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报告变异效应多重分析的最低限度信息和指南。
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带移动储能系统和离线控制光伏系统的配电网优化调度策略，以最大限度地减少太阳能弃光
摘要：由于离线控制光伏 (PV) 电站不具备在线通信和远程控制系统，因此无法实时调节功率。因此，在离线控制光伏饱和的配电网中，配电系统运营商 (DSO) 应考虑可再生能源的不确定性来调度分布式能源 (DER)，以防止因过压而导致的限电。本文提出了一种使用移动储能系统 (MESS) 和离线控制光伏的日前网络运行策略，以最大限度地减少功率削减。MESS 模型有效地考虑了 MESS 的运输时间和功率损耗，并模拟了各种操作模式，例如充电、放电、空闲和移动模式。优化问题基于混合整数线性规划 (MILP) 制定，考虑到 MESS 的空间和时间操作约束，并使用机会约束最优潮流 (CC-OPF) 执行。离线控制光伏的上限基于概率方法设定，从而减轻由于预测误差导致的过电压。所提出的运行策略在 IEEE 33 节点配电系统和 15 节点运输系统中进行了测试。测试结果证明了所提出方法在离线控制光伏系统中最小化限电的有效性。
人工智能与大规模评估：从 PISA (国际学生评估项目) 看问题 目标 本次会议旨在展示人工智能 (AI) 技术在大规模评估和课堂教学中的应用的领先案例，这些案例可能会对大规模评估产生影响。本次会议旨在向董事会介绍一项重大国际评估如何使用人工智能，以便董事会思考人工智能技术的机遇和风险，这些机遇和风险可能会对 NAEP 和董事会政策产生影响。 概述 经济合作与发展组织 (OECD) 教育和技能司司长 Andreas Schleicher 将介绍将人工智能用于国际学生评估项目 (PISA) 的努力。PISA 是由 OECD 管理的一项国际学生评估，旨在衡量 15 岁学生运用阅读、数学和科学素养知识和技能应对现实生活中挑战的能力。目前，评估每三年进行一次，2025 年之后改为每四年进行一次。 81 个国家和经济体参加了 2022 年阅读评估，美国国家教育统计中心 (NCES) 专员佩吉·卡尔担任 PISA 执行委员会副主席。会议将重点关注使用尖端人工智能技术的评估和课堂工具；PISA 将人工智能工具纳入评估开发过程的方式；以及关于人工智能如何影响董事会对评估结构的看法。会议将讨论如何在管理风险（例如偏见、数据隐私、测试安全）的同时最大限度地发挥人工智能的优势。董事会成员将有机会提出问题并讨论这些技术如何影响董事会的工作。
人工智能与大规模评估：从 PISA (国际学生评估项目) 看问题 目标 本次会议旨在展示人工智能 (AI) 技术在大规模评估和课堂教学中的应用的领先案例，这些案例可能会对大规模评估产生影响。本次会议旨在向董事会介绍一项重大国际评估如何使用人工智能，以便董事会思考人工智能技术的机遇和风险，这些机遇和风险可能会对 NAEP 和董事会政策产生影响。 概述 经济合作与发展组织 (OECD) 教育和技能司司长 Andreas Schleicher 将介绍将人工智能用于国际学生评估项目 (PISA) 的努力。PISA 是由 OECD 管理的一项国际学生评估，旨在衡量 15 岁学生运用阅读、数学和科学素养知识和技能应对现实生活中挑战的能力。目前，评估每三年进行一次，2025 年之后改为每四年进行一次。 81 个国家和经济体参加了 2022 年阅读评估，美国国家教育统计中心 (NCES) 专员佩吉·卡尔担任 PISA 执行委员会副主席。会议将重点关注使用尖端人工智能技术的评估和课堂工具；PISA 将人工智能工具纳入评估开发过程的方式；以及关于人工智能如何影响董事会对评估结构的看法。会议将讨论如何在管理风险（例如偏见、数据隐私、测试安全）的同时最大限度地发挥人工智能的优势。董事会成员将有机会提出问题并讨论这些技术如何影响董事会的工作。
Mphasis 与 AWS 合作推出用于金融服务的 Gen AI Foundry ~ 从核心平台现代化到智能文档处理，Gen AI Foundry 将为金融机构提供支持并帮助最大限度地发挥技术的影响力。
纽约，2024 年 4 月 14 日 Mphasis（BSE：526299；NSE：MPHASIS）是一家专注于云和认知服务的信息技术 (IT) 解决方案提供商，今天宣布与亚马逊网络服务 (AWS) 达成一项多年期全球协议。此次合作标志着 Mphasis 建立了由 Mphasis.AI 领导的 Gen AI Foundry，这是一个专注于人工智能 (AI) 解决方案、AI 用例评估、咨询和业务转型的专门业务部门。Gen AI Foundry 将作为一个动态平台，用于建模行业用例和开发概念验证 (POC) — 最初在金融服务行业内，并计划扩展到其他领域。这个虚拟论坛将为客户提供机会在纽约的 Mphasis 体验中心或纽约的 AWS 高管简报中心 (EBC) 体验演示和 POC，展示根据客户需求和目标量身定制的生成式 AI 解决方案。随着生成式 AI 成为一种强大工具，Foundry 致力于推动其在金融服务公司的应用，帮助提高效率并促进业务转型。智能文档处理 (IDP) 等解决方案可自动提取和分析数据，最大限度地减少错误并简化工作流程，从而节省大量时间和成本。此外，利用生成式 AI 进行联络中心转型可通过自动化流程和个性化互动提高客户参与度和运营效率。“我们与 AWS 的合作标志着 Mphasis 在提供云和认知服务领域的尖端解决方案方面迈出了重大一步。由 Mphasis.AI 领导的金融服务 Gen AI Foundry 是我们致力于为客户加速 AI 应用和业务现代化的承诺。通过利用 AWS 生成式 AI 和数据服务的强大功能，我们准备在金融服务行业树立新的标杆。这一举措强化了我们成为全球企业创新驱动力的愿景，提供可扩展、可持续的技术解决方案，”Mphasis 首席执行官兼董事总经理 Nitin Rakesh 表示。Gen AI Foundry 符合 Mphasis 的愿景，即全面融入金融服务领域，成为值得信赖的提供商，为财富 100 强银行、经纪公司和保险公司提供有针对性的产品和解决方案。用例将集中在关键行业应用，例如用于核心平台现代化的生成式 AI、银行的合同管理、新银行账户的智能文档处理、抵押贷款处理、保险公司的索赔处理以及调查金融犯罪。“AWS 很高兴与 Mphasis 合作，支持为金融服务行业引入 Gen AI Foundry。Mphasis 在 AWS 服务和 AI/ML 功能方面的专业知识，AWS 全球金融服务董事总经理兼总经理 Scott Mullins 表示：“Gen AI Foundry 的卓越表现与 AWS 的卓越表现相得益彰，再加上他们对行业特定解决方案的专注，与我们通过云计算和生成式 AI 的变革能力实现客户创新的使命完美契合。我们期待看到 Gen AI Foundry 帮助企业利用 AWS 先进的 AI 和机器学习服务，在当今的竞争环境中获得更好的体验和更高的效率。”
最大限度地降低 BESS 建设中的风险 - tamarindo.global
Tamarindo 能源存储报告与 Eversheds Sutherland 合作召集的专家小组深入了解了电池存储建设和采购最有效的承包结构。
优化板级可靠性测试板的边界条件，以最大限度提高热循环和随机振动下球栅阵列焊点的疲劳寿命
摘要：为提高热循环和随机振动条件下焊点疲劳可靠性，对板级可靠性（BLR）试验板的螺丝孔位置进行研究。建立BLR试验板的有限元模型，推导了热循环和随机振动条件下影响焊点疲劳寿命的主要参数塑性应变能密度和1-sigma应力。通过灵敏度分析，分析了螺丝孔位置与疲劳寿命主要参数之间的相关性。通过多目标优化，确定了热循环和随机振动条件下焊点疲劳寿命最大的螺丝孔位置。与初始螺丝孔位置的BLR试验板相比，优化螺丝孔位置后的BLR试验板在热循环和随机振动条件下的疲劳寿命明显提高。
使用经过最低限度预处理的 T1w 图像作为输入的用于预测大脑年龄的深度学习模型
近年来，个体生物年龄（可能与实际年龄不同）的概念引起了医学研究界的极大兴趣，因为衰老是多种与年龄相关的健康状况和死亡的重要风险因素。同一实际年龄的个体之间的健康结果也存在很大的异质性（Jylhävä et al., 2017）。在过去的几十年中，研究强调，由于遗传和环境因素（如生活方式行为）之间复杂的相互作用，人与人之间的生物衰老过程存在差异（Cole et al., 2017, 2019; Fratiglioni et al., 2020）。鉴于整个衰老过程中身体和大脑的持续变化，实际年龄是死亡、慢性疾病和功能障碍的一个关键风险因素（Jylhävä et al., 2017）。大脑中各种与年龄相关的变化与多种神经退行性疾病的发展密切相关，包括阿尔茨海默病 (AD) 和血管性痴呆 (Hou et al., 2019)。与其他与年龄相关的健康状况以及痴呆症领域一样，相同实际年龄的人在症状表现和潜在脑病理方面存在显著的异质性 (Ferreira et al., 2020)。因此，量化生物年龄可能是一种比传统实际年龄更有用的附加指标，可用于识别有患上与年龄相关的疾病风险的个体 (Cole et al., 2019; Tian et al., 2023)。
利用 MXene 吸收器最大限度提高太赫兹能量吸收率
THz波段。具体而言，理想的阻抗匹配情况预测吸收效率的上限为50%，其中吸收体的方块电阻是自由空间阻抗的一半（Zo/2）[2]。此外，实现整个THz波段有效带宽覆盖的一个基本标准是自由电子的弛豫时间小于15fs。尽管如此，有证据表明，基于金属、石墨烯和拓扑绝缘体开发的吸收体通常仅在较窄的THz波段范围内实现高吸收，而不是在整个所需带宽内。因此，当前的研究人员在经典直流阻抗匹配模型的指导下，集中精力筛选广泛的候选材料，以解决THz波段有效吸收较窄这一长期存在的问题。
胶质母细胞瘤的超最大限度切除术
胶质母细胞瘤 (GBM) 是最常见和最具侵袭性的原发性脑肿瘤，尽管治疗方法取得了进展，但预后仍然不佳。切除范围已广泛被认为是影响 GBM 患者生存结果的关键因素。“最大限度安全切除”的手术原则已得到广泛应用于平衡肿瘤切除和神经功能保留。从历史上看，T1 增强 (T1CE) 切除范围一直是研究的重点；然而，出现了“超最大限度切除”的概念，主张在保持神经功能的同时切除更多的肿瘤。最近的研究表明，对于 GBM，切除超过 T1CE 范围的肿瘤可能具有生存益处。本综述探讨了 GBM 中“超最大限度切除”的正在形成的共识和新建立的标准，重点关注 T2 切除范围。总结了关于超最大限度切除术的系统评价和荟萃分析，并介绍了神经肿瘤学反应评估 (RANO) 切除组对切除范围的分类。对超最大限度切除术在 GBM 中的作用的不断认识可能会改善患者的预后，并制定更客观的肿瘤切除范围评估标准。
通过两性离子聚合物结合和肽融合最大限度地降低 CRISPR/Cas9 系统的脱靶频率
目前，CRISPR/Cas9 系统已广泛应用于各类生物和细胞的基因组编辑。1,2 遗憾的是，它还会在与靶序列相似的非靶位点引起不必要的突变。3 非靶突变是由 CRISPR/Cas9 RNPs 对 DNA 序列的非特异性识别引起的。4 已证明，除了最佳 PAM 序列 5-NGG-3 之外，Cas9 还可以切割具有 5-NAG-3 或 5-NGA-3′PAM 的位点，尽管效率较低。5 此外，20 nt 的单向导 RNA（sgRNA）可以识别与 sgRNA 存在多达 3 - 5 个碱基对错配的 DNA 序列，这表明在人类基因组中特定核酸酶的可能结合位点多达数千个。 3 此外，CRISPR/Cas9 可以诱导与 RNA 引导链相比含有一些额外碱基（“ DNA 凸起”）或一些缺失碱基（“ RNA 凸起”）的 DNA 序列进行非靶向切割。6 非靶向 DNA 切割可导致