1计算机科学与工程,1 Dayananda Sagar技术与管理学院,印度班加罗尔摘要:对可持续能源的需求不断增长,促使人们探索了创新解决方案,以产生可再生能源。 这项研究旨在利用嵌入在快速破坏者中的创新技术来利用车辆运动,以产生可再生电力。 通过利用压电材料,齿条机制和混合能源系统,该平台优化了为城市基础设施供电的能源转换。 基于IoT的集成监控系统会动态调整流量密度和环境因素,从而确保有效的能源使用。 这种可持续的能源解决方案不仅解决了能源需求的上升,而且还通过为路灯,物联网设备和其他低压应用程序提供动力来支持智能城市计划。 考虑到可扩展性和成本效益的设计,该平台为传统电力系统提供了可再生,适应性和环保的替代方案,从而促进了能源独立性并降低了环境影响。 它的潜力在于创建自我维持的城市生态系统,同时与全球可持续性目标保持一致。 关键字 - 可持续能源,压电传感器,速度断路器,能量收集,机架和小齿轮机构,可再生能源系统,物联网集成。1计算机科学与工程,1 Dayananda Sagar技术与管理学院,印度班加罗尔摘要:对可持续能源的需求不断增长,促使人们探索了创新解决方案,以产生可再生能源。这项研究旨在利用嵌入在快速破坏者中的创新技术来利用车辆运动,以产生可再生电力。通过利用压电材料,齿条机制和混合能源系统,该平台优化了为城市基础设施供电的能源转换。基于IoT的集成监控系统会动态调整流量密度和环境因素,从而确保有效的能源使用。这种可持续的能源解决方案不仅解决了能源需求的上升,而且还通过为路灯,物联网设备和其他低压应用程序提供动力来支持智能城市计划。考虑到可扩展性和成本效益的设计,该平台为传统电力系统提供了可再生,适应性和环保的替代方案,从而促进了能源独立性并降低了环境影响。它的潜力在于创建自我维持的城市生态系统,同时与全球可持续性目标保持一致。关键字 - 可持续能源,压电传感器,速度断路器,能量收集,机架和小齿轮机构,可再生能源系统,物联网集成。
b“季度回顾 \xe2\x80\xa2 截至 2024 年 12 月 31 日的季度,摩根大通美国股票策略表现不及基准标准普尔 500 指数。 \xe2\x80\xa2 在医疗保健领域,我们对 Regeneron Pharmaceuticals 的增持导致业绩下滑。Regeneron 的股票表现下滑主要是由于对其眼药 Eylea 的竞争定位以及安进可能推出的生物仿制药的担忧。尽管报告了强劲的季度收入和收益增长,但 Eylea HD 的转换速度低于预期以及生物仿制药竞争的威胁带来了不确定性。该公司的财务业绩显示收入同比增长和收益增加,但这些积极的结果被市场对 Eylea 未来的担忧所掩盖。 \xe2\x80\xa2 在非必需消费品领域,我们对特斯拉汽车的减持导致业绩下滑。公司报告盈利稳健,由于成本降低和生产效率提高,毛利率和盈利能力有所改善。值得注意的是,特斯拉在其 Cybertruck 部门实现了盈利,并宣布了推出新款平价车型的计划。该公司推动对无人监管的全自动驾驶汽车进行国家监管,以及 2024 年美国总统大选对监管前景的影响进一步影响了股价表现。\xe2\x80\xa2 在金融方面,我们对富国银行的增持有助于提高业绩。由于投资者对放松管制和可能取消资产上限的乐观情绪,富国银行的股票表现有所改善。该公司报告的净收入和每股收益较上一季度增加,费用收入增长抵消了净利息收入的阻力。\xe2\x80\xa2 在信息技术领域,我们对 Marvell Technology 的增持有助于提高业绩。Marvell 的数据中心部门实现了显着增长,尤其是在定制人工智能 (AI) 硅片和光电方面。该公司报告称,收入同比和环比均大幅增长,每股收益显著提高。Marvell 与亚马逊网络服务 (Amazon Web Services) 的战略合作伙伴关系以及定制硅片项目的成功提升为其积极的财务业绩做出了贡献。由于产品组合,尤其是定制硅片的收入贡献增加,毛利率面临压力,但管理层已经充分传达了这种组合动态,因此投资者在很大程度上预料到了这一点。
糖尿病(DM)已成为21世纪的重要公共卫生问题。预测表明,到2045年,全球将有7.832亿糖尿病患者。仅在中国,糖尿病人口达到了1.16亿,使其成为世界上最高的,占2型糖尿病(T2DM)占病例的90%[1]。在T2DM的各种并发症中,糖尿病肾脏疾病(DKD)是最普遍的微血管并发症之一。它已成为全球终末期肾脏疾病的主要原因,显着提高了受影响个体过早死亡的风险,在T2DM患者中的发病率为30%-40%[2]。因此,在T2DM早期阶段有效预测和减轻肾功能障碍是防止DKD发作和进展的关键策略。
b'季度回顾 \xe2\x80\xa2 在截至 2024 年 12 月 31 日的季度中,摩根大通大型股增长策略的表现不及基准罗素 1000 增长指数。\xe2\x80\xa2 对 DR Horton 的增持是最大的拖累因素。第四季度上半段的疲软可归因于公司提供的需求前景较弱,而下半段的疲软则受美联储未来降息次数减少的潜在影响。\xe2\x80\xa2 对再生元制药的增持也导致股价下跌。该股下跌主要由于对其眼药 Eylea 的竞争定位以及安进可能推出的生物仿制药的担忧。尽管报告了强劲的第三季度收入和盈利增长,但向 Eylea HD 的转换速度低于预期以及生物仿制药竞争的威胁带来了不确定性。我们在本季度减持了 Regeneron 的持仓。\xe2\x80\xa2 对 Netflix 的增持是主要贡献者。稳健的第三季度业绩、好于预期的 2025 年指引以及新内容的持续成功,都推动了该股在本季度走高。该股仍是一只高信服的持股,截至 2024 年,增持程度最高。\xe2\x80\xa2 对默克的减持也贡献了股价,因为股价表现不佳。'
b'季度回顾 \xe2\x80\xa2 在截至 2024 年 12 月 31 日的季度中,摩根大通大型股增长策略的表现不及基准罗素 1000 增长指数。\xe2\x80\xa2 对 DR Horton 的增持是最大的拖累因素。第四季度上半段的疲软可归因于公司提供的需求前景较弱,而下半段的疲软则受美联储未来降息次数减少的潜在影响。\xe2\x80\xa2 对再生元制药的增持也导致股价下跌。该股下跌主要由于对其眼药 Eylea 的竞争定位以及安进可能推出的生物仿制药的担忧。尽管报告了强劲的第三季度收入和盈利增长,但向 Eylea HD 的转换速度低于预期以及生物仿制药竞争的威胁带来了不确定性。我们在本季度减持了 Regeneron 的持仓。\xe2\x80\xa2 对 Netflix 的增持是主要贡献者。稳健的第三季度业绩、好于预期的 2025 年指引以及新内容的持续成功,都推动了该股在本季度走高。该股仍是一只高信服的持股,截至 2024 年,增持程度最高。\xe2\x80\xa2 对默克的减持也贡献了股价,因为股价表现不佳。'
1 肌间脂肪的血浆蛋白质组学分析将老年人的肌肉完整性与处理速度联系起来。 3 4 作者 5 Toshiko Tanaka 1 *、Caterina Rosano 2 *、Xiaoning Huang 3、Qu Tian 1、Bennett A. Landman 4、Ann Z 6 Moore 1、Iva Miljkovic 2、Andrew Perry 5、Sadiya Khan 3、Ravi Kalhan 6、John Jeffrey Carr 7、James 7 G. Terry 7、Kristine Yaffe 8、Keenan Walker 9、Julián Candia 1、Luigi Ferrucci 1 8 9 1. 美国国立卫生研究院国家老年学分部纵向研究科,251 10 Bayview Boulevard,巴尔的摩,马里兰州,21224,美国 11 2. 匹兹堡大学公共卫生学院流行病学系,3550 12 Terrace Street,匹兹堡,宾夕法尼亚州,15261,美国 13 3. 范伯格医学院医学系心脏病学分部,14 西北大学,676 N Saint Clair,芝加哥,伊利诺伊州,60611 15 4. 范德堡大学计算机科学系,1211 Medical Center Drive,16 纳什维尔,田纳西州,37232,美国 17 5. 范德堡转化和临床心血管研究中心,18 范德堡大学医学院,2525 West End Avenue,纳什维尔,田纳西州,37203,美国 19 6. 西北大学范伯格医学院医学系肺部和重症监护医学分部,20 北圣克莱尔街 21 芝加哥,伊利诺伊州,60611,美国 22 7. 范德堡大学学院电气和计算机工程系23 医学中心,纳什维尔,2301 Vanderbilt Place,TN,37235,美国 24 8. 加州大学旧金山分校威尔神经科学研究所,旧金山,1651 4th St,CA,94158,美国 26 9. 美国国家老龄研究所行为神经科学实验室,内部研究计划,巴尔的摩,251 Bayview Boulevard,MD 21224,美国 28 29 *共同第一作者 30 31 通讯作者:Toshiko Tanaka 博士 32 tanakato@mail.nih.gov 33 251 Bayview Boulevard,巴尔的摩,马里兰州 21224 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46
心电图(ECG)是通过分析心脏的电活动来评估心脏健康的重要诊断工具。本研究探讨了机器学习(ML)技术在ECG图形分析中的应用,旨在提高诊断心血管疾病的准确性和效率。通过临床咨询收集了一种多种心电图信号数据集,包括正常情况和异常病例。采用预处理技术来消除噪声,然后进行特征提取以识别临界模式。机器学习模型,包括支持向量机(SVM),随机森林和卷积神经网络(CNN),用于对诸如正常窦性心律,心房颤动和心室心动过速等节律进行分类。所提出的方法为协助临床医生在早期发现和诊断心脏条件下提供了一种可靠,有效的方法,其准确性,敏感性和特异性方面有希望的结果。
方法:这是一项随机对照临床试验,并在虚拟平台上进行了注册,用于注册实验和非实验研究“ Registro brasileiro de ensaiosclínicos(rebec)”。三十四名没有PD的性别的老年人分为四组:力量训练对照(GSC,n = 8);效力训练控制(GPC),n = 9;具有PD的受试者接受了力量训练(GSPD,n = 8);具有PD的受试者接受了效力训练(GPPD,n = 9)。GSC和GPC包括没有神经系统疾病的史。PF和RFD。fm:步态速度测试(GS),定时和进行(拖船),短体性能电池(SPPB),统一的帕金森氏病评级量表(UPDRS);在力平台上平行脚。接下来,参与者每周连续八个星期进行下肢肌肉力量或肌肉力量训练,然后重新评估。
本研究的主要目的是在控制工作记忆容量 (WMC) 和加工速度的情况下,检查 450 名 7–8 岁、11–12 岁和 14–16 岁儿童的抑制控制与年龄相关的变化,以确定抑制是否是一个独立因素,而远远超出了其对其他两个因素的可能依赖性。这项检查很重要,原因有几个。首先,关于抑制控制与年龄相关的变化的实证证据是有争议的。其次,还没有研究通过控制这些年龄段中加工速度和 WMC 的影响来探索抑制功能的组织。第三,抑制的构造在最近的研究中受到了质疑。多组验证性分析表明,抑制可以组织为一个一维因素,其中加工速度和 WMC 调节某些抑制任务的变异性。抑制过程对处理速度和 WMC 的部分依赖表明,即使在控制 WMC 和处理速度并解决一些方法问题时,抑制因素也能部分解释抑制任务的差异。
1 G. Langfelder、M. Bestetti 和 M. Gadola,《微机械与微工程杂志》31 (8),084002 (2021)。2 Chen Wang、Fang Chen、Yuan Wang、Sina Sadeghpour、Chenxi Wang、Mathieu Baijot、Rui Esteves、Chun Zhao、Jian Bai、Huafeng Liu 和 Michael Kraft,《传感器》20 (14),4054 (2020)。3 V. Narasimhan、H. Li 和 M. Jianmin,《微机械与微工程杂志》25 (3),033001 (2015)。4 DK Shaeffer,《IEEE 通信杂志》51 (4),100 (2013)。5 LM Roylance 和 JB Angell,《IEEE 电子设备学报》26 (12),1911 (1979)。 6 AA Barlian、W. Park、JR Mallon、AJ Rastegar 和 BL Pruitt,IEEE 97 论文集 (3),513 (2009)。7 S. Tadigadapa 和 K. Mateti,测量科学与技术 20 (9),092001 (2009)。8 O. Le Traon、J. Guérard、M. Pernice、C. Chartier、P. Lavenus、A. Andrieux 和 R. Levy,在 2018 年 IEEE/ION 位置、定位和导航研讨会 (PLANS) 上发表,2018 年(未发表)。9 O. Lefort、I. Thomas 和 S. Jaud,在 2017 年 DGON 惯性传感器和系统 (ISS) 上发表,2017 年(未发表)。