甲状腺相关眼病(TAO)是一种与甲状腺功能障碍密切相关的自身免疫性疾病,是成人眼科中一种具有挑战性的疾病。其临床表现复杂多样,病情进展可导致突眼、复视、暴露性角膜炎、角膜溃疡、压迫性视神经病变,导致不可逆的视力损害甚至失明。传统的TAO治疗方法包括糖皮质激素、免疫抑制剂和放射治疗,但往往存在局限性和副作用,使该疾病成为眼科的一大难题。因此,开发新型靶向药物成为解决TAO发病机制的研究热点。目前,teprotumumab、tocilizumab等一系列新型靶向药物已成功研发,在消炎和治疗该疾病方面显示出显著的疗效。此外,在TAO体外模型中发现的一些候选药物和分子靶点也展现出了良好的应用前景,本文简要综述了未来临床治疗的潜在新策略以及TAO新药疗法的进展。
背景:认知障碍(CI)是精神分裂症的独特特征,有证据表明儿童和青春期的精神分裂症(CAOS)代表了严重但罕见的精神分裂症形式,具有与成人发作条件的连续性。虽然在精神分裂症的成年人中已经确定了脑功能改变和CI之间的关系,但CAOS中脑功能异常的程度在很大程度上是未知的。在这项研究中,我们采用了静止状态功能磁共振成像(RS-FMRI)来研究CAOS患者大脑区域的功能改变。要评估跨多个认知领域的CI,我们利用了Stroop颜色和单词测试(SCWT)和基质共识认知电池(MCCB)测试。我们的目标是探索这些患者中功能性CI与低频频率(ALFF)水平的振幅之间的关联。
自发现石墨烯以来,二维(2D)材料中的光 - 形式相互作用一直是研究的重点。2D材料中的光 - 物质相互作用长度比2D材料的原子性质要短得多。等离激元纳米结构通常与2D材料集成在一起,以增强光 - 物质相互作用,为基础研究和技术应用提供了巨大的机会。纳米粒子(NPOM)结构,具有极限狭窄的光场。2D材料为研究具有亚纳光分辨率和量子等离子体的等离子场提供了一个良好的平台,直至单个原子的特征长度尺度。一份重点和最新的评论文章高度推论,以及时摘要,以概述这个快速增长的领域的进展,并鼓励在这一问题中进行更多的研究工作。在这篇综述中,我们将首先介绍NPOM结构中等离子体模式的基本概念。与2D材料中的等离子和准粒子之间的相互作用,例如,从弱耦合到强耦合,以及详细描述了从弱耦合到强度应用的激子和声子。也将触摸由2D材料(例如量子隧穿)分离的亚纳米计金属间隙中的相关现象。我们最终将讨论尚未清楚地理解的现象和物理过程,并为将来的研究提供了前景。我们认为,2D材料和NPOM结构的混合系统将来将是一个有希望的研究领域。
林德会 天信仪表集团有限公司 DOI:10.12238/jpm.v3i5.4925 [摘 要] 传感器一般由被测量的敏感元件、信号输出的特殊转换元件以及对应的电子线路几部分所构 成。智能仪表技术是一门集单片机、仪表控制技术、自动化技术、电子学等诸多学科的技术。随着信 息技术的不断发展与进步,为传感器以及智能化仪器仪表提供了较大的帮助。传感器以及智能化仪器仪 表逐渐引入自动化、电子信息、计算机、通信等不同领域中,由于计算机技术、微电子技术的飞速发展, 仪器仪表的智能化发展已拥有广阔的市场发展前景。目前,已经逐渐引起相关领域研究人员的高度重 视。本文主要围绕传感器及智能化仪器仪表发展现状以及在重点领域的应用展开全面阐述。 [关键词] 传感器;智能化仪器仪表;应用 中图分类号: TP212.6 文献标识码: A The application of sensors and intelligent instruments in key areas Dehui Lin will Tianxin Instrument Group Co., Ltd [Abstract] The sensor is generally composed of the measured sensitive element, the special conversion element of the signal output and the corresponding electronic circuit.Intelligent instrument technology is a set of single chip computer, instrument control technology, automation technology, electronics and many other disciplines.With the continuous development and progress of information technology, it has provided great help for sensors and intelligent instruments.Sensors and intelligent instruments and instruments are gradually introduced into automation, electronic information, computer, communication and other different fields, due to the rapid development of computer technology, microelectronics technology, the intelligent development of instruments and meters has a broad market development prospect.At present, it has gradually attracted great attention from researchers in related fields.This paper mainly focuses on the development status of sensors and intelligent instruments and their application in key areas. [Key words] Sensors; intelligent instrumentation; application 前言
这种化合物。特别是,针对其治疗活性和作用方式的科学研究很少。然而,它的非对映异构体藤黄酸(从藤黄果中提取)是市售的并且得到了充分研究。关于芙蓉酸提取、性质和化学特性的最具代表性的证据已由 Zheoat 等人(2019 年)和 Portillo-Torres 等人(2019 年)[6- 7] 分析。晶体学分析和 X 射线光谱证实,芙蓉酸是一个五元内酯环,具有四个碳原子和一个氧原子。C3(sp2)具有双键氧原子,C1 具有 OH 基团和 COOH 基团,C2 具有 COOH 基团(图 1)[8]。除了藤黄酸和芙蓉酸外,我们的研究还包括从玫瑰茄中提取的其他相关化合物,如图 1 所示。
众所周知,无论是手机还是其他技术,世界技术都在日益进步。那么,如果我们有量子计算机,为什么还要使用经典计算机呢?量子计算的目标是找到比经典计算机快得多的算法。量子计算机似乎不再只是物理学家和计算机科学家的专利,也适用于信息系统研究人员。在本文中,我们将研究量子计算机相对于经典计算机的优势、为什么它更好以及操作量子计算机时面临的问题。关键词:量子计算机、量子位、叠加、纠缠、经典计算机。1. 引言经典计算机是我们日常生活中使用的计算机,我们知道它们主要基于晶体管。它们以二进制数字 0 或 1 为基础工作。经典计算机是在 19 世纪初发展起来的。我们的第一代主要是基于真空管,第二代是基于晶体管,从第三代开始是基于IC芯片。随着电子元件尺寸的减小,系统尺寸也随之减小。芯片技术并没有变得更便宜和更好。图1是您的PC的图像。
CS Core (all courses required): Math/Science Elective (choose 1)*: CSCI 2101 P rogramming & Problem Solving I MATH 2217 Calculus III CSCI 2102 Programming & Problem Solving II MATH 3323 Linear Algebra CSCI 3103 Data Structures & Algorithms I BIOL 1400/1405 Biodiversity & Evolution (w/ lab) CIST 3230 Computer Networking原理化学2120/2125化学II(W/实验室)CSCI 3250计算机组织物理2230/2235物理II(W/LAB)
计算机断层扫描 (CT) 成像具有广泛的诊断应用,是许多临床适应症的成像黄金标准。然而,与其他方法相比,CT 成像会使患者暴露于更高剂量的辐射。它会增加所有患者的癌症风险,尤其是那些定期接受筛查的高风险类别患者,例如儿科、肥胖或肿瘤患者。虽然存在低剂量和无剂量成像技术和模式,但通常必须在患者剂量暴露、临床效用和成本之间做出妥协。在 CT 中,诊断图像质量、临床效用和辐射剂量暴露之间存在直接相关性。低剂量程序会产生更多噪声图像,这会影响临床效用、放射科医生的工作效率和患者护理。相反,随着剂量的增加,图像质量往往会提高,使细微的病变更加明显——这最终有利于放射科医生的诊断信心。可以根据患者和程序要求优化 CT 成像协议以调整剂量,但这个过程复杂而繁琐,导致工作流程效率低下和运营成本增加。此外,旧型号的 CT 扫描仪需要更高的剂量才能产生清晰的图像。然而,由于相关的资本成本高昂,升级这些设备往往遥不可及。因此,旧设备通常仅限于常规病例,导致工作量平衡效率低下,高风险患者的等待时间增加。那么,医疗服务提供者如何在预算紧张的情况下平衡高质量、精确成像的需求,以及降低患者辐射暴露风险的需求呢?最近,基于人工智能的新型深度学习重建 (DLR) 和后处理技术已经面世。这些方法可以以最低可达到的剂量持续改善所有患者和所有程序的诊断图像质量——远远超出了当前重建技术所能达到的范围。这为成像组织优化 CT 成像程序提供了巨大的潜力。2. CT 成像的连锁影响