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人工智能应用，用于在下弗里利亚平原（意大利东北）
地热能作为可持续和清洁能源取决于储层温度的准确估计。理解含水层温度对于优化低率地地热系统开发至关重要。预测算法的进步可以提高地热效率，而间接温度测量的常规方法和地球化学分析中的假设会导致不确定性。作为一种措施，本研究对六种机器学习算法进行了全面评估，包括极端梯度提升（XGBoost），决策树，广义回归神经网络，极端的随机树，径向基础功能和弹性网。我们采用了基本绩效指标，包括确定系数（R 2）得分，均方根误差（RMSE），平均绝对误差（MAE），平均绝对百分比误差（MAPE）和差异（VAF）来阐明其预测精度和较低的Friulian Plain（Northerian Plain（Northerian Plain）（Northerev）（easterth）的预测准确性和普遍性作用。在经过审查的Al Gorithm中，XGBoost成为一个预测的示例，在测试数据集中取得了0.9930的显着r 2分数，始终为0.788，MAE为0.587，MAE为0.587，MAPE，MAPE为1.909，MAPE为1.909，高VAF为99.30，其出色的精确度和强大的精确度和强大的精确度。值得注意的是，其他四个模型的性能比XGBoost稍弱，而弹性网显示中等的预测能力，这说明了数据库的复杂性。进行了灵敏度分析，以确定影响温度预测的主要因素。与其他算法相比，Wilcoxon签名的秩检验证实了XGBoost在估计地热温度方面的出色性能，统计证据支持其精度和可靠性。用于不确定性分析的蒙特卡洛模拟强调了模型选择，准确性和不确定性管理在较低弗里利亚平原的地热项目计划中的重要性。在考虑的参数中，碳酸氢盐在0.51时的最高显着性，这对于准确的温度预测至关重要，因为它的缓冲能力直接影响水的热特性。镁和电导率每种都有0.11的贡献，也起着重要作用，因为它们对水的保留和分布能力的影响。水深为0.08，对预测模型中的温度曲线也有很大的影响。总而言之，在下部弗里利亚平原中，碳酸盐储层中XGBoost对含水层温度的准确预测强调了其优化地热资源的价值，并突出了对温度的最重要影响。
暴露于渗透或代谢应激的脑切片中扩散去极化的比较分析
摘要背景：复发性扩散性去极化 (SD) 发生在卒中和创伤性脑损伤中，被认为是损伤进展的标志。活体大脑中与 SD 相关的条件很复杂，这促使研究人员研究活体大脑切片制剂中的 SD，但实验室之间的方法差异使综合数据解释变得复杂。在这里，我们对活体大脑切片中 SD 的演变进行了比较评估，这些切片响应选定的 SD 触发器并在各种培养基中，在其他标准化实验条件下进行。方法：制备大鼠活体冠状脑切片 (350 μm) (n = 51)。使用低渗培养基 (Na + 含量从 130 降至 60 mM，HM) 或氧-葡萄糖剥夺 (OGD) 来引起渗透性或缺血性挑战。用人工脑脊液 (aCSF) 灌注的脑切片作为对照。在对照条件下通过压力注射 KCl 或电刺激诱发 SD。通过皮层内玻璃毛细管电极记录局部场电位 (LFP)，或在白光照射下进行内在光信号成像以表征 SD。使用 TTC 和苏木精-伊红染色评估组织损伤。结果：严重渗透应激或 OGD 会引发自发性 SD。与 aCSF 中触发的 SD 相反，这些自发去极化的特点是复极不完全且持续时间延长。此外，HM 或 OGD 下的皮质 SD 会传播到整个皮质，偶尔会侵入纹状体，而 aCSF 中的 SD 在停止之前覆盖的皮质区域要小得多，并且从未扩散到纹状体。HM 中的 SD 显示出最大的幅度和最快的传播速度。最后，HM 中的自发性 SD 以及尤其是在 OGD 下的自发性 SD 之后会出现组织损伤。结论：虽然 Na + /K + ATP 酶的失效被认为会损害 OGD 相关 SD 的组织恢复，但组织肿胀相关的过度兴奋和星形胶质细胞缓冲能力的耗尽被认为会促进渗透应激下的 SD 进化。与 OGD 相比，在低渗透条件下传播的 SD 不是终点，但它与不可逆的组织损伤有关。需要进一步研究以了解 HM 中自发发生的 SD 进化与 OGD 下的 SD 进化之间的机制相似性或差异性。关键词：脑切片、脑缺血、扩散性去极化、渗透应激、氧葡萄糖剥夺