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在美国购买零排放卡车的费用以满足未来的3阶段温室气体标准
机载氢存储系统是燃料电池汽车不可或缺的。车辆应用最常见的氢存储选项是在350或700 bar压力下压缩气体。在350 bar上压缩的H 2气体是一种用于燃料电池巴士的标准存储技术。然而，在8级长途卡车的这种配置下，在350 bar时H 2的低体积密度和卡车的包装限制导致了不到250英里的现实驾驶范围，这是燃料电池动力电池的最有希望的卡车应用。另一方面，由于系统级别的容量密度高70％，因此700 bar压缩H 2气体将提供更高的驾驶范围（Basma＆Rodríguez，2022）。汽车700 BAR氢存储应用通常使用氢气罐与非金属内衬里，由复合材料制成的非金属内部衬里，该材料包裹在碳纤维增强的结构中，在所谓的VI型罐中。与350个酒吧箱相比，700型IV型储罐的成本约为10％（CNHI，2020）。
使用以超高梯度强度获取的扩散 MRI 数据来改善常规质量数据的纤维束成像
在人类连接组计划的带动下，具有超高梯度强度的扫描仪的开发显著提高了体内扩散 MRI 采集的空间、角度和扩散分辨率。可以利用改进的数据质量来更准确地推断微观结构和宏观结构解剖结构。然而，这种高质量的数据只能在全世界少数几台 Connectom MRI 扫描仪上采集，而且由于硬件和扫描时间的限制，在临床环境中仍然无法使用。在本研究中，我们首先更新了基于纤维束成像的手动注释主要白质通路的经典协议，以使其适应当今最先进的扩散 MRI 数据所能产生的更大体积和更大变化的流线。然后，我们使用这些协议手动注释来自 Connectom 扫描仪的数据中的 42 条主要通路。最后，我们表明，当我们使用这些手动注释的通路作为具有解剖邻域先验的全局概率纤维束成像的训练数据时，我们可以在质量低得多、更广泛可用的弥散 MRI 数据中对相同的通路进行高精度、自动重建。这项工作的成果包括来自 Connectom 数据的 WM 通路的全新综合图谱，以及我们的纤维束成像工具箱的更新版本，即受基础解剖学约束的 TRActs (TRACULA)，该工具箱使用该图谱中的数据进行训练。图谱和 TRACULA 均作为 FreeSurfer 的一部分公开分发。我们首次全面比较了 TRACULA 与更传统的多感兴趣区域自动纤维束成像方法，并首次演示了在高质量 Connectom 数据上训练 TRACULA 以造福使用更温和的采集协议的研究。
机器学习算法的实验应用以通过梁轨迹调节在达利安连贯的光源
自由电子激光器（FEL）设施的激光优化是一项耗时且具有挑战性的任务。不是由经验丰富的运营商手动操作，而是实施机器学习算法为FEL激光优化提供了快速且适应性的方法。最近，在真空紫外线设施-Dalian Cooherent Light Source（DCLS）上进行了这样的实验。已采用了四种算法，即标准和基于神经网络的遗传算法，深层确定性的策略梯度和软演员评论家加强学习算法，通过优化电子束轨迹来增强FEL强度。这些算法在增强FEL激光方面表现出显着的功效，尤其是仅在大约400次迭代范围内实现了收敛的增强学习。这项研究证明了机器学习算法用于FEL激光优化的有效性，从而提供了关于DCL自动操作的前瞻性观点。
神经发育结果和来自意大利NICU的非常低出生体重的婴儿采用以家庭为中心的护理模型
1个新生儿科，摩德纳大学医院母子系，通过意大利摩德纳市41100 Del Pozzo 71； natascia.bertoncelli@aou.mo.it（n.b。）; bedetti.luca@aou.mo.it（L.B.）; cristina.agnini@studenti.unipd.it（C.A。）; guidotti.isotta@aou.mo.it（i.g.）; roversi.federica@aou.mo.it（M.F.R.）; dellacasa.elisa@aou.mo.it（E.M.D.C.）; 163320@studenti.unimore.it（t.z。）; francesca.miselli@unimore.it（F.M.）; fabrizio.ferrari@unimore.it（F.F.）; alberto.berardi@unimore.it（A.B。）2心理学部，摩德纳大学医院，意大利摩德纳41100； marisa.pugliese@unimore.it 3 Modena大学医院，意大利Modena 41100 Neuroradiology部门； cavalleri.francesca@aou.mo.it（f.c。）; todeschini.alessandra@aou.mo.it（A.T.）4医学和外科科学系针对母亲，儿童和成人，摩德纳大学和雷吉奥·埃米利亚大学的儿科研究生学院，意大利41121 Modena； 261005@studenti.unimore.it（A.D.C.）; 196397@studenti.unimore.it（l.c。）5博士学位课程，莫德纳大学和雷吉奥·埃米利亚大学临床和实验医学课程，意大利摩德纳41121 *通信：lugli.licia@aou.mo.it;电话。： +39-594222222;传真： +39-594223770
使用以社区为基础的参与式方法改善肯尼亚牧区冲突地区获得大规模药物管理的机会，以消除沙眼
在肯尼亚的巴林戈县，尽管不断开展大规模药物管理 (MDA)，沙眼仍然流行，其中一个区的覆盖率始终未达到世界卫生组织 (WHO) 的目标。这种疾病在肯尼亚的 47 个县中的 12 个县中流行。巴林戈县是一个牧区冲突难以到达的地区，已经实施了八轮沙眼大规模药物管理 (MDA)。在 Loyamorok 区，治疗覆盖率低于 68%，而 WHO 建议的阈值是 80%。促进参与式方法的社区参与是 MDA 成功的关键。在本研究中，我们描述了在研究的干预阶段定性开发和实施的基于社区的参与式方法，该方法涉及干预前、干预和干预后阶段，旨在解决社区参与和获取沙眼 MDA 的障碍。通过访谈和焦点小组讨论来确定社区参与 MDA 的障碍，包括权力和性别动态、猖獗的不安全感、社区神话和误解、寻找水源和牧场的迁移、广阔的地形以及无效的团队，这些都导致 MDA 活动期间无人监督地吞咽药物。通过与国家、县和县级以下卫生管理团队的会议确定了沙眼利益相关者。利益相关者、社区成员和研究小组利用已确定的障碍制定了 MDA 策略，包括有效的利益相关者参与、加强社会动员、提高社区对沙眼的认识、有效规划和执行 MDA 以及监测 MDA 运动的实施情况，所有这些都旨在提高 MDA 覆盖率。该地区的总体 MDA 覆盖率从 2021 年的 67.6% 增加到 2023 年的 87%，从而达到了世卫组织 80% 的门槛。在数据驱动战略的制定和实施中采用以社区为基础的参与式方法，有可能对沙眼和其他被忽视的热带疾病的 MDA 覆盖率产生积极影响。
行业5.0：采用以人为中心的方法。 Campella机器人中心S.R.L.案例A. Campolucci，L。Compagnucci，F。Spigarelli
本文有助于确定和理解公司，工人和机构在实施从工业4.0（I4.0）到行业5.0（I5.0）的过渡方面相遇的挑战，机遇和良好实践。在对I5.0主题的科学文献进行了审查之后，该贡献结合了主要和次要数据，以介绍基于马尔凯地区的中等家庭经营业务的示例性案例-Campella Robotic Center S.R.L.- 成立于1897年的公司，专门从事工业自动化领域的创新解决方案的设计和实施。分析的重点是I5.0的支柱：可持续性，弹性和以人为中心的方法。调查的结果表明，缺乏鼓励从I4.0到I5.0过渡的技能，并且需要投资员工培训来实施数字化并管理从男性，机器人和配件之间的互动中产生的社会和道德含义。尽管有欧洲和国家机构，但I4.0的启用技术应与I5.0的支柱集成，尤其是人类方法。此外，公司和机构被要求定义长期战略，该战略需要在经济投资和培训方面既有勇敢的选择，又需要与理解生产活动的方式相比，将注意力集中在与该过程相关的过程的过程和汇总的过程中。
战略目标关键行动区域2024目标
世界卫生美洲2024年针对保护性剥削，虐待和性骚扰结果的行动计划：一种基于预防，应对责任和问责制建立的包容性和安全的组织文化，可确保使用以受害者/幸存者为中心的方式进行性剥削，虐待和性骚扰，并使用以受害者/幸存者为中心的方法进行保护，并尊重我们服务人员和人口的权利和尊严。
