未通过同行评审认证)是作者/资助者。保留所有权利。未经许可就不允许重复使用。此预印本的版权持有人(该版本发布于2024年4月30日。; https://doi.org/10.1101/2023.09.12.556394 doi:biorxiv Preprint
摘要。研究人员报告了近年来了解技术和工业过程的许多数值和分析工作。微电子,热交换器,太阳系,能量发生器只是热和传质流的最新应用。在本研究工作中研究了倾斜的渗透性表面上微极流体在倾斜的渗透表面上的二维稳定不可压缩的MHD流动,而热辐射在热辐射效应下的贡献是作为加热源。由于这种侵扰,发展了基于能量,动量,角动量,质量和浓度的问题方程的数学模型。为了将当前问题转换为无量纲的普通微分方程,已经分配了非二维变量。进化的数学模型在Mathematica中的第4阶R-K方法求解器以及第4阶R-K方法求解器以及Mathematica中的第四阶数学求解。通过数字和表显示和分析结果。最后,将皮肤摩擦,Nusselt和Sherwood编号用于不同的参数因子。为了验证此问题中使用的数值方法的准确性,我们将数值结果与可用发现进行了比较,很明显,当前工作的结果与文献中报道的结果非常吻合。改善嗜热,辐射因子和施密特数的值会降低速度。温度曲线随着粘性耗散参数的增加而增强。辐射参数的较高值,嗜热参数,微连续性在平面表面附近增加,并逐渐降低远离平面表面。浓度的曲线通过增加嗜热参数和施密特数来减少。 皮肤摩擦和传质率的曲线降低了磁场,热辐射和施密特数值。浓度的曲线通过增加嗜热参数和施密特数来减少。皮肤摩擦和传质率的曲线降低了磁场,热辐射和施密特数值。
Multitarget配体(MTL)已成为解决复杂多因素病理(例如神经退行性疾病)的有趣替代方法。然而,与这些化合物相关的常见挑战通常是它们的高分子量和低溶解度,这在试图渗透到血脑屏障(BBB)上时成为一个障碍。在这项研究中,我们设计了两个新的MTL,它们同时调节了三个Pharmaco逻辑靶标(TAU,β-淀粉样蛋白和TAR DNA结合蛋白43)。为了增强其脑穿透力,我们使用聚(乳酸 - 乙醇酸)制定了有机聚合物纳米颗粒。通过体外BBB模型评估了制剂的炭化,评估其在疾病代表性的细胞模型上的活性,例如阿尔茨海默氏病和肌萎缩性侧面硬化症。结果证明了新的MTL及其纳米颗粒封装的潜力,以治疗神经退行性疾病。
抽象预测和插值井之间获得3D分布的渗透性是用于保护模拟的具有挑战性的任务。无碳酸盐储层中的高度异质性和成岩作用为准确预测提供了重要的障碍。此外,储层中存在核心和井记录数据之间的复杂关系。本研究提出了一种基于机器学习(ML)的新方法,以克服此类困难并建立强大的渗透性预测模型。这项研究的主要目的是开发一种基于ML的渗透性预测方法,以预测渗透率日志并填充预测的对数以获得储层的3D渗透率分布。该方法涉及将储层的间隔分组为流量单位(FUS),每个储层单位都有不同的岩石物理特性。概率密度函数用于研究井日志和FUS之间的关系,以选择可靠的模型预测的高加权输入特征。已实施了五种ML算法,包括线性回归(LR),多项式回归(PR),支持矢量回归(SVR),决策树(DET)和随机森林(RF),以将核心渗透性与有影响力的孔集成与有影响力的孔原木以预测渗透率。数据集随机分为训练和测试集,以评估开发模型的性能。对模型的超参数进行了调整,以提高模型的预测性能。为了预测渗透率日志,使用了两个包含整个重点毒的关键井来训练最准确的ML模型,以及其他井来测试性能。的结果表明,RF模型优于所有其他ML模型,并提供最准确的结果,其中调整后的确定系数(R 2 ADJ)在预测的渗透率和核心渗透率之间的训练集为0.87,对于测试集,平均绝对误差和平均正式误差(MSSE)的平均误差和0.32和0.19和0.19和0.19和0.19,均为0.82。据观察,当在包含整个储层FUS的井上训练RF模型时,它表现出较高的预测性能。这种方法有助于检测井的孔原木和渗透率之间的模式,并捕获储层的广泛渗透率分布。最终,通过高斯随机函数模拟地统计学方法填充了预测的渗透率日志,以构建储层的3D渗透率分布。研究成果将帮助ML的用户对适当的ML算法做出明智的选择,以在碳酸盐储层表征中使用,以进行更准确的通透性预测,并使用有限的可用数据进行更好的决策。
1微生物学和生物医学研究所ACoruña(Inibic),大学医院ACoruña,Coruña,Coruña,西班牙2分子类型参考实验室,并检测Andalusia(Pyrasoa)的抗菌耐药机制。 div>微生物学和传染病的临床管理部门,塞维利亚Virgen Macarena大学医院。 div>西班牙塞维利亚大学塞维利亚生物医学研究所(IBIS),西班牙塞维利亚大学3研究与研究实验室,研究与抗生素和感染的研究实验室和研究,与卫生援助有关马洛卡(Mallorca
粗体表示p值<0.05。一个高风险的探险和定义为诊断时心脏死亡,心脏移植和/或LVEF的病史的概率。b异常的ECG:负T波连续2个导线,束支块,房屋效果,房屋浮肿,二级室内室障碍或以前的房屋效果或心房的病史。c异常的LV填充模式:放松,假单位或限制性模式受损。d CMR参数未包括在多变量分析中。e LGE在360个人中进行了评估。
cpher观察到FMR信号,因为自旋进动对宏观磁化的影响是由外部AC磁场驱动的,外部AC磁场是使用固态物理学中的Microwave Power-Ref-ko-wei Lin产生的,2020年,2020年
1 James J. Peters VA医疗中心,布朗克斯,纽约州10468,美国; qingkun.liu@mssm.edu(Q.L.); zhaoyu.wang@mssm.edu(Z.W.); Shengnan.sun@mssm.edu(S.S.)2美国纽约州西奈山的伊坎医学院; yongchao.ge@mssm.edu 3美国马里兰州20910年银泉沃尔特·里德陆军研究所; Christina.R.Lavalle.ctr@health.mil(C.R.L.); Walter.S.Carr.Civ@health.mil(W.C.)4落基山精神疾病,研究,教育和临床护理,美国Aurora退伍军人事务部,美国80045,美国; lisa.brenner@va.gov(l.a.b。); andrew.hoisington@va.gov (A.H.) 5 Anschutz Medical Campus, University of Colorado, Aurora, CO 80045, USA 6 Department of Systems Engineering and Management, Air Force Institute of Technology, Wright-Patterson Air Force Base, OH 45433, USA * Correspondence: fatemeh.haghighi@mssm.edu † These authors contributed equally to this work.
摘要。洪水是法国地中海地区的主要自然危害,每年造成损害和致命。这些流量是由以时间和空间范围有限的特征的重大预言事件(HPE)触发的。已经开发了新一代的区域气候模型,在公里量表上已经开发出来,允许对对流的深度表示,并对诸如HPE等局部规模现象的模拟进行了明确表示。对流 - 渗透区域气候模型(CPM)几乎没有用于水文影响研究中,而区域气候模型(RCMS)仍然不确定地中海流量的实体投影。在本文中,我们使用CNRM-AROME CPM(2.5 km)及其驾驶CNRM-Aladin RCM(12 km)在每小时的时间表上模拟位于法国地中海地区的Gardon d'Anduze流域上的浮游。气候模拟通过CDF-T方法纠正。使用了两个水文模型,一个集体和概念模型(GR5H)和一个基于过程的分布式模型(CREST),该模型已使用CPM和RCM的历史和未来气候模拟强迫。与RCM相比,CPM模型证实了其更好地产生极端小时降雨的能力。该附加值在流量峰的繁殖中传播在流量模拟上。未来的预测在水文模型之间是一致的,但两个气候模型之间有所不同。使用CNRM-Aladin RCM,
中/高渗透合金(MEA/HEA)催化剂已成为理想的候选者,因为它们的多功能催化剂是由于多功能金属成分对增强的催化活性的协同作用。但是,适当的测量元素的便捷准备和筛选以实现高催化性能仍然具有挑战性。在这项工作中,我们通过可行的电沉积法成功合成了一个摩卡库-P MEA电催化剂,用于分裂电催化。对于OER来说,AS制备的MEA表现出了超过276.1 mV(J = 10 mA/cm 2),其TAFEL斜坡为38.3 mV/dec,与她(j = 10 mA/cm 2)的超电势为64.7 mV,以及Tafel Slope的87.7 mv/dec.7.7 mv/dec。在整个水电解细胞中使用,MEA在50 mA/cm 2的高电流密度下达到了近100%的法拉达效率和卓越的稳定性。X射线光电子光谱(XPS)分析验证了高价值CO和MO是OER的最活跃的位点,而在P的存在下,富含电子的Cu是在Mococu-p Mea中造成的。这项研究不仅提供了可行的电沉积策略,可以获得具有较高活性和出色稳定性的MEA催化剂,而且还提供了对MEA催化中活性位点的鉴定的基本灯。
