不同国家之间、同一国家内不同地区获取各种可再生能源的途径也大不相同。利用这些能源的技术各有优缺点,其价值主张也大体不同。在太阳直接辐射充足的地区,聚光太阳能热能 (CST) 1 具有特别引人注目的价值主张,因为 (1) 它可以轻松高效地与热能存储 (TES) 集成,适用于各种运行温度;(2) 除发电外,它在各种应用中也具有多功能性,包括工艺热生产和各种热化学过程;(3) 它具有高温操作的潜力,有利于推动化学反应和产生太阳能燃料;(4) 它几乎不依赖关键、危险或对环境有害的材料;(5) 各国可以凭借中等技术专长和工业能力实现大量本地化。
一名 68 岁的男性逐渐出现行走困难、日常活动缓慢和双侧手麻木。根据其父母的报告,他的格拉斯哥昏迷量表 (GCS) 评分为 14 (E4 M6 V4)。他有糖尿病、高血压、血脂异常、骨关节炎和既往脑血管意外(左枕叶梗塞)病史。全身检查显示,他神志清醒,定向力良好,眼球扫视运动缓慢,步态短小,步态缓慢。临床表现提示帕金森病。他的血压为 154/100 mm Hg。实验室检查显示严重的低钙血症(7.7 mg/dL)和低镁血症(0.4 mg/dL)(表 1)。他表现出严重的电解质紊乱,包括低钠血症,可能是由于噻嗪类利尿剂引起的。最初,低镁血症被认为是噻嗪类利尿剂引起的,因此停用了该药。尽管开始服用 Syndopa,但症状仍然存在。三至六个月的随访显示持续性低镁血症。
12年级研究任务研究任务:研究学习者社区中经历的问题或问题。问题/问题必须在本地/省/国家报纸上进行报告。学习者有望调查问题并写一份报告,讨论他们的发现。以下是学习者可以调查的示例列表。
目标:本研究旨在提出一种基于偏最小二乘法 (PLS) 和支持向量机 (SVM) 的混合模型来预测企业财务困境,并提高预测过程的准确性和稳定性。方法:本研究使用了两年内 120 家公司的数据集,其中包括 56 家破产公司和 64 家非破产公司。首先,分析财务数据,并使用偏最小二乘法 (PLS) 提取关键特征。然后采用支持向量机 (SVM) 算法,利用网格搜索技术和 5 倍交叉验证来优化模型参数。将所提模型的性能与逻辑回归和人工神经网络等传统方法进行了比较。结果:实证结果表明,混合 PLS-SVM 模型在测试集上的准确率达到 87%,优于传统模型和其他机器学习技术。此外,该模型成功地确定了预测财务困境最相关的财务指标,并确定了每个变量在预测过程中的作用。结论:由于其高准确性、可解释性和显著的稳定性,所提出的模型可以作为金融机构在风险管理、信贷审批和财务规划过程中的有效工具。本研究表明,结合机器学习方法可以提高财务预测能力。关键词:模型、机器学习技术、非线性、复杂相关性、破产。
摘要 尽管无毒霍乱弧菌通常被引起大流行性霍乱的两种血清群(O1 和 O139)所掩盖,但它在人类病理学中的作用在文献中得到了越来越多的认可和描述。这些病原体的栖息地是咸海水甚至淡水,由它们引起的感染包括接触这些水域或食用源自这种栖息地的海鲜,由于全球变暖,这种栖息地不断扩大。这种栖息地的扩大是气候变化对传染病影响的一个典型例子。虽然无毒霍乱弧菌菌株很少能够产生经典的霍乱毒素,但它们具有许多其他毒力因子,可以分泌各种其他毒素,从而导致有时甚至是严重或危及生命的疾病,在免疫功能低下的患者中更为常见。弧菌病可能表现为胃肠道疾病、伤口、皮肤或皮下组织感染或败血症。为了对这些感染做出正确的病因诊断,必须保持高度怀疑,因为诊断技术需要有针对性的调查和特定的样本收集和运输。经验性治疗建议是可行的,但由于这种病原体的耐药性不断增加,每个确诊病例都需要进行敏感性测试。我们打算提高人们对这些感染的认识,因为它们比过去更常见,而且出现在以前没有被认识到的地区。
边缘计算的普及为通过在更靠近数据源的地方处理数据,优化延迟敏感和带宽密集型应用程序带来了新的机会。此外,这种范式转变也带来了独特的安全挑战,特别是在入侵检测领域。在边缘计算环境中,数据在更靠近数据源的网络边缘进行处理,实时入侵检测对于保障系统安全至关重要。攻击者也在利用边缘网络的快速扩展。相反,由于行为复杂、处理能力低下,传统的入侵检测系统 (IDS) 无法检测到高速实时网络中最新类型的攻击模式。本研究介绍了一种开发有效 IDS 模型来处理实时网络中此类威胁的新方法,并探讨了针对边缘计算环境的实时入侵检测系统 (IDS) 的设计和实现。所提出的模型被认为是系统性和可靠的,并且采用了监督式机器学习 (ML) 技术。目标是实时准确地识别和分类网络中的有害入侵或恶性活动。为了训练和测试模型,本研究使用了一个自创的数据集,该数据集同时利用了恶意和良性的 PCAP(数据包捕获文件)。为了确定 IDS 模型的有用性,使用随机森林、决策树、额外树和 K-最近邻作为分类技术。所提出的 IDS 模型在适应性和可扩展性等几个因素上表现出色。该模型还产生了更高的准确度、检测率、F 度量、精确度、召回率和更低的 FPR。
本文探讨了能够达到高温的多磁控管烤箱的设计、制造和性能。首先,模拟了合适的波导,并完成了生产过程。然后,模拟了多磁控管烤箱的拟议设计,并提出了适当的尺寸。据报道,生产的多磁控管烤箱的平均功率密度 (PD) 值为 0.37 mW/cm²,这表明了其性能和效率。该值符合标准,对人体安全。我们研究的主要目的是证明波导可以在烤箱中心达到高温而不会相互影响。在这种情况下,观察到磁控管在单、双、三和四模式下工作时产生的温度在烤箱中心逐渐升高。支持这一点的模拟结果表明 S 21 参数为 -177 dB。我们研究中提出和应用的设计高效、易于生产、对人体安全、成本低,可用于达到高温的商业和学术研究。总体而言,多磁控管烤箱设计被证明是一种成功且实用的解决方案,适用于需要高温的应用,展示了其在工业和研究方面的潜力。这项研究的结果为先进加热技术的开发提供了宝贵的见解,表明高温应用的效率和安全性得到了显著改善。
这是接受出版的同行评审纸的PDF文件。尽管未经编辑,但内容已受到初步格式。自然医学正在为我们的作者和读者提供这本书的早期版本。文本和数字将在本文以最终形式发表之前进行复制和证明审查。请注意,在生产过程中可能会发现可能影响内容的错误,并且所有法律免责声明都适用。
在低收入和中等收入国家(LMIC)中,DR筛查计划面临诸如资源有限,缺乏训练的人员和基础设施不足之类的挑战。成功的模型包括印度和博茨瓦纳等国家 /地区的远程医疗和移动筛查单元,这些国家使用非摩肌底摄像机到达农村地区。13巴西的覆盖范围显着增加,尽管在整个地区的通道仍然不平衡。13墨西哥和哥斯达黎加在制定各个地区实施的国家政策方面取得了进展。13在某些情况下,人工智能(AI)用于解决诸如缺乏训练有素的人员或有限资源的挑战,通过开发自动化的DR检测算法。14,15通过将AI集成到DR筛查计划中,医疗保健系统可以利用技术来提高诊断准确性,提高资源分配,并最终为糖尿病患者提供更好的护理。16个人工智能技术可以集成到移动筛查单元和远程医疗平台中,从而将眼保健服务的范围扩展到偏远和农村人群。
摘要电子设备和工业技术的快速扩散已经扩大了电磁干扰(EMI)的挑战,这破坏了敏感设备的功能和可靠性。这项研究研究了源自本地采购的稻草的创新EMI屏蔽材料的开发,该材料是一种丰富的农业副产品。主要目标是提供传统屏蔽材料的可持续,具有成本效益和轻巧的替代品。稻草被加工并掺入带有导电填充剂的聚合物矩阵中,以形成稻壳(RH) - 聚合物(P)的比例为90:10,80,80:20,70:20,70:30:30,60:30,60:40和50:50。使用X射线衍射(XRD),扫描电子显微镜(SEM),傅立叶变换显微镜(FTIR)和矢量网络分析,使用诸如X射线衍射(XRD),扫描电子显微镜(SEM)等技术的结构,热,电气和EMI屏蔽性能进行了串联复合材料的表征。结果表明,根据填充剂的浓度,在8 GHz至12 GHz的频率范围内,基于稻草的复合材料在20 dB到40 dB的屏蔽效率(SE)值中获得了屏蔽效率(SE)值。由于复合材料的稳定性,发现50:50的比率具有最高的屏蔽效率。材料还表现出出色的电导率和轻巧的特性,使其非常适合电子,电信,汽车和航空航天工业的应用。这项研究强调了农业残留物应对关键工业挑战的潜力,为环保和可扩展的解决方案铺平了道路。关键字:电磁干扰,电子设备,屏蔽材料,稻草,导电聚合物