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World File Search System负荷
封闭的管状机械超材料作为轻质负荷结构和能量吸收器
周期性的桁架晶体材料，尤其是当与当前的添加剂制造技术结合使用时，引起了轻质材料工程的关注。作为基本立方桁架家族的成员，简单的桁架晶格沿主要方向具有最高的良好和强度，并且在承载载荷机械超材料中起着重要作用。高的各向异性机械性能和对屈曲载荷和剪切负荷的低阻力限制了其在能量吸收中的使用。在这里，我们提出了一类简单的封闭管晶格，具有有限的负载方向依赖性以及高机械性能和不规则的稳定后产物后反应。通过在微观上直接激光写作使其复杂结构的制造成为可能。实验和模拟表明，无论负载方向如何，弹性模量和简单封闭管状晶格的屈服强度都比简单立方体晶格的晶格明显大。在0.1的相对密度下，与桁架晶格相比，闭合的管状晶格可以分别吸收沿方向[100]和[110]的能量的4.45倍和6.14倍。平均标准化的Young的模量和屈服强度分别比最杰出的壳质超材料的质量大28％和53％。如此出色的机械性能使其成为用于承载和吸收能量的应用的潜在候选者。
计算损失负荷价值、新进入成本和可靠性标准的方法
（6）VOLL/CONE/RS 方法的制定符合《电力法规》第 3 条规定的电力市场运作原则。具体而言，CONE 方法要求对所有容量资源进行研究，从而有助于确保安全和可持续的发电、储能和需求响应平等地参与市场（根据《电力法规》第 3(j) 条）。这符合《电力法规》第 1(b) 条规定的目标，即为所有容量资源提供非歧视性的市场准入，为运作良好的综合电力市场制定基本原则。
寄生虫负荷对绦虫及其蚂蚁中间宿主转录活性和形态的影响
图 2 对 122 个蚂蚁差异表达基因中的 120 个进行聚类和可视化。根据基因的表达模式，可将其分为三个簇：（a）簇 1、（b）簇 2 和（c）簇 3。使用 topGO 和 weight01 算法计算这些簇的 GO 富集分析（簇 1 为 d、簇 2 为 e、簇 3 为 f），并使用 Fisher 精确检验将簇的生物学过程的 GO 注释与整个转录组进行比较。每个条形图代表每个簇中显著富集的 GO 术语，x 轴代表显著基因的数量。
智能能源枢纽系统电热响应负荷多目标优化调度
摘要 – 本研究提出了未来一天智能能源中心系统 (SEHS) 的多目标优化调度。SEHS 由互连的能源混合系统基础设施组成，例如电力、热能、风能、太阳能、天然气和其他燃料，以在双向通信平台上供应多种类型的电力和热能负荷。本文中的所有目标均被最小化，包括 1) 发电侧的运营成本和排放污染，2) 需求侧的能源供应概率损失 (LESP)，以及 3) 未来一天电力和热能负荷与最佳电力和热能水平的偏差。提出了第三个目标，即使用需求侧管理 (DSM) 通过电力和热能可转移负荷 (SL) 的最佳转移来平坦电力和热能需求曲线。此外，还通过蒙特卡洛技术对可再生能源 (RES) 和电力和热能负荷进行随机建模。利用GAMS优化软件，通过ε约束方法实现所提方法，以获得目标函数的非支配Pareto解。然后，通过决策方法，选出非支配Pareto解中的最优解。最后，通过两个案例研究和案例研究中的敏感性分析来验证所提方法的有效性。
减轻负荷：量化节能照明降低电力需求峰值的潜力
摘要 增加可再生电力供应面临的一个关键挑战是不可调度的可再生能源与电力需求峰值之间的时间不匹配。此外，电气化程度的提高加上发电脱碳，可能会增加需求峰值的规模。这可能会迫使人们投资于碳密集型峰值发电或资本密集型存储容量以及额外的输配电网络容量，而这些容量可能会大大未得到充分利用。虽然人们已经投入了大量精力来测试一系列需求响应干预措施以减少或转移消费，但很少有人关注某些电器通过提高能源效率永久减少峰值需求的能力。在本文中，我们使用已发布的未来节能照明吸收模型以及从一组住宅样本中测得的多年照明需求数据来模拟“一切如常”的照明率的潜在功率（MW）和能源（MWh）减少量。
计算损失负荷价值、新进入成本和可靠性标准的方法
（6）VOLL/CONE/RS 方法的制定符合《电力法规》第 3 条规定的电力市场运作原则。具体而言，CONE 方法要求对所有容量资源进行研究，从而有助于确保安全和可持续的发电、储能和需求响应平等地参与市场（根据《电力法规》第 3(j) 条）。这符合《电力法规》第 1(b) 条规定的目标，即为所有容量资源提供非歧视性的市场准入，为运作良好的综合电力市场制定基本原则。
偏视性阅读障碍新疗法对阅读、症状负荷和重返工作岗位的影响
摘要：阅读障碍在同侧偏盲中很常见，被称为偏盲阅读障碍 (HD)。现有的治疗方法已显示出阅读速度、准确性和阅读过程中眼球运动的改善。然而，人们对这些治疗对日常生活中功能性阅读相关任务的转移效应知之甚少，例如阅读电话号码、查找打字错误或文本记忆。此外，人们对症状负荷和重返工作岗位的影响知之甚少。在这里，我们研究了一种新的阅读疗法，该疗法包含三种不同的方法——浮动文本、单词的快速连续视觉呈现 (RSVP) 和移动窗口技术——并评估了它们的疗效。27 名慢性 HD 患者在治疗前和治疗后几个月内接受基线设计治疗，中间有无治疗间隔。在四个时间点用一系列阅读测试和一份关于主观症状负荷的问卷来评估 HD。患者在几周内接受了所有三种阅读疗法。结果显示，在治疗期间，所有指标均有显著而稳定的改善。接受治疗的患者中约有 63% 在治疗后重返工作岗位。我们得出结论，我们新颖的 HD 治疗方法可广泛且持久地改善阅读能力，并扩展到功能性阅读任务，减轻症状负担，大多数患者都能够重返工作岗位。
使用 TOPSIS 模型增强 3D 沉浸式环境中的认知负荷评估
研究提出了基于感知的认知工作量评估方法，以帮助 VR 开发人员和用户在使用 VR 应用程序时测量他们的工作量。基于生物传感器测量工作量的方法已经取得了显著进展，而基于主观方法的评估仍然依赖于标准问卷，例如 NASA-TLX 表、主观工作量评估技术和改良的 Cooper Harper 量表。预定义的问题使操作员能够比使用生物反馈更轻松地进行实验和分析数据。然而，由于用户之间未察觉的内部变化和未知因素，主观评估过程可能会使结果产生偏差。因此，有必要有一种方法来处理和分析这种不确定性。我们建议使用按与理想解决方案的相似性排序性能技术 (TOPSIS) 模型来分析 NASA-TLX 表以测量整体用户工作量，而不是使用经典的加权总和法。为了展示 TOPSIS 方法的优势，我们进行了用户实验来验证该方法及其在 VR 中的应用，同时考虑了包括 VR 平台和场景密度在内的因素。测试了三种不同的加权方法，包括模糊逻辑中的模糊层次分析法 (AHP)、基于成对比较的经典加权法和均匀加权法，以了解 TOPSIS 模型的适用性。TOPSIS 的结果一致
肿瘤负荷对接受 CXCR4 靶向成像的患者正常器官分布的影响 [
摘要背景：CXCR4 导向的正电子发射断层扫描/计算机断层扫描 (PET/CT) 已被用作实体瘤患者的诊断工具。我们的目的是确定肿瘤负荷和正常器官中放射性示踪剂积累之间的潜在相关性。方法：90 例经组织学证实的实体癌患者接受了 CXCR4 靶向的 [ 68 Ga] Ga-PentixaFor PET/CT 检查。感兴趣的体积 (VOI) 被放置在正常器官（心脏、肝脏、脾脏、骨髓和肾脏）和肿瘤病变中。确定正常器官的平均标准化摄取值 (SUV 平均值)。对于 CXCR4 阳性肿瘤负荷，计算最大 SUV (SUV 最大值)、肿瘤体积 (TV) 和肿瘤活动分数 (FTA，定义为 SUV 平均值 x TV)。我们使用 Spearman 等级相关系数 (ρ) 来推导正常器官摄取和肿瘤负荷之间的相关指数。结果：未受累器官的中位SUV平均值为脾脏5.2（范围，2.44 – 10.55），肾脏3.27（范围，1.52 – 17.4），其次是骨髓（1.76，范围，0.84 – 3.98），心脏（1.66，范围，0.88 – 2.89）和肝脏（1.28，范围，0.73 – 2.45）。未发现肿瘤病灶（ρ≤0.189，P≥0.07）、TV（ρ≥-0.204，P≥0.06）或FTA（ρ≥-0.142，P≥0.18）的SUV最大值与所研究的器官之间有显著相关性。结论：在接受 [ 68 Ga]Ga-PentixaFor PET/CT 成像的实体肿瘤患者中，未观察到相关的肿瘤下沉效应。这一观察结果可能与放射性和非放射性 CXCR4 靶向药物的治疗有关，因为随着肿瘤负担的增加，正常器官的剂量可能保持不变。
使用多帧脑电图图像对工作记忆负荷进行跨学科领域自适应分类
工作记忆 (WM) 表示暂时存储在大脑中的信息，是人类认知领域的基础研究课题。脑电图 (EEG) 可以监测大脑的电活动，已广泛应用于测量 WM 水平。然而，一个关键挑战是个体差异可能会导致无效的结果，特别是当建立的模型遇到不熟悉的受试者时。在本文中，我们提出了一种具有空间注意的跨受试者深度适应模型 (CS-DASA)，以推广跨受试者的工作量分类。首先，我们将 EEG 时间序列转换为包含空间、光谱和时间信息的多帧 EEG 图像。首先，CS-DASA 中的受试者共享模块从源受试者和目标受试者接收多帧 EEG 图像数据并学习共同的特征表示。然后，在特定主题模块中，实施最大平均差异来测量再生核希尔伯特空间中的域分布差异，这可以为域自适应添加有效的惩罚损失。此外，采用主题到主题的空间注意机制来关注目标图像数据中的判别性空间特征。在包含 13 个主题的公共 WM EEG 数据集上进行的实验表明，所提出的模型能够实现比现有最先进方法更好的性能。