XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System中中
X射线极化标题揭示了Hercules X-1中中子星的复杂旋转动力学
在积聚X射线脉冲星中，中子星通过增生磁盘从伴侣恒星中产生了重要的东西。旋转中子恒星的磁场破坏了磁盘的内边缘，将气体漏斗以流到其表面的极点上。Hercules X-1是距地球约7 kpc的典型持续X射线脉冲星。 它的发射在三个不同的时间尺度上有所不同：中子星每1.2 s旋转一次，每1.7 d每1.7 d会黯然失色，并且该系统的超晶型周期为35 d，自发现以来一直保持稳定。 几行证据指出了这种变异的来源是吸积盘或中子恒星的进动。 尽管在过去的50年中有许多提示，但中子恒星本身的动力尚未得到证实或被驳斥。 X射线极化测量（用成像X射线极化探索器探测其X-1的自旋几何形状）表明，Neutron Star Crust的自由进动在35 d期间设置；这具有重要的含义，即它的外壳在某种程度上不对称，每100万份。Hercules X-1是距地球约7 kpc的典型持续X射线脉冲星。它的发射在三个不同的时间尺度上有所不同：中子星每1.2 s旋转一次，每1.7 d每1.7 d会黯然失色，并且该系统的超晶型周期为35 d，自发现以来一直保持稳定。几行证据指出了这种变异的来源是吸积盘或中子恒星的进动。尽管在过去的50年中有许多提示，但中子恒星本身的动力尚未得到证实或被驳斥。X射线极化测量（用成像X射线极化探索器探测其X-1的自旋几何形状）表明，Neutron Star Crust的自由进动在35 d期间设置；这具有重要的含义，即它的外壳在某种程度上不对称，每100万份。
评估机器学习和传统统计模型，以评估英国生物库中中风风险预测的中风遗传责任的价值
2。MRC环境与健康中心，流行病学与生物统计学系，公共卫生学院，圣玛丽校园，诺福克广场，伦敦帝国学院，伦敦帝国学院，伦敦帝国学院，伦敦W2，英国，英国，伦敦帝国学院。
中风机器学习中中风分布和数据集来源的差异。
机器学习 (ML) 显著提高了医生研究人员使用临床数据诊断、治疗、预测甚至预测疾病的能力。不同的医学领域都已采用 ML，随着临床医生越来越习惯将 ML 用作分析技术，其实施也将不断升级 1–4 。在中风研究中，年龄、社会经济地位、医疗保健机会和医疗保健实践等多种因素与不同的中风患病率有关。虽然 ML 通过减少人类在分析过程中的作用而更能抵抗偏见分析，但它仍然容易受到选择偏见的影响，因为拥有专门的生物统计学和计算机科学专家的大型学术机构更有可能开展基于 ML 的研究。如以前的文献所述，机器学习算法的质量和通用性在很大程度上取决于数据集的质量以及与这些临床工具将用于的人群的相关性。 Kaushal 等人最近发现，多个专业的机器学习研究中使用的数据不成比例地来自靠近主要学术中心的地理位置，例如加利福尼亚州、纽约州和马萨诸塞州，并提出数据集的地理分布可能是机器学习算法系统性偏差的主要来源 5。虽然这项研究评估了多个领域的机器学习，包括放射学、眼科学、皮肤病学、病理学、胃肠病学和心脏病学，但尚未对机器学习中使用的神经外科数据集（如中风）进行此类分析，这些数据集特别容易受到社会经济和人口因素的影响而产生偏见，这些因素会影响已知的中风风险因素和合并症。我们的目标是评估使用机器学习进行中风研究中使用的数据集的地理分布，以确定数据集分布和中风患病率的差异。
增强快速消费品供应链中中小企业的韧性
普华永道对印度尼西亚、马来西亚和新加坡快速消费品行业的中小企业如何看待和应对气候变化、监管变化和经济压力等挑战进行了研究。本研究的目的是从中小企业的角度了解所需的资源、能力和投资，以帮助弥合当前实践与该地区可持续供应链未来需求之间的差距。快速消费品行业的中小企业面临的可持续性风险可能因其经营地点、交易的商品和提供的服务而有很大差异。本概述的目的不是全面记录影响该行业的重大可持续性问题，而是确定快速消费品供应链中不同类型利益相关者所经历的共同驱动因素和推动因素。普华永道新加坡与十个利益相关者合作，收集了印度尼西亚、马来西亚和新加坡的中小企业、跨国公司、非营利组织和其他快速消费品参与者的观点，他们代表了快速消费品价值链的不同部分，包括：生产商、集成商、加工商和分销商。咨询以半结构化访谈的形式进行，问题涉及内部能力需求、管理控制、可持续商业实践的激励和抑制因素以及参与和投资机会。
术中中央糖尿病在动脉瘤手术期间急诊：一种不寻常的现象
进行了紧急非对比度计算机断层扫描（CT）扫描，显示出大量颅内出血并离开MCA领域的浮肿（►图。1a）。在剧院中立即服用颅骨切开术，并在剧院中进行动脉夹层，在该剧院中，进行了标准的神经外科监测以及动脉血压和中央静脉压（CVP）。标准的麻醉管理方案随后是一般麻醉诱导，带有1 mg咪达唑仑，100 µg芬太尼，250 mg硫代酮和6毫克耐受。在诱导后，给予30％甘露醇的60 g（1 gm/kg）在30分钟内给予脑放松。用丙泊酚输入75至100 µg/kg/min，Vecuronium输注（0.1mg/kg/h）和芬太尼剂量（1µg/kg/h）维持麻醉。目标定向静脉流体给药是通过维持血气参数和正常血糖的维持。手术切口近2小时后，观察到高尿量（700 - 1,000毫升）约10分钟，进一步增加到每分钟100至150 mL。动脉血气分析
外泌体在缺血性卒中中的治疗应用
抽象性缺血性中风是世界上长期残疾的主要原因，并有有限的有效治疗方法。越来越多的证据表明，外泌体参与缺血性病理学，并通过介导细胞 - 细胞通信表现出恢复性治疗作用。在过去的十年中，对外泌体治疗对缺血性中风的潜力进行了积极研究。在这篇综述中，我们主要讨论来自不同细胞类型的外泌体的治疗应用，不同的外座体给药途径以及当前缺血性中风中外泌体跟踪和靶向的进展的知识。我们还简要总结了缺血性中风，外泌体生物发生，中风后的外泌体特征变化以及基于外泌体治疗的临床试验的病理。
使用直接检测装置获取的能量滤波器中中间能量损失时标记的生物标本的元素映射
鳗鱼技术已应用于材料中，以绘制单个原子敏感性5-7和生物科学的映射元素，以检测和量化许多内部元素。8–11鳗鱼技术可以在透射电子显微镜（TEM）模式中应用，通常称为能量过滤TEM（EFTEM）12-16或扫描透射透射电子显微镜（STEM）模式，称为Stem-Eels或EELS Spectrum-Imimiganging。17–22尽管EFTEM模式的灵敏度低于Stem-Eels，但它提供了更大的视野，至少要大的数量级，通常为10 5 –10 7像素，而茎 - 茎中的10 3 –10 5像素。10,17对于某些生物学应用，更包含的视野与分辨率或灵敏度一样重要，就像将颜色EM电子探针应用于同时在细胞中标记多个细胞蛋白/细胞器的情况一样。23–25在我们开发的方法中，多个靶向分子的定位是通过序列沉积与二氨基苯胺结合的序列沉积来实现的，二氨基苯胺被正交光泽剂/过氧化物酶选择性地氧化。23然后，通过EFTEM模式获得的LAN比的核心损坏或高损坏（M 4,5边）元素图/地图在伪色中叠加在传统的电子显微照片上，以创建颜色的EM图像。23,26,27
在麦芽糖素衍生物和麦芽糖素衍生物的硅胶衍生物和麦芽糖酶 - 葡萄糖酶靶靶标中的预测和硅酸盐分析中中的预测和硅酸盐分析中
摘要背景：糖尿病（DM）是一种复杂的慢性疾病，高血糖症，葡萄糖水平高于正常患者的葡萄糖水平，其患者人数正在增加。通过抑制淀粉消化途径中的人类麦芽糖酶 - 葡萄糖酶酶，用于延迟葡萄糖的产生，从而有助于治疗II型糖尿病。的目的和方法：将mangostin衍生物（Alpha-Mangostin，beta-Mangostin，Gamma-Mangostin）和Sinensetin的潜力分析为抗糖尿病的潜在预测，并在对人麦芽糖 - 葡萄糖酶靶标中使用型号的型号预测，并使用与托架的型号进行了对型号的对照。结果：配体，β，γ-蒙植物素和辛列蛋白与大分子有良好的相互作用，并在人麦克罗糖酶 - 葡萄糖酶的大分子上也形成氢键，也形成氢键。结论：Mangostin衍生物（，β和γ）和sinensetin的平均含量可以通过PKCSM在线工具预测，并且与Miglitol（如Miglitol）相比，它们对麦芽酶 - 葡萄糖酶靶靶标有良好的亲和力。关键词：mangostin衍生物，辛辛素，分子对接，麦芽糖酶 - 葡萄糖酰基酶，抗糖尿料。
Microsoft Word - STROKE 2019 ll 综合卒中中心的标准化绩效衡量标准
该测量指标捕获了蛛网膜下腔出血 (SAH) 和脑出血 (ICH) 中风患者的比例，对于这些患者，在手术干预（例如夹闭、栓塞或任何手术干预）之前进行了严重程度测量（即 SAH 患者的 Hunt 和 Hess 量表或 ICH 患者的 ICH 评分），这些患者在接受手术干预并记录在医疗记录中；或者，对于未接受手术干预的患者，在抵达医院急诊室后 6 小时内记录在案（按中风诊断分层）。
CMOS 电路中中子引起的软错误
电路在暴露于辐射时。绝大多数商用电路在从海平面到飞机飞行高度（< 20 km）的自然环境中运行，其中错误主要由大气中子与硅的相互作用引起。最初，在 14 MeV 和 100 MeV 中子辐照下，测量了电源电压为 2V 至 5V 的静态存储器的软错误率 (SER)。由于电源电压降低而导致的错误率增加已被确定为未来低压电路运行的潜在危害。提出了一种用于准确表征制造过程 SER 的新方法，并通过对 0.6 jj.m 工艺和 100 MeV 中子的测量对其进行了验证。该方法可应用于预测自然环境中的 SER。