摘要:为提高热循环和随机振动条件下焊点疲劳可靠性,对板级可靠性(BLR)试验板的螺丝孔位置进行研究。建立BLR试验板的有限元模型,推导了热循环和随机振动条件下影响焊点疲劳寿命的主要参数塑性应变能密度和1-sigma应力。通过灵敏度分析,分析了螺丝孔位置与疲劳寿命主要参数之间的相关性。通过多目标优化,确定了热循环和随机振动条件下焊点疲劳寿命最大的螺丝孔位置。与初始螺丝孔位置的BLR试验板相比,优化螺丝孔位置后的BLR试验板在热循环和随机振动条件下的疲劳寿命明显提高。
THz波段。具体而言,理想的阻抗匹配情况预测吸收效率的上限为50%,其中吸收体的方块电阻是自由空间阻抗的一半(Zo/2)[2]。此外,实现整个THz波段有效带宽覆盖的一个基本标准是自由电子的弛豫时间小于15fs。尽管如此,有证据表明,基于金属、石墨烯和拓扑绝缘体开发的吸收体通常仅在较窄的THz波段范围内实现高吸收,而不是在整个所需带宽内。因此,当前的研究人员在经典直流阻抗匹配模型的指导下,集中精力筛选广泛的候选材料,以解决THz波段有效吸收较窄这一长期存在的问题。
胶质母细胞瘤 (GBM) 是最常见和最具侵袭性的原发性脑肿瘤,尽管治疗方法取得了进展,但预后仍然不佳。切除范围已广泛被认为是影响 GBM 患者生存结果的关键因素。“最大限度安全切除”的手术原则已得到广泛应用于平衡肿瘤切除和神经功能保留。从历史上看,T1 增强 (T1CE) 切除范围一直是研究的重点;然而,出现了“超最大限度切除”的概念,主张在保持神经功能的同时切除更多的肿瘤。最近的研究表明,对于 GBM,切除超过 T1CE 范围的肿瘤可能具有生存益处。本综述探讨了 GBM 中“超最大限度切除”的正在形成的共识和新建立的标准,重点关注 T2 切除范围。总结了关于超最大限度切除术的系统评价和荟萃分析,并介绍了神经肿瘤学反应评估 (RANO) 切除组对切除范围的分类。对超最大限度切除术在 GBM 中的作用的不断认识可能会改善患者的预后,并制定更客观的肿瘤切除范围评估标准。
目前,CRISPR/Cas9 系统已广泛应用于各类生物和细胞的基因组编辑。1,2 遗憾的是,它还会在与靶序列相似的非靶位点引起不必要的突变。3 非靶突变是由 CRISPR/Cas9 RNPs 对 DNA 序列的非特异性识别引起的。4 已证明,除了最佳 PAM 序列 5-NGG-3 之外,Cas9 还可以切割具有 5-NAG-3 或 5-NGA-3′PAM 的位点,尽管效率较低。5 此外,20 nt 的单向导 RNA(sgRNA)可以识别与 sgRNA 存在多达 3 - 5 个碱基对错配的 DNA 序列,这表明在人类基因组中特定核酸酶的可能结合位点多达数千个。 3 此外,CRISPR/Cas9 可以诱导与 RNA 引导链相比含有一些额外碱基(“ DNA 凸起”)或一些缺失碱基(“ RNA 凸起”)的 DNA 序列进行非靶向切割。6 非靶向 DNA 切割可导致
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寻求在仿制药市场取得进展的制药商可能希望投资于制造和供应链转型。他们可以通过以下方式实现这一目标:开发更可靠的多方采购计划,以便获得更大的原材料资源库;建立激励机制紧密结合的合作伙伴关系;以及通过有针对性的合作安排探索国内制造选择。后者特别适用于具有成熟渠道的大批量产品。在可能的情况下,一些制造商可能会选择投资自己的配制和/或商业化能力。最后,至关重要的是进行更全面的真实系统成本评估,并权衡对制造能力的资本投资。正确处理这些供应链要务将为制造商创造更具吸引力的仿制药市场,并在长期内为医疗保健生态系统带来更多价值。
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凭借针对工业环境和实时工作负载的增强功能,第 13 代英特尔酷睿移动处理器将通过将灵活、可扩展且耐用的计算带到边缘来重新定义工业智能。支持英特尔 TCC 和 TSN 以及实时 2.5GbE 连接将有助于同步延迟受限的工作负载,例如可编程逻辑控制器 (PLC) 或机器人。2 此外,部分 SKU 符合 10 年内 100% 运行的工业使用条件。它们还提供 -40°C 至 100°C 的扩展温度范围和对 IBECC 的支持,以帮助确保可靠性并提供在恶劣环境中运行所需的性能,适用于机器控制、自主移动机器人 (AMR) 或航空电子设备。
在某些方面,AUKUS 是对现有价值观和关系的强化,但它也为合作和发展国防能力带来了明显的紧迫性。鉴于 AUKUS 旨在加强现有联系,该协议本身就是对三国为和平共同努力的方式需要改变的默认。加强和深化 AUKUS 国家现有的联系以实现澳大利亚国防成果现在至关重要。当前的安全环境要求整个国防生态系统进行变革,以确保我们的国防部队能够更快地利用新能力。该协议还强调了澳大利亚在维持印度太平洋稳定方面的作用的重要性。
图 2 拟议的人工智能辅助量表构建系统概述。注意:该图说明了如果研究人员有一组与感兴趣的构造相关的初始项目,如何促进量表构建过程。这些正相关的种子项目被提供给人工智能系统,该系统提供额外的正负编码构造相关项目及其与项目的估计相关性。研究人员从这些建议中进行选择,并咨询 SME 或零样本分类系统来平衡内容领域。选定的项目与种子项目相结合,形成最终量表。