摘要:Monte Carlo(MC)是研究散射媒体中光子迁移的强大工具,但很耗时以解决反问题。为了加快MC模拟的速度,可以将缩放关系应用于现有的初始MC模拟,以生成具有不同光学属性的新数据集。我们命名了这种方法基于轨迹,因为它使用了初始MC模拟的检测到的光子轨迹的知识,这与基于较慢的光子方法相反,在这种方法中,新型MC模拟具有新的光学特性。我们研究了缩放关系的收敛性和适用性限制,这两者都与所考虑的轨迹样本也代表了新的光学特性有关。为了吸收吸收,缩放关系包含平滑收敛的兰伯特啤酒因子,而对于散射,它是两个快速分化因子的乘积,其比例很容易达到十个数量级。我们通过研究给定长度的轨迹中的散射事件数量来研究这种不稳定。我们根据记录的轨迹中的最小最大散射事件进行了散射缩放关系的收敛测试。我们还研究了MC模拟对光学性质的依赖性,这在反问题中最关键,发现散射衍生物归因于小泊松分布的散射事件分布的小偏差。本文也可以用作教程,有助于理解比例关系的物理学与其局限性的原因,并制定了应对它们的新策略。
结果:最终分析中包括三个RCT(Keynote-671,Nadim II和Aeegean)。PIO group (neoadjuvant platinum-based chemotherapy plus perioperative immunotherapy) exhibited superior ef fi cacy in OS (hazard ratio [HR]: 0.63 [0.49-0.81]), EFS (HR: 0.61 [0.52, 0.72]), objective response rate (risk ratio [RR]: 2.21 [1.91, 2.54]), pathological complete response (RR:4.36 [3.04,6.25]),主要病理反应(RR:2.79 [2.25,3.46]),R0切除率(RR:1.13 [1.00,1.26])和辅助治疗速率(RR:1.08 [1.08 [1.01,1.15])与PP组(NeoAdjuvivant Plasity Plaser Plaser Plaser Planeboers plyoper plyoper plyoper plyoper)相比。在亚组分析中,EFS几乎在所有亚组中都倾向于PIO组。BMI(> 25),T阶段(IV),N阶段(N1-N2)和病理反应(具有病理完全反应)是PIO组的有利因素。在安全评估中,PIO组表现出更高的严重AE(28.96%比23.51%)和AES导致治疗中断(12.84%比5.81%)。同时,尽管总的不良事件,3-5级不良事件和致命的不良事件倾向于有利于PP组,但差异在统计学上并不显着。
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引用格式 : 周爽 , 苏景林 , 刘晓星 , 等 .多孔陶瓷材料力学特性的离散单元法定量模拟 .中国科学 : 物理学力学天文学 , 2019, 49: 064602 Zhou S, Su J L, Liu X X, et al.Quantitative simulation of mechanical properties of porous ceramic materials by discrete element method (in Chinese).Sci Sin-Phys Mech Astron, 2019, 49: 064602, doi: 10.1360/SSPMA2018-00332
对离子在半导体中产生的电离径迹的产生和传输进行 TCAD 模拟与可靠性以及辐射探测器的设计息息相关。具体而言,可靠性应用侧重于模拟在测试半导体元件是否易受软错误(逻辑器件、存储器,例如 [1] )和单粒子烧毁(功率器件,例如 [2] )影响时发生的瞬态现象。主要的 TCAD 工具已经包含模型和程序(例如 [3] ),但它们存在一些实际限制,例如仅限于单一类型的离子、有效能量范围的限制以及仅适用于硅的校准。此外,现有模型在数值上比较僵化,不易针对其他类型的离子、半导体和能量范围进行校准。本文提出了一个基于物理导向的 Crystal-Ball 函数 [4] 的半导体中低能离子沉积电荷的统一模型。特别关注能量范围分别为 0 – 10 MeV 和 0 – 160 MeV 的 α 粒子和质子。与常用模型相比,这种选择具有几个优势。特别是,α 粒子和质子使用相同的建模函数。此外,与现有解决方案相比,所提出的模型使用的校准参数更少,数值条件良好,并且其校准参数更透明,因为它们与可测量的物理量相关。最后,所提出的模型可以轻松扩展到不同的半导体和离子类型。
模块-1 BJT偏置:BJT放大器电路中的偏置:经典离散电路偏置(电压 - 分隔偏置),使用收集器偏置以基本反馈电阻。小信号操作和模型:收集器电流和跨导性,基本电流和输入电阻,发射极电流和输入电阻,电压增益,信号和直流数量分离,即混合π模型。MOSFET:MOS放大器电路中的偏置:固定V GS,固定V G,排干到门反馈电阻。小信号操作和建模小:直流偏置点,漏极中的信号电流,电压增益,小信号等效电路模型,跨导性。
我们小组率先在 LHC 的高能物理分析中使用量子机器学习 (QML)。我们已在门模型量子计算机模拟器和硬件上成功将几种 QML 分类算法应用于 ttH(与顶夸克对相关的希格斯粒子生成)和希格斯粒子到两个μ子(希格斯粒子与第二代费米子的耦合)这两项最近的 LHC 旗舰物理分析。模拟研究已使用 IBM Quantum Framework、Google Tensorflow Quantum Framework 和 Amazon Braket Framework 进行,并且我们已实现良好的分类性能,其性能类似于目前在 LHC 物理分析中使用的经典机器学习方法,例如经典 SVM、经典 BDT 和经典深度神经网络。我们还使用 IBM 超导量子计算机硬件进行了研究,其性能令人鼓舞,并且接近 IBM 量子模拟器的性能。此外,我们将研究扩展到其他 QML 领域,例如量子异常检测和量子生成对抗,并已取得一些初步成果。此外,我们还使用 NVIDIA cuQuantum 和 NERSC Perlmutter HPC 克服了大量子比特(25 个量子比特或更多)和大量事件情况下的密集计算资源挑战。
模块 — I(12 小时) MOS 场效应晶体管:FET 和 MOSFET 的原理和操作;P 沟道和 N 沟道 MOSFET;互补 MOS;E- MOSFET 和 DMOSFET 的 VI 特性;MOSFET 作为放大器和开关。BJT 的偏置:负载线(交流和直流);工作点;固定偏置和自偏置、带电压反馈的直流偏置;偏置稳定;示例。FET 和 MOSFET 的偏置:固定偏置配置和自偏置配置、分压器偏置和设计模块 — II(12 小时)BJT 的小信号分析:小信号等效电路模型;CE、CC、CB 放大器的小信号分析。Rs 和 RL 对 CE 放大器操作的影响、射极跟随器;级联放大器、达林顿连接和电流镜电路。 FET 的小信号分析:小信号等效电路模型、CS、CD、CG 放大器的小信号分析。CS 放大器上的 RsiG 和 RL 的匹配;源极跟随器和级联系统。模块 —III(8 小时)FET 和 BJT 的高频响应:BM 和 FET 的高频等效模型和频率响应;CS 放大器的频率响应、CE 放大器的频率响应。模块 —IV(6 小时)反馈放大器和振荡器:负反馈和正反馈的概念;四种基本反馈拓扑、实用反馈电路、正弦振荡器原理、WeinBridge、相移和晶体振荡器电路、功率放大器(A、B、AB、C 类)。模块 — V(7 小时)运算放大器:理想运算放大器、差分放大器、运算放大器参数、非反相配置、开环和闭环增益、微分器和积分器、仪表放大器。书籍:
适应性免疫通过调节抗原特异性反应,炎症信号传导和抗体产生,在动脉粥样硬化的发病机理中起着重要作用。但是,随着年龄的增长,我们的免疫系统经历了逐渐的功能下降,这种现象称为“免疫衰老”。这种下降的特征是增生性幼稚的B和T细胞的减少,B和T细胞受体库库减少,以及相关的分泌性分泌性疾病。此外,衰老会影响生发中心的反应,并恶化次级淋巴器官功能和结构,从而导致T-B细胞动力学受损并增加自身抗体的产生。在这篇综述中,我们将剖析衰老对适应性免疫的影响以及与年龄相关的B-和T细胞在动脉粥样硬化发病机理中所起的作用,强调需要针对与年龄相关的免疫功能障碍的干预措施,以减少心血管疾病风险。
