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Wattenberg地区闭环地热的热和井流性能：预印本
闭环地热系统为资源受限的水热系统和刺激密集型地热系统提供了替代方案。在这项工作中，我们采用细长的体型理论（SBT）模型来模拟丹佛 - 朱尔斯堡盆地Wattenberg地区U环井设计的井流量和传热性能。研究了三种U环井模式，包括单，双重和多边设计。感兴趣区域内的地下的特征是深，热（> 200°C）的火成岩/变质地下室岩石，其背后是多个沉积地层。在6 km的目标深度内，U环的侧截面（S）估计接近300°C。作为基本情况，通过用u-loops中的SBT模型模拟带有开孔的侧面的SBT模型，研究了仅传导热传递，这些模型将使用水作为工作流体直接与热的干燥岩石直接交换。还考虑了超临界CO 2作为传热液的利用。在每种情况下，都评估了20年期限内的每年热量产生和温度曲线的系统性能。此外，使用自上而下的技术经济分析模型确定热量和电的升级成本（LCOH和LCOE）。结果表明，性能和成本优化的U-Loop设计是一种注射井的井间距为1,000米，具有10个50米间距的侧面，其温度梯度为60°C/km。通过此回路以60 kg/s的速度注入20°C的水，可以实现19兆瓦Th的平均热量产量（即2.2兆瓦E净植物产量），从而使LCOE和LCOH分别为$ 136/MWH E和$ 1.53/gj，在20年的项目中。
评估冷链物流性能，功能和
预计，由于人口的增加，到2050年的粮食产量将从目前的60％增加到110％（Garnett，2013年）。尽管如此，面对人口上涨和全球粮食价格上涨，粮食损失的速度增加。通常，园艺作物尤其是新鲜水果的损失是发展中国家面临的至关重要的挑战（Hailu and Derbew，2015年）。Gustavsson等人（2011年）估计，每年全球13亿吨的食物在全球范围内丢失。粮食损失是指为人类食用而生产或收获的植物和 /或动物的可食用部分，但最终不是人消耗的（Yildirim等，2016）。这一现象被认为是一个全球挑战，并努力将其提高到最低限度。目前的粮食损失率被认为是对可持续发展的重大威胁之一（Surucu-Balci和Tuna，2021年）。因为粮食损失对经济，环境和社会有负面影响（Alamar等，2018； Halloran等，2014； Gustavsson等al，2011年）。不仅如此，粮食损失增加了消费者的每单位成本，而同时减少了农民和食品价值连锁参与者的收入并增加了费用（Lipinski等，2013； Buzby和Hyman，2012）。
一种独特的肿瘤微环境使整流性甲状腺癌比乳头状甲状腺癌更具致命性但免疫疗法敏感
引言甲状腺癌是最普遍的内分泌恶性肿瘤，每年造成40,000多人死亡（1）。大多数甲状腺癌被认为是源自卵泡上皮细胞的病理学，包括乳头状甲状腺癌（PTC）和变性甲状腺癌（ATC）。尽管PTC和ATC都具有共同的起源，但它们具有两极分化的临床结果。PTC占所有甲状腺癌的近80％，具有良好的预后，特定于10年的疾病生存率超过90％（2）。 但是，ATC被广泛认为是最致命的癌症之一，中位存活仅为6至8个月（3），ATC表现出对大多数常规疗法的抗性（4）。 免疫疗法，例如免疫检查点抑制剂（ICIS），是一种抗癌治疗方法，可调节患者免疫细胞以治疗多种实体瘤（5）。 最近，临床试验还应用了ICIS，用于治疗 - 饮食甲状腺癌（包括ATC和晚期PTC）（6-8）。 尽管ICI治疗可能是侵袭性甲状腺癌患者的一种有前途的治疗方法，但已经显示出不同类型的甲状腺癌的明显表现，总体反应率（ORR）少于30％。 值得注意的是，ATC对抗编程的细胞死亡1/prom-Grammed细胞死亡配体1（抗PD-1/PD-L1）免疫疗法的反应更大，而晚期PTC似乎显示出较差的缓解率（9）。 单细胞RNA测序（SCRNA-SEQ）的最新进展为癌症细胞分辨率的转录特征提供了新的方法。PTC占所有甲状腺癌的近80％，具有良好的预后，特定于10年的疾病生存率超过90％（2）。但是，ATC被广泛认为是最致命的癌症之一，中位存活仅为6至8个月（3），ATC表现出对大多数常规疗法的抗性（4）。免疫疗法，例如免疫检查点抑制剂（ICIS），是一种抗癌治疗方法，可调节患者免疫细胞以治疗多种实体瘤（5）。最近，临床试验还应用了ICIS，用于治疗 - 饮食甲状腺癌（包括ATC和晚期PTC）（6-8）。尽管ICI治疗可能是侵袭性甲状腺癌患者的一种有前途的治疗方法，但已经显示出不同类型的甲状腺癌的明显表现，总体反应率（ORR）少于30％。值得注意的是，ATC对抗编程的细胞死亡1/prom-Grammed细胞死亡配体1（抗PD-1/PD-L1）免疫疗法的反应更大，而晚期PTC似乎显示出较差的缓解率（9）。单细胞RNA测序（SCRNA-SEQ）的最新进展为癌症细胞分辨率的转录特征提供了新的方法。然而，免疫疗法对ATC的可能机制比PTC更有效，并且进一步增强这种功效的方法尚不清楚，这两者都是将来要探索的重要方向。SCRNA-SEQ还被认为是识别候选精确医学治疗的人（例如免疫疗法）的一个有前途的途径（10）。在我们的研究中，SCRNA-SEQ数据包含2166666个细胞的PTC
一种独特的肿瘤微环境使整流性甲状腺癌比乳头状甲状腺癌更具致命性但免疫疗法敏感
引言甲状腺癌是最普遍的内分泌恶性肿瘤，每年造成40,000多人死亡（1）。大多数甲状腺癌被认为是源自卵泡上皮细胞的病理学，包括乳头状甲状腺癌（PTC）和变性甲状腺癌（ATC）。尽管PTC和ATC都具有共同的起源，但它们具有两极分化的临床结果。PTC占所有甲状腺癌的近80％，具有良好的预后，特定于10年的疾病生存率超过90％（2）。 但是，ATC被广泛认为是最致命的癌症之一，中位存活仅为6至8个月（3），ATC表现出对大多数常规疗法的抗性（4）。 免疫疗法，例如免疫检查点抑制剂（ICIS），是一种抗癌治疗方法，可调节患者免疫细胞以治疗多种实体瘤（5）。 最近，临床试验还应用了ICIS，用于治疗 - 饮食甲状腺癌（包括ATC和晚期PTC）（6-8）。 尽管ICI治疗可能是侵袭性甲状腺癌患者的一种有前途的治疗方法，但已经显示出不同类型的甲状腺癌的明显表现，总体反应率（ORR）少于30％。 值得注意的是，ATC对抗编程的细胞死亡1/prom-Grammed细胞死亡配体1（抗PD-1/PD-L1）免疫疗法的反应更大，而晚期PTC似乎显示出较差的缓解率（9）。 单细胞RNA测序（SCRNA-SEQ）的最新进展为癌症细胞分辨率的转录特征提供了新的方法。PTC占所有甲状腺癌的近80％，具有良好的预后，特定于10年的疾病生存率超过90％（2）。但是，ATC被广泛认为是最致命的癌症之一，中位存活仅为6至8个月（3），ATC表现出对大多数常规疗法的抗性（4）。免疫疗法，例如免疫检查点抑制剂（ICIS），是一种抗癌治疗方法，可调节患者免疫细胞以治疗多种实体瘤（5）。最近，临床试验还应用了ICIS，用于治疗 - 饮食甲状腺癌（包括ATC和晚期PTC）（6-8）。尽管ICI治疗可能是侵袭性甲状腺癌患者的一种有前途的治疗方法，但已经显示出不同类型的甲状腺癌的明显表现，总体反应率（ORR）少于30％。值得注意的是，ATC对抗编程的细胞死亡1/prom-Grammed细胞死亡配体1（抗PD-1/PD-L1）免疫疗法的反应更大，而晚期PTC似乎显示出较差的缓解率（9）。单细胞RNA测序（SCRNA-SEQ）的最新进展为癌症细胞分辨率的转录特征提供了新的方法。然而，免疫疗法对ATC的可能机制比PTC更有效，并且进一步增强这种功效的方法尚不清楚，这两者都是将来要探索的重要方向。SCRNA-SEQ还被认为是识别候选精确医学治疗的人（例如免疫疗法）的一个有前途的途径（10）。在我们的研究中，SCRNA-SEQ数据包含2166666个细胞的PTC
分析拖拉机成像组合，以改善部分负载的拖流性能和燃油经济性
Pharma Innovation Journal 2023; SP-12（10）：1681-1687 ISSN（E）：2277-7695 ISSN（P）：2349-8242 NAAS评级：5.23 TPI 2023; SP-12（10）：1681-1687©2023 TPI www.thepharmajournal.com收到：01-07-2023接受：05-08-08-2023 NIHAL KUMAR PANDEY M.TECH M.TECH M.TECH，农用机械和动力工程系机械和动力工程，SVCAET＆RS，IGKV，RAIPUR，CHHATTISGARH，印度AK Shrivastava，AK Shrivastava农用机械和动力工程系助理教授，KDCCARS，IGKV，RAIPUR，RAIPUR，RAIPUR，CHHATTISGARH，CHHATTISGARH，CHHATTISGARH，印度Nishama M.Tech印度Chhattisgarh，通讯作者：Nihal Kumar Pandey M.Tech，农用机械和动力工程系，SVCAET＆RS，IGKV，RAIPUR，RAIPUR，CHATTISGARH，印度，
基于生理学的人体血液稳定剪切流性通过机器学习的参数化：止血贡献
摘要级别的血液学是对血流以及所涉及的机械应力和运动学的研究。卡森本构方程是一种流行而简单的模型，用于描述血液的稳定剪切流变性，只有两个参数指定了无限的剪切粘度和取决于血液生理学的屈服应力。以前的文献已经将血细胞比容和纤维蛋白原浓度确定为影响血流的两个最重要的生理因素，但是由于使用了非标准化的数据集，卡森模型的先前参数化可能并不可靠。本研究使用机器学习和最大的标准化数据集来改善卡森模型在健康个体的血细胞比容和纤维蛋白原浓度方面的参数化。该研究还采用机器学习来识别可能影响血液流变学的潜在额外因素，即平均肌张力性血红蛋白（MCH）。所提出的方法证明了机器学习的潜力，以改善生理学和血液流变学之间的联系，并在心血管诊断中产生可能的影响。