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标准比较研究 - -ORCA - 卡迪夫大学
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。
大脑通讯 - 欧洲 - 加迪夫大学
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。
acsomega.1c03994 (2).pdf - -ORCA - 卡迪夫大学
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
车辆通讯 - 欧洲 - 加迪夫大学
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。
建筑自动化 - -ORCA - 卡迪夫大学
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。
耐药性更新 - -ORCA - 卡迪夫大学
a 巴勒莫大学生物、化学和制药科学与技术系，意大利巴勒莫 90123 b 麻省总医院，哈佛医学院，美国马萨诸塞州波士顿 02114 c 英国癌症研究中心剑桥中心，Hills Road，剑桥 CB2 0QQ，英国 d 新加坡国立大学杨潞龄医学院药理学系，新加坡 117600，新加坡 e 新加坡国立大学杨潞龄医学院新加坡国立大学癌症研究中心，新加坡 119077，新加坡 f 京都大学医学院，日本京都 g 古斯塔夫·鲁西癌症中心，儿童和青少年肿瘤学系，INSERM U1015，巴黎萨克雷大学，法国维尔瑞夫 h 实验治疗组，Vall d ′ Hebron 肿瘤研究所，西班牙巴塞罗那 i 卡迪夫大学和 Velindre 癌症中心，博物馆大道，卡迪夫 CF10 3AX，英国 j 南洋理工大学李光前医学院（LKCMedicine），实验医学大楼，636921，新加坡 k 新加坡国家癌症中心癌症遗传学服务（CGS），168583，新加坡 l 约翰霍普金斯大学公共卫生学院生物化学与分子生物学系，美国马里兰州巴尔的摩 m 安格利亚鲁斯金大学生命科学学院，英国剑桥 n 伦敦帝国理工学院癌症分部，英国伦敦汉默史密斯校区 o 新加坡国立大学杨潞龄医学院生理学系，117593，新加坡 p 新加坡国立大学杨潞龄医学院健康长寿转化计划，117456，新加坡 q 加利福尼亚大学格芬医学院肿瘤学系，美国加利福尼亚州洛杉矶 r 伦敦大学学院 MRC 分子细胞生物学实验室，英国伦敦 WC1E 6BT新加坡 A*STARTCentral 139955 私人有限公司
应用能源 - -ORCA - 卡迪夫大学
向分时电价 (ToU) 过渡已成为解决可再生能源系统安装增加所带来的电力系统挑战的一种有希望的解决方案。ToU 电价鼓励住宅采用电池储能系统 (BESS)，通过在低价区间（例如中午）最大限度地利用能源存储来降低客户账单。但是，同时对 BESS 充电会影响负载的多样性，这可能导致违反配电网络约束。传统的网络管理采用保守的固定和静态功率限制，导致网络容量使用效率低下，因为它们没有考虑网络运行条件和 BESS 设施状态的变化。特别是，当部分 BESS 设施处于闲置状态时，这些方法不允许更高的进口限制。为了更好地将配电网容量分配给活跃的 BESS 设施（充电/放电），本研究引入了一个独立的存储运营商，通过采用时变和自适应功率限制来协调 BESS 控制操作。为此，提出了一种混合整数线性规划 (MILP) 算法，供存储运营商管理 BESS 设施，同时尊重网络约束和客户的期望账单。在每个时间步骤中，该算法根据预定义的线性函数决定活跃 BESS 设施的功率限制。这些函数是通过使用最佳功率流 (OPF) 离线生成的，以建立功率限制和活跃 BESS 数量之间的关系。在真实的约旦配电网中应用该算法证明了其有效性，与使用固定功率限制相比，它可以让更多的客户实现他们期望的账单。
化学成绩 - -ORCA - 卡迪夫大学
超级电容器被公认为典型的储能设备，由于其高功率密度、快速充电能力和延长的循环寿命等令人印象深刻的特性，最近引起了人们的极大关注。然而，超级电容器有限的能量密度和低电容阻碍了其发展，限制了其在高性能储能设备中的进一步发展潜力[1,2]。电极材料对超级电容器电化学性能的深远影响已得到充分证实。常用的电极材料包括过渡金属氧化物、碳和导电聚合物。虽然碳材料表现出显着的循环稳定性，但它们通常产生相对较低的电容。该结果归因于存储机制，其涉及在电极表面产生双层电荷。相反，后两种电极材料通常比碳表现出更高的电容，这要归功于它们的存储机制，即在电极/电解质界面发生氧化还原反应[3]。因此，人们进行了广泛的研究，探索过渡金属氧化物在提高超级电容器的比电容和能量密度方面的潜力[4]。氧化铁（Fe 2 O 3）因其丰富的可用性、强大的理论能力和廉价的成本而引起了人们的极大兴趣[5]。然而，Fe 2 O 3 和许多其他金属一样，
航空航天、国防和安全 - 卡迪夫大学
已开展基础研究以了解固体表面附近振荡流的行为。这项工作最初是与西澳大利亚大学研究人员联合开展的一个项目的一部分，该项目由澳大利亚研究委员会全额资助。项目期间获得的结果提出了一种控制飞机机翼层流的新策略。目前，两名卡迪夫博士研究生正在跟进这项工作，资金来自工程和物理科学研究委员会。作为层流控制英国项目的一部分，还与伦敦帝国理工学院的研究人员合作研究了层流控制的其他方面。