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伽马射线爆发喷流传播、角结构发展和光度函数
伽马射线爆发喷流的命运和可观测特性主要取决于它们与围绕中央引擎的前身物质的相互作用。我们提出了这种相互作用的半解析模型（该模型建立在之前的几项解析和数值工作的基础上），旨在根据周围物质和发射时喷流的特性，预测爆发后喷流和茧能量以及洛伦兹因子的角度分布。利用该模型，我们构建了合成的结构化喷流群，假设前身是坍缩星（用于长伽马射线爆发 - LGRB）或双中子星合并（用于短伽马射线爆发 - SGRB）。我们假设所有前身都是相同的，并且我们允许发射时喷流特性几乎没有变化：因此我们的群体具有准通用结构。这些群体能够重现观测到的 LGRB 和 SGRB 光度函数的主要特征，尽管仍有几个不确定性和注意事项需要解决。我们向公众开放我们的模拟人口。
迁移学习在自动伽马光谱识别中的应用
早期研究的动机是缺乏强大的伽马射线光谱自动识别算法，特别是当光谱统计数据较低时，包括潜在的低信噪比。1,2 早期的工作集中于自动伽马射线光谱识别和使用卷积神经网络 (CNN) 进行识别的新数据模式。本文重点关注感兴趣的目标域中可用数据集的缺乏问题。虽然一些感兴趣的同位素的良好代表性数据可能数量较少，但大多数放射性同位素在原位出现的频率并不高，无法提供典型的机器学习所需的大型和多样化的数据集。通常，当收集大型放射学数据集时，发现的源种类非常有限，只有少数医疗和工业源占据主导地位；并且与我们之前的研究一样，需要大量依赖模拟数据。这种情况意味着，如果不进行一些修改，经过这些数据集训练的机器将无法识别大多数可能的放射性同位素。
通过选择性激光熔化 (SLM) 进行高伽马射线镍基高温合金的增材制造
摘要 高 Jc 镍基高温合金在航空航天、海洋、核能和化学工业中得到广泛应用，这些工业领域需要具有出色的抗腐蚀和抗氧化性能、优异的机械性能和出色的高温性能。然而，由于这些合金的化学性质复杂，基于选择性激光熔化 (SLM) 的高 Jc 镍基高温合金的增材制造 (AM) 面临重大挑战。这些材料具有多种合金元素和较高的铝+钛含量，当通过 SLM 固结时会形成各种二次相，严重影响可加工性，导致裂纹的形成。本综述的目的是总结迄今为止在高 Jc 镍基高温合金 SLM 方面取得的进展，特别强调阐明该合金系统中加工、微观结构和性能之间的关系。关键词：高 Jc 镍基高温合金、增材制造、选择性激光熔化 (SLM)、加工、微观结构、力学性能
Belantamab Mafodotin（抗BCMA免疫偶联物）与NirogaCestat（PF-03084014，伽马分泌酶抑制剂）在BCMA-Expressin
2.5 uM .25uM 0.025uM 0.0025uM 1A2 10.000 0.0955 0.0062 0.0056 0.0587 SK007 0.124 0.0008 0.0003 0.0003 0.0014 JJN3 0.002 0.0002 0.0003 0.0009 0.0015 L363 0.602 0.0010 0.0013 0.0198 0.1340 BC3 10.000 0.0015 0.0032 0.0155 0.0762 CA46 10.000 0.0219 0.0041 0.0094 0.0898 BDCM 0.040 0.040 0.0553 0.0042 0.0232 0.0232 0.0163 LP1 10.000 0.0048 0.0048 0.0048 0.0048 0.0056 0.0305 0.0713 HS4445 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 HY000 HY000 HY000 HY000 HY000 HY000 HY000 HY000 HY000 HY000 HY000 HOUR 0.0135 0.0101 0.0166 0.0330 GA10 0.078 0.0041 0.0117 0.0180 0.0180 0.0644 EB2 0.051 0.0066 0.0066 0.0130 0.0099 0.0099 0.0061 JVM3 0.562 0.562 0.562 0.0124 0.0124 0.0150 0.0150 0.0150 0.3011 NAMALWA 0.04999999900000000100000000999999999000000000000099999999999000000000099900000009999000009999000099999999666666年。 0.376 0.0455 0.0191 0.0213 0.0293 HUNS1 1.234 0.0336 0.0277 0.0750 0.9804 ST486 0.981 0.0371 0.0287 0.0326 0.0535 ARH77 1.336 0.0200 0.0299 0.0372 0.0866 DOHH2 0.123 0.0148 0.0317 0.0128 0.1606 rpmi8226 10.000 0.0390 0.0351 0.0351 0.0578 1.4170 EB3 0.280 0.280 0.0552 1.5320 0.1342 0.1342 0.0437
用于正常操作和放射事件响应的高分辨率伽马射线光谱分析
序言 本文件是 EPA 辐射和室内空气办公室 (ORIA) 的几项举措之一，旨在为放射分析实验室提供指导，以支持 EPA 在放射性或核事故后的响应和恢复行动。本指南研究了在正常运行期间和放射性事故后通过伽马射线光谱法对样品的分析。本文件提供的样品筛选和分析指南应有助于那些在应对放射性或核事故时面临大量此类样品挑战的联邦、州和商业放射分析实验室。本文件适用于不同类型的事件：放射性运输事故、放射性散布装置 (RDD 或“脏弹”)、核电站紧急状态的泄漏、简易核装置 (IND) 的爆炸、其他潜在的放射性泄漏以及正常的实验室操作。这些样品将被不同程度的放射性核素污染，并代表不同成分的基质。国家和地区响应小组以及放射实验室的提前规划对于确保不间断地处理大量放射性样品以及快速周转和报告符合与保护人类健康和环境相关的数据质量目标的结果至关重要。正如《国家响应框架》和《核/放射事件附件》中所述，EPA 的职责包括响应和恢复行动，以检测和识别放射性物质以及协调联邦放射监测和评估活动。关于推荐的放射分析实践的详细指导可以在《多机构放射实验室分析协议手册》（MARLAP）中找到，该手册根据项目特定要求为项目规划人员、管理人员和放射分析人员提供详细的放射分析指导（www.epa.gov/radiation/marlap/links.html）。熟悉 MARLAP 的第 2、3、14、15 和 18-20 章将对本指南的用户大有裨益。本文件是一系列文件之一，旨在向放射分析实验室人员、事故指挥官（及其指定人员）和其他现场响应人员介绍实验室关键操作注意事项和可能的放射分析要求、决策路径以及放射或核事故后采集的样本分析的默认数据质量和测量质量目标。目前完成的文件包括： 全国性重大事故放射实验室样本分析指南 - 水中放射性核素（EPA 402-R-07-007，2008 年 1 月） 全国性重大事故放射实验室样本分析指南 - 空气中的放射性核素（EPA 402-R-09-007， 国家重大事件放射实验室样品筛选分析指南 (EPA 402-R-09-008，2009 年 6 月) 参与事件响应活动的放射实验室所使用的资格方法的方法验证指南 (EPA 402-R-09-006，2009 年 6 月) 实验室指南 – 放射或核事件响应核心操作的识别、准备和实施 (EPA 402-R-10-002，2010 年 6 月)
使用闪烁的 LED 灯通过视觉系统刺激伽马脑波：优化阿尔茨海默氏症的潜在治疗方法 Meredith W. Hillier，N
使用闪烁的 LED 灯通过视觉系统刺激伽马脑波：优化阿尔茨海默氏症的潜在治疗方法 Meredith W. Hillier，华盛顿州贝尔维尤纽波特高中：meredithwh13@gmail.com 摘要 最近使用小鼠阿尔茨海默氏症模型进行的研究表明，以 40 Hz 的频率诱发伽马脑波会导致脑中的小胶质细胞清除斑块形成蛋白，从而真正治疗疾病，而不仅仅是治疗症状。 在我的研究中，设计并构建了脑电图 (EEG) 设备和闪烁的 LED 灯电路，以测试如何最好地在人脑中诱发伽马波。 使用快速傅里叶变换分析数据。 测试了 9 名成年人，年龄从 18 岁到 90 岁不等，其中包括一名阿尔茨海默氏症患者。 每个受试者都很容易诱发 40 Hz 脑波。 在刺激期间，在 30、35 和 40 Hz 时，测试频率的脑波出现显著峰值。在打开灯但用纸板挡住的对照试验中没有检测到任何反应，表明这种效果不是由于电子串扰伪影造成的。这种效果在 45 Hz 时很弱，在 50 Hz 时不存在。响应在 50% 占空比时最强。偶尔在 20% 和 80% 时没有响应。响应随着亮度而增加。然而，偶尔在低亮度下会有强烈的反应，尤其是在老年受试者中。红色和白色比绿色效果更好，比蓝色好得多。一个受试者通常在刺激频率的一半时有反应，这意味着神经元对其他所有光刺激都有反应。这项研究为如何最好地在人类中诱导 40 Hz 伽马脑波以潜在治疗阿尔茨海默病提供了指导。 1 简介 2016 年对一种遗传上具有阿尔茨海默病风险的小鼠进行的一项最新研究表明，诱导伽马脑波可刺激大脑中的小胶质细胞清除与阿尔茨海默病相关的β淀粉样斑块。这是一个非凡的发现，因为它表明诱导伽马脑波可以治疗阿尔茨海默病，而不仅仅是治疗其症状。人体临床试验目前正在进行中，但尚未公布结果。
伽马射线闪烁光谱
伽玛射线对象：了解伽玛射线与物质的各种相互作用。使用已知能量的伽马射线校准伽马射线闪烁光谱仪，并使用它来测量“未知”伽马射线的能量。使用正电子歼灭辐射来确定电子的质量并观察相关的伽马射线。读数：实验室手册（请参阅补充阅读）“核科学实验” AN34，EG＆G ORTEC提供了有关许多本科核试验的背景和技术的精彩动手讨论。所描述的设备类似于实验室中可用的设备。在本文末尾给出了其他读数。设备：NAI：具有集成前置放大器（2），高压电源，堪培拉型号2000电源的TL闪烁体和光电倍增管检测器，NIM BIN，NIM BIN，NIM BIN，CANBERRA 2015A放大器/单通道分析仪模块（2） （PCA-II）CompuAdd 286个人计算机，Analyzer软件，监视器的董事会。背景：在本实验中，您将通过检测腐烂产生的伽马射线来研究核的放射性衰变。γ射线检测是一个多步骤过程：伽马射线进入NAI：TL闪烁体晶体，在其中产生了快速移动的自由电子，进而通过在晶体中行驶时在路径中激发离子而失去能量。这种激发能以各种方式释放出来，其中一种是可见光的发射（荧光）。因此，进入闪烁体的单个高能伽马射线会产生低能光子的闪光。这些光子针对光电倍增管的光敏表面，它们通过光电效应弹出电子。电子被收集在光电培养基中并放大以产生电流脉冲，该脉冲转换为电压脉冲，其高度与光电子的数量成正比，因此与到达管的光子数量成正比，这又与快速电子的初始能量成正比。当放射性源位于闪烁体附近时，光电层流会产生一系列脉冲，每个脉冲对应于单个核的衰变。每个脉冲的幅度与伽马射线释放的电子能量有关。使用单通道分析仪研究这些脉冲。单个通道分析仪（SCA）计数电压脉冲的数量
通过伽马光谱法测定地表水中放射性核素的程序
测量始终是在未过滤的水样上进行的。这确保了悬浮物上的活性也能被量化。通过量化悬浮物的含量及其比活度，可以区分样品中溶解状态和颗粒状态的核素。对于 25 g·m -3 的中等浓度悬浮物，根据所涉及的放射性核素，可能会发现相当大比例的悬浮物附着在悬浮物上。悬浮物浓度超过 100 g·m -3 时，颗粒核素的含量可能会上升到 90% 以上，然后需要单独量化。应避免对过滤的水样进行测量，因为溶解和颗粒核素部分的分离是有问题的，因此获得的结果将在评估暴露时产生过于乐观的评估，例如，对于暴露路径“农业用地灌溉”。
大豆酪蛋白消化琼脂平板含 0.1% 聚山梨醇酯 80（伽马射线照射）（三件装）
大豆酪蛋白消化物琼脂是一种广泛使用的培养基，它支持多种生物的生长，甚至是奈瑟菌、李斯特菌和布鲁氏菌等苛刻菌的生长。添加血液的培养基提供了完美界定的溶血区，同时由于其含有氯化钠，可防止红细胞溶解。它在医疗行业中经常用于生产抗原、毒素等。它简单且不含抑制剂的成分使其适用于检测食品和其他产品中的抗菌剂。胰蛋白胨大豆琼脂被各种药典推荐作为无菌测试培养基（6、3）。胰蛋白胨大豆琼脂符合 USP（6）的规定，用于微生物限度测试和抗菌防腐剂有效性测试。Gunn 等人（2）使用该培养基来培养苛刻菌，并研究添加 5%v/v 血液后的溶血反应。胰蛋白胨和大豆蛋白胨的组合使该培养基营养丰富，可提供氨基酸和
机载伽马射线光谱仪测量
多年来，航空伽马射线光谱法已成为铀矿勘探人员的一项主要手段。自 20 世纪 60 年代首次使用以来，该技术已达到高度成熟和复杂程度。该方法的应用范围已大大扩展，特别是在 20 世纪 80 年代，人们对环境的天然辐射和氡对房屋的影响产生了新的兴趣。矿产勘探界人士已经意识到放射性元素钾、铀和钍（及其放射性衰变产物）与其他矿物商品（如金、钨、钼、铜等）之间的关系。最近，苏联切尔诺贝利核反应堆事故导致使用航空伽马射线光谱法绘制放射性尘埃图，并展示了该技术能够快速、灵敏地绘制人类核活动产生的各种核素图的强大功能。国际原子能机构 (IAEA) 作为核技术信息的收集者和传播者，长期以来一直对伽马射线光谱仪方法感兴趣，并发表了许多关于该主题各个方面的技术报告。1986 年 11 月，在维也纳举行的一次咨询小组会议上，审查了国际原子能机构在切尔诺贝利事故后可以采取的适当活动，建议开始编写一份新的机载伽马射线能谱仪测量技术报告，同时考虑到该技术在环境监测以及核应急响应要求中的应用。此后不久，国际原子能机构成为国际地质对比计划/联合国教育、科学及文化组织 (UNESCO) 国际地球化学测绘项目中放射性元素地球化学测绘部分的牵头组织。这两个因素促成了本技术报告的编写。本手册的编写由三位该领域知名的顾问完成：R.L.加拿大地质调查局的 Grasty、前瑞典地质公司（现瑞典国家辐射防护研究所）的 H. Mellander 和前 Hunting 地质与地球物理有限公司（现东部和南部非洲矿产资源开发中心）的 M. Parker。负责该项目的国际原子能机构工作人员是 A.Y.前核燃料循环和废物管理司的 Smith。国际原子能机构谨对这三位个人在手册编写过程中所做的出色工作表示诚挚的感谢，同时也要感谢加拿大地质调查局提供的图表。