铁是一种丰富的化学元素,自古以来就以钢和铸铁的形式用于制造工具、器皿和武器。[1,2] 钢铁目前每年的产量为 1.4 亿吨,是人类文明中最广泛利用的材料之一。[1] 如此高的产量和当前加工技术的高碳足迹,使钢铁成为现代社会减少材料对环境影响的首选材料。[3] 虽然全世界的大部分钢铁生产都用于制造致密的建筑结构元件,但人们也在探索将多孔铁块用于催化、[4] 储能、[5] 组织再生 [6] 和结构应用。[7] 对环境影响较小的轻质结构的需求日益增长,人们对此类多孔金属以及它们对旨在更有效地利用自然资源的非物质化战略的潜在贡献的兴趣日益浓厚。海绵铁是通过将矿石在熔点以下直接还原而获得的,是多孔金属最早的例子之一。[8] 由于其强度相对较低,这种多孔铁在过去被用作制造致密结构的前体。多孔金属的低强度源于众所周知的材料强度和相对密度之间的权衡。[9] 根据 Gibson-Ashby 分析模型的预测,[10] 多孔和胞状结构的强度和刚度与固相相对密度 (φ) 呈幂律关系:P∼φm,其中 P 是关注的属性,m 是缩放指数。重要的是,高度多孔的大型结构(φ<0.20)通常表现出的刚度和承载能力远低于这种简单分析模型的预期水平。 [11] 事实上,实验和计算研究表明,当材料的相对密度接近其渗透阈值时,只有一小部分固相能有效地增加多孔结构的刚度。[12,13] 这是因为在多孔网络结构整体变形过程中存在未受载荷的悬挂元素。[14]
摘要。宽场成像仪(WFI)是高能天体物理学的高级望远镜(雅典娜)的两种焦平面仪器之一,ESA的下一个大型X射线天文台计划于2030年代初发射。当前的基线光环轨道在L2左右,并且正在考虑太阳 - 地球系统的第二个Lagrangian点。对于潜在的光环轨道,辐射环境,太阳能和宇宙质子,电子和Heions都将影响仪器的性能。对仪器背景的进一步关键贡献是由未关注的宇宙硬X射线背景产生的。重要的是要了解和估算预期的工具背景并研究措施,例如设计模式或分析方法,这可以改善预期的背景水平,以达到具有挑战性的科学要求(<5×10 - 3计数∕ cm 2 ∕ cm 2 kev kev s s in 2至7 kev)。通过考虑到L2处的质子通量的新信息,可以改善Geant4中进行的WFI背景模拟。此外,已对WFI仪器的模拟模型及其在Geant4模拟中采用的周围环境进行了完善,以遵循WFI摄像机的技术开发。©作者。由SPIE发表在创意共享归因4.0未体育许可下。全部或部分分发或复制此工作需要完全归因于原始出版物,包括其DOI。[doi:10.1117/1.jatis.7.3.034001]
目前,噬菌体的抗菌和治疗效果有限,主要是由于噬菌体抗性的快速出现以及大多数噬菌体分离株无法结合和感染多种临床菌株。在这里,我们讨论了如何通过基因工程的最新进展来改进噬菌体疗法。首先,我们概述了如何设计受体结合蛋白及其相关结构域以重定向噬菌体的特异性并避免抗性。接下来,我们总结了如何将噬菌体重新编程为原核基因治疗载体,以递送抗菌“有效载荷”蛋白(例如序列特异性核酸酶)以靶向复杂微生物群中的特定细胞。最后,我们描述了大数据和新型人工智能驱动的方法,这些方法可能会指导未来改进合成噬菌体的设计。
通过铣削,打磨,运输(Sobueclay)通过散射地面岩石(与发电的相关背景数据,设备生产等的相关背景数据)在ERW Energy使用eRW Energa的操作数据中,通过GAS-SOLID COSILID与House House Operation,Pasterpessing等通过ERW Energy使用下的操作数据(MHI,MHI,JCE,JCE)通过铣削,打磨,运输(Sobueclay)通过散射地面岩石(与发电的相关背景数据,设备生产等的相关背景数据)在ERW Energy使用eRW Energa的操作数据中,通过GAS-SOLID COSILID与House House Operation,Pasterpessing等通过ERW Energy使用下的操作数据(MHI,MHI,JCE,JCE)
对于医学图像分割,想象一下如果一个模型仅使用源域中的 MRI 图像进行训练,那么它在目标域中直接分割 CT 图像的性能如何?这种设置,即具有临床潜力的通用跨模态分割,比其他相关设置(例如域自适应)更具挑战性。为了实现这一目标,我们在本文中提出了一种新颖的双重规范化模型,该模型在通用分割过程中利用增强的源相似和源不相似图像。具体而言,给定一个源域,旨在模拟看不见的目标域中可能的外观变化,我们首先利用非线性变换来增强源相似和源不相似图像。然后,为了充分利用这两种类型的增强,我们提出的基于双重规范化的模型采用共享主干但独立的批量规范化层进行单独规范化。随后,我们提出了一种基于风格的选择方案,在测试阶段自动选择合适的路径。在三个公开数据集(即 BraTS、跨模态心脏和腹部多器官数据集)上进行的大量实验表明,我们的方法优于其他最先进的领域泛化方法。代码可在 https://github.com/zzzqzhou/Dual-Normalization 获得。
全球大流行很可能是通过人畜共患病传播到人类的,其中呼吸道病毒感染与粘膜系统相关的气道。在已知的大流行中,五个是由包括当前正在进行的冠状病毒2019(Covid-19)在内的呼吸道病毒引发的。在疫苗开发和治疗剂中的惊人进步有助于改善传染剂的死亡率和发病率。然而,生物体复制和病毒通过粘膜组织传播,不能由肠胃外疫苗直接控制。需要一种新型的缓解策略,以引起强大的粘膜保护并广泛中和活动以阻碍病毒进入机制并抑制传播。本综述着重于口腔粘膜,这是病毒传播的关键部位,也是引起无菌免疫力的有希望的靶标。除了审查人畜共患病毒病毒和口腔粘膜组织发起的历史大流传学外,我们还讨论了口服免疫反应的独特特征。我们解决了与开发新型治疗剂有关以在粘膜水平引起保护性免疫的障碍和新的前景,以最终控制传播。
已知由形成 J 聚集体的有机染料组成的超分子组装体表现出窄带光致发光,半峰全宽约为 ≈ 9 nm (260 cm − 1 )。然而,这些高色纯度发射体的应用受到菁 J 聚集体相当低的光致发光量子产率的阻碍,即使在溶液中形成也是如此。本文证明了菁 J 聚集体在室温下在水和烷基胺的混合溶液中可以达到高一个数量级的光致发光量子产率(从 5% 增加到 60%)。通过时间分辨的光致发光研究,显示了由于非辐射过程的抑制导致激子寿命的增加。小角度中子散射研究表明了这种高发射性 J 聚集体的形成必要条件:存在用于 J 聚集体组装的尖锐水/胺界面以及纳米级水和胺域共存以分别限制 J 聚集体尺寸和溶解单体。
在Marwan Hamze博士的监督下,该项目是在东京科学大学的吉田教授实验室的国际四个月实习的一部分。主要目的是为加强机器人手臂控制学习的应用的应用做出贡献。我的工作包括在模拟和真实环境中为机器人组开发和实施控制算法。强化学习使避免复杂的运动学模型成为可能,从而为机器人提供通过与环境直接互动来优化其行为的能力。我将精力集中在优化XARM6机器人手臂控制上,并从科学文献中适应方法。我在模拟中首先测试了这些算法,然后将它们应用于真实环境以评估其稳健性。我的目标是获得加强对人形机器人控制的技能,以控制川崎的Kaleido机器人,尺寸为1.80 m,重80 kg。这个项目使我能够增强机器人技术和人工智能方面的技术技能,同时促进该扩展领域应用的研究。
1。使用AI获得知情的患者同意:从患者那里获得知情同意是执行任何医疗程序之前最重要的一步。但是,根据《印度妇产科和妇科杂志》的报道,在获得同意书之前,只有25%的印度患者对手术进行了完整的简要介绍。此外,在印度的许多医院中,获得知情同意的过程被委派给了像护士这样的医院工作人员,而不是医生本人,以节省后者的时间。此外,许多患者无法理解起草同意书的语言,并且主要签署该表格仅为形式。简要地说,签署的同意书并不意味着已将信息传达给患者。AI来营救医生和患者。除了英语外,还可以用白话语言构建互动聊天机器人,这可以回答所有患者的问题并解决他对在他身上执行的程序的所有恐惧,这对于获得患者的知情同意可以走很长一段路。
