本文首先引入了模糊软度量空间的概念,然后定义了模糊软开球、模糊软有界集、模糊软序列收敛、模糊软连续函数从一个模糊软度量空间到另一个模糊软度量空间。本文的主要目的是研究这个空间,并研究模糊软度量空间的一些基本性质。
自最近爆发于19日爆发以来,韩国表现出成功的大流行管理,这可能是其他国家的典范。本文分析了韩国对COVID-19的大流行的反应如何改变了欧洲对国家的看法。通过与16个欧洲国家的韩国专家进行的一项调查,本文记录了欧洲公众对韩国大流行管理的积极认可。积极评估的一部分可以归因于韩国的广泛测试,高科技以及戴着口罩的文化,而由于隐私问题,其全面跟踪和追踪策略更加不同。此外,调查的结果表明,欧洲人对韩国的总体看法随其共同199的管理有所改善。该证据表明,该国在大流行管理方面的成功可能是公众外交的一种工具来增强其柔和的力量,韩国政府目前为此投资了大量努力。
直到开始治疗后大约1个月,恩扎拉胺的全部诱导潜力可能才能发生,尽管达到稳态的血浆浓度的enzalutamide浓度,尽管可能会较早一些诱导效应。应评估服用CYP2B6,CYP3A4,CYP2C9,CYP2C19或UGT1A1底物的药物的患者,应在XTANDI治疗和剂量调整的第一个月内被视为适当的情况。考虑到enzalutamide的长半衰期(5.8天,请参阅第5.2节 - 药代动力学特性),对酶的影响可能会在停止XTANDI后持续一个月或更长时间。在停止Xtandi治疗时,可能需要逐渐减少伴随药物。
抽象的磁反应性软材料是软复合材料,将磁性填充剂嵌入软聚合物矩阵中。这些活性材料由于能够在磁场的应用下通过远程和不受束缚的控制实现快速,可编程的形状变化,因此吸引了广泛的研究和工业兴趣。他们将在软机器人/设备,超材料和生物医学设备中具有许多高影响力的潜在应用。具有广泛的功能磁性填充剂,聚合物矩阵和先进的制造技术,可以对材料特性进行编程,以用于集成功能,包括可编程形状变形,基于动态形状变形的机能,对象操纵和组装,远程热量,远程热量产生以及可重新配置电子设备。在这篇评论中,提出了多功能磁性响应式软材料中最先进的发展和未来观点的概述。
抽象软材料机器人独特地适合于以传统的刚性机器人实施例不能以新的方式解决极端环境中的工程挑战。软机器人材料的柔韧性,对脆性断裂的抗性,低导热性,生物稳定性和自我修复功能提出了对特定环境条件有利的新解决方案。在本综述中,我们研究了在各种极端环境中建造和操作软机器人的要求,包括在人体,水下,外太空,搜索和救援地点以及狭窄的空间。我们分析了满足这些要求的软机器人设备的实现,包括执行器和传感器。除了这些设备的结构外,我们还探索了通过设计优化,控制系统及其在教育和商业产品中的未来应用中扩展软机器人使用软机器人的方法。我们进一步讨论了软机器人的当前局限性,以认识到符合性,力量和控制的挑战。考虑到这一点,我们为机器人技术的未来提出了争论,其中混合(刚性和软)结构满足了复杂的环境需求。
机器人驱动的神经物理学的出现 - 在康复方案中已大大减少了恢复时间。尤其是,在基于机器人的外骨骼中集成的预先致动和感应能力通过高度强烈和重复的疗法促进了受影响的四肢的活动性。这提高了治疗的精度,并提供了一种简单的方法,用于构成评估偏见进步所需的定量数据。文献中重要的作品表明,在使用这种机器人设备的同时,在势后患者中,基于临床上LIMB的迁移率有显着改善(Abdullah等,2011)。几种设备专门为手动运动障碍患者设计。这些设备包括矫形器,外骨骼和末端效应器设备(Mayer等,2022)。矫形器提供静态支持,而电动外骨骼则可以被动和主动治疗练习
电子邮件地址:raja23@iitk.ac.in(rajashekhar v s),gowdhampg@iitk.ac.ac.in(gowdham prabhakar)
Fraser, K.、Ryan, L.、Dilger, RN、Dunstan, K.、Armstrong, K.、Peters, J.、Stirrat, H.、Haggerty, N.、MacGibbon, AK H …. (2022)。添加乳脂球膜的配方奶对仔猪脑区神经脂质组的影响。代谢物,
在对想象系统的严格电磁模拟中,来自点源或样品中的evanscent波与繁殖波自然混合在一起。因此,他们的贡献很难区分。我们提出了仅由Evanescent波制成的点源模型。为了说明其潜力,该模型应用于微球辅助显微镜(MAM)中evanescent-波的贡献的研究。清楚地证明了微球成像过程中逃生波的贡献。但是,我们还表明,这种分配不足以证明超级分辨率的合理性。两个接近点源之间的破坏性干扰可能是关键的物理现象。©2024 Optica Publishing Group。保留所有权利,包括文本和数据挖掘(TDM),人工智能(AI)培训和类似技术。
摘要 — 最近的实验证明了在 DNA 和蛋白质等大分子中存储数字信息的可行性。然而,DNA 存储通道容易出现删除、插入和替换等错误。在 DNA 字符串的合成和读取阶段,会生成许多原始字符串的噪声副本。从这些噪声副本中恢复原始字符串的问题称为序列重建。该问题中的一个关键概念是错误球,它是所有可能序列的集合,这些序列可能由对原始序列应用有限数量的错误而产生。Levenshtein 表明,给定通道恢复原始序列所需的最小噪声副本数等于两个错误球交集的最大大小加一。因此,推导任何通道和任何序列的错误球大小对于解决序列重建问题至关重要。在 DNA 存储系统中,字符串中的多种错误(例如删除、插入和替换)可能同时发生。在这项工作中,我们旨在推导具有多种错误类型和最多三次编辑的通道的错误球大小。具体来说,我们考虑具有单删除双替换、单删除双插入和单插入单替换错误的通道。
