Feng Wang, [a,b]# Lian Chen, [a] # Jiaqi Wei, [c] Caozheng Diao, [d] Fan Li, [b] Congcong Du, [a] Zhengshuai Bai, [b] Yanyan Zhang, [b] Oleksandr I. Malyi,* [a,e] Xiaodong Chen, [c] Yuxin Tang,* [a,b] Xiaojun Bao* [a,b]
Technical Parameter 额定功率/Power : 100W 额定电压/Voltage : 220V/50Hz 防水等级/Waterproof : IPX4 机身材质/Material : 岩板/Sintered Stone
©作者2025。Open Access本文在创意共享属性下获得许可 - 非商业 - 非洲毒素4.0国际许可证,该许可允许以任何中等或格式的任何非商业用途,共享,分发和复制,只要您与原始作者提供适当的信誉,并为您提供了符合创造性共识许可的链接,并提供了持有货物的启动材料。您没有根据本许可证的许可来共享本文或部分内容的适用材料。本文中的图像或其他第三方材料包含在文章的创意共享许可中,除非在信用额度中另有说明。如果本文的创意共享许可中未包含材料,并且您的预期用途不受法定法规的允许或超过允许的用途,则您需要直接从版权所有者那里获得许可。要查看此许可证的副本,请访问h t p p://c r e a t i v e c o m m o ns。or g/l i c e n s e s/b y-n c-n c-n c-n d/4。0/。
中苏门答腊盆地是一个具有巨大石油和天然气潜力的沉积盆地。利用这一潜力所做的努力之一是利用地震方法进行地球物理勘探。地震方法是提供地球地下状况(例如层结构、地质结构、碳氢化合物指标以及储层的物理性质)清晰图像的最优秀方法。本研究采用了地震反演方法和地震属性方法。使用的地震属性是均方根 (RMS) 和包络属性。同时,所采用的地震反演是声阻抗反演(AI)。 RMS 和包络属性有助于绘制地震波的最大振幅,这些地震波反映了地表以下的密度或岩性差异,并指示了具有储层潜力的区域的存在。声阻抗反演可以绘制某一层的声阻抗值,可以有效定量指示岩性、孔隙度和储层特征的差异。均方根 (RMS) 和包络属性显示“FAP”油田 Telisa 地层顶部的亮点区域,而日志数据显示 Telisa 地层中存在碳氢化合物。研究区碳酸盐岩储层声阻抗值分布在15000((Ft/s)*(g/cc))~30000((Ft/s)*(g/cc))范围内。 “FAP”油田碳酸盐岩储层孔隙度为0.18~0.3(V/V),密度为2.2~2.4(g/c3)。关键词:苏门答腊盆地中部,RMS 属性,包络属性,反演
原告是开发商,他们声称市政府违反了第 760.26 条,因为他们的经济适用房联排别墅项目基于其资金来源(经济适用房融资)而受到歧视。通过第三次修改后的投诉,开发商根据该法案第 760.35(4) 条寻求对市政府的补救措施,包括宣告性救济、禁令性救济、损害赔偿以及律师费和费用。请参阅佛罗里达州法令(2021 年)第 760.35(4) 条。市政府提出驳回申诉,称主权豁免保护市政府免受开发商的索赔。审判法院驳回了动议,没有给出任何解释。
背景肺癌是全球癌症死亡的主要原因[1]。非小细胞肺癌(NSCLC)约占肺癌的85%[2]。目前,NSCLC的主要治疗方法是化疗、手术、放疗和靶向治疗[3],但五年生存率低至18%,且可能导致严重的副作用和耐药性[4,5]。因此,迫切需要开发治疗非小细胞肺癌的有效药物。地球总物种的25%由海洋物种组成。这些化合物中的许多具有特殊的生物活性和化学结构,可作为许多疾病的潜在药物[6,7]。这些海洋植物提取物大多已被证实具有抗癌[8,9]、抗炎[10,11]、抗病毒[12,13]等作用。从海洋植物提取物中提取的海洋药物受到越来越多的关注。褐藻是海洋中的一种大型藻类。岩藻固醇是褐藻乙醇提取物中的一种藻类植物固醇,已被证实具有多种生物活性,包括抗氧化[14-16]、抗炎[17-19]、抗癌[20]、抗菌[21]、抗抑郁[22]等。先前的研究报道了岩藻固醇在抗宫颈癌[20]、抗白血病[23]、抗结直肠癌[24]等方面的作用,但关于岩藻固醇治疗非小细胞肺癌的机制研究很少,其潜在的治疗靶点和相关途径尚未详细报道。
先前的研究表明,线粒体不仅在癌细胞(CSC)代谢中起核心作用,而且在CSC干性维持和分化的调节中起着核心作用,这是癌症进展和治疗性抗性的关键调节剂。因此,预计CSC中线虫的调节机制的深入研究有望为癌症治疗提供新的靶标。本文主要介绍线粒体及其相关机制在CSC Stemness维持,代谢转化和化学上的作用。讨论主要关注以下方面:线粒体形态结构,亚细胞定位,线粒体DNA,线粒体代谢和线粒体。手稿还描述了针对线粒体靶向药物的最新临床研究进展,并讨论了其目标策略的基本原理。的确,了解线粒体在CSC规范中的应用将促进新型CSC靶向策略的发展,从而显着提高癌症患者的长期存活率。
目的机器学习算法在神经影像学领域已显示出突破性成果。本文,作者评估了一种新开发的卷积神经网络 (CNN) 的性能,用于检测和量化非造影头部 CT (NCHCT) 中硬膜下血肿 (SDH) 的厚度、体积和中线移位 (MLS)。方法回顾性地确定了 2018 年 7 月至 2021 年 4 月期间在单个机构进行的用于评估连续患者头部创伤的 NCHCT 研究。根据神经放射学报告确定了 SDH、厚度和 MLS 的真实值。主要结果是 CNN 在外部验证集中检测 SDH 的性能,使用受试者工作特征曲线下面积分析来衡量。次要结果包括厚度、体积和 MLS 的准确性。结果 在符合研究标准的 263 例有效 NCHCT 病例中,135 例患者(51%)为男性,平均(± 标准差)年龄为 61 ± 23 岁,70 例患者经神经放射科医生评估诊断为 SDH。SDH 厚度中位数为 11 毫米(IQR 6 毫米),16 例患者的 MLS 中位数为 5 毫米(IQR 2.25 毫米)。在独立数据集中,CNN 表现良好,敏感度为 91.4%(95% CI 82.3%–96.8%),特异度为 96.4%(95% CI 92.7%–98.5%),准确度为 95.1%(95% CI 91.7%–97.3%);对于 SDH 厚度超过 10 毫米的亚组,敏感度为 100%。最大厚度平均绝对误差为 2.75 毫米(95% CI 2.14–3.37 毫米),而 MLS 平均绝对误差为 0.93 毫米(95% CI 0.55–1.31 毫米)。计算用于确定自动和手动分割测量之间一致性的 Pearson 相关系数为 0.97(95% CI 0.96–0.98)。结论所述 Viz.ai SDH CNN 在独立验证成像数据集中识别和量化 SDH 的关键特征方面表现非常出色。
结构(参见图 2 (1)-(9)),尽管很快意识到可以轻松进行进一步简化,以减少这些结构所需的处理步骤数。例如,SiO 2 层中的最终台阶高度可以完全用烘烤的光聚合物代替,从而减少一轮(光刻 + SiO 2 蚀刻)。虽然