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隔离式原边反馈单级有源PFC LED驱动芯片- HW8305B
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使用原代人
由KatharinaGötze教授领导的研究小组在TechnischeUniversitätmünchen的肿瘤学/血液学系目前正在寻找实习的硕士学生（3月至4月），然后是我们实验室的硕士学位论文（May-Nov）。背景：造血干/祖细胞（HSPC）位于骨髓中，并通过称为造血的过程负责血细胞的产生。在一生中，这些细胞积累了突变，其中大多数是乘客，没有任何功能后果。然而，某些突变会触发克隆扩张，这是一个逐渐发展的过程，随着时间的流逝而发展，导致血液学疾病，例如骨髓增生性综合征（MDS）和急性髓性白血病（AML）。我们专注于称为不确定电势克隆造血症（CHIP）的克隆造血的前阶段。CHIP的特征是在没有血液学疾病迹象的个体中，具有变异等位基因频率大于2％的HSPC中存在体细胞突变，但进展到髓样恶性肿瘤的风险增加。MDS和AML的病理生理受到来自BM微环境的细胞中性（HSPC）和外在信号的影响，该信号提供了支持突变克隆扩展的各种细胞类型的网络。芯片中是否也是这种情况。
晶圆粘结后的晶圆边缘平面化
使用Tencor的HRP-250来测量轮廓。使用了来自Cabot的SS12和来自AGC的CES-333F-2.5。在将晶片粘合到粘合之前（氧化物到氧化物和面对面），将顶部晶圆的边缘修剪（10毫米），并同时抛光新的斜角。这可以防止晶片边缘在磨/变薄后突破[1]。将晶圆粘合后，将散装硅研磨到大约。20 µm。之后，通过反应性离子蚀刻（RIE）将粘合晶片的剩余硅移到硅硅基（SOI） - 底物的掩埋氧化物层（盒子）上。另一个RIE过程卸下了2 µm的盒子。之后，粘合晶片的晶圆边缘处的台阶高为3 µm。随后沉积了200 nm的氮化物层，并使用光刻和RIE步骤来构建层。此外，罪被用作固定晶片的si层的固定。必须将设备晶圆边缘的剩余步骤平面化以进行进一步的标准处理。为此，将剩余的罪硬面膜（约180 nm）用作抛光止损层。在平面化之前，将4500 nm的Pe-Teos层沉积在罪恶上。这有助于填充晶圆的边缘。在第一种抛光方法中，将氧化物抛光至残留厚度约为。用SS12泥浆在罪过的500 nm。在这里，抛光是在晶片边缘没有压力的情况下进行的。然后将晶圆用CEO 2泥浆抛光到罪。用CEO 2浆料去除氧化物对罪有很高的选择性，并且抛光在罪恶层上停止。第一种抛光方法花费的时间太长，将氧化物层抛光至500 nm的目标厚度。此外，在抛光SIO 2直到停止层后，用SS12稍微抛光了罪。最后，高度选择性的首席执行官2 -lurry用于抛光罪。结果表明，步进高度很好，但是弹药范围很高（Wafer＃1）。第二种方法的抛光时间较小，并在500 nm上停在SIO 2上，而最终的抛光和首席执行官2 -slurry直至罪显示出良好的步进高度，并具有更好的罪恶晶圆范围（Wafer＃2）。
基因治疗临床研发策略指导原则
具有嵌入（整合）能力、基因编辑（基因组编辑）活性、载体复制能力力可造成持续感染，以及具潜伏性（潜伏性）或再活化（再激活）特性之基因治疗制剂，造成迟发性不良反应的风险加重，否则不良反应可能在临床试验的主动监视期过后才发生，需特别注意长期追踪观察（长期跟踪观察，LTFU）之规划。所有的临床试验都应有良好的设计，以评估基因治疗的呼吸和风险。在无法进行随机对照临床试验的情况下，可能可以采用其他替代方法（如定量流行病自然史资料或让患者 做为自身的研究生），但须提出适当的合理性说明，并讨论使用这些替代方法的应注意事项。在临床试验设计中未使用研究生时，应根据试验的目标、所欲探讨之疾病和基因治疗制剂提供合理的说明。
耐火混凝土中的裂纹：经晶或晶间？
混凝土是最常见的建筑材料。混凝土类型丰富，配方取决于特定用途。混凝土的微观结构通常是强烈的异质性，具有水泥，细和粗骨料，充满空气的毛孔和各种增援。混凝土的计算模型通常会大大降低以确保安全性。更精确的模型可以从材料和CO 2排放方面巨大节省。通过3D计算机断层扫描（CT）观察到的原位机械测试，特别是观察到3D的裂纹起始和生长可以帮助改善这些模型。 大规模的CT系统gulliver专用于研究分别为6 m和1 m的现实大型混凝土束和宽度的疲劳动力学。 分析在原位弯曲测试中生成的图像数据需要特别可靠的检测和正确分割薄裂纹。 因此，最近比较了裂纹分割的算法[1]，扩展到多尺度裂纹[2，3]，适用于纤维增强的混凝土[4，5]，甚至是新发明的[6，7]。 对于方法的公平定量比较以及机器学习模型的培训和开发，基于合成裂纹结构的半合成CT图像[8-10]至关重要。 首先，裂纹是作为分数布朗动作的实现[11]。 后来，由于其多功能性，首选由随机伏罗尼叶镶嵌物的小平面形成的最小表面[8]。 在[13，14]中研究了裂纹与混凝土微观结构之间的相互作用。通过3D计算机断层扫描（CT）观察到的原位机械测试，特别是观察到3D的裂纹起始和生长可以帮助改善这些模型。大规模的CT系统gulliver专用于研究分别为6 m和1 m的现实大型混凝土束和宽度的疲劳动力学。分析在原位弯曲测试中生成的图像数据需要特别可靠的检测和正确分割薄裂纹。因此，最近比较了裂纹分割的算法[1]，扩展到多尺度裂纹[2，3]，适用于纤维增强的混凝土[4，5]，甚至是新发明的[6，7]。对于方法的公平定量比较以及机器学习模型的培训和开发，基于合成裂纹结构的半合成CT图像[8-10]至关重要。首先，裂纹是作为分数布朗动作的实现[11]。后来，由于其多功能性，首选由随机伏罗尼叶镶嵌物的小平面形成的最小表面[8]。在[13，14]中研究了裂纹与混凝土微观结构之间的相互作用。这些合成的裂纹结构可以模仿多种裂纹形态，包括局部厚度分布和分支，并具有几个程度的表面粗糙度，因为[12]很好地证明了。到目前为止，合成裂纹并未与将CT图像用作背景的混凝土的微观结构相互作用。特别是，将裂缝分类为周围的混凝土组件。这是通过两步过程实现的。首先，通过模板匹配对裂纹结构进行了分割。然后，根据模板的方向上的灰色值对裂纹进行分类。在这里，我们提出了一种依赖于分割裂纹和聚集体的方法。然后将裂纹分配给两个可能的类别之一：经晶（通过聚集体）或晶间（聚集体之间）。然后，经晶裂纹体素的相对数量产生了一个度量，以量化裂纹行为的差异。在这里，我们研究了相同组成的难治性混凝土样品，但在不同温度下被后加工（烧结）。在压缩应力下扫描样品。他们清楚地表明，裂缝确实与混凝土的微观结构相互作用，请参见图1。裂纹可能沿聚集体，通过它们或通过周围的水泥矩阵传播。在失败之前，分析载荷步骤的经晶和晶间体素的分数进一步量化了烧结温度的影响。我们在两个圆柱形耐火混凝土样品的示例中演示了这一分析，分别在1.000°C和1.600°C下烧结。最近，我们为裂纹结构设计了一种多功能几何模型[8，9]，用于方法验证和比较以及机器学习方法的训练 - 由随机Voronoi Tessellation的相位形成的最小表面。最小表面计算的优化方法的改进版本可实现多标准优化[17]。在这里，我们利用了这种新的可能性来生成合成裂纹结构，该结构避免了聚集体或通过图1中的真实混凝土样品中观察到的。
固-液中非晶-非晶界面的性质...
非晶态固体材料因其离子电导率、稳定性和可加工性等优良特性，在储能领域引起了越来越多的关注。然而，与块体晶体材料相比，密度泛函理论 (DFT) 计算的规模限制和实验方法的分辨率限制阻碍了对这些高度复杂亚稳态系统的基本理解。为了填补知识空白并指导非晶态电池材料和界面的合理设计，我们提出了一个基于机器学习的原子间势的分子动力学 (MD) 框架，该框架经过动态训练，以研究非晶态固体电解质 Li 3 PS 4 及其保护涂层非晶态 Li 3 B 11 O 18 。使用机器学习势使我们能够在 DFT 无法访问的时间和长度尺度上模拟材料，同时保持接近 DFT 水平的精度。这种方法使我们能够计算非晶化能、非晶-非晶界面能以及界面对锂离子电导率的影响。这项研究证明了主动学习的原子间势在将从头算建模的应用扩展到更复杂和现实的系统（例如非晶材料和界面）方面的良好作用。
原生物学培训的课程
该课程并非旨在全面概述骨科和肌肉骨骼条件的所有非手术治疗方法。相反，它着重于符合原生物学定义的治疗方法，更加重视与当前美国食品和药物管理指南相一致的这种处理。随着监管景观的发展，随着时间的流逝，该课程将需要更新。还应注意，本文档不主张任何特定的治疗方式。相反，目的是概述重要的知识，技能和习惯，即医生从事直系生物学应该熟悉。并非所有从事正异生物的医生都会执行所有列出的程序；然而，要向患者提供最准确的信息和有效的护理，在正交生物学中实践的人需要熟悉所有相关的直发性治疗的存在和证据基础（或缺乏证据基础）。课程工作组认识到其他干预措施，例如经皮替术和冲击波技术，含有与原生物学重叠的作用机理，并且是潜在的替代治疗选择。但是，由于这些治疗方法不符合正质观点的定义，因此它们被认为是本文档的范围之外的。同样，正交生物学的手术应用超出了该课程的范围。
原生物文化复兴
真核生物及其功能和形态多样性的兴起。生物学家已经作为无数生物学过程的模型生物服务了数十年，这是由纤毛四心虫（Ciliate Tetrahymena）示例的，这已经引起了两个诺贝尔奖获奖的发现[3]（Box 1）。尽管它们的重要性，但我们对这些生物体的了解受到稳定实验室文化数量有限的影响。这是结合通常较大的基因组，因此很难从环境测序中组装出来，它限制了我们获得高质量基因组序列的能力。因此，原生生物目前代表了全球生物群体中未开发的基因组信息的主要库。除了能够获得其基因组，将生物体带入文化还将其生态学和生理学的研究带入了一个全新的水平，这并不奇怪，这将有助于令人兴奋的发现。
辅仁大学外语学院生成式AI使用原则说明
■ 如果您提供最少努力的提示，您将获得低质量的结果。您需要改进提示以获得良好的结果。这需要努力。■ 不要相信它说的任何话。如果它给您一个数字或事实，除非您知道答案或可以向其他来源核实，否则假设它是错误的。您将对该工具提供的任何错误或遗漏负责。它最适合您理解的主题。■ AI 是一种工具，但您需要承认使用它。请在任何使用 AI 的作业末尾附上一段，解释您使用 AI 的用途以及您使用什么提示来获得结果。不这样做违反了学术诚信政策。■ 请仔细考虑此工具何时有用。如果它不适合案例或情况，请不要使用它。