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MPC-7.0-网络
5.2.1 常规操作画面 ................................................................................................ 12 5.2.2 循环监控 .............................................................................................................. 14 5.2.3 开模设定 .............................................................................................................. 15 5.2.4 注射设定 .............................................................................................................. 17 5.2.5 顺序注射控制设定 ............................................................................................. 18 5.2.6 自动清料设定 ...................................................................................................... 20 5.2.7 塑化/减压设定 ...................................................................................................... 22 5.2.8 顶出设定 ............................................................................................................. 24 5.2.9 托架设定 ............................................................................................................. 26 5.2.10 抽芯设定 ............................................................................................................. 28 5.2.11 顶出设定 ............................................................................................................. 30 5.2.12 计时/计数器设定................................................................................... 32 5.2.13 温度偏差报警设定 .......................................................................................... 34 5.2.14 功能设定 .......................................................................................................... 38 5.2.15 模具数据选择 ................................................................................................ 42 5.2.16 统计值 ............................................................................................................. 45 5.2.17 定时器监控 ...................................................................................................... 50 5.2.18 计数器监控 ...................................................................................................... 51 5.2.19 输入监控 ...................................................................................................... 52 5.2.20 输出监控 ...................................................................................................... 53 5.2.21 继电器监控 ...................................................................................................... 55 5.2.22 程序监控 ...................................................................................................... 56 5.2.23 注射终点位置 ................................................................................................ 58 5.2.24 注射速度曲线................................................................................... 59 5.2.25 注射压力曲线 .............................................................................................. 61 5.2.26 帮助 ................................................................................................................ 62 5.2.28 动作行程级数选择 ................................................................................ 64 5.2.29 斜坡设定 ................................................................................................ 67 5.2.30 速度 1 输出设定 ........................................................................................ 68
通过测量生理指标来检测智力任务期间的静息状态
摘要：已有多项旨在评估智力生产力和专门设计的任务的研究。然而，结果可能无法反映实际的智力生产力，因为设计的任务与办公室工作不同。同时，办公室工作人员有两种心理状态（工作和暂时休息状态），它们在脑力工作过程中交替变化。如果能检测到员工的心理状态，就能更准确地衡量生产力。在本研究中，作者旨在通过测量脑力工作时的生理指标（如脑电图、心电图和眼外肌和眼轮匝肌的肌电图）来开发一种检测暂时休息状态的方法。从这些测量指标中，作者提取了 6 个特征，即脑电波和脑电波、心率的低频和高频波以及眨眼和扫视眼球运动的间隔。它们被用来通过马哈拉诺比斯判别分析来检测暂时休息状态。实验结果显示，检测准确率为80.2%。该结果显示，生理指标作为心理状态检测方法之一具有可行性。
EEG 有效连接网络用于注意力任务...
一种有效的网络视角，侧重于在需要警觉的持续注意力任务期间测量不同皮质区域脑电图的方向性相互作用。一种称为动态部分定向相干性的新测量方法用于基于图论映射警觉的认知状态。在右顶枕区，该面积明显高于其他感兴趣区域（出度和入度的面积分别为 0.601 和 0.632）。在右额中央区进行的类似分析揭示了不同认知状态的显著差异。在六个感兴趣区域中，在右额中央和右顶枕区观察到基于入度和出度的 alpha 带的显著差异（P < 0.05）。使用不同的基于网络的锁相值、部分定向相干性和动态部分定向相干性，将性能与支持向量机的性能进行了比较。结果表明，动态部分定向相干性可以提供更多关于方向（与锁相值相比）和准确性（与部分定向相干性相比）的信息。图论分析表明，基于有效网络的动态部分定向相干性具有小世界特性，可以同步大脑区域之间的神经活动。此外，与其他频带相比，alpha 波段与认知状态有很好的相关性。
认知储备涉及决策，并且与神经退行性的左顶壁和海马肥大有关
认知储备是积极应对脑恶化和延迟神经退行性疾病认知下降的能力。它通过通过差异招募大脑网络或替代认知策略来优化性能来运行。我们使用亨廷顿疾病（HD）作为神经变性的遗传模型研究了认知储备，以比较premifest HD，明显的HD和控制。与明显的高清相反，尽管神经变性，但前命中率HD仍以控制为控制。通过分解决策基础的认知过程，漂移扩散模型揭示了一个响应范围，该响应逐渐从控件到premifest和明显的HD逐渐不同。在这里，我们表明，Premanifest HD中的认知储备得到了增加的证据积累率增加，以补偿做出决定所需的证据数量的异常增加。这种较高的速率与左上顶和海马肥大有关，并且在疾病进展过程中表现出铃铛形状，这是补偿的特征。
Tikehau Capital 完成将 ENSO 出售给 Igneo 的交易......
ENSO 总部位于马德里，是西班牙领先的综合生物能源平台，专门从事电力、热能和热电联产生物质电厂的工程、开发、融资、建设、运营和供应。这些设施专为大型热能密集型工业客户设计，旨在实现现场供热和/或发电脱碳，取代天然气或其他化石燃料。ENSO 雄心勃勃的增长战略旨在未来三年内开发约 400MWth 生物质项目，并由约 4.5 亿欧元的初始投资计划提供支持。该平台目前运营五项资产，并管理着处于不同开发阶段的大量项目，其中几个项目现已进入建设阶段。该计划旨在抵消高达 500,000 吨的二氧化碳排放量，反映了 ENSO 为伊比利亚半岛顶级工业客户提供可持续热能解决方案的使命。该公司还积极寻求通过捕获和供应生物二氧化碳来促进可再生燃料转型，利用其投资组合中已投入运营的第一个碳捕获装置 (CCU) 的经验。该项目是与 Carburos Metálicos 合作在 LIFE 资助计划下开展的。Tikehau Capital 于 2020 年通过从 Gestamp 集团剥离 Acek Renewables 的生物质业务对 ENSO 进行了投资。为了满足对可再生热能日益增长的需求以减少二氧化碳排放，ENSO 已成为食品饮料、造纸和化学品等行业企业值得信赖的合作伙伴，支持它们向低碳运营转型。收购 ENSO 进一步扩大了 Igneo 在伊比利亚半岛的可再生能源足迹，凸显了其推动全球能源转型的长期承诺。Igneo 欧洲可再生能源部门的其他资产包括德国综合可再生能源公司 DAH 集团和葡萄牙第二大可再生能源生产商 Finerge。
接种轮状病毒疫苗后出现短暂性囟门膨出
体格检查正常，除前囟门膨出且不紧张外。体格测量指数在年龄和性别的正常范围内。头围与胸围之比为 1:1。由于孩子其他方面都很健康，我们认为没有必要进行腰椎穿刺等侵入性检查，也没有必要让孩子暴露于电离辐射或计算机断层扫描。但是，我们进行了经囟门超声扫描，结果在正常范围内（图 1）。我们安慰了母亲，让她带着孩子回家，并告诉她如果症状在三天内没有消失或她的孩子发烧，请回医院报告。两天后，前囟门膨出自行消失。我们将 TBF 与轮状病毒疫苗接种联系起来，诊断为“很可能”，因为既没有进行腰椎穿刺也没有进行计算机断层扫描。 2 儿童神经系统发育正常，并在随后 8 个月的随访中取得了相应的发育里程碑。
番茄工程可生产出更大、含糖量更高的果实
北京中国农业科学院遗传学家领导的团队利用 CRISPR-Cas9 技术识别了番茄品种 Solanum lycopersicum 中控制糖含量的一对基因：钙依赖性蛋白激酶 27（SlCDPK27 或 SlCPK27）及其同源物 SlCDPK26。研究人员称，这些基因通过降解负责蔗糖生产的酶，充当番茄的“糖制动器”。只需使这两个基因失活，新品种的果实中的葡萄糖和果糖含量就会比普通的大规模生产番茄高出 30%。更重要的是，这样做不会导致果实大小或总量发生可测量的变化。基因改变不会降低产量，他们发现的唯一其他差异是番茄产生的种子更少，而且更小。他们认为消费者可能会喜欢这个附加功能。
从微生物鉴定出的大型保守的小分子羧基甲基转移酶
小分子羧基甲基转移酶（CBMT）对于调节生物学过程至关重要，并且在工业生物技术中非常有用。但是，它们主要仅限于植物中的安萨巴家族。在这项研究中，发现3-OPC羧基甲基转移酶（OPCMT），它们具有与Sabath MTS不同的催化机制，并且在微生物中广泛分布，显着扩大了小分子CBMT的知识和可用性。这些甲基转移酶（MTS）对于新生儿菌是必不可少的，而在人类中未发现，这表明它们可以成为抗生素的理想靶标。此外，它们的笨重的底物结合口袋将它们与其他MT区分开，可以促进特定抑制剂的设计。最后，OPCMT的广泛底物特异性和高催化效率也为可持续生产甲基提供了有价值的工具。
Innova 完成将 Ducklington Solar 出售给 Schroders Greencoat
Innova 新闻稿，2025 年 1 月 29 日 Innova 很高兴地宣布，2025 年 1 月 10 日成功将 27.5MWp 太阳能电池阵列 Ducklington Solar 出售给 Schroders Greencoat。该工厂位于牛津郡，于 2022 年 3 月获得规划许可。建设将于 2025 年第一季度开始，目标是 2026 年初投入生产。该项目还在 2024 年 9 月的第 6 轮分配 (AR6) 中获得了 CfD，与 Innova 的其他五个太阳能项目一起。一旦通电，Ducklington Solar 预计每年可节省约 11,600 吨碳。Ducklington 是 Innova 出售给 Schroders Greencoat 的第五个太阳能项目，迄今为止在投资合作伙伴关系中总计超过 110MWp。此前，两家公司的合资企业 ISG Renewables 于 2024 年 11 月出售了 Stokeford 太阳能园区 (28.5MWp)，并收购了 Carn Nicholas (10MWp)、Bicker Fen 太阳能园区 (22.6MWp) 和 Elms Farm 太阳能园区 (27.8MWp)。Innova 投资经理 Christian Miller 表示：“我们非常高兴地宣布将我们的第五个项目从 DNO 管道剥离给 Schroders Greencoat 管理的基金。此次收购代表着超过 110MW 的太阳能项目现已出售给 Schroders Greencoat 作为我们的战略投资合作伙伴，这为我们实现英国净零目标做出了重大贡献。我们期待在未来密切合作，共同实现我们的宏伟抱负。”“我谨代表 Innova 感谢 TLT LLP 作为我们的法律顾问，以及感谢各个项目合作伙伴在整个销售过程中给予的支持。” Schroders Greencoat 太阳能和储能联席主管 Matt Yard 表示：“我们很高兴能与 Innova 合作，在英国开展另一个激动人心的太阳能项目，该项目将于今年在牛津郡开工建设。这个由差价合约支持的项目彰显了我们致力于为投资者提供长期通胀挂钩回报的承诺，同时也加速了英国向低碳未来的转型。Ducklington 太阳能项目是 Schroders Greencoat 如何继续投资于以当地为中心的基础设施的一个很好的例子，并已被六个地方政府养老金计划收购：埃文、康沃尔、德文郡、格洛斯特郡、牛津郡和威尔特郡（均位于英格兰东南部）。
