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World File Search System肌链
DC主链作为对
- 开发了转换器和逆变器的损耗模型，以及用于计算电缆损耗的功率流模型。- 在交流体系结构和直流骨干结构之间进行了比较研究，最初涉及发生的损失。随后，研究了能源和存储单元的聚集对自给自足和自我消费的影响。- 直流主链的工作电压在很大程度上决定了电缆损耗和转换损耗。此外，根据DC主链的拓扑结构，可以提供一个（单极）或两个（双极）不同的电压。电压不平衡，但可以使用电力电子设备来降低电压失衡。所有这些方面都是通过整体方法研究的，以确定最合适的工作电压和拓扑。- 尺寸DC电缆的尺寸与已经存在的标准的AC电缆相比，需要采用不同的方法。此外，在某些情况下，DC主链的电缆只能在其最大负载条件下工作。使用概率方法，将研究电缆的热负载能力，以确定技术经济上最佳的电缆部分。
基于区块链和FHIR
抽象的个人健康记录（PHR）将使患者有能力在质量医疗保健方面发挥积极作用，并获得常规检查和自我保健管理的访问权限。有必要以更广泛的规模确定成功设计，实施和采用PHR的安全性，隐私和互操作性问题。但是，这是在医疗保健领域同时实现互操作性，安全性和隐私性的最大挑战之一。健康级别7（HL7）国际标准机构正在努力为医疗保健信息系统提出互操作性标准。但是，需要将隐私和安全性纳入系统设计和实施中。这项工作着重于使用区块链设计符合HL7的PHR，这是一种分布式分类帐数据存储机制。本文的范围仅限于快速医疗保健互操作性资源（FHIR）的许多核心功能要求。区块链对这些要求的PHR模型应用程序提出了基本系统体系结构。几种工具支持HL7标准家族的符合FHIR的开发。我们分析了基于区块链的PHR及其在域中的数据共享服务，以集成FHIR和区块链技术。目的是通过设计可互操作的可互操作性共享数据，例如医生和保险公司等不同保管人的数据来共享患者的数据，以促进卫生服务。同时，通过使用Python的Python在开源工具Spyder IDE中使用Python来创建概念证明。
链和标准 - 探索技术
可以开发新产品和系统来解决问题或帮助没有技术帮助的事情。技术的发展是人类的活动，是个人或集体需求以及创造力的能力的结果。技术与创造力密切相关，这导致了创新。公司通常可以通过将产品推向市场并进行广告来创造对产品的需求。
gnark＆2链聚合
+ No DSL, plain Go, no dependencies + Compiles large circuit (seconds) + Playground, constraints profiler, … + multiple curves and backends + MPC trusted setup + Web2 and Solidity verification + Several packages audited (by Algorand, EF, Worldcoin and Linea) + One code base which performs well on:
额肌 - NSF-PAR - 国家科学基金会
242 图 5：组蛋白 H2B 的 NLS 序列将厌氧荧光报告基因定位到真菌细胞的细胞核 243。A) 厌氧真菌在组蛋白 H2B 上具有独特的 5' 前导序列，与模型真菌谱系的前导序列不同。B) 保守厌氧真菌组蛋白 245 2B 前导序列或假定 NLS 的一致序列。C) 用含有潮霉素抗性和 iRFP 的构建体转化的真菌细胞的共聚焦显微镜检查能够选择和可视化 iRFP 表达。有关这些构建体的完整描述，请参阅表 2。248 249
肌磁成像（MMG）研讨会
演讲者 1：Simon Hanslmayr 教授，格拉斯哥大学心理学和神经科学学院教授，Braingrade GmbH 的科学顾问。标题：欢迎致辞摘要：我们关注的想法、感觉或面部表情都是由分布式大脑网络中协调的神经放电模式产生的。需要精确地安排这种神经活动的时间来表示大脑网络中的信息并形成持久的记忆。神经振荡建立了这种精确的时间，这就是我选择研究振荡以了解大脑如何实现认知的原因。为此，我的研究主要集中在健康人群的注意力和记忆过程，但我也对这些过程如何影响临床人群感兴趣，例如患有精神分裂症或创伤后应激障碍 (PTSD) 的患者。为了研究人类的神经振荡，我的实验室使用了广泛的电生理学和成像方法，从整体尺度（如 EEG/MEG、fMRI、EEG-fMRI 组合）到局部尺度（如人类颅内 EEG 和单个单元记录）。除了将振荡与认知关联起来之外，我们还通过有节奏的感官刺激（即闪烁或调幅声音）、有节奏的经颅磁刺激 (rTMS) 和经颅电刺激 (TES) 从外部扰动大脑来研究振荡的因果作用，并研究此类振荡扰动对认知的影响。最后，我们通过计算模型整合两种数据流（即相关和因果）的结果。这些模型会做出特定的预测，我们会在相关和因果实验中对其进行测试。我采用这种多学科、多模式和多尺度方法的目的是详细描绘人类大脑如何感知、存储和检索信息。
