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粗粒模型的耗散粒子动力学
我们开发了一种基于耗散粒子动力学（DPD）的计算方法，该方法将溶剂的水动力相互作用引入了溶质的粗粒模型，例如离子，分子或聚合物。dpd-solvent（DPDS）是一种完全非驻留方法，可以直接通过任何基于粒子的溶质模型以所需的溶剂粘度，可压缩性和溶质扩散率直接掺入流体动力学。溶质仅通过DPD恒温器与溶剂相互作用，这确保了溶质系统的平衡性能不受引入DPD溶剂的影响，而恒温器耦合强度则设定了所需的溶质扩散率。因此，DPD可以用作替代传统分子动力学恒温器，例如Nosé -Hoover和Langevin。我们证明了在聚合物动力学和通过纳米孔电流流动的情况下，DPD的适用性。该方法应广泛用作将流体动力相互作用引入现有的粗粒溶质和软材料模型的一种手段。
L17-妊娠糖尿病 - Med441
→常规的美国 +感染尿培养物 +跟进营养师和内分泌学家。→适当的筛选测试。→详细的超声异常扫描 +胎儿超声心动图。→巨粒和多氢化物的串行生长扫描。→具有生物物理剖面BPP→多普勒超声的胎儿监视。→心脏图CTG。→GDM→胎儿大粒症是常见的→应该研究。→胎儿生长的异常最有可能在第3个孕期→我们确认。→串行天体测试应在三个月中进行。
国巨集团在推动人工智能革命中的角色
由于人工智能应用需要强大的计算能力来进行训练、机器学习和部署，对电子元件（包括国巨集团产品）的需求大幅增加。这种需求是因为“强大的计算能力”意味着需要向计算引擎和支持系统提供大量电力。国巨集团通过支持人工智能驱动的硬件设备的电力需求，积极参与人工智能革命。
分子晶体自旋交叉跃迁中的巨压热效应
© 2019 WILEY VCH Verlag GmbH & Co. KGaA，魏因海姆。这是以下文章的同行评审版本：Vallone, SP、Tantillo, AN、dos Santos, AM、Molaison, JJ、Kulmaczewski, R.、Chapoy, A.、Ahmadi, P.、Halcrow, MA、Sandeman, KG、Giant Barocaloric Effect at the Spin Crossover Transition of a Molecular Crystal. Adv. Mater. 2019, 31, 1807334，最终版本已发布于 https://doi.org/10.1002/adma.201807334。本文可用于非商业用途，符合 Wiley 自存档条款和条件。根据出版商的自存档政策上传。
具有超导人造巨原子的波导量子电动力学
量子电动力学中光与物质相互作用的模型通常采用偶极近似 1,2，其中与原子相互作用的电磁模式的波长相比，原子被视为点状物体。然而，当原子尺寸与模式波长之比增加时，偶极近似不再成立，原子被称为“巨原子” 2,3 。到目前为止，巨原子领域固态器件的实验研究仅限于耦合到短波长表面声波的超导量子比特 4–10 ，只探测单一频率下的原子特性。在这里，我们使用一种替代架构，通过将小原子在多个但分隔良好的离散位置耦合到波导来实现巨原子。该系统能够实现可调原子-波导耦合，具有较大的开关比 3 ，并且耦合谱可通过器件设计进行工程设计。我们还展示了多个巨型原子之间的无退相干相互作用，这些相互作用由波导中的准连续模式谱介导，这是使用小原子无法实现的效应 11 。这些特性允许此架构中的量子比特在原位在受保护和发射配置之间切换，同时保留量子比特-量子比特相互作用，为高保真量子模拟和非经典巡回光子生成开辟了可能性 12,13 。
具有超导人造巨原子的波导量子电动力学
光与物质相互作用的模型通常采用偶极子近似 [1,2]，在该近似中，原子与与之相互作用的电磁模式的波长相比，被视为点状物体。然而，当原子尺寸与模式波长之比增加时，偶极子近似不再成立，原子被称为“巨原子” [2,3]。到目前为止，对巨原子领域固态器件的实验研究仅限于与短波长表面声波耦合的超导量子比特 [4-10]，仅探测单一频率下的原子特性。在这里，我们采用了一种替代架构，通过将小原子与多个但相隔良好、离散的位置的波导耦合来实现巨原子。我们对巨原子的实现使得可调的原子-波导耦合成为可能，该耦合具有大的导通比，并且可以通过器件设计来控制耦合谱 [3]。我们还展示了多个巨原子之间的无退相干相互作用，这种相互作用由波导中模式的准连续谱介导，这是小原子无法实现的效应 [11]。这些特性使该架构中的量子比特能够在保护配置和发射配置之间原位切换，同时保留量子比特之间的相互作用，为高保真量子模拟和非经典巡回光子生成开辟了新的可能性 [12, 13]。原子直接耦合到波导的器件可以通过波导量子电动力学 (wQED) 很好地描述。超导电路为实现和探索 wQED 物理提供了一个理想的平台，因为它可以实现
慢性粒单核细胞白血病的真实世界数据
简单总结：慢性粒单核细胞白血病 (CMML) 是一种罕见疾病，预后不良，有进展为急性髓系白血病 (AML) 的风险。干细胞移植 (alloSCT) 是唯一可能治愈的选择。针对特定基因突变的新型靶向药物 (NTD) 对 AML 有用，但人们对 CMML 如何进展为 AML 以及这些药物是否对 CMML 有效知之甚少。在我们的研究中，38% 的患者接受了低甲基化药物治疗，但其中不到一半有反应。六名患者接受了 NTD 治疗，反应良好。只有 10% 的患者可以进行 AlloSCT。25% 的患者进展为 AML，在诊断和进展之间，他们的基因突变发生了变化。尽管 CMML 的预后较差，但分析基因突变有助于更好地分层每位患者的风险，并确定每位患者可能有效的 NTD。
模糊遗传粒子群优化卷积神经...
dharanir.pec@gmail.com, ramesh.revathy@gmail.com, danesh.kn1@gmail.com Received : 31 July 2023, Revised: 14 October 2023, Accepted : 21 October 2023 * Corresponding Author ABSTRACT Oral cancer presents a pressing global health concern, ranking as the eighth most prevalent cancer worldwide and leading to a significant number of deaths, particularly evident in India with an annual toll of大约有130,000人死于口腔癌。早期检测的紧迫性是显而易见的，因为由于临床检查和活检而导致的疾病识别延迟可以阻碍有效的治疗和改善患者的结果。这项研究通过开发能够识别受疾病影响的口腔区域并准确分类各种口腔癌疾病的系统来解决这一关键需求。该研究利用深度学习算法来检测和精确定位口服图像中的受影响区域，并结合了高级特征提取技术，尤其是基于模式的特征。使用创新的蜜蜂脉冲夫妇神经网络（BEEPCNN）算法用于对受影响区域的有效分割。为了进一步提高检测效率，引入了一种新型模糊遗传粒子群卷积神经网络（FGPSOCNN），从而降低了计算复杂性，同时保持了高精度水平。拟议的系统使用从Arthi Scan医院收集的实时MRI图像进行了严格的评估。实验结果令人信服地证明了与现有的口腔癌检测方法相比，FGPSOCNN模型的优越性。1。简介这项综合研究不仅满足了早期口腔癌检测的关键需求，而且还引入了一种创新的方法，可以显着提高效率而不会损害准确性。这项研究对口腔癌诊断的潜在影响是很大的，为全球关键的全球健康挑战提供了有希望的解决方案。关键字：口腔癌，深度学习，蜂鸣声，模糊，粒子群优化，fgpsocnn。
ERO1α调节内质网 - 松粒界面（MAM）
引言内质网（ER）是一种多功能细胞器，涉及蛋白质折叠和组装，分离键的形成以及Ca 2 +储存。在ER中，源自与Ca 2 + - 和氧化还原依赖性事件相互之间的源自展开的蛋白质反应（UPR）的信号（17，25）。它们的整合对于细胞分化和死亡决策至关重要（19）。为了实现其许多功能，ER由专门的子区域组成（38，44），其中之一是一个关键信号枢纽：线粒体相关的膜（MAM）保证与线粒体与线粒体的物理关联，用于CA 2 +信号传导和细胞存活的基础（13）。富含Ca 2 +辅助蛋白，氧化还原酶和伴侣蛋白，MAM产生高[Ca 2 +]的微区域，从而激活线粒体Ca 2 + Uniporter（MCU）（MCU）（12、13、16）。ER是过氧化氢的潜在来源（H 2 O 2）。ERO1 A和ERO1 B脂蛋白可持续氧化蛋白折叠，通过PDI将电子从货物蛋白转移到分子氧，并作为副产物产生H 2 O 2（27）。in
用于 CNN 的粒子群优化模糊积分 - ...
摘要 最近，使用卷积神经网络 (CNN) 解码人类脑电图 (EEG) 数据推动了脑机接口 (BCI) 中运动想象脑电图模式识别的最新技术。虽然已经使用多种 CNN 模型来对运动想象脑电图数据进行分类，但尚不清楚聚合异构 CNN 模型集合是否可以进一步提高分类性能。为了整合集成分类器的输出，本研究利用模糊积分和粒子群优化 (PSO) 来估计分配给分类器的最佳置信度水平。所提出的框架聚合了 CNN 分类器和模糊积分与 PSO，根据 BCI 使用场景，在各种 CNN 模型训练方案中实现运动想象脑电图数据的单次试验分类的稳健性能。这项概念验证研究证明了应用模糊融合技术增强基于 CNN 的 EEG 解码的可行性，并有利于 BCI 的实际应用。关键词：脑机接口 (BCI)、脑电图 (EEG)、卷积神经网络 (CNN)、模糊积分、运动想象 (MI)、粒子群优化 (PSO)。