地数据集，研究人员可以对与雷电相关的死亡的决定因素有宝贵的见解，从而能够开发有效的预防和安全措施，以达到特定地理区域。
增强基础设施可观察性：用于主动监测和异常检测的机器学习
摘要本研究解决了基础设施可观察到的主动异常检测和有效资源管理的关键挑战。引入了一种创新的基础架构监视方法，这项工作将机器学习模型集成到可观察性平台中，以增强实时监视精度。采用微服务体系结构，拟议的系统促进了迅速而积极的异常检测，解决了在升级之前通常无法预测潜在问题的传统监测方法的局限性。该系统的核心在于其使用随机森林，梯度增强和支持向量机算法的预测模型，以预测关键的度量行为，例如CPU使用和内存分配。与传统监测方法相比，与传统监控方法相比，梯度BoostingRegressor模型的渐变bloostingRegressor模型可以强调该系统的功效，而梯度BoostingRegressor模型可预测请求率的R²得分为0.86，而RantlyForestRegressressor模型可将平均平方误差显着降低2.06％。这些发现不仅证明了机器学习在增强可观察性方面的潜力，而且为更具弹性和适应性的基础设施管理铺平了道路。