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群体药代动力学和
多粘菌素 B 是治疗多重耐药革兰氏阴性细菌感染的最后一种治疗选择。本研究旨在开发一种群体药代动力学模型和有限抽样策略，即使用有限数量的样本来估计浓度曲线下面积 (AUC) 的方法，以协助中国患者对多粘菌素 B 的治疗药物监测。使用 Phoenix ® NLME 对 46 名成年患者在稳定状态下获得的数据进行群体药代动力学分析。研究了各种人口统计学变量作为群体药代动力学建模的潜在协变量。使用组内相关系数和 Bland-Altman 分析验证了基于贝叶斯方法和多元线性回归的有限抽样策略。结果，数据用二室群体药代动力学模型描述。通过建模发现，肌酐清除率是影响多粘菌素 B 清除率的具有统计学意义的协变量。有限取样策略显示，两点模型（C 0h 和 C 2h ）可以预测多粘菌素 B 暴露量，具有良好的线性相关性（r 2 > 0.98），四点模型（C 1h 、C1 .5h 、C 4h 和 C 8h ）在预测多粘菌素 B AUC 方面表现最佳（r 2 > 0.99）。总之，本研究成功建立了可用于临床实践的群体药代动力学模型和有限取样策略，以协助中国患者多粘菌素 B 治疗药物监测。
利用量子处理单元上的量子生物技术来改善蛋白质结合位点的测定
简洁地模拟蛋白质结合对于理解不同生物系统之间的相互作用、设计有影响力的新生物化合物以及构建结合生物系统和非生物系统（如晶体和非晶态系统）的生物材料至关重要。近年来，基因疗法有望治愈各种疾病，而 CRISPR 的发展进一步放大了这种希望，这使得这一点尤为重要。由于每种氨基酸都很复杂，因此精确的建模仍然很困难。虽然有许多精确的模型描述蛋白质与其他蛋白质或某些溶剂中的相互作用，但模拟温度的影响、同一区域内其他系统引起的扰动的影响等仍然极其困难[1]。如果将功能类分配给整个功能，则随着氨基酸数量的增加，结合函数的求解难度将呈指数级增长，这使得只能在多项式时间内工作的计算机无法有效求解所有可能的组合。这个问题有两类解决方案。一类涉及在生物建模领域使用机器学习和人工智能。这需要用多项式模型来近似指数模型，并使用大量蛋白质信息数据集和高性能聚类来识别所分析蛋白质与测试数据之间的相似性和差异性。虽然这已经取得了巨大的成功，特别是通过展示结合模型的更高精度，但模型的数据强度意味着机器学习的精确度取决于输入的数据。虽然这对于机器学习影响的其他领域来说不是问题，例如在语音识别中，许多类型的语音模式的数据集很容易获得，但蛋白质建模仍然依赖于纳米级成像和分析技术来表征对接位点和氨基酸之间的连接。
量子稳定器代码的超对称性结构理论
我们研究了有限温度和边缘引起的对电荷和电流密度的影响，该电荷位于磁通量螺纹的2D锥形空间上。场算子在圆形边界上受约束，与圆锥形顶点，袋边界条件以及条件在术语前面的相反符号的条件约束。在二维空间中存在两个clifford代数的不相等表示，并为实现这些表示形式的两个字段提供了分析。圆形边界将锥形空间分为两部分，称为内部（I-）和外部（E-）区域。径向电流密度消失。对于一般的化学势情况，在两个区域中，电荷的预期值和方位角电流密度都明确分离。它们是磁通量的周期性功能和奇数功能，在磁通量和化学势的迹象的同时变化下。与文献中先前考虑的费米凝结物的重要差异是，当观测点趋于边界时，平均电荷和当前密度在极限中是有限的。在电子区域中，所有旋转模式都是规则的，总电荷和电流密度是磁通量的连续功能。在I区中，相应的期望值是在磁通量与通量量子之比的半数值下不连续的。这些不连续性来自I区中不规则模式的贡献。2D费米子模型，在奇偶校验和时间反向转换下（在没有磁场的情况下）结合了两个旋转磁场，意识到克利福德代数的不相等表示。讨论了这些模型中的总电荷和当前密度，以针对单独字段的边界条件的不同组合进行讨论。在2D Dirac模型描述的石墨锥中讨论了电子子系统的应用。
响应灵活性：智能的本地能源系统
向更脱碳，弹性和分布式能源系统的过渡需要当地倡议，例如智能本地能源系统（SLE），这会导致社区获得自给自足并成为电力岛。尽管最近已经部署了许多SLES项目，但其中只有少数已经成功地取得了成功，这主要是由于SLES规划和部署阶段的初步知识差距。本文利用英国在奥克尼群岛最大的SLE示威者的知识，名为“反应灵活性”项目（Reflex）项目，提出了一个框架，该框架将有助于社区成功实施SLES。首先，本文介绍了在奥克尼（Orkney）中实施的多功能电SLE如何减少能量转变对电基础设施的影响。我们根据对英国SLES项目的审查，确定并讨论成功SLE的主要推动因素和障碍。第二，为了帮助未来的社区实施SLE，我们将智能网格体系结构模型（SGAM）扩展到一个全面的多向量智能智能本地能源体系结构模型（SLEAM），其中包括所有主要能源服务，即电力，热量和运输。此扩展体系结构模型描述了需要在全面的SLE中解决的主要组件和交互层。接下来，为了告知SLE的成功部署，建议并为Reflex项目提供了广泛的SLE关键性能指标列表。最后，我们讨论了从Reflex项目中学到的经验教训，我们列出了所需的未来技术，使社区，能源政策制定者和监管机构能够为能源过渡做准备。
sn卤化物钙壶通过高通量探索
与表现出尖锐的兴奋性光致发光（PL）的单一组件二维（2D）金属卤化物钙钛矿（MHP）不同，混合的PB-SN 2D晶格中出现了宽带PL。已经提出了两个物理模型 - 自我捕获的激子和缺陷诱导的stokes变度 - 用于解释这种非常规现象。然而，这两个解释都提供了有限的合理化，而无需考虑强大的组成空间，因此，宽带PL的基本起源仍然难以捉摸。在此，我们建立了高通量自动化的实验工作流程，以系统地探索混合PB-SN 2D MHP中的宽带PL，采用PEA（苯乙酰胺）作为一种模型阳离子，可作为刚性有机隔离器起作用。从频谱上讲，随着早期结晶期间PB浓度的增加，宽带PL通过快速PEA 2 PBI 4相分离而进一步扩大。违反直觉，尽管缺陷密度很高，但具有高PB浓度的MHP表现出长时间的PL寿命。高光谱显微镜在这些膜中识别出实质性PEA 2 PBI 4相分离，假设结晶时通过相分离来建立电荷转移激子，是造成非凡行为的原因。在高PB组成下，这远远超过了缺陷引起的发射的杠杆，从而产生了独特的PL性质。我们的高通量方法使我们能够调和有争议的先验模型，这些模型描述了2D PB-SN MHP中宽带发射的起源，从而阐明了如何全面探索复杂材料系统的基本原理和功能。
应如何报告使用人工智能的研究？心脏 MRI 系统评价的经验教训
近年来，关于心脏成像的人工智能 (AI) 工具的研究急剧增加。其中包括对心脏 MRI (CMR) 结构进行分割的 AI 工具，这是获取临床相关功能信息的重要步骤。这些研究的报告质量对于该领域的发展和 AI 工具向临床实践的转化具有重要意义。我们最近进行了系统评价，以评估介绍心脏 MRI 分割自动化方法的研究报告质量（Alabed 等人。2022 AI 心脏 MRI 分割研究的报告质量——系统评价和未来研究的建议。心血管医学前沿 9：956811）。209 项研究被评估是否符合医学成像人工智能检查表 (CLAIM)，这是一个报告框架。我们发现报告质量参差不齐，有时甚至很差，并在出版物中发现重要且经常缺失的信息。模型描述对 CLAIM 的遵守率很高 (100%，IQR 80% – 100%)，但研究设计描述 (71%，IQR 63 – 86%)、用于训练和测试的数据集 (63%，IQR 50% – 67%) 和模型性能 (60%，IQR 50% – 70%) 低于预期。在这里，我们总结了我们的主要发现，针对可能不是人工智能专家的普通读者，并以此为框架讨论决定报告质量的因素，提出改进该领域研究报告的建议。我们的目标是帮助研究人员展示他们的工作，并帮助读者评估证据。最后，我们强调，即使面对心脏成像领域对人工智能的兴奋，也需要仔细审查介绍人工智能工具的研究。
应如何报告使用人工智能的研究？心脏 MRI 系统评价的经验教训
近年来，关于心脏成像的人工智能 (AI) 工具的研究急剧增加。其中包括对心脏 MRI (CMR) 结构进行分割的 AI 工具，这是获取临床相关功能信息的重要步骤。这些研究的报告质量对该领域的发展和 AI 工具向临床实践的转化具有重要意义。我们最近进行了一项系统评价，以评估介绍心脏 MRI 分割自动化方法的研究的报告质量（Alabed 等人，2022 年，AI 心脏 MRI 分割研究的报告质量——系统评价和未来研究的建议。心血管医学前沿 9：956811）。对 209 项研究进行了评估，以确定其是否符合医学成像 AI 清单 (CLAIM)，这是一个报告框架。我们发现报告质量参差不齐，有时甚至很差，并发现出版物中存在重要且经常缺失的信息。模型描述对 CLAIM 的遵守程度很高（100%，IQR 80% – 100%），但研究设计描述（71%，IQR 63 – 86%）、用于训练和测试的数据集（63%，IQR 50% – 67%）和模型性能（60%，IQR 50% – 70%）低于预期。在这里，我们总结了我们的主要发现，针对可能不是 AI 专家的普通读者，并以此为框架讨论决定报告质量的因素，提出改进该领域研究报告的建议。我们的目标是帮助研究人员展示他们的工作，并帮助读者评估证据。最后，我们强调需要仔细审查展示 AI 工具的研究，即使面对心脏成像领域对 AI 的兴奋。
CTE TEKS 复习 CTE 课程满足科学毕业要求
(4) 科学的本质。美国国家科学院将科学定义为“利用证据构建可检验的自然现象解释和预测，以及通过这一过程产生的知识”。这一不断变化和增加的庞大知识体系由物理、数学和概念模型描述。学生应该知道，有些问题超出了科学的范围，因为它们涉及无法通过科学检验的现象。 (5) 科学假设和理论。学生应该知道：(A) 假设是暂时的、可检验的陈述，必须能够得到观察证据的支持或不支持。在各种条件下经过检验的具有持久解释力的假设被纳入理论；(B) 科学理论基于自然和物理现象，能够由多名独立研究人员进行检验。与假设不同，科学理论是完善且高度可靠的解释，但随着新科学领域和新技术的发展，它们可能会发生变化。 (6) 科学探究。科学探究是利用科学和工程实践对自然世界进行有计划、有目的的研究。科学研究方法包括描述性、比较性或实验性。所选方法应适合所提出的问题。学生学习不同类型的研究，包括描述性研究，即收集数据和记录观察结果而不进行比较；比较性研究，即收集数据并操纵变量以比较结果；实验性研究，即与比较性研究类似的过程，但其中确定了对照。（A）科学实践。学生应该能够提出问题、计划和开展研究以回答问题，并使用适当的工具和模型解释现象。（B）工程实践。学生应该能够使用适当的工具和模型识别问题并设计解决方案。
都灵理工学院机构库
蒙特卡洛 (MC) 方法已用于计算半导体中的半经典电荷传输超过 25 年，是微电子器件模拟最强大的数值工具 [1]。然而，当今的技术将器件尺寸推向了极限，传统的半经典传输理论已不再适用，需要更严格的量子传输理论 [2]。为此，人们提出了各种基于格林函数 [3] 或维格纳函数 [4] 方法的电荷传输量子动力学公式。虽然这种量子力学形式允许严格处理相位相干性，但它们通常通过纯现象学模型描述能量弛豫和失相过程。人们还提出了一种用于分析载流子-声子相互作用下的瞬态传输现象的完整量子力学模拟方案 [5]。然而，由于需要大量计算，其适用性仍然仅限于短时间尺度和极其简单的情况。因此，尽管人们付出了很多努力，尽管在研究这些量子动力学公式方面取得了无可置疑的智力进步，但它们在强散射动力学存在下的实际设备中的应用仍然是一个悬而未决的问题。Datta、Lake 和同事的最新成果似乎很有希望 [6]。然而，他们的稳态格林函数公式不能应用于时间相关的非平衡现象的分析，而这种现象在现代光电器件中起着至关重要的作用。在本文中，我们提出了一种广义 MC 方法来分析量子器件中的热载流子传输和弛豫现象。该方法基于控制单粒子密度矩阵时间演化的动力学方程组的 MC 解；它可以被视为对开放系统的扩展
激光、激光光谱和光化学
激光这个词是受激辐射光放大的缩写。激光用于各种设备和应用，例如超市扫描仪、光盘存储驱动器、光盘播放器、眼科和血管成形术以及军事瞄准。激光还彻底改变了物理化学研究。它们对光谱学和光引发反应或光化学领域的影响是巨大的。利用激光，化学家可以以高光谱或时间分辨率测量分子的光谱和光化学动力学。此外，这些技术非常灵敏，可以研究单个分子。今天的每一位化学家都应该知道激光的工作原理，并了解它们产生的光的独特性质。要了解激光的工作原理，我们首先必须了解电子激发原子或分子衰变回到基态的各种途径。激光的产生取决于这些激发原子或分子衰变回到基态的速率。因此，我们将讨论爱因斯坦开发的速率方程模型，该模型描述了原子能级之间的光谱跃迁动力学。我们将看到，在考虑制造激光器之前，我们必须了解两个以上原子能级之间的跃迁。然后，我们将讨论激光器设计的一般原理，并描述研究化学实验室中使用的一些激光器。特别是，我们将通过详细检查氦氖激光器来说明激光器的工作原理。以氯化碘 ICl(g) 的激光光谱为例，我们将看到激光器可以解析使用传统灯式光谱仪无法观察到的光谱特征。然后，我们将研究光化学反应，即 ICN(g) 的光诱导解离或光解离。我们将了解到，可以使用输出飞秒（1 o-ts s）光脉冲的激光器测量 I-CN 键在吸收到解离电子态后断裂所需的时间。 5 91