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肠道菌群组成反映了COVID-19
抽象目的尽管Covid-19主要是一种呼吸道疾病，但有越来越多的证据表明该疾病涉及该疾病。我们调查了肠道微生物组是否与COVID-19患者的疾病严重程度有关，以及微生物组组成（如果有的话）的扰动是否会随着SARS-COV-2病毒的清除而解决。在这项两次医院队列研究中，我们从100例实验室确认的SARS-COV-2感染的患者那里获得了血液，粪便和患者记录。 串行粪便样品是从清除SARS-COV-2后30天的100名患者中的27例收集的。 肠道微生物组组成的特征是从粪便中提取的shot弹枪测序。 从血浆中测量炎性细胞因子和血液标记的浓度。 结果与非旋转-19个个体相比，COVID-19患者的肠道微生物组组成有显着改变，无论患者是否接受过药物治疗， 几种具有已知免疫调节潜力的肠道分子，例如粪便核酸杆菌，肠道菌肠杆菌和双歧杆菌的患者占患者的含量不足，并且在疾病分辨率后至30天收集的样本中仍保持较低。 此外，这种扰动的组合物与疾病严重程度一致的分层与浓度升高的炎性细胞因子和血液标记物（例如C反应性蛋白质，乳酸脱氢酶，天冬氨酸氨基转移酶和γ-卢丁而生扬酰基转移酶）。在这项两次医院队列研究中，我们从100例实验室确认的SARS-COV-2感染的患者那里获得了血液，粪便和患者记录。串行粪便样品是从清除SARS-COV-2后30天的100名患者中的27例收集的。肠道微生物组组成的特征是从粪便中提取的shot弹枪测序。从血浆中测量炎性细胞因子和血液标记的浓度。结果与非旋转-19个个体相比，COVID-19患者的肠道微生物组组成有显着改变，无论患者是否接受过药物治疗，几种具有已知免疫调节潜力的肠道分子，例如粪便核酸杆菌，肠道菌肠杆菌和双歧杆菌的患者占患者的含量不足，并且在疾病分辨率后至30天收集的样本中仍保持较低。此外，这种扰动的组合物与疾病严重程度一致的分层与浓度升高的炎性细胞因子和血液标记物（例如C反应性蛋白质，乳酸脱氢酶，天冬氨酸氨基转移酶和γ-卢丁而生扬酰基转移酶）。COVID-19患者的肠道菌群组成，细胞因子水平和炎症标志物之间的结论相关性表明，肠道微生物组可能通过调节宿主免疫反应而参与COVID-19的严重程度。此外，疾病分辨率后的肠道微生物群营养不良可能导致持续的症状，强调需要了解肠道微生物如何参与炎症和covid-19。
深度表格学习的现代 Hopfield 模型
在本文中，我们从现代 Hopfield 模型的角度研究表格学习。具体来说，我们使用广义稀疏的现代 Hopfield 模型来学习表格数据表示和预测。在这项工作中，引入了 BiSHop（双向 S 分析 Hop 场模型）作为端到端表格学习的创新框架，解决了深度表格学习中的两个挑战：非旋转不变数据结构和特征稀疏性。受到联想记忆和注意力机制之间新建立的联系的启发，BiSHop 采用了双组分策略。它通过双向学习模块按列和按行顺序处理数据，每个模块都配备广义稀疏 Hopfield 层。这些层通过引入可学习的稀疏性扩展了传统的 Hopfield 模型。从方法论上讲，BiSHop 支持多尺度表示学习，能够有效地捕捉特征内和特征间的交互，并在各种尺度上具有自适应稀疏性。在各种真实世界数据集上进行的经验验证表明，BiSHop 以更少的超参数优化 (HPO) 运行超越了当前最先进的方法的性能，标志着深度表格学习的重大进步。
飞机运动的运动学和动力学
本章的最终目标是，一架刚性飞机在扁圆形旋转地球上空的运动方程。平地方程描述了在重力恒定的非旋转地球上一小块区域上的运动，我们将作为特殊情况推导得出该方程。为了达到这个最终目标，我们将使用经典力学的矢量分析来建立运动方程，使用矩阵代数来描述坐标系的运算，并使用大地测量学、引力和导航中的概念来介绍地球形状和质量引力的影响。在第 2 章之前，作用在飞行器上的力矩和力（地球的质量引力除外）将是抽象的。在此阶段，只要有合适的力和力矩模型，这些方程就可以用来描述任何类型的航空航天飞行器（包括地球卫星）的运动。术语“刚性”意味着不允许结构灵活性，并且假定飞行器中的所有点始终保持相同的相对位置。在大多数情况下，这种假设对于飞行模拟来说已经足够好了，并且对于飞行控制系统设计来说也足够好了，前提是我们不试图设计一个系统来控制结构模式或减轻飞机结构上的气动载荷。运动方程处理所需的矢量分析通常会给学生带来困难，特别是角速度矢量的概念。因此，提供了相关主题的回顾。在某些情况下，我们已经超越了传统的飞行力学方法。例如，由于四元数具有“全姿态”能力以及在模拟和控制中的数值优势，因此引入了四元数。它们现在广泛应用于模拟、机器人、制导和导航计算、姿态控制和图形动画。主题来自
风力涡轮机的旋转方向是否会影响稳定的大气边界层中的唤醒？
摘要。稳定的地层大气边界层通常以旋转的风向为特征，其中风向随着北半球的身高而顺时针旋转。风涡轮激素通过从圆形形状延伸到椭球。我们通过大型模拟研究了这种拉伸和涡轮旋转方向之间的关系。顺时针旋转，逆时针旋转和非旋转执行器圆盘涡轮机嵌入前体模拟的风场中，没有风向，并且在北半球ekman螺旋中，导致六个组合旋转旋转和风流风条件。唤醒强度，延伸，宽度和偏转取决于Ekman螺旋的子午成分与执行器盘的旋转方向的相互作用，而如果不存在veer，则圆盘旋转的方向仅略微修改唤醒。由于超级碟片旋转的效果，跨度的放大或弱化/重新转换和垂直风组件导致差异。它们也存在于唤醒的流风数和总湍流强度中。在逆时针旋转的执行器盘的情况下，跨度和垂直风组件直接在转子后面增加，从而在整个唤醒中沿相同的旋转方向产生相同的旋转方向，而其强度则下降。可以通过与兰金涡流的流向流动的简单线性叠加来解释负责此差异的物理机制。但是，在顺时针旋转执行器盘的情况下，与流动相比，近唤醒的跨度和垂直风组件被削弱甚至精通。与遥远的尾流相比，这种弱化/回归导致流动旋转强度的下风增加，甚至在近尾流中的不同旋转方向上增加了强度。
推动能源存储的未来
摘要 交通运输行业正朝着电气化发展，这意味着可用于电网储能系统 (ESS) 的旧锂离子 (Li-ion) 电池的可用性将发生巨大变化。然而，二次电池模块的电池之间的健康状态 (SOH) 可能不平衡，这会降低电池的安全性、寿命和放电深度。这项工作评估了一种新型异质统一电池 (HUB) 修复系统的经济性，该系统循环电池模块以统一电池的 SOH，从而提高其二次电池性能。HUB 修复循环可以通过两种方式之一执行：使用电网服务进行修复或通过能量转换进行修复。这项工作的结果表明，在我们的基准情景中，简单的再利用过程的二次转售价格 (56 美元/千瓦时) 可能低于 HUB 系统 (62 美元/千瓦时)；然而，在我们的目标情景中，HUB 系统 (34 美元/千瓦时) 的转售价格低于再利用系统 (38 美元/千瓦时)。这项工作还包括对电网 ESS 中使用翻新电池的经济性分析，并与使用新锂离子电池组装的 ESS 进行了比较。结果表明，HUB 翻新 ESS 所需的电网收入（194 美元/千瓦年）低于新锂离子 ESS（253 美元/千瓦年）。最后，HUB 翻新 ESS 在 63% 的频率调节、18% 的输电拥堵缓解和 16% 的需求费用减少市场中具有经济可行性，但在旋转/非旋转备用、电压支持和能源套利市场中不具有经济可行性。
量子算法，用于更快的临床预后分析
摘要背景：在医学诊断和临床实践中，早期诊断疾病对于准确治疗至关重要，减轻了对医疗保健系统的压力。在医学成像研究中，图像处理技术对于高准确性分析和解决疾病往往至关重要。本文通过模拟技术建立了一种新的图像分类和分割方法，该技术是对印度共同19岁患者的图像进行的，并在医学实践中引入了量子机学习（QML）的使用。方法：本研究建立了用于对Covid-19进行分类的原型模型，将其与计算机断层扫描（CT）图像中的非旋转肺炎信号进行了比较。模拟工作评估了量子机学习算法的使用，同时评估了图像分类问题的深度学习模型的功效，从而确定了在处理具有较高偏见的复杂临床图像数据时，需要提高预测率所需的性能质量。结果：研究考虑了一种新型算法实现，利用了量子神经网络（QNN）。所提出的模型的表现优于特定分类任务的常规深度学习模型。由于量子模拟的效率和更快的收敛性属性解决了用于网络培训的优化问题，因此是显而易见的。 在量子优化硬件上观察到的模型运行时间为52分钟，而在K80 GPU硬件上，对于类似的样本量，为1 h 30分钟。是显而易见的。在量子优化硬件上观察到的模型运行时间为52分钟，而在K80 GPU硬件上，对于类似的样本量，为1 h 30分钟。模拟表明，QNN的表现优于DNN，CNN，2D CNN的准确度量度超过2.92％，平均召回率约为97.7％。
电力存储相关术语 - 草案 (01-16-20)
交流电池 - 交流电池是电池（通常为锂电池）、电池管理系统和逆变器充电器组合成的单个单元 - 允许交流耦合到电力系统。交流耦合系统 - 交流耦合系统利用光伏逆变器与混合逆变器或组合逆变器充电器耦合来管理电池存储。辅助服务 - 发电资源还提供的非电能产品，以维持电网系统的可靠性。辅助服务包括：旋转和非旋转备用、频率调节、升压或降压、电压控制、黑启动功能以及电网运营商或公用事业控制运营商定义的其他服务。应用 - 当储能系统位于特定位置并以特定方式管理时，可以捕获的最终用途（和好处）的组合。备用电源（电力供应商） - 在配电系统意外停电期间，电力供应商提供的电能或容量，用于替代 DG 设施设备通常产生的能源。容量（储能） - 储能系统的容量定义为其放电时可以提供的能量。储能容量通常以安培小时或瓦特小时为单位。充电/放电周期 ‐ 储能设备的运行概况，定义必须使用多少时间来存储电能，以及有多少时间可用于提供电能或其他服务。这也可以称为“占空比”。直流耦合系统 ‐ 直流耦合系统使用 PV 模块和充电控制器为电池充电，使用逆变器提供交流电。需求响应 ‐ 电力消费者的电力消耗变化，以更好地匹配电力需求和供应。可调度性 ‐ 在使用储能资源发电、供电或充电期间的运行控制。持续时间 ‐ 衡量储能设备放电或供电时间的指标；可在几毫秒到几小时的范围内测量。储能 (ES) ‐ 与配电、输电或电力用户站点互连以提供电力容量的储能。电能存储包括电化学技术（例如电池和燃料电池存储系统）和机电技术（例如飞轮和压缩空气储能）。能源时间转移 - 使用非高峰时段的能源为储能设备充电，然后在高峰或其他价格较高的时段放电，从而获得差值（又称能源套利）。
胸痛或呼吸困难在Covid-19疫苗接种后
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