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影响超出回报
Ethylene 900 - - - - - - - 900 Propylene 490 - 625 - - - - - 1,115 LLDPE 400 200 - - - - - - 600 HDPE 336 250 - - - - - - 586 Polypropylene 590 - 45 300 - - - - 935 Ethylene Dichloride - - - - 760 380 - - 1,140 Vinyl Chloride Monomer - - - - 875 130 - - 1,005 Polyvinyl Chloride - - - - 550 110 - 202 862 Ethylene Oxide - - - - - - - 240 240 Mono Ethylene Glycol - - - - - - - 220 220 Acrylic Acid - - - - - - - 140 140 Butanol - - - - - - - 20 20 2-Ethylhexanol - - - - - - - 140 140 Pygas 418 - - - - - - - 418 Crude C4 330 - - - - - - - 330 Butadiene 137 - - - - - - - 137 Benzene - - 100 - - - 207 - 307 Para-Xylene - - 270 - - - 500 - 770 Styrene 340 - - - - - - - 340 Synthetic Rubber 120 - - - - - 75 195甲基Tert丁基醚128 128 BUTENE-1 43 43总计4,232 450 1,040 300 2,185 620 707 1,037 10,571
超出限制：对锂离子电池技术中故障检测和平衡的简要探索
摘要。在依次连接的细胞之间达到平衡的过程对于预言过度充电或放电至关重要，并且还可以改善总体能量容量。本文讨论了用于在电池管理系统（BMS）中均衡单元充电创建的各种算法。适当的细胞平衡是维护锂离子电池（LIB）包的必不可少的。在BMS中，识别故障至关重要。这涵盖了DECTECT，隔离和估计故障。为了防止电池在不安全的范围内运行，至关重要的是要确保电流，电压和温度传感器的准确功能。准确的故障诊断对于电池管理系统的最佳操作至关重要。在电动汽车电池管理系统的背景下，非常依赖电流，电压和温度的精确测量，以估计充电状态（SOC）和整体电池健康。迅速识别早期失败可以减轻安全危害并最大程度地减少损害。neverther，有效地使用电子车辆的真实操作数据来确定这些初始失败仍然是一项复杂的任务。本文介绍了用于检测与平衡相关故障的不同算法的分析，涵盖了基于模型和不依赖模型的方法的两种方法。在此文档中还讨论了评估算法的优势和缺点，以及在平衡和故障检测领域的即将到来的挑战。
大型语言模型，代理机构以及为什么语音行为超出了他们（目前） - Kantian-Cum-Pragmatist案件
摘要本文提出了一个问题，即当前或可预见的基于变压器的大语言模型（LLMS），例如为OpenAI的Chatgpt提供动力的人，可以是一种与人类相当的方式。它负面回答问题，提出以下论点。除了利基的用途外，还使用语言手段来行动。，但LLM无法采取行动，因为它们缺乏意图。这反过来是因为它们是错误的存在：有意图的代理需要是自主生物，而LLM是异性机制。得出结论，本文基于基于变形金刚的LLM的结构方面的说法，这些LLM已迈出了从机械性的人工性到自主性自治构造的第一步 机制。
引用Vergni D，Stolfip和Pascarella a（2024），关于网络传播，有希望的模型超出网络扩散，以描述退化BR
神经系统污染可能是可以帮助恢复大脑健康的方法的发展（Raj等，2012; Poudel等，2020）。从引入术语Connectome（Sporns等，2005）中，当它的确切结构在很大程度上未知时，直到今天，还进行了一些研究来研究Connectome非常复杂的网络（Bullmore和Sporns，2009）以及其中发生的动态过程（Avena-Koenigsberger等人，2018年）。尤其是人类连接组动力学以多个时间尺度发生，范围从毫秒到几年，并且使用了不同类型的测量设备来捕获它们（Mitra，2007）。这些不同的时间尺度揭示了大脑功能和行为的各个方面。最短的时间量表与功能性脑网络中的快速神经处理和信息交换有关。神经传递和突触通信在这项快节奏的活动中起着至关重要的作用。脑电图（EEG）和磁脑电图（MEG）是捕获这些快速电气信号的选择性技术。在较高的时间尺度上，从秒到几分钟，连接组的动力学与特定任务期间的认知过程和功能连接性变化有关。功能性MRI（fMRI）通常用于研究这些变化。例如，在记忆任务中，某些大脑区域可能表现出增加的功能活动，表明它们参与了记忆网络（Murphy等，2020）。静止状态fMRI用于研究内在的大脑活动，而个人没有执行任何特定的任务。从几分钟到几个小时，连接组的动力学与功能连通性中的静止状态相关（Smitha等，2017）。在较高时间尺度上发生的过程的示例，从几天到几年，学习，记忆巩固过程，大脑发育和认知能力下降。特别是，我们感兴趣的过程是在这些时间尺度上发生的创伤性脑损伤和退化性脑动力学。对于这类疾病，将功能信息与研究结构连接组引起的功能信息集成至关重要，这代表了不同大脑区域之间的解剖联系。扩散张量成像（DTI）和扩散加权成像（DWI）是创建结构连接组的主要常用MRI技术。我们选择使用由DTI和DWI数据产生的连接组，因为有证据表明它参与了神经疾病的传播（Torok等，2018; Weickenmeier等，2019; Wilson等，2023）。然而，重要的是要强调，这项工作中提出的方法独立于一个人决定使用的类型（无论是基于功能，接近性，突触连接还是大脑生理学的其他结构）；必须选择最合适的网络以准确描述给定神经病理的传播。越来越多的关于退化性脑疾病的作品（Raj等，2012; Raj等，2015; Pandya等，2019）和创伤性脑损伤（Poudel等，2020）使用网络扩散作为一种有缺乏的和预测的动力学模型。在所有需要建模某种网络动力学的应用中，网络扩散过程（也称为热扩散过程）变得越来越重要。应用程序领域是机器学习最多的，例如（例如，（Hofmann等，2008）和最近的（Stolfif et al。，2023））到网络生物学（请参阅（Carlin等，2017）和
IgG N-糖基化心血管年龄轨道轨迹超出日历年龄的心血管风险
©作者2023。Open Access本文是根据Creative Commons Attribution 4.0 International许可获得许可的，该许可允许以任何媒介或格式使用，共享，适应，分发和复制，只要您对原始作者和来源提供适当的信誉，请提供与创意共享许可证的链接，并指出是否进行了更改。本文中的图像或其他第三方材料包含在文章的创意共享许可中，除非在信用额度中另有说明。如果本文的创意共享许可中未包含材料，并且您的预期用途不受法定法规的允许或超过允许的用途，则您需要直接从版权所有者那里获得许可。要查看此许可证的副本，请访问http：//创建ivecommons。org/licen ses/by/4。0/。Creative Commons公共领域奉献豁免（http：//创建ivecommons。Org/publi cdoma in/Zero/1。0/1。0/）适用于本文中提供的数据，除非在数据信用额度中另有说明。
超出管腔评估
摘要：由于CT扫描技术的快速技术进步，心血管CT被广泛用于诊断心血管疾病。这些进步包括从早期到最新型号的多层CT的开发，它具有获取具有高空间和时间分辨率的图像的能力。最近的光子计数CT的出现在临床应用中进一步提高了CT性能，从而改善了空间和对比度分辨率。CT衍生的分数流储备优于基于标准CT的解剖学评估，用于检测病变特异性的心肌缺血。CT衍生的3D印刷患者特异性模型也优于标准CT，在教育价值，手术计划和心血管疾病治疗的模拟方面具有优势，并增强了医生 - 患者的交流。三维可视化工具，包括虚拟现实，增强现实和混合现实，进一步提高了心血管疾病中心血管CT的临床价值。随着人工智能，机器学习和心血管疾病中深度学习的广泛使用，心血管CT的诊断性能得到了显着改善，并且在疾病诊断和预测方面都提出了令人鼓舞的结果。还讨论了这些技术的局限性和未来前景。本评论文章概述了心血管CT的应用，从传统的管腔评估的诊断价值的角度涵盖了其性能，以鉴定易受伤害的病变，以通过使用这些高级技术来预测疾病结果。
超出补贴级别：降低通货膨胀法中太阳能和风能的税收抵免选择的影响
在《降低通货膨胀法》（IRA）中，公司税收抵免是清洁能源资金的最大来源，因此了解这些信用功能对市场参与者和政策制定者如何重要。在本报告中，我关注IRA对公用事业规模太阳能和风力项目的授权，以在投资税收抵免（ITC）和生产税收抵免（PTC）之间进行选择。在审查了ITC和PTC的历史（包括IRA的更改）后，我考虑了公用事业规模太阳能和风能项目的三个主要所有者（项目赞助商，税收资产投资者和受监管的公用事业）如何将决定激励措施。我发现，在大多数情况下，PTC将受到受监管的公用事业和项目发起人的强烈喜好，但是后者的偏好必须与税收权投资者的利益相比，这可能有利于ITC。接下来，我评估ITC和PTC如何扭曲项目决策，而ITC导致了更高成本的电力和PTC导致低价值电力。由于PTC可能是大多数公用事业规模的太阳能和陆上风项目所选择的激励措施，因此我讨论了从PTC项目中提高电力价值的技术和政策选择。
（远）超出了澳大利亚基础经济的智能专业化？
智能专业化的概念（S3）作为区域发展的基础，已经超出了其在欧盟（EU）的原始繁殖地面。在澳大利亚，S3首先出现在新南威尔士州的猎人谷，这是由当时的总理马尔科姆·特恩布尔（Malcolm Turnbull）发起的一项倡议。但是，它是在维多利亚州吉普斯兰地区以最发达的形式应用的。尽管其影响力增长，但S3还是在其智力基础和在欧盟中的实际应用方面引起了批评。其在欧盟之外的应用也受到质疑。批评集中在众多，以及与气候变化面临的问题有关的创新方法本身的局限性。在本文中，我研究了基础经济（FE）和深处（DP）分析的相关概念的方式，以作为对这些局限性的潜在答案。与欧盟，尤其是威尔士的起源相比，这些在澳大利亚的情况下的发展较低，但在S3皇家墨尔本理工学院的研讨会和2020年的FE举行，由卡迪夫大学的凯文·摩根（Kevin Morgan）与梅尔伯恩大学的凯文·摩根（Kevin Morgan）讲话，来自梅尔伯恩大学（Coenen and Morgan and Morgan and Morgan and Morgan and Morgan and Morgan and Morgan and Morgan 2020，也是FairbrOther，也是Fairbrother 2017）。从实际意义上讲，新南威尔士州的Muswellbrook建议了DP（Adamson，2018），更普遍地涉及
IgG N-糖基化心血管年龄轨道轨迹超出日历年龄的心血管风险 肥胖和炎症升高对2型糖尿病的升高：一项前瞻性队列研究 血液基于血液的DNA甲基化生物标志物的16年纵向评估早期预测阿尔茨海默氏病 DNA甲基化作为衰老和阿尔茨海默氏病的生物标志物的实用性 使用DNA 的人脸预测的进步 “我的大脑是否会再次完全工作？”：与癌症相关的认知障碍持续的癌症幸存者的挑战和需求 动脉粥样硬化血症与炎症之间的时间关系及其对2型糖尿病发作的关节累积作用：一项纵向队列研究
在亚临床动脉粥样硬化和代谢性疾病中，已经报道了使用改变的免疫球蛋白G（IgG）N-聚糖模式作为炎症公制，这两者都是心血管健康的重要危险因素。然而，心血管疾病（CVD）的风险地层（CVDS）的IgG N-糖基化利润率的可用能力仍然未知。这项研究旨在开发一种心血管老化指数，用于使用IgG N-聚糖跟踪心血管风险。这项横断面调查招募了1465名来自Busselton健康和衰老研究的40-70岁的人。我们逐步选择了使用机器学习中的特征选择方法（递归功能消除和惩罚性回归算法）的变化N-聚糖的交汇处，并开发了IgG N-糖基化心血管年龄（GlyCage）索引，以反射来自日历年龄的偏差，从而使偏差归因于可产生的偏差。与糖基指数的最强贡献者是偶联糖基化的N-聚糖，其成分为N-乙酰基葡萄糖胺（GlCNAC）（GllcNAC）（Glycan Peak 6（GP6），FA2B，FA2B，）和digalactosy complactosy lated N-糖，含有双分裂的glcnac（glcnac）GLCNAC（GP13）（GP13，A2BG2）。A one-unit increase of GlyCage was significantly associated with a higher Framingham ten-year cardiovascular risk (odds ratio (OR), 1.09; 95% confidence interval (95% CI): 1.05–1.13) and probability of CVDs (OR, 1.07; 95% CI: 1.01–1.13) independent of calendar age.患有过度糖的人（超过3个日历年龄> 3岁）的心血管风险和CVD的概率增加，调整后的ORS分别为2.22（95％CI：1.41–3.53）和2.71（95％CI：1.25-6.41）。2022作者。曲线（AUC）区分高心脏风险的区域（AUC）值为0.73和0.65，对于日历年龄，在日历年龄为0.65和0.63。因此，本研究中开发的糖指数可用于使用IgG N-糖基化pro纤维来跟踪心血管健康。糖基与日历年龄之间的距离独立表明心血管风险，表明IgG N-糖基化在CVD的发病机理中起作用。观察到的关联的概括和高糖指数的预测能力需要其他人群的外部和纵向验证。由Elsevier Ltd代表中国工程学院和高等教育出版社有限公司出版。这是CC BY-NC-ND许可证（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）下的开放访问文章。
超出条例3。除了车辆开发以外
VEHICLE) 77.PARKING LAMP 79.STEERING EQUIPMENT 80.SEAT (LARGE PASSENGERVEHICLE) 83.EXHAUST EMISSION 85.ENGINE POWER 87.DAYTIME RUNNING LAMPS 89.SPEED LIMITATION DEVICES 91.SIDE-MARKER LAMPS 93.Fr UNDERRUN PROTECTION 94.FRONTAL IMPACT 95.LATERAL IMPACT 100.BATTERY ELECTRIC VEHICLES 101.CO2 AND FUEL CONSUMPTION 112.HEADLAMPS 116.ANTI THEFT 117. tyre噪声118.内部装饰中的固定剂119.凸出灯121.TELL-TALES和指示器122.进行加热系统123. Forward Vision 127.Pedestrian Protection 130.ldws 130.ldws（重型车辆）131.AEBS（重型车辆）