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使用具有稳定性和参数分析的数值方法对糖尿病的数学模型的全面研究
摘要：糖尿病正在以一种沉默的流行病来席卷世界，对公共卫生构成了日益严重的威胁。建模糖尿病是一种有效的方法，可以监测糖尿病患病率的增加，并制定具有成本效益的策略，以控制糖尿病的发生率及其并发症。本文重点介绍了称为糖尿病并发症（DC）模型的数学模型。使用不同的数值方法对DC模型进行分析，以随着时间的推移监测糖尿病人群。这是通过使用五种不同的数值方法分析模型的。此外，还检查了时间步长和影响糖尿病情况的各种参数的影响。DC模型取决于某些参数，其值在模型的收敛中起着至关重要的作用。因此，本文实施了参数分析并随后在本文中进行了讨论。本质上，Runge -Kutta（RK）方法提供了最高的精度。此外，亚当 - 莫尔顿的方法还提供了良好的结果。最终，本文提供了诊断后对糖尿病并发症的发展的全面理解。结果可用于了解如何改善一个国家的整体公共卫生，因为政府应该制定有效的糖尿病筛查和治疗的战略计划。
通过物理增强动态模式分解方法启用具有替代模型的替代预后学
计算模型提供了评估和预测物理系统健康和性能的基本定量工具。但是，由于其时间密集型的性质，高实现模型很少用于实时操作或大型优化循环。提高预后计算效率的一种常见方法是采用表面模型。这样的模型可以显着减少计算时间，以获得一些准确的损失。在这种情况下，提出了动态模式分解（DMD）的使用，以对锂离子（Li-ion）电池电量进行替代模型。dmd，但是尚未应用于PHM域，在PHM域中，非线性行为的远面预测对于传播断层或剩余有用的使用寿命至关重要。对于锂离子电池健康管理，DMD的标准应用仅使用可观察到的兴趣量无法捕获实验室测试中展示的电池的非线性排放。Koopman理论提供了一种机制，可以通过将非线性状态变量扩展到系统表示中，以在DMD框架中以高维线性模型进行高维线性模型进行交易。通过这种方式，DMD允许根据Koopman运算符的维度提供可配置的模拟精度。为了进行电池健康管理，我们使用了更高的物理模型的隐藏状态增强了可观察到的变量，以构建DMD代理。与高实现模型相比，替代物提高了计算效率，仅损失准确性，并实现了长期prog-
使用具有生物活性的 ICAM-1 mAb 进行免疫疗法和……
如果不及时治疗，GD会导致大量致残率和死亡率[3]。TSHR是目前GD病因和发病机制研究的重点，TSHR是GD发病的重要独立危险因素[4]。许多学者[5–7]推测促甲状腺激素受体抗体（TRAb）是一种针对TSHR的自身反应性抗体，该抗体与甲状腺细胞膜上的TSHR结合，导致甲状腺细胞刺激、过度生长和甲状腺激素合成。激素分泌增加导致甲状腺毒症[8]。ATD治疗的时间受TRAb滴度的影响[9]。细胞间粘附分子1（ICAM-1）是免疫球蛋白超家族的成员，表达于抗原呈递细胞的质膜上。ICAM-1在自身免疫性甲状腺疾病和GO的发展中起重要作用[10，11]。血清中可溶性 ICAM-1 水平与 GO 活动性和严重程度相关，可用于
使用具有像素变化检测的深信信矛盾神经网络对MRI进行有效的脑肿瘤分类
脑肿瘤是一种癌症，其中大脑中的组织在大脑中迅速而不均匀地生长，并对人类生命造成巨大威胁。脑肿瘤被认为是成年人中常见可怕的癌症之一，它也会影响儿童。这种癌症分为两种类型，例如良性肿瘤和恶性肿瘤。然而，良性肿瘤是可以治愈的，而恢复受恶性肿瘤影响的患者的生存机会较小。如今，通常使用MR图像来检测脑肿瘤的种类。早期分类和肿瘤的鉴定对于治疗肿瘤并从早期死亡中挽救了人类生命很重要。然而，使用术前和术后MR图像的脑肿瘤分类和变化检测百分比是一项非常具有挑战性的任务。为了克服此类问题，这项研究提出了一种新的有效技术，用于使用拟议的深信念网络（DBN） +深卷积神经网络（DCNN）来确定像素变化检测。该过程涉及四个阶段，例如预处理，分割，特征提取和分类。DBN + CNN的组合用于基于错误函数的决策。DBN + CNN通过开发的横梁算法进行了训练。此外，提出的方法的最大准确度为0.957，灵敏度为0.967，特异性为0.918。
MRI脑肿瘤分割，使用具有密集编码器块和残留解码器块的3D U-NET
磁共振成像（MRI）自动脑肿瘤分割的主要任务是自动分割脑肿瘤水肿，腹部水肿，内窥镜核心，增强肿瘤核心和3D MR图像的非增强肿瘤核心。由于脑肿瘤的位置，大小，形状和强度差异很大，因此很难自动分割这些脑肿瘤区域。在本文中，通过结合Densenet和Resnet的优点，我们提出了一个新的3D U-NET，具有密集的编码器块和残留的解码器块。我们在编码器部分中使用了密集的块和解码器部分中的残留块。输出特征图的数量随编码器的收缩路径中的网络层增加而增加，这与密集块的特征一致。使用密集的块可以减少网络参数的数量，加深网络层，增强特征传播，减轻消失的梯度和扩大接收场。在解码器中使用残差块来替换原始U-NET的卷积神经块，这使网络性能更好。我们提出的方法在BRATS2019培训和验证数据集上进行了培训和验证。我们在BRATS2019验证数据集上分别获得了整个肿瘤，肿瘤核心和增强肿瘤核心的骰子得分，分别为0.901、0.815和0.766。我们的方法比原始的3D U-NET具有更好的性能。我们的实验结果表明，与某些最新方法相比，我们的方法是一种竞争性的自动脑肿瘤分割方法。
使用具有较大孔隙量的柔性碳材料
摘要：使用带有大孔体积的导电单壁3D石墨烯作为阴极支撑材料的导电单壁3D石墨烯制备了有效的全溶剂李 - S电池的耐用纳米结构阴极材料。在活性材料的高载荷（50-60 wt％）下，在充电/放电过程中使用传统的阴极支撑材料观察了微观相位分离，但这通过将硫硫化到弹性和灵感的Nanoporof depline的中孔中的硫化抑制作用来抑制，并具有5.3 ml g的大孔。因此，在固体电解质，绝缘硫和导电碳中实现了耐用的三相接触。因此，在353 K的严格运行条件下，组装全稳态电池的电化学性能显着改善和可行，并提高了循环稳定性，并且循环稳定性以及最高的特定能力，最高的特定能力为716 mA H每克Cath cathe（4.6 Ma H cm-h cm-h cm-0.2 c can in 50％均达到50％的固定量（0.2 c）。关键字：纳米多孔碳，3D石墨烯，锂 - 硫电池，所有固定状态电池，大孔体积
使用具有较大最小重量的自偶代码的mceliece类型加密系统
摘要。NIST Quantum Cryptogra-Phy竞赛中的最终主义者之一是经典的McEliece Cryptosystem。不幸的是，其公共密钥大小代表了实际限制。解决此问题的一种选择是使用不同校正代码的不同家庭。大多数此类尝试都失败了，因为这些密码系统被证明不安全。在本文中，我们建议使用高较小距离距离自偶偶联代码和从中得出的刺穿代码的McEliece类型加密系统。据我们所知，到目前为止，此类代码尚未在基于代码的密码系统中实现。对于80位安全案例，我们构建了长度1 064的最佳自偶代码，据我们所知，该代码以前没有提出。与原始的McEliece密码系统相比，这使我们可以将密钥尺寸降低约38.5％。
使用具有成本效益的近网零能源的方法，具有用途的能量和电池存储的时间最大值WEI 1，SANG HOON LEE 1，TIANZH
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雇用具有强大网络安全实践的服务提供商的提示
CPS在线图中为1 970到2018。一行显示平均持续时间。在1970年至2008年之间，平均值范围从1970年的8.6周低至1983年的20.0。在从大衰退中恢复期间，平均持续时间要高得多，甚至超过2011年和2012年的39.0周。另一行显示了2009年至2018年的平均失业预测。在2009年，平均失业率预计为21.2周，但实际上是24周。在2013年，平均失业率预计为23.2周，但实际上是36.5周。在2018年，平均失业率预计为18.2周，但实际上是22.8周。
使用具有可调折射指数的培养基清除昆虫大脑期间透明度和收缩的比较
补体系统包括先天免疫系统的前线。是由不同途径中的致病表面模式触发的，级联反应以膜攻击复合物的形成（MAC；补体成分C5B至C9）和C5A（一种有效的过敏毒素），这是一种有效的过敏毒素，通过与C5A受体1（C5AR1）结合，从而引起各种浮力信号（C5AR1）。尽管在消除病原体，从免疫系统中启动和募集髓样细胞以及与其他生理系统的串扰中的重要作用，但补体系统的无意激活仍会导致自源性疾病的自我攻击和过度反应。因此，它构成了专门疗法的有趣靶标。通过在阵发性的夜间血尿中批准eculizumab的批准证明了安全和有效的末端补体途径的范围。此外，已经证明了稀有肾脏疾病的补体贡献，例如狼疮性肾炎，IgA肾病，非典型溶血性尿毒症综合征，C3肾小球糖或抗神经粒细胞质抗体抗体抗体相关的血管炎。本综述总结了补体系统中终端效应剂在这些疾病中的参与，并概述了目前正在临床发育中的补体组件C5，C5A，C5AR1和MAC的抑制剂。此外，讨论了严重的Covid-19患者的补体活动与肺损伤之间的联系，并提出了在Covid-19中使用补体抑制剂的潜力。