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碳负射™战略
为确保到 2050 年实现千兆吨级 CDR 部署，DOE 将专注于实现到 2030 年 2500 万吨 CDR 需求的中期目标所需的科学和创新。该中期目标的组成将反映上述六种 CDR 途径的多样化组成，并确保每一种途径至少达到百万吨级。这是因为，在六种可能的 CDR 途径中，目前并没有明显的“赢家”，也没有理想的 CDR 解决方案：每一种途径都有独特的优势、权衡和挑战，涉及成本、技术成熟度、土地和能源需求、对测量、监测、报告和验证 (MMRV) 的信心以及储存期限。例如，DAC 等技术目前需要大量的基础设施投资和能源投入，但具有高度的可测量性和可验证性。相比之下，改进森林管理等方法可以利用自然和工作生态系统的光合生产力，但可能难以以高空间和时间分辨率进行测量，并且提供的储存持久性较差。
使用不匹配负性
关于成人注意力/多动症（ADHD）的神经生理学（ADHD）的神经生理学相对较少的研究。不匹配负性（MMN）是一个与事件相关的潜在组件，代表了竞技前听觉处理，它与认知状态密切相关。我们研究了MMN特征作为生物标志物，以将药物为ADHD和健康对照组（HCS）分类。传感器级特征（振幅和潜伏期）和源级特征（源级激活），并使用被动听觉奇怪的球范式比较了34例ADHD患者的脑电图和45个HC患者的脑电图。分析了MMN特征与ADHD症状之间的相关性。最后，我们使用MMN的传感器和源级特征来应用机器学习以区分这两组。成年ADHD患者在额内中央电极处显示出明显较低的MMN振幅，并且在额叶，颞叶和边缘叶中的MMN源激活降低，这些lobes与MMN发生器和ADHD病理生理学密切相关。来源活动与多动症症状显着相关。基于MMN源活动特征，成人ADHD患者和HCS的最佳分类性能表现出81.01％的精度，82.35％的敏感性和80.00％的特异性。我们的结果表明，异常MMN反映了成年ADHD患者的病理生理特征，并且可以在临床上用作成人ADHD的神经标志物。
负症状的认知模型
背景。近20年前提出的负面症状的假设认知模型是概念化精神分裂症谱系障碍（SSD）负面症状的最普遍的心理框架。这项研究的目的是首次全面验证该模型，特别是通过量化负面症状严重程度与所有相关功能失调的信念之间的关系。方法。使用Medline和Psychinfo进行了系统的搜索，并补充了参考列表和Google Scholar的手册评论。符合条件的研究经过同行评审，并了解负面症状之间直接的横截面关联的数据，并且至少对SSD患者的至少一种相关的功能障碍信念。筛选和数据提取由独立审阅者完成。进行随机效应的荟萃分析以z转化的皮尔逊的R相关性的池效应尺寸估计值。还评估了这些关系的主持人，以及负面症状领域和测量工具的子集分析。结果。对负面症状与失败者表现信念之间的关系产生了显着影响（k = 38，n = 2808），r = 0.23（95％CI，0.18 - 0.27），asocial信念（k = 8，n = 578），r = 0.21（95％CI，0.12 - 0.28），n = 0. 55.555555555555555555 55， （95％CI，0.15 - 0.26），愉悦期望低（K = 5，n = 249），r = 0.19（95％CI，0.06 - 0.31），内部化的污名（k = 81，n = 9766），r = 0.17（r = 0.17（95％CI，0.12 – 0.22），但NOT = 46 = 46 = 46 k = 46 k = 46 k = 46 0.08（95％CI，0.13 - 0.27）。结论。这种荟萃分析为负面症状的认知模型提供了支持。鉴定与负面症状相关的特定功能失调的信念对于发展基于精确的认知行为干预措施至关重要。
负压伤口疗法
•会或合理地期望可以防止疾病，病情，伤害或残疾的发作。•将或合理地期望减少或改善疾病，病情，伤害或残疾的身体，精神或发育影响。•将帮助成员在执行日常活动中实现或维持最大的功能能力，并考虑成员的功能能力和适合相同年龄成员的功能能力所有用于家庭使用提供的耐用医疗设备的功能能力，都需要高级确定覆盖范围。在住院或门诊中心提供的设备不可单独偿还。负压伤口疗法必须通过参与耐用的医疗设备供应商获得。描述：真空辅助伤口闭合是一种用于促进慢性伤口愈合的技术。可以用作手术的辅助手术，也可以作为衰弱或非手术候选者的患者的手术替代方法。将带有附着的疏散管的特殊泡沫调味料插入伤口。伤口用粘附的闭合敷料密封。疏散管从伤口导致连接到负压泵的罐。负压从伤口中去除多余的间质液。这会导致水肿减少，从而使伤口床的血流增加。假设增加的血流为伤口提供氧气和养分，从而促进了肉芽组织的形成。适应症：它也将伤口的边缘靠近。
澳大利亚的负排放技术
Peter Cook，Peter Cook CSS 研究中心 Tony Wood（主席），格拉坦研究所 Andrew Lenton，CSIRO 气候科学中心 Robin Batterham，墨尔本大学 Nasim Pour，Jacobs' Economics
负碳足迹的二氧化碳液化
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为什么网络具有抑制/负连接？
为什么大脑有抑制连接？为什么深度网络有负权重？我们从表示容量的角度提出了一个答案。我们认为表示函数是（i）大脑在自然智能中的主要作用，以及（ii）深度网络在人工智能中的主要作用。我们对为什么有抑制/负权重的答案是：学习更多函数。我们证明，在没有负权重的情况下，具有非递减激活函数的神经网络不是通用近似器。虽然这对某些人来说可能是一个直观的结果，但据我们所知，无论是在机器学习还是神经科学中，都没有正式的理论来证明为什么负权重在表示容量的背景下至关重要。此外，我们还对非负深度网络无法表示的表示空间的几何特性提供了见解。我们期望这些见解将使人们对施加于权重分布的更复杂的归纳先验有更深入的理解，从而实现更高效的生物和机器学习。