摘要:夜间葡萄糖管理是1型糖尿病患者(T1D)的主要挑战,尤其是对于那些每天进行多次注射(MDI)的人来说。在这项研究中,我们开发了机器学习(ML)和深度学习模型(DL)模型,以预测目标范围内(3.9–10 mmol/L),高于目标范围的夜间葡萄糖,并且在使用MDIS管理T1D的受试者的目标范围以下。对模型进行了训练和测试,并在380名具有T1D受试者获得的连续葡萄糖监测数据上进行了测试。使用了两种DL算法 - 多层感知器(MLP)和一个卷积神经网络(CNN),以及两种经典的ML算法,随机森林(RF)和梯度增强树(GBTS)。基于DL和ML算法的所得模型在预测目标葡萄糖(F1度量:96–98%)和靶标葡萄糖(F1:93-97%)中表现出很高和相似的精度。预测低葡萄糖(F1:80–86%)时模型性能较差。MLP在低葡萄糖预测中提供了最高精度。结果表明,操作CGM数据的DL(MLP,CNN)和ML(RF,GBTS)算法都可以用于同时预测目标,T1D患者的目标高于目标和低于目标的目标范围内的夜间葡萄糖值。
如果所有提议的星座都得以实现,那么在轨卫星数量将增加 40 倍。(截至 2022 年 3 月,轨道上有约 5000 颗卫星)。有行业分析师有衡量任何给定星座实现可能性的指标,所以我不会在这里重新发明轮子。(好奇的读者应该查看 Quilty Analytics [17]、NSR [18] 或 Pierre Lionnet [19] 等太空经济学家的作品,了解他们的启发式和排名。)我们不要关注可能性,而是回顾正在进行的结果。Starlink 已经部署了原计划的 4408 星座的近一半,OneWeb 已经部署了其原始星座的 2/3(但不幸的是,由于俄罗斯与乌克兰的持续战争期间 Roscosmos 拒绝提供联盟号运载火箭,他们失去了机会),而 Kuiper 项目已经获得了 ULA 的九枚 Atlas V 火箭用于其第一阶段的部署(很可能
摘要:广泛的传统牲畜系统目前面临各种威胁,导致它们消失。这些广泛的牲畜耕作系统的一个例子是在西班牙格拉纳达(Granada,Spain)的Lojeña绵羊品种的生产,2021年的人口普查为24,511母羊。这项工作的目的是计算该地区该本地品种的碳足迹(CF)。这项研究基于从27个Lojeña绵羊农场收集的数据,这些绵羊农场产生了断奶羔羊(≤14kg,25个农场),肥大的羔羊(≈25kg,7个农场),饲养的动物(24个农场)和油腻的羊毛(27个农场)。这些农场中的大多数(78%)经过有机(ORG)认证,七个是经常管理的(Cons)。被分析的农场占塞拉德洛贾(Sierra de Loja)生产Lojeña绵羊的农场总数的93%。CF采用“摇篮到农门大门”的方法进行计算。平均C足迹为27.5±6.8 kg Co 2 Eq kg lw -1对于断层羔羊,肥大的羔羊的21.8±8.5 kg Co 2 eq kg lw -1,4.1±2.6 kg 2 eq coull for c coull and 2.6 kg coull and 2.2 eq coull and 2.2 eq coull and 2.2 eq wore and n Not组织的统计平均CF与Conv Farms中的平均CF不同。interic发酵代表所有产品中排放的主要来源(> 60%),外部饲料(包括运输和产生饲料的排放)代表第二个(> 10%)。CF与生产率之间存在反向关系(羔羊出售的EWE -1年-1),导致较低的生产率的农场的足迹较低。已经确定了CF与存货率之间的直接关系(牲畜单位HA -1)。
本文首先分析了无法将现金利率降低到其下限以下的经济后果。然后,我们使用银行的全系统宏观经济学模型Martin探讨了常规和非常规货币政策的经济影响。该模型捕获了国内经济活动,劳动力市场,价格以及某些海外和金融市场渠道,并解释了这些变量之间的反馈(Ballantyne等,2020年)。虽然该模型没有能够评估特定的政策干预措施,例如政府债券购买或定期贷款设施,但它可用于说明可以通过非常规工具来针对的货币政策传播的不同渠道。这些渠道提供了有关典型现金降低和替代措施之间的相似性和差异的见解,以及对Covid-19的特定政策套餐的潜在影响。
农村电气化是马来西亚东部沙捞越州的一个持续问题。大约 7% 的沙捞越农村人口仍然无法用上电。然而,增加更多的化石燃料资源来完全实现沙捞越的电气化将导致碳排放增加。这将与马来西亚到 2030 年将二氧化碳排放量从 2010 年的水平减少 45% 的计划相矛盾。因此,必须部署低碳能源资源来满足农村地区不断增长的能源需求。在部署这些能源资源之前,有必要确定实现碳减排的最低目标。这可以通过碳排放夹点分析 (CEPA) 来规划。因此,本研究提出了一个基于 CEPA 的区域规划模型,该模型将有助于优化能源生产规划和能源生产技术的技术选择。本研究还将分析低碳能源资源的使用情况,考虑到碳减排目标,以满足农村社区的电力需求。针对马来西亚沙捞越地区的能源规划案例研究旨在说明碳排放夹点分析方法。案例研究结果显示,当模型允许新增低碳资源的产能时,高碳资源的消耗量会减少。因此,与 2020 年相比,2040 年煤炭、天然气和柴油的消耗量分别减少至 4,449,151 兆瓦时、24,673,913 兆瓦时和 480,074 兆瓦时。
“越小越软”是强度的逆尺寸依赖性,违背了“越小越强”的原则。它通常由表面介导的位移或扩散变形引起,主要存在于一些超小尺度(几十纳米以下)的金属材料中。在这里,利用离子束辐照的表面改性,我们在更大尺寸范围(< ∼ 500 纳米)的共价键、硬而脆的材料非晶硅(a-Si)中实现了“越小越软”。它表现为从准脆性破坏到均匀塑性变形的转变,以及在亚微米级范围内随着样品体积的减小而屈服应力的降低。提出了一个硬核/超塑性壳的分析模型来解释人为可控的尺寸相关软化。这种通过离子辐照的表面工程途径不仅对于调整小尺寸非晶硅或其他共价结合非晶态固体的强度和变形行为特别有用,而且对于非晶硅在微电子和微机电系统中的实用性也具有实际意义。© 2023 由 Elsevier Ltd 代表《材料科学与技术杂志》编辑部出版。
式中,T d 表示信号延迟,K为系数,DK表示介质材料的介电常数。可以看出,材料的介电常数越低,信号延迟越低,信号保真度越高。因此,在第五代通信技术深入发展的背景下,使用低k材料成为降低信号滞后时间的有效途径。一般在微电子领域常用的介质材料都是介电常数相对较低的材料。低介电材料是指介电常数高于空气(1)而低于二氧化硅(3.9)的材料,其值范围在1~3.9之间。低介电聚合物材料因具有易加工、热稳定性、电绝缘性等优点,被广泛应用于电子电工、电子集成、印刷电路板、通讯材料等领域。目前已知聚四氟乙烯(PTFE)[6, 7]、液晶聚合物(LCP)[8 – 10]、聚酰亚胺(PI)[11 – 14]等已广泛应用于电路板基材,环氧树脂、氰酸酯树脂等也作为优良的胶粘剂广泛用于电子设备的封装材料[15 – 17]。图1为环氧树脂、氰酸酯树脂和聚四氟乙烯的介电性能。
为管理非载客 UTM 而构建的系统无法“升级”以达到监管认证所需的安全级别。需要实现每人使用飞行器 10 -9 /小时的全系统故障率。需要从一开始就将 ATC 系统 ([16], [17], [18], [19]) 和机载系统 ([20], [21], [22], [23]) 认证的监管要求纳入开发生命周期。追溯添加未作为开发一部分进行的流程、阶段和产品,即“稍后认证”方法,是不可行的和/或成本过高。 设计保证级别 (DAL,从 A 级(最高级别)到 E 级(最低级别)越低,开发成本和工作量越低。因此,D3 的目标是选择尽可能低的 DAL。D3 系统的 DAL 是在产品开发过程中作为系统架构和系统规范阶段的一部分确定的。
低CTE(热膨胀系数低)合金被广泛需要,其中高维稳定性针对温度变化至关重要。我们提供一系列量身定制的低CTE合金,以满足客户的特定温度范围要求。