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World File Search System加速因子
衰减加速因子保护人类肿瘤细胞
Diaialoganglioside GD2在包括神经母细胞瘤和黑色素瘤在内的各种人类肿瘤类型中表达。3F8结合后，对GD2的鼠单克隆抗体（MAB），神经母细胞瘤和某些黑色素瘤对通过人的补体杀死很敏感，而某些甲虫则不是。研究了补体介导的细胞毒性中这些差异的基础机制，将补体不敏感的黑色素瘤细胞系与衰减加速因子（DAF）的表达进行了比较，衰减加速因子（DAF），一种膜调节蛋白，一种保护血细胞，可保护血液细胞免受自动补体攻击。虽然DAF在神经母细胞瘤中是无法检测的，但它以补充不敏感的素瘤存在。当DAF的功能被抗DAF MAB阻断时，C3的摄取和补体介导的液位黑色素瘤系的裂解显着增强。f（ab'）2个碎片在增强裂解方面与完整的抗DAF mAb一样有效。DAF阴性和DAF阳性黑色素瘤细胞系对Cobra毒液因子处理的血清对被动裂解具有相当抗性。数据表明，在某些肿瘤中，DAF活动解释了它们对涉及杀害的抵抗力。通过阻止DAF功能来使这些细胞对这些细胞的敏感性的能力可能暗示免疫疗法。
扩散 MRI (dMRI) 序列设置
GRAPPA 是平面内加速因子；GRAPPA 为 2 时，扫描时间将减少近一半。多波段因子 (SMA) 是切片加速因子；SMA 为 4 时，扫描时间将减少近四分之一。部分傅立叶沿相位编码方向削减一些 k 空间线以加速采集；如果使用，大多数研究使用 6/8 因子。如果需要，我们可以同时应用所有这些加速技术，但会牺牲图像质量。大多数研究使用 GRAPPA 为 2 和 SMA 为 2 或 4。一些研究人员只使用 SMA 为 8。使用 SMA，一些研究人员还保存参考扫描以供后期处理。
利用 3D 压缩感知 SENSE 低秩 1H FID-MRSI 进行全脑高分辨率代谢物映射
图 2 顶部，3D FID-MRSI 重建代谢物体积，具有回顾性加速。完全采样采集（无加速）在 70 分钟内完成，加速因子对应于 k 空间欠采样并相应地减少采集时间（例如 3，24 分钟；6，12 分钟）。彩色图针对从 0 到第 95 个百分位数的每个代谢物范围单独缩放。底部，在所有加速因子下相对于未加速结果为每个代谢物图计算的归一化 RMSE 和 SSIM。显示了来自两个不同位置的样本光谱，它们随加速度（无、3、5）的变化很小。LCModel 拟合与拟合残差一起显示。左下方，整个大脑平均残差的 RMS 随加速度保持不变
数值模型有用吗？从佛罗里达州的沿海形态变化进行建模的二十年中汲取的教训
摩尔法克：形态加速因子，形态上升级技术。简单的示例：一个波案在12小时的周期中运行，摩尔法克为10，将代表12天的形态变化。
基于可靠性的系统性能建模
加速试验,153-155,172加速因子,156,158,159,182法律,156活跃,70,133老化,24,81,156,157分析,9,13,18,19,24,41,45,56,65,69-72,74,75,91,92,94,100,105,113,115,116,122,124,125,133,134,142,173,176-178可用性,2,8-17,19,20,24-26,28-36,39, 40, 47–50, 56, 62, 63, 66, 69–80, 82–87, 91, 92, 94, 96–103, 130, 144, 146 贝叶斯, 154, 172 断裂强度, 173
PME 和 BME 陶瓷电容器的可靠性问题
本研究回顾了低压贵金属电极 (PME) 和贱金属电极 (BME) 多层陶瓷电容器 (MLCC) 的可靠性问题。特别关注有缺陷（尤其是有裂纹）的电容器的退化和故障。使用一般对数线性威布尔模型，基于漏电流退化率分布的近似计算了温度和电压可靠性加速因子。结果显示，有缺陷的 BME 和 PME 电容器的行为存在很大差异。讨论了在潮湿和干燥环境中退化和故障的机制以及高加速寿命测试 (HALT) 期间电容器过载的风险。关键词：陶瓷、电容器、BME、PME、可靠性、退化、开裂。 1. 简介 低压（额定电压低于 200 V）MLCC 的两个主要可靠性问题是：(i) 与氧空位（VO ++ ）迁移相关的绝缘电阻（IR）下降，以及 (ii) 与焊接或焊后应力引起的开裂相关的故障。 第一个问题主要出现在商用 BME 电容器中，而后者主要出现在 PME 电容器中，直到最近，PME 电容器才成为高可靠性电容器中唯一使用的类型，尤其是用于空间应用的电容器。 将 BME 电容器插入空间系统需要更好地了解下降和故障机制及其与传统使用的 PME 电容器的区别。 2. 可靠性加速因子 使用监控 HALT 研究了不同类型 BME 电容器中 IR 的固有下降。 初始阶段的电流下降用线性函数近似（见图 1）以确定下降速率 R 。
飞利浦 SmartSpeed。绝不妥协。
在飞利浦 SmartSpeed 中，深度学习应用于重建链的线圈元件组合部分。这确保了最高的数据一致性和信号保真度。飞利浦 SmartSpeed 中使用的深度学习集成到经过验证的加速框架中，该框架由优化的采样范例、多线圈元件输入和具有稀疏性约束的迭代重建组成。从最基本的角度来看，飞利浦 SmartSpeed 中迭代重建的稀疏性约束步骤是基于深度学习的。所应用的卷积神经网络针对所有对比度和各种加速因子进行训练。通过将人工智能技术集成到重建的线圈元件组合步骤中，飞利浦 SmartSpeed 不同于当前的行业规范，在当前的行业规范中，深度学习技术应用于复杂的成像数据或作为后处理步骤。
基于线性unmixing
摘要：高光谱成像是一种多维光学技术，具有提供快速，准确的组织分类的潜力。主要的挑战是足够的处理多维信息，通常与较长的处理时间和显着的计算成本有关，这需要昂贵的硬件。在这项研究中，我们解决了体内脑组织术中高光谱图像的组织分类问题。为此，引入了两种方法，这些方法依赖于实用组织分类的盲线性乌不混合（BLU）方案。两种方法都通过BLU从训练数据集中识别与所研究组织类别相关的特征端成员，并通过最小距离方法对像素进行分类。将所提出的方法与基于监督支持向量机（SVM）分类器的机器学习方法进行了比较。与SVM方案相比，基于BLU的方法实现了〜459×和〜429×的加速因子，同时保持恒定甚至稍微改善分类性能。
采用低介电常数材料的金属-绝缘体-半导体电容器的可靠性特性
摘要：本研究从金属栅极面积、介电薄膜几何形状和厚度效应等方面研究了低介电常数 (low- k ) 材料的金属-绝缘体-半导体 (MIS) 电容器结构的可靠性特性。研究使用了两种低 k 材料，即致密和多孔低 k 薄膜。实验结果表明，与致密低 k 薄膜相比，多孔低 k 薄膜的击穿时间更短、威布尔斜率参数和电场加速因子更低、厚度依赖性击穿更弱。此外，还观察到介电击穿投影模型的偏差较大，且各个区域合并的击穿时间分布呈现单个威布尔图。研究还指出，不规则形状的金属栅极 MIS 电容器中多孔低 k 薄膜的介电击穿时间比方形和圆形样品中更长，这与持续电场的趋势相悖。因此，不规则形状的样品中存在另一种击穿机制，需要在未来的工作中进行探索。