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World File Search System底底虫
论希波克拉底文集的核心：其含义、背景和目的
摘要 尽管希波克拉底文献《心脏论》在 20 和 21 世纪引起了古典学家、医生和医学史学家的极大关注，但目前尚无对这部重要著作的评论。然而，关于许多要点，仍然存在着核心的解释问题：特别是作者如何理解心脏的结构和功能。这部著作对心血管医学史的意义首先在于，与任何其他希波克拉底文献相比，它在心脏内部结构的描述上有了根本性的进步。同时，这部著作与希腊化时期研究的亚历山大研究人员的发现相比存在很大差距——也就是说，这部著作的创作时间可能大致相同。此外，这部作品还首次描述了心脏瓣膜，其中对尖瓣和腱索的详细描述让一些学者认为，这部作品甚至包含了动物心脏系统解剖的证据，或者——当时在埃及亚历山大城以外似乎不可能有——人类心脏解剖的证据。本文旨在通过整合（在某些情况下纠正）先前的解释尝试来对这部作品进行全面评论，以理解这部经常被引用、有时被误解的古代医学论文。
河口底栖测绘数据的空间分析与可视化工具与技术
海底环境的测绘和地理空间分析是一项多学科任务，近年来由于技术的进步和调查系统成本的降低，这项任务变得更加容易完成。海底物理、生物和化学成分之间存在着复杂的关系，需要先进的综合分析技术，以使科学家和其他人能够直观地看到模式，并由此推断出海底过程。有效的海洋栖息地测绘、分析和可视化尤为重要，因为潮下海底环境不易用肉眼直接观察。因此，海底环境研究严重依赖遥感技术来收集有效数据。由于许多底栖科学家不是测绘专业人士，他们可能没有充分考虑数据收集、数据分析和数据可视化之间的联系。项目通常从明确的目标开始，但可能会受到从收集到分析和呈现的整个过程中保持数据质量所需的技术细节和技能的阻碍。缺乏对整个数据处理过程的技术理解可能会成为成功的重大障碍。虽然许多底栖生物测绘工作已经详细说明了与项目总体科学目标相关的方法，但只有少数已发表的论文和报告关注分析和可视化部分（Paton
课堂笔记 - 葛底斯堡学院数字馆藏
Herman Keiter 于 1994 年 6 月 25 日在新泽西州惠廷去世。他是我们班的毕业生代表。他在芝加哥大学获得博士学位。他在纽约州奥尼昂塔的哈特威克学院任职 37 年，于 1973 年以名誉高级教授的身份退休。他是宾夕法尼亚州亨洛克溪 Retreat State Hosp. 的首席心理学家。他是芝加哥河谷我们的救世主社区教会 (联合路德教会) 的牧师。他在期刊和书籍上撰写了许多宗教和教育文章。作为一名基督教教师、路德教会牧师和执业咨询师，他的工作使他和妻子 Dorothy（也是一名执业心理学家）在海外工作了 12 年，去过菲律宾、亚洲、印度尼西亚和马来西亚。Herman 的遗属包括妻子 Dorothy (Henne) Keiter（28 岁）、4 个孩子、9 个孙子和 6 个曾孙。所有人都会非常想念 Herman。我们向您表示哀悼，Dot！
机器学习分类器在前颅底病变鉴别中的应用
前颅底有多种病变。该区域最常见的肿瘤类型是垂体腺瘤、颅咽管瘤和脑膜瘤（1、2）。Rathke 裂囊肿也是与先天性鞍区肿块鉴别诊断的常见方法（3）。早期诊断该区域病变的重要性已得到强调，因为即使是这些良性病变，如果位于无法控制生长的区域，也可能呈进行性、持续性发展，有些病变还可能表现出侵袭性（4）。磁共振（MR）扫描具有良好的软组织分辨率，因此被强烈推荐用于前颅底病变的术前评估。磁共振成像（MRI）对这四种类型病变的描述具有特征性（5）。然而，MRI 图像的诊断准确性取决于放射科医生的经验，在某些情况下，具有相似 MRI 模式的病变可能彼此相似并使放射学诊断复杂化（6，7）。因此，有助于术前鉴别的新方法可能具有临床价值。放射组学可以从医学图像中提取高维特征，提供与病变病理生理相关的信息，而这些信息难以通过肉眼检查获得（8-10）。此外，可以利用新型机器学习技术分析病变的可挖掘放射组学特征，该技术在生物医学领域显示出良好的应用前景（11）。基于放射组学的机器学习已在先前的研究中应用于各种脑肿瘤的鉴别诊断，代表着在临床实践中应用于促进诊断和指导决策的潜力（12-16）。本研究评估了机器学习技术结合MRI影像组学特征和临床参数对前颅底四种常见病变的鉴别诊断能力。根据病变的流行病学和部位，将鉴别诊断分为三组：垂体腺瘤与颅咽管瘤（鞍区/鞍上区最常见的肿瘤）、脑膜瘤与颅咽管瘤（鞍旁区最常见的肿瘤）以及垂体腺瘤与Rathke裂囊肿（鞍内区最常见的病变）。
中国股市反弹交易的“修昔底德上限”
中国股市反弹交易的修昔底德上限：中国间谍活动激增改变投资者的方程式人们经常问我有关地缘政治风险的问题。也许他们读过欧亚集团 2017 年出版的《地缘政治衰退》之类的出版物，其中包括以下荒谬的开场白：“今年是战后最动荡的政治风险环境，对全球市场而言至少与 2008 年的经济衰退一样重要”。我觉得欧亚集团每年都将今年视为战后最动荡的政治风险环境，但无论如何：将 2017 年的市场风险与 2008 年经济衰退（大萧条以来最严重的全球经济衰退）进行比较是荒谬的。欧亚集团对地缘政治对市场影响的判断有多错误？ 2017 年全球股市（MSCI 全球股票指数）上涨 23%，每日年化波动率为 5.6%，为 1972 年该指数成立以来的最低波动率。自那以来，全球股市也上涨了 150%。我并不经常撰写有关地缘政治的文章，主要是因为它对美国股票投资者来说不是一个很有用的信号。我更新了我们的投资信号分析来解释原因。对于每个变量，我们计算变量显示强势读数和弱势读数时的市场回报；最后一栏中两者的净值显示了完美预见的好处。在过去 25 年里，对投资者来说预测能力最好的变量是：就业人数、工业生产 1、领先指标和财务状况。相比之下，地缘政治风险指数接近底部且符号为负，表明投资者使用它会产生适得其反的效果。这一发现与我们发表的其他研究一致，这些研究表明，在所有战后地缘政治事件中，只有 1973 年的阿以战争在几个月后仍然影响着全球市场，这主要反映了美国能源依赖时期的欧佩克石油禁运以及尼克松的工资和价格管制。
研究大脑和颅底的生长和形状在生命的头两年
hal是一个多学科的开放访问档案，用于存款和传播科学研究文件，无论它们是否已发表。这些文件可能来自法国或国外的教学和研究机构，也可能来自公共或私人研究中心。
使用呼叫调查和生态利基建模来评估美国路易斯安那州路易斯安那州的小龙虾青蛙（木叶底叶底木叶叶木）的分布和状态
摘要。—菊法鱼（Crawfish Frog（Lithobates aylolatus）的占用率在其历史范围的大部分范围内下降了35％，这主要是由于栖息地转换为农业。在美国路易斯安那州，大多数记录日期是1970年代之前的日期，最近仅在几个地点记录了该物种。这项研究旨在评估路易斯安那州乳杆菌的当前分布和状态，并确定该物种的气候和栖息地关联。在2019年春季，我们沿着可能合适的栖息地的地区沿着历史地点附近的道路进行了夜间呼叫调查。尽管付出了巨大的努力，但我们没有遇到任何人。为了确定随后的调查的合适区域，我们使用1990年的路易斯安那州，德克萨斯州和俄克拉荷马州的本地信息开发了一种生态利基模型，以及生物气候，土地覆盖和土壤水文变量。在12个教区中，只有六个具有历史记录的乳乳杆菌记录，预计对该物种具有可观的适合性领域。我们根据模型建立了五个新路线，并在2020年和2021年期间对它们进行了调查。我们还在2020年还部署了12个自动录音机和2021年的7个。尽管有这些额外的努力，但未发现乳杆菌，表明该物种在路易斯安那州可能被灭绝或极为罕见。尽管如此，我们的研究确定了该物种南部范围内该物种的气候和栖息地关联，以及可以评估潜在重新引入地点的区域。
卢底酚的分子建模用于抗病毒活性和细胞作用
lupeol是存在于几种植物中的一种天然存在的五囊三萜类化合物，被归因于具有抗癌，抗寄生虫和抗炎特性。由于其已知的抗疾病和免疫调节活性，对硅酸盐进行了一项有关其潜在的相互作用与SARS-COV-2的各种表面蛋白的相互作用，SARS-COV-2是导致COVID-19的冠状病毒。分子对接表明，它与SARS-COV-2-2蛋白有效结合，这些蛋白对病毒的生命周期，结构完整性和毒力至关重要。它在主要蛋白酶，核蛋白酶磷蛋白，木瓜蛋白酶样蛋白酶，RNA依赖性RNA聚合酶和峰值糖蛋白上显示出高结合亲和力。还分析了其对免疫信号通路至关重要的各种蛋白质的可能靶标，以及其细胞吸收，分布，排泄，代谢和毒性。这些发现表明，卢底酚是一种潜在的候选药物作为针对冠状病毒和免疫相关疾病的抗病毒药物。
MCOHOME Technology Co.，Ltd
1）如果电源不是220VAC，则它是被动输出2）可以选择3种颜色：珍珠白色（玻璃+框架+底壳）（默认底壳）（默认）（默认）空间银：真空银色镀玻璃+银色框架+黑色底壳+黑色底壳（定制）晶体黑色：黑色（玻璃+底壳+底壳）（玻璃+底壳）（定制）
基于有限元的机器学习框架，用于预测分娩过程中盆底肌肉的机械行为
医学界一直致力于深入了解影响全球数百万女性的分娩创伤。母体病变的诊断可能具有挑战性，检查费用也很高。为了更好地理解盆底肌肉 (PFM) 损伤的机制，生物力学模拟可能是一种有价值的工具。然而，利用有限元法 (FEM) 进行模拟可能是一个耗时的过程。为了解决这个问题，本研究旨在通过在 FEM 模拟数据上训练 ML 算法来开发一个机器学习 (ML) 框架，以预测分娩期间 PFM 的压力。为了生成用于 ML 算法训练的数据集，使用不同的材料特性进行分娩模拟以表征 PFM。采用了四种 ML 算法，即随机森林 (RF)、极端梯度提升 (XGBT)、支持向量回归 (SVR) 和人工神经网络 (ANN)，考虑两种情况：(1) 肌肉最大拉伸水平的应力预测，以及 (2) 胎儿下降的多个水平。结果表明，ANN 在前者中表现最佳，平均绝对误差 (MAE) 为 0.191 MPa。在后者中，XGBT 对胎儿下降 20 和 35 毫米的误差较低，MAE 值分别为 0.002 和 0.028 MPa。然而，ANN 对 50 和 65 毫米的预测效果更好，MAE 值分别为 0.214 和 0.187 MPa。本研究首次尝试将基于 FEM 的 ML 算法与分娩模拟结合使用，以在常规临床程序中获得近乎实时的预测。