水是农业生产力的基本要求。在农业领域,传统能源发电会产生大量碳足迹,用于通过管井抽水。在过去的几十年里,向可再生资源的过渡转变不断增加,从而实现了环境脱碳,并被认为是发电的可行解决方案。为了协助并提供这种模式转变的路线图,拟议的研究通过对发展中国家四个独立站点的独立系统和电网连接系统进行比较分析,对灌溉系统进行了技术经济和环境分析。光伏系统与电网集成,可进行能源购买和销售 (PV + G (P + S)),被证明是最优配置,能源成本 (COE) 分别为 $0.056/kWh、$0.059/kWh、$0.061/kWh 和 $0.068/kWh,而净现值 (NPC) 分别为 $7,908、$20,186、$25,826 和 $34,487,使用寿命为 25 年。此外,还基于不确定变量(例如电网购电 (GPP) 和平均太阳辐射 (GHI))进行了敏感性分析,以检查系统的优化行为。环境分析结果表明,与传统能源相比,(PV + G (P + S)) 系统的碳影响相对较小。这种配置还可以通过将多余的太阳能光伏能源出售给电网来防止过量取水。此项研究为实体未来的优化提供了政策框架洞察。
在人类和其他灵长类动物中,由于BDNF基因在巨核细胞中的表达,血小板含有高浓度的脑源性神经营养因子。相比之下,通常用于研究中枢神经系统病变的影响的小鼠在血小板中没有明显水平的脑衍生的神经营养因子,并且它们的巨核细胞没有大量的bdnf基因。在这里,我们使用两种良好的CNS病变模型探索了血小板脑源性神经营养因子的潜在贡献,并使用“人源化”小鼠在巨核细胞特异性启动子的控制下使用“人性化”小鼠进行表达BDNF基因。使用二元术和通过sholl分析后评估的视网膜神经节细胞的树突状细胞的树状完整性标记了由含有脑源性神经营养因子的小鼠制备的视网膜外植体。将结果与野生型动物的视网膜以及补充饱和浓度的脑源性神经营养因子或tropomyosin激酶B抗体激动剂ZEB85的野生型外植体进行了比较。还进行了视神经张力,视网膜神经节细胞的树突在伤害后7天评估,将血小板中含有脑源性神经营养因子的小鼠与野生型动物进行了比较。在含有脑源性神经营养因子的小鼠中,纯合子的平均血清脑源性神经营养因子水平为25.74±11.36 ng/ml,17.02±6.44 ng/ml的杂氮小鼠,近乎杂合小鼠,接近原始的小鼠。基于细胞计数的视网膜神经节细胞存活在所有四组中均相似,显示约15%的损失。表现出强大的树突复杂性保存,类似于与补充脑衍生的神经营养因子或真霉素受体激酶B抗体抗体抗体激动剂的培养基孵育的野生型外植体,Zeb85。曲线下的sholl区域为1811±258、1776±435和1763±256,而野生型对照组中的Sholl区域为1406±315(p≤0.001)。在评估反式基因小鼠中视网膜神经节细胞的树突时,还观察到了一种强大的神经保护作用,与野生型相比,弯曲曲线下的视网膜神经节细胞的树突明显更高(2667±690和1921±392,p = 0.026),并且在无显着差异中,并且是无显着差异的。重复实验发现细胞存活没有差异,两者均显示约50%的损失。这些结果表明,血小板脑衍生的神经营养因子对视网膜神经节细胞的树突复杂性具有强大的神经保护作用,在体内和体内模型中,这表明血小板脑源性的神经营养因子可能是灵长类动物的重要神经保护因子。
摘要:肽核酸(PNA,具有肽骨架而非磷酸核糖骨架的核酸类似物)已成为反基因或反义治疗、剪接调节剂或基因编辑中的有前途的化学药剂。与 DNA 或 RNA 药剂相比,它们的主要优点是生化稳定性和整个骨架上没有负电荷,导致与它们杂交的链的静电相互作用可以忽略不计。因此,PNA 链与 DNA 或 RNA 链的杂交会导致更高的结合能和熔化温度。然而,缺乏天然转运体需要形成含 PNA 的嵌合体或制定纳米特定细胞递送方法。在这里,我们着手探索在诊断应用中使用基于 PNA 的成像剂所取得的进展,并重点介绍选定的发展和挑战。■ 简介
随着连接和自动驾驶汽车的增殖,控制器区域网络(CAN)总线由于其速度和效率而成为车载网络的主要通信标准。但是,CAN总线缺乏基本的安全措施,例如身份验证和加密,使其非常容易受到网络攻击的影响。为了确保车辆安全性,入侵检测系统(IDS)必须检测到可见的攻击,并为新的,看不见的攻击提供强大的防御,同时保持轻量级的实用部署。以前的工作仅依赖于CAN ID功能,或者使用了手动功能提取的传统机器学习(ML)方法。这些方法忽略了其他可剥削的功能,这使得适应新的看不见的攻击变体和损害安全性。本文介绍了一种尖端,新颖,轻巧,车载,IDS玻璃,深度学习(DL)算法,以解决这些局限性。所提出的ID采用多阶段方法:在第一个阶段的人工神经网络(ANN)来检测可见的攻击,以及在第二阶段进行长期的短期记忆(LSTM)自动编码器,以检测新的,看不见的攻击。要了解和分析各种驾驶行为,使用最新的攻击模式更新模型,并保留数据隐私,我们提出了一个理论框架,以在层次结构联合学习(H-FL)环境中部署我们的ID。实验结果表明,我们的IDS的F1得分超过了0.99,对于看到的攻击,新型攻击的检测率为99.99%,超过0.95。这使我们的模型可与可见和看不见的攻击进行稳健。此外,误报率(FAR)在0.016%的情况下极低,最小化了错误警报。尽管使用了以其在识别复杂和零日攻击方面的有效性而闻名的DL算法,但IDS仍然轻量级,确保了其对现实世界部署的可行性。
使用27,739,951的原材料和消耗品24,376,677员工福利费用2,491,264 2,095,911广告费用372,592 403,067旅行费用286,969 19969 199,856房地产和设备的贬值268,4441 228,872 Extress 228,872 Extress 2 228,872 Extrescuct Freight expenses 183,711 303,331 Module costs 152,739 112,890 Consulting and professional service expenses 106,239 81,868 Outsourcing processing fee 91,198 106,723 Depreciation of right-of-use assets 74,940 64,670 Amortisation of intangible assets 59,113 62,150 Amortisation of other long-term assets 42,440 56,464 Net provision for impairment losses on financial assets 31,345 896 Product design fee 22,695 86,637 Short-term and low-value lease 15,819 7,479 Auditor's remuneration 6,749 9,028 – Audit services 6,300 7,579 – Non-audit services 449 1,449 Other expenses 432,827 383,768
发布日期:2024 年 3 月 19 日 1. 索马里联邦政府已从世界银行获得资金,用于支付索马里电力行业恢复项目的费用,并打算将部分收益用于为索马里巴纳迪尔地区行政区(BRA)的 30 家医疗机构设计、供应、安装、测试和调试混合/离网太阳能光伏电站(带电池储能系统)的合同项下的费用,并提供 2 年的运营和维护 (O&M) 服务,并有可能根据预算情况延长合同。对于本合同,借款人应使用世界银行《投资项目融资支付指南》中定义的直接支付支付方式处理付款,但合同规定通过信用证支付的款项除外。
引言中华人民共和国(PRC)与美国对手的互动源于其战略评估,即美国正在下降,加速这一轨迹将加快中国作为亚洲的主要力量的提升。1同时,北京将华盛顿的反应视为一种遏制策略,并具有冲突的潜力。与朝鲜,伊朗和俄罗斯的合作伙伴关系具有独特的战略目的。朝鲜为中国的外围提供了关键的缓冲,伊朗提供了获得能源和地区影响力的机会,俄罗斯提供了先进的军事技术和能源,同时将美国战略重点从印度太平洋转移到了。尽管这些关系满足了不同的战略需求,但北京利用它们破坏美国的影响力和利益,这是重塑全球权力动态的更广泛努力的一部分。换句话说,中国与这些国家行为者的一致性从其角度出现在塑造美国 - 中国关系的结构紧张局势中。反过来,美国 - 中国关系或对美国全球领导力的决定性重新评估可以显着改善,这可能会创造机会来塑造北京对这些伙伴关系的方法,而在这些问题上孤立的参与不太可能推动有意义的变化。2中国当前方法的长期影响是深远的。当今中国的军事能力和国防技术将在未来几年内塑造地区安全环境,通常会以难以预料的方式塑造。以前的中国对伊朗的武器销售已经浮出水面,其地区代理人的武器库有助于整个中东的不稳定。3,随着武器,技术和专业知识在多个冲突地区流传,中国与俄罗斯和朝鲜的军事工业合作也可以展现出相同的动态。这些关系的相互联系的性质要求政策响应,而不仅仅是孤立地解决每个参与,而是认识到驱动中国行动的战略逻辑。在没有清楚地了解这种动态和一种对抗它的全面方法的情况下,美国有可能使这些对准加深,从而加剧了全球未来的安全威胁。
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人工智能 (AI) 方法和技术已被用于解决建筑、工程和施工 (AEC) 行业中的各种工程问题,旨在提高整体生产力并优化整个项目生命周期(规划、设计、施工和维护)的决策。然而,由于缺乏对固有不确定性的全面理解(从根本上和数学上),许多人工智能应用面临着不同的限制和约束,因此人工智能的使用尚未达到令人满意的水平。它需要采取不同的措施来应对不同类型的不确定性,这些不确定性因不同类型的应用而异。因此,本文回顾了 5 种流行的人工智能算法,包括主成分分析、多层感知器、模糊逻辑、支持向量机和遗传算法;然后研究这些人工智能技术如何通过减轻不确定性来协助决策过程,同时实现预期的高效率。本文回顾了每一种相关的技术、数学解释、导致不确定性的原因分析,并总结了一套指南和一个应用框架,用于优化 AEC 应用的知情不确定性。这项工作将为根本理解铺平道路,进而为在 AEC 领域正确应用 AI 技术以实现更好的整体性能提供宝贵的参考。
