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微机电系统
目标 提供有关 MEMS 技术和制造的基本知识。 课程目标 本课程应使学生能够： 1. 了解微制造的演变。 2. 学习各种制造技术。 3. 了解微传感器和微执行器。 4. 学习各种微执行器的设计。 第一单元简介（9 小时） 基本定义 – 微制造的演变 – 微系统和微电子学，缩放定律：静电力、电磁力、结构刚度、流体力学和传热的缩放。 第二单元微传感器（9 小时） 简介 – 微传感器：生物医学传感器和生物传感器 – 化学传感器 – 光学传感器 – 压力传感器 – 热传感器、声波传感器。 第三单元微执行器（9 小时） 微驱动：使用热力、压电晶体、静电力进行驱动。基于 SMA 的微执行器，微执行器：微夹钳、微电机、微阀门、微泵、微加速度计 - 微流体。第四单元 MEMS 制造技术（9 小时）MEMS 材料：硅、硅化合物、压电晶体、聚合物微系统制造工艺：光刻、离子注入、扩散、氧化、CVD、溅射、蚀刻技术。第五单元微加工（9 小时）微加工：体微加工、表面微加工、LIGA 工艺。封装：微系统封装、基本封装技术、封装材料选择。
肠道微生物群和微脉管系统
肠道菌群越来越被认为是肠粘膜中血管发育和内皮细胞功能的致动变量，但也影响远程器官的微脉管系统。在小肠中，用肠道菌群定殖以及随后的先天免疫途径的激活促进了复杂的毛细血管网络和乳乳的发展，从而影响了肠道的完整性 - 血管屏障的完整性以及营养摄取。由于肝脏通过门户循环产生大部分的血液供应，因此肝微循环稳步遇到微生物元素衍生的模式和主动信号代谢物，这些代谢产物会诱导肝弦正弦内皮的组织变化，从而影响正弦的免疫分化并影响代谢过程。，此外，微生物群衍生的信号可能会影响远处器官系统（例如大脑和眼睛微血管）的脉管系统。近年来，这个肠道居民的微生物生态系统被揭示出有助于几种血管疾病表型的发展。
关于源连接性和网络度量的可变性，源连接量和网络度量
图1 RNA干扰：将miRNA基因转录为原代miRNA（pri-miRNA），该基因由Drosha进一步处理以形成前miRNA。Exportin-5将前MIRNA转移到细胞质中，如果将其处理为成熟的miRNA。siRNA可以通过化学合成直接获得，并在载体或化学修饰的帮助下可以通过内吞作用到达细胞质。在细胞质中，成熟miRNA或siRNA的引导（反义）将组装到RNA诱导的沉默复合物（RISC）中。乘客（感官）链将被丢弃。成熟的RISC将通过与引导链配对找到目标mRNA序列。少于7个互补碱（种子区域）足以用于miRNA介导的RNAi，而siRNA诱导的沉默通常需要完全互补性。取决于触发分子（siRNA或miRNA），由于mRNA降解或转移到P体中，靶基因的翻译可能会被抑制。mRNA疗法：一旦通过适当的递送方法引入在细胞质中，经过改良的外源mRNA可以劫持细胞的核糖体，以转化为功能性蛋白质
位置不可源性的无源域自适应学习来预测太阳能发电
摘要 - 太阳能发电的预测是一项挑战任务，因为它依赖于表现出空间和时间变化的气候特征。由于数据分布的变化，预测模型的性能可能会在不同的位置各不相同，从而导致一个模型在一个区域中效果很好，但在其他区域则不能。此外，由于全球变暖的结果，天气模式的改变是明显的加速。这种现象引入了随着时间的流逝，即使在同一地理区域内，现有模型的功效也会降低。在本文中，提出了一个域自适应深度学习框架，以使用可以解决上述挑战的天气特征来估算太阳能发电。以监督的方式训练了一个已知位置数据集的馈电深度卷积网络模型，并用于预测以后未知位置的太阳能。这种自适应数据驱动的方法在计算速度，存储效率及其在最先进的非自适应方法失败的情况下改善结果的能力表现出显着的优势。我们的方法已显示出10的改进。47％，7。 44％，5。 分别为加利福尼亚州（CA），佛罗里达州（FL）和纽约（纽约）（纽约）的最佳性能非自适应方法相比，太阳能预测的准确性为11％。 索引术语 - 表现力，深度学习，域适应性，可再生能源47％，7。44％，5。分别为加利福尼亚州（CA），佛罗里达州（FL）和纽约（纽约）（纽约）的最佳性能非自适应方法相比，太阳能预测的准确性为11％。 索引术语 - 表现力，深度学习，域适应性，可再生能源分别为加利福尼亚州（CA），佛罗里达州（FL）和纽约（纽约）（纽约）的最佳性能非自适应方法相比，太阳能预测的准确性为11％。索引术语 - 表现力，深度学习，域适应性，可再生能源
抑制神经源性炎症通路与椎间盘源性背痛减轻相关
研究设计：回顾性队列研究。目的：本研究旨在确定在患有退行性脊柱疾病和偏头痛的患者群体中，开始使用抗降钙素基因相关肽 (CGRP 抑制剂) 药物治疗偏头痛是否也与背部/颈部疼痛、活动能力和功能的改善有关。文献概述：CGRP 上调脊柱病中的促炎细胞因子，如肿瘤坏死因子-α、白细胞介素-6、脑源性神经营养因子和神经生长因子，导致椎间盘退化和痛觉神经元敏化。尽管 CGRP 抑制剂可以抑制偏头痛中的神经源性炎症，但它们作为椎间盘源性背部/颈部疼痛疾病治疗靶点的异位疗效仍不清楚。方法：回顾性分析了 2017 年至 2020 年期间在单一学术机构中诊断为脊椎病和偏头痛并接受 CGRP 抑制剂治疗的所有成年患者。收集了患者人口统计学和医疗数据、随访时长、服用 CGRP 抑制剂前后偏头痛的严重程度和频率、脊椎疼痛、功能状态和活动能力。进行配对单变量分析以确定服用 CGRP 抑制剂前后脊椎疼痛、头痛严重程度和头痛频率的显著变化。使用 Spearman 的 rho 评估脊椎疼痛评分变化与功能或活动能力改善之间的相关性。结果：共纳入 56 名患者。服用 CGRP 抑制剂后脊椎疼痛就诊的平均随访时间为 123 天，偏头痛就诊的平均随访时间为 129 天。开始使用 CGRP 抑制剂治疗偏头痛后，背部/颈部疼痛显著减少（p<0.001），从 6.30 降至 4.36。根据脊柱随访记录，25% 的患者在服用 CGRP 抑制剂时日常生活活动功能得到改善，17.5% 的患者活动能力得到改善。背部/颈部疼痛的变化与功能改善有中等相关性（ρ =-0.430），但与活动能力改善无关（ρ =-0.052）。结论：服用 CGRP 抑制剂治疗慢性偏头痛并伴有退行性脊柱疾病的患者背部/颈部疼痛明显减轻。
在EEG源定位中的源取向检测和时空LCMV时的加速算法
本文说明了脑电图（EEG）数据的两个有效源定位算法的开发，旨在增强实时大脑信号重建，同时解决传统方法的计算挑战。准确的EEG源定位对于在认知神经科学，神经康复和脑部计算机界面（BCIS）中的应用至关重要。为了在精确的源方向检测和改进的信号重建方面取得重大进展，我们介绍了加速的线性约束最小方差（ALCMV）波束形成工具箱和加速的大脑源方向检测（AORI）工具箱。ALCMV算法通过利用递归协方差矩阵计算来加快EEG源重建，而与常规方法相比，AORI将源方向检测从三个维度简化了66％。使用模拟和实际脑电图数据，我们证明了这些算法保持高精度，方向误差低于0.2％，并且信号重建精度在2％以内。这些发现表明，所提出的工具箱代表了脑电图源定位的效率和速度的重大进步，使其非常适合实时神经技术应用。
绿源产品验证报告 2023
2.1 GSPV 方法论 ................................................................................................................ 6 2.2 PSO 归因 ................................................................................................................ 6 2.3 2023 年 GSPV 流程结果 ............................................................................................ 7 2.4 2023 年绿色和非绿色源产品客户的燃料结构 ............................................................. 9 2.5 2023 年单个供应商的 GO 缺口 ............................................................................. 13 2.6 临时 GSPV ............................................................................................................. 14 2.7 FMD 和 GSPV 时间表 ............................................................................................. 14