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强直性脊柱炎（AS）和非射线照相轴向脊椎关节炎（NR-AXSPA）
•BASDAI评分的降低至治疗前值的50％或≥2的50％，•脊柱疼痛VAS通过≥2cm的生物治疗持续减少 - 治疗6个月或直到治疗失败。以6个月间隔重新评估，以确定正在进行的治疗是否仍然在临床上适当。在24个月的稳定治疗后，请考虑年度评论。不良药物反应（ADR） - 对于接受ADR立即[在1个月内]或对治疗做出反应但在治疗启动后6个月内经历ADR的患者，可以访问相同的作用机理（如果可用，适当）的另一种治疗选择。如果ADR可能是药物类效应，则可以选择替代作用机理。对同一疾病的双重生物疗法不常规委托；对于个别案例，请考虑RMOC咨询声明，在MDT上讨论并联系信托基金制定团队以获取建议。同时进行不同合并症的生物治疗，如果满足了两种治疗的良好资格标准，并且在两种专业中都有MDT一致，即双重治疗是合适的，并且不可用的单一药物对两种合并症有活性。治疗中断和减少剂量 - 减少剂量或持有生物治疗的患者可以恢复标准的生物学方案（即许可剂量），评估在12-20周时做出的响应。怀孕 - BSR的更新指导
AC01-CS、AC03-CS、AC05-CS 轴向引线，WSZ (SMD) ...
关于产品是否适用于某些类型的应用的声明是基于 Vishay 对 Vishay 产品在通用应用中通常提出的典型要求的了解。此类声明不是关于产品是否适用于特定应用的约束性声明。客户有责任验证具有产品规格中所述属性的特定产品是否适用于特定应用。数据表和/或规格中提供的参数可能因不同应用而异，性能也可能随时间而变化。所有操作参数（包括典型参数）必须由客户的技术专家针对每个客户应用进行验证。产品规格不会扩大或以其他方式修改 Vishay 的购买条款和条件，包括但不限于其中表达的保修。
轴向脊椎关节炎中机器学习的进入点
抽象的轴向脊椎关节炎（AXSPA）是一种全球流行且具有挑战性的自身免疫性疾病。以阴险的发作和缓慢的进展为特征，缺乏特定的临床表现和生物标志物通常会导致误诊，从而使AXSPA的早期检测和诊断复杂化。此外，AXSPA的高异质性，其复杂的发病机理和缺乏特定药物意味着传统的分类标准和治疗指南难以满足个性化治疗的需求。最近，机器学习（ML）在医疗领域取得了迅速的进步。通过将大规模数据与不同的算法集成并使用多维数据，例如患者医疗记录，实验室检查，放射学数据，药物使用和分子生物学信息，可以根据现实世界中的临床问题进行建模。这可以使AXSPA的诊断，分层，治疗功效预测和预后评估，将其定位为一个新兴的研究主题。本研究从五个角度探索了ML在AXSPA诊断和治疗中的应用和进展：早期诊断，分层，疾病监测，药物疗效评估和合并症预测。这项研究旨在为探索AXSPA的理性诊断和治疗策略提供新的方向。
MSN-RO轴向剖分多级膜进料泵
Flow 部门专门为客户的工艺提供专门设计的泵送解决方案。我们提供通过深入研究和开发流体动力学和先进材料而开发的泵、搅拌器、压缩机、研磨机、筛网和过滤器。我们是水、石油和天然气、电力、化学品和大多数工业领域泵送解决方案的市场领导者。
轴向银屑病关节炎和射线镜轴向脊椎关节炎之间的遗传和分子区别：四个3期临床试验的事后分析
和HLA-C12等位基因。与R-AXSPA相比，AXPSA患者的基线水平升高，血清IL-17A和IL-17F细胞因子，IL-17和IL-10途径相关基因的富集以及中性粒细胞基因标记物的富集。在AXPSA和非AXPSA队列中，细胞因子水平的降低以及与Guselkumab治疗相关的基因表达的归一化是可比的。结论：HLA遗传关联，血清细胞因子和富集分数的差异支持AXPSA和R-AXSPA可能是不同的疾病的概念。Guselkumab对AXPSA和非AXPSA患者观察到的细胞因子水平和与途径相关的基因的综合药效学作用与在PSA队列中证明的临床改善一致。这些发现有助于理解AXPSA和R-AXSPA之间的潜在遗传和分子区别。试验注册：ClinicalTrials.gov识别剂，NCT03162796，NCT0315828，NCT02437162和NCT02438787。
轴向脊椎关节炎管理的ASA-Eular建议：2022 Update
ramiro 布莱纳·博特瓦（Bryana Boteva），12岁的布雷曼德 ，1帕尔·盖赫（PálGéher），16 lianne gensler，17约瑟夫·赫尔曼（Joseph Hermann），18曼努（Manu） ，19 uta kiltz ，7安娜·米尔托（Anna Milto），26维多利亚·纳瓦罗（Victoria Navarro）马丁·鲁德瓦利特（Martin Rudwaleit） heijde 1
对多阶段轴向压缩机空气动力学的深度学习建模和建立变化
深度学习对物理模拟（例如计算流体动力学）的应用最近引起了人们的兴趣，并且在不同领域中证明了它们的生存能力。但是，由于高度复杂，湍流和三维流，尚未证明它们可用于涡轮机械应用。用于燃气轮机应用的多阶段轴向压缩机代表了一个非常具有挑战性的情况，这是由于几何和操作变量的流场回归的高差异性。本文展示了深度学习框架的开发和应用，以预测多阶段轴向压缩机的流动场和空气动力学性能。一种基于物理的降低性降低方法解锁了流场预测的潜力，因为它将回归问题从非结构化的问题重新构建为结构化的问题，并减少了自由度的数量。与传统的“ Black-Box”替代模型相比，它通过识别相应的空气动力学驱动程序来为整体性能的预测提供解释性。该模型适用于制造和建造变化，因为已知相关的性能散布对CO 2排放产生重大影响，这构成了巨大的工业和环境相关性的挑战。事实证明，所提出的体系结构可实时实现与CFD基准的准确性，以实时与工业相关的应用。部署的模型很容易集成到燃气轮机的制造和建造过程中，从而提供了通过可行和可解释的数据来分析评估对性能的影响的机会。
3D 医学轴向变压器：用于 3D 脑肿瘤分割的轻量级变压器模型
近年来，基于 Transformer 的模型在医学图像分割领域备受关注，研究也在探索将其与 Unet 等成熟架构相结合的方法。然而，这些模型对计算的要求很高，导致当前大多数方法都侧重于分割 MRI 或 CT 图像的 2D 切片，这会限制模型学习深度轴上语义信息的能力，导致输出边缘不均匀。此外，医学图像数据集（尤其是用于脑肿瘤分割的数据集）规模较小，这对训练 Transformer 模型构成了挑战。为了解决这些问题，我们提出了 3D 医学轴向 Transformer (MAT)，这是一种用于 3D 脑肿瘤分割的轻量级端到端模型，它采用轴向注意机制来降低计算需求，并通过-distillation 来提高在小数据集上的性能。结果表明，我们的方法比其他模型具有更少的参数和更简单的结构，实现了卓越的性能并产生了更清晰的输出边界，使其更适合临床应用。代码可在 https://github.com/AsukaDaisuki/MAT 上找到。关键词：深度学习、3D 脑肿瘤分割、3D Transformer、轴向注意力、自我蒸馏
带有径向流动与轴向流量的包装床TE的系统效率 - 纵横比的影响
本文比较了径向和轴向流填充床的净系统效率，包括热效率和压力下降效应，用于热能储存。传统的包装床系统是圆柱形几何形状，其中流体从一端流向另一端。然而，热分层和高压下降的问题导致了最近对径向流动系统的研究。一个潜在的好处是径向流量系统中的压降降低。本文使用数值模型比较了长宽比（ar = h / d床）的径向流量和轴向流量系统的性能（ar = h / d床）从0.21到1.92，在所有情况下，存储量保持恒定。当径向流床处于较低的长宽比（短/宽）时，将改善热锋，但压降很高。在高纵横比下，径向流动的速度降低，导致压降降低，但在热锋中的扩展增加，从而降低了热效率。相反的趋势在轴向流中注明。的热效率为83-91％，径向流量为83-94％，轴向流量为85-94％。净效率在内，包括压力下降的范围为74-82％，轴向流量为80-87％。在两个系统中，峰值效率均在最高和最低的纵横比之间。虽然某些具有径向流量的长宽比从净效率的角度胜过轴向流量，但结果表明，轴向流的最高净效率高于径向流量的轴向流量。总体而言，本文强调了创新TES设计的重要性及其提高能源效率的潜力。