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World File Search System弹性特性
CO2岩石物理建模，用于可靠监测地质碳存储
监测，验证和会计（MVA）对于确保安全和长期的地质碳存储至关重要。地震监测是一种关键的MVA技术，它利用地震数据来推断Co 2饱和岩石的弹性特性。在地下存储储存库和潜在泄漏区域中CO 2的可靠会计需要准确的岩石物理模型。然而，基于常规生物 - 加斯曼方程的广泛使用的CO 2岩石物理模型可以大大低估CO 2饱和度对地震波的影响，从而导致不准确的会计。我们通过考虑多孔岩石中地震速度的应力依赖性和岩石框架上的CO 2的压力依赖性的两种影响，从而开发出准确的CO 2岩石物理模型。我们使用Kimberlina-1.2模型（以前提出的加利福尼亚州的地质碳存储位点）验证了我们的CO 2岩石物理模型，并使用我们的新岩石物理方法创建了延时弹性属性模型。我们将结果与使用常规生物加斯曼方程获得的结果进行了比较。我们的创新方法比Biot-Gassmann结果产生弹性特性的变化更大。使用我们的CO 2岩石物理模型可以复制实验室观察到的剪切波降低速度。我们的岩石物理模型增强了延时弹性波建模的准确性，并使用地震监测实现了可靠的CO 2会计。
2H-1,4-苯并嗪-3（4H）的炎症活性 基于机器学习的结直肠癌患者的影响 使用2元组语言Q-Rung Orthopair模糊集和Schweizer-Sklar加权电源平均操作员，一种用于评估人工智能对教育影响的MAGDM方法
考虑到1,2,3-三唑结构的有效抗弹性特性，以及2H-1,4-苯并毒素3（4H）在开发神经退行性疾病的治疗方法中的广泛使用，一系列2H-1,4-苯唑 - 3（4H） - 单位衍生物的一系列 - 介绍了一系列的启示。对小胶质细胞中抗炎性活性的筛查表明，E2，E16和E20化合物表现出最有希望的作用，没有明显的细胞毒性。这些化合物有效地降低了LPS诱导的NO产生，并显着降低了促炎性细胞因子IL-1β，IL-6和TNF-α的转录水平。此外，他们下调了与LPS刺激响应炎症相关酶Inos和Cox-2的转录和蛋白质水平。分析了这些衍生物在小胶质细胞中的抗炎性机制，细胞内ROS水平和NRF2-HO-1信号传导途径的激活。结果表明，2H-1,4-苯唑3（4H） - 一种衍生物显着激活了NRF2-HO-1途径，减少了LPS诱导的ROS的产生，并减轻了小胶质细胞的影响。分子对接研究表明，E2，E16和E20的化合物可以与NRF2相关的结合位点相互作用，从而阻止了KEAP1的降解。此外，小鼠的急性毒性测试表明，化合物E16表现出良好的安全性。
混合增材制造 420 不锈钢的超声波测绘
内布拉斯加大学林肯分校机械与材料工程系，内布拉斯加州林肯市，美国 通讯作者 – Joseph A. Turner，电子邮件 jaturner@unl.edu。注：Haitham Hadidi 的当前地址是沙特阿拉伯吉赞大学机械工程系，吉赞，吉赞 45142。摘要 金属混合增材制造 (AM) 工艺适合于制造可提高工程性能的复杂结构。混合 AM 可用于制造功能梯度材料，通过完全耦合的制造工艺和/或能源的协同组合，可在整个领域内产生微观结构和材料特性的变化。工程设计和制造空间的这种扩展对无损评估提出了挑战，包括评估无损测量对功能梯度的灵敏度。为了解决这个问题，使用线性超声测量来检测三种制造方法制成的 420 不锈钢试样：锻造、AM 和混合 AM（定向能量沉积 + 激光喷丸）。将波速、衰减和漫反射结果与试样沿构建/轴向的显微硬度测量值进行比较，同时使用微观结构图像进行定性验证。超声波测量结果与破坏性测量结果相得益彰，分辨率没有任何实质性损失。此外，超声波方法被证明可有效识别混合 AM 试样上的弹性特性和微观结构的梯度和循环性质。这些结果突出了超声波作为混合 AM 样品高效且易于获取的无损表征方法的潜力，并为 AM 中的进一步无损评估决策提供信息。
对人类期望的面对面调查 -
摘要：我们报告了计算预测的平面外化学秩序的过渡金属硼，标记为O -mab相，TA 4 m'sib 2（m'= V，Cr）和结构上等效的固体固体溶液mob a相2。使用构成元素的固态反应烧结制备硼化物相。高分辨率扫描透射电子显微镜以及粉末X射线衍射模式的rietveld细化表明，合成的O-MAB阶段TA 4 CrSIB 2（98 wt％纯度）（98 wt％纯度）（ta 4 vsib 2（81 wt％纯度）具有化学秩序（81 wt％纯度），在TA上具有16 l TA的位置，并在16 l的位置中cr ca and ca c cr ca c cr ca c cr ca c c c c c c c c c c c c c c c c c c c c c c c c c c c c c c c c c c c c c c c c c c c c c cr and c cr the 4 c. （46 wt％纯度）得出结论以形成无序的固体溶液。密度功能理论（DFT）计算来研究动态稳定性，弹性特性和电子密度状态，证实了稳定性并建议基于CR和MO的硼化物比基于V和NB的硼化物更稳固。■简介
声音晶格中的时间折射
简介 - 随着时变媒体的传播在各种领域都引起了很多关注。电磁系统和机械系统的先前工作都集中在培养基中的周期性变化上，从而使现象包括副局部扩增[1-3]，非互联性传播[4-7]或拓扑作用[8-10]。最近的焦点已转移到传播波与非周期性变化的相互作用，尤其是培养基特性的边界或不连续性，尤其是折射率，尤其是折射率[11-13]。由于引入了时间边界[14]，因此已将它们作为空间折射的时间类似物研究[15-22]，并扩展到一般的时空变化[23-26]。已经提出了通过快速的时间变化来实现电磁波的各种功能，例如抗反射颞涂层[27]，薄吸收器[28]或时射镜[29,30]。已经探索了时间边界的自然扩展，包括时间板和分层介质[31 - 34]和有限上升时间的边界[35]。时间边界可以启用宽带，线性频率转换[12,13]，而无需典型的考虑常规非线性频率con版本，例如相位匹配[36 - 39]。在实验上，闪光电离[40,41]，迅速变化的光学元表面[12]，金属 - 官方导体波导的超快泵送[42]和电纵向控制的水波[43] [43]已显示出使用颞界实现频率的频率。我们采用由排斥>组成的一维声音晶格至关重要的是，达到时间边界通常需要外部田地的均匀变化[40,41,43]或泵送和输入信号的精确重合[12]。在这封信中，我们介绍了弹性特性中的声波折射的第一个实验示例。
通过基于岩石物理的框架
地震特征的紧密燃气砂岩（TGS）储层对于识别有希望的气轴承区是必不可少的。然而，由于TGSS中的复杂微观结构，探索地震中弹性弹性特性的岩石物理显着性很大。同时，砂岩和泥岩的层状结构在准确提取至关重要的紧密砂岩特性方面加剧了困难。提出了一种基于岩石物理的综合框架，以从地震数据中估算TGSS的储层质量。TGSS是使用双孔隙率模型建模的，为计算岩石物理模板提供了用于储层参数估计的实用工具。V p / v S的比率用于通过从电线日志中评估的岩性区分来评估的阈值在目标范围内预测TGS储层的累积厚度。这种方法还促进了更好地捕获TGSS的弹性特性进行定量地震解释。使用基于电线对数分析获得的相关性从P波阻抗中估算了总孔隙率。之后，构建了与估计的总孔隙率集成的三维岩石物理模板，以解释速度比和大量模量的微裂缝孔隙率和气体饱和度。集成框架可以最佳估计主导质量的参数。基于获得的参数提出的指标的结果与气体生产非常吻合，并且可以用于预测有希望的TGS储层。©2023作者。此外，结果表明，考虑微裂纹孔隙率可以更准确地预测高质量的储层，从而进一步验证了所研究区域中提出的方法的适用性。Elsevier B.V.的发布服务代表KEAI Communications Co. Ltd.这是CC BY-NC-ND许可证（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/ 4.0/）下的开放访问文章。
生物力学与医疗植入物设计
职业：学生，学校：圣托马斯女子高级中学 摘要 随着矫形假肢设计的最新发展，矫形残疾人士的生活质量得到了显著改善。然而，如果要使矫形假肢继续更有效发挥作用，仍有一些重大问题需要解决。最紧迫的挑战是提高生物相容性以促进与天然组织的更大结合、提高日常使用的耐用性以及提高感觉反馈以改善运动控制。已经创造了一些有前景的新技术来解决这些问题，包括 3D 打印、再生医学、人工智能和智能假肢。这种尖端技术可以显著提高矫形假肢的功能。为了使这些下一代矫形假肢充分发挥其潜力，必须解决一些关键问题。这些措施包括增加对研发的投入、标准化组件以确保质量和可靠性、扩大假肢的可及性以及骨科、材料科学、生物学和工程学专业人员之间的跨学科合作。纳米材料使生物工程和医学领域的重大进步成为可能。本文对几种生物相容性纳米复合材料进行了全面分析。还严格检查了它们在设计有效的医疗植入物时与增材制造等尖端制造技术的配合情况。关于植入式医疗器械行业的需求和未来，纳米复合材料和加工技术的重要性也得到了充分的预见。 关键词：增材制造；3D 打印；纳米复合材料；医疗植入物；假肢；骨科假体设计；生物相容性；耐久性；感官反馈；3D 打印；再生医学；人工智能 介绍 模具和其他传统制造工艺需要大量的时间和金钱，因此不适合用于需要复杂几何形状的生物医学工程应用。增材制造（有时称为 3D 打印）已成为一种实用且快速的方法来创建几何形状复杂的物体。它诞生于 20 世纪 80 年代，需要在计算机生成的模型的指导下在 3D 空间中分层材料。这使得构建使用传统制造方法难以实现的复杂设计成为可能。增材制造在医疗保健领域的应用正在不断扩大，特别是在组织工程、植入物设计和治疗输送方面。增材制造的一个快速扩展的用途是生物打印，它能够进行体外药物筛选、疾病建模和可植入组织的创建。[2] 增材制造解决了多孔植入材料的关键问题，例如制造可行性和准确性、骨弹性特性和骨整合孔径。这启发了新的几何晶格设计
完成简历 03R - 化学和生物工程
出版物 同行评议期刊上的文章 发表或接受的论文数量：187 篇 Google Scholar（2020 年 2 月更新）：h 指数 57；i10 指数 155；总引用量 13,000 2020 年（2 篇；4 篇已提交） X. Zhao、T. Liu、Y.-L. Loo，“通过溶剂蒸汽退火获取高取向二维钙钛矿薄膜，实现高效稳定的太阳能电池”已提交。 C. Yao、Y. Zhu、K. Gu、J. Zhao、J. Ning、DF Perepichka、Y.-L. Loo、H. Meng，“三氟甲基化对苯并二噻吩基聚合物供体的光电特性的影响”已提交。 QC Burlingame、Y.-L. Loo，“有机太阳能电池的未来取决于可靠性”已提交。 M. Reyes-Martinez、P. Tan、A. Kakekhani、S. Banerjee、A. Zhumekenov、W. Peng、O. Bakr、A. Rappe、Y.-L. Loo，《揭秘（准）2D 混合钙钛矿的弹性特性：联合实验和理论研究》，已提交。MV Khenkin、EA Katz、A. Abate、G. Bardizza、JJ Berry、CJ Brabec、F. Brunetti、V. Bulovic、Q. Burlingame、AD Carlo、R. Cheancharoen、Y.-B. Cheng、A. Colsmann、S. Cros、K. Domanski、M. Dusza、CJ Fell、SR Forrest、Y. Galagan、DD Girolamo、M. Graetzel、A. Hagfeldt、E. von Hauff、H. Hoppe、J. Kettle、H. Koebler、MS Leite、S. Liu、Y.-L。 Loo，JM 路德，C.-Q。 Ma、M. Madsen、M. Manceau、M. Matheron、M. McGehee、R. Meitzner、MK Nazeeruddin、AF Nogueira、C. Odabasi、A. Osherov、N.-G。 Park, MO Reese, F. De Rossi, M. Saliba, US Schubert, HJ Snaith, SD Stranks, W. Tress, PA Troshin, V. Turkovic, S. Veenstra, I. Visoly-Fisher, A. Walsh, T. Watson, H. Xie, R. Yildirim, SM Zakeeruddin, K. Zhu, M. Lira-Cantu, “基于 ISOS 程序的钙钛矿光伏稳定性评估和报告共识声明” Nature Energy 5, 35, 2020 . K. Gu, J. Onorato, CK Luscombe, Y.-L. Loo，“连接链对半导体聚合物薄膜机电性能的影响”《先进电子材料》在线文章 1901070，2020。2019 (10) NC Davy、M. Koch、GO Ngongang Ndjawa、X. Lin、GJ Man、Y.-HL Lin、JC Sorli、BP Rand、A. Kahn、GD Scholes、Y.-L. Loo，“在无重原子非平面有机半导体中通过聚集诱导的三重态实现高电压光生成”《先进能源材料》9，1901649，2019。GE Purdum、XA Chen、NG Telesz、SM Ryno、N. Sengar、T. Gessner、C. Risko、P. Clancy、RT Weitz 和 Y.-L. Loo，“溶剂-分子相互作用控制萘四甲酰亚胺的晶体习性选择”材料化学31，9691，2019。
研究声明
我的研究重点是开发用于生物医学应用的新型AI技术，重点是翻译生物医学数据科学研究以使临床实践和生物学研究受益。我在AI，生物信息学，高性能计算以及生物医学物理学（BMP）和成像方面具有独特的专业知识。我对翻译研究的热情使我对尖端的AI研究并领导AI舞会生物医学物理学的创新，建立了与癌症生物学和放射疗法建立联系，以对该领域做出重大贡献。以下总结了我的研究经验和成就，并概述了我的研究努力的未来方向。A.研究成就A1。医学成像和图像分析：我开发了创新的实验和计算技术，用于在我的博士研究中使用超声检查对癌症组织的弹性和毛弹性特性进行成像。建立了一种新的数学框架，用于重建癌症组织的弹性和流体转运性能（血管通透性，间质通透性和间质性液压）。此外，在框架内开发了一种准确的方法，用于同时估计弹性模量和超声图像的可压缩性。这项工作增强了我们对癌症组织复杂机械行为的理解，并为癌症诊断和治疗评估提供了宝贵的见解。A2。我最近的另一项贡献是对对比特征分析（CFA）框架的开发，在参考文献中详细介绍。5。用于BMP应用程序的高性能和可解释的AI：深度神经网络（DNNS）在推理和决策模型培训期间将数千个特定于任务的特定功能提取到数百万个特定于任务的功能。可视化这些功能对于理解学习过程和改善DNN的性能至关重要，但现有的可视化技术仅适用于分类任务。对于回归，该特征点位于具有固有复杂形状的高维连续体上，从而使特征有意义地可视化。鉴于BMP中的大多数深度学习应用都是以回归为导向的，因此开发了一种概念框架和计算方法来可靠地可视化回归特征具有很大意义。i引入了DNN特征可视化4的多种发现和分析方法（MDA）方法，其中涉及学习与DNN的输出和目标标签相关的歧管拓扑。MDA提供了DNN特征的深刻洞察力，突出了DNN的适当性，概括性和对抗性鲁棒性。这些作品可以更深入地了解DNN“黑匣子”，从而设计了更有效的神经网络体系结构。发现CFA和MDA在改善多个医学成像应用中提高DNN性能和可解释性方面的有效性是显着的。A3。 基因组学数据分析的深度学习：单细胞基因组学的显着进步提出了询问大量生物医学查询的独特挑战和机会。A3。基因组学数据分析的深度学习：单细胞基因组学的显着进步提出了询问大量生物医学查询的独特挑战和机会。高维基因组数据本质上是复杂的，这是由于基因之间的相互交织的关系。现有的方法，包括新兴的基于深度学习的方法，并未考虑数据处理过程中的潜在生物学特征，这极大地损害了数据分析的性能并阻碍了先进基因组技术的最大利用。i开发了一种基于熵的制图策略，以将高维基因表达数据数据构成配置的图像格式，称为Genomap，并明确地集成了基因组相互作用6,7。这种独特的表格转换将基因 - 基因相互作用投入了基因组的空间配置，使我们能够提取深基因组相互作用特征并发现数据的潜在歧视性模式。i表明，对于多种应用（细胞聚类和识别，基因签名提取，单细胞数据积分，细胞轨迹分析，降低性降低和可视化），所提出的方法可大大提高数据分析的准确性。