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飞机机身结构完整性应用的疲劳裂纹扩展研究
摘要。本文回顾了美国国家航空航天实验室在飞机机身疲劳裂纹扩展预测技术开发方面所做的努力。研究重点是扩展雨流技术用于裂纹扩展分析，以及开发用于谱载荷的加速裂纹扩展计算方法。疲劳裂纹闭合是建模的关键要素，为此开发了断口技术。这些技术与二进制编码事件记录相结合，实现了金属材料中部分贯穿裂纹的裂纹扩展和闭合映射。对缺口处短裂纹的实验研究发现了裂纹闭合的滞后性质，这解释了缺口根部疲劳中众所周知的历史敏感局部平均应力效应。在模拟使用条件下获得的故障光学断口分析表明，在相当的增长率下，短裂纹不会比长裂纹表现出更多的散射。研究了缺口处小裂纹多点裂纹萌生和扩展的性质，并将研究范围扩展到广泛用于飞机机身的凸耳接头。这项研究的结果表明，可以模拟裂纹从小于 50 微米的扩展直至失效的过程，从而解释整个寿命的很大一部分。
光的粒子性质和波颗粒偶性
原子吸收能量时可以将其升级为激发态。这导致随机释放辐射。当几个原子闭合在一起时，可能会发生量子效应。当一个原子排放辐射时，这会影响附近的所有激发原子。许多原子的多余能量同时释放，并产生强烈的光闪光。这种效果称为超级效果，可用于产生比常规激光器发射频率更窄的激光器。
研究论文新的胺苯甲磺酰胺作为三重阴性乳腺癌治疗的iNOS抑制剂
迁移分析。（a）在时间零（左）和24 h（右）后用DMSO和1B处理的MDA-MB-231细胞的刮擦环区域的快照（右）。绿线突出显示了刮擦所产生的差距。（b）条形图与未处理的细胞对照（DMSO）相比，用1B处理后MDA-MB-231细胞的伤口闭合百分比。错误条：n = 3的±SD; p≤0.05， *（ANOVA）。
衰老中的血脑屏障功能障碍是由脑内皮衰老
fi g u r e 1在BEC中的衰老程序表征。（a）研究设计的示意图。（b – d）衰老标记物的代表性图像p21 +（b），p16 +（c）和hmgb1-（d）在BBB的Hippocampus在老年小鼠的海马中，有无治疗。。glut1（绿色）对染色BEC和HMGB1。比例尺：（ b，d）50和20μm（农作物），（c）50和25μm（农作物）。对年轻小鼠和老年小鼠的p21（b.1），p16（c.1）阳性的GLUT1 +细胞百分比和HMGB1（d.1）阳性的量化百分比。对P21（B.2），P16（C.2）阳性的GLUT1 +细胞百分比的定量和HMGB1（d.2）的阳性量化量，在有或没有鼻溶剂治疗的老年小鼠中。每个点代表了分析的所有动物分析的所有场（3，4）的平均值[：3 m =男性，3f =雌性，年龄未治疗（8 m，6f），AP（8 m，2f），DQ（7 m），dq（7 m），闭合符号，闭合符号=男性和开放式符号=女小鼠=女小鼠]。结果是平均值±SEM。（f）在老年墨水 - 塔克小鼠海马的白蛋白（绿色）和Glut1（红色）免疫染色的代表性图像（分别为AP处理和车辆）。比例尺：50μm。 （F.1，F.2）定量年轻人与车辆与AP处理的动物中白蛋白荧光强度的定量。每个点代表了分析的所有动物[Young（3 m，1f），未治疗（4 m，3f），AP（3 m，4f），闭合符号=男性和开放符号=雌性小鼠]的所有场（4-6）的平均值（4-6）。结果是平均值±SEM。使用未配对的学生的t检验进行统计分析（ * p <0.05， * p <0.05; ** p <0.01）。（e）P21 + ECS Young的TSNE图与来自三个数据集的Old：GSE129788，GSE146395和GSE14763。颜色梯度代码：灰色至红色表示低至高表达值。
ECOG电极阵列 - 手术指南和...
这份全面的技术文档提供了有关生物医学研究环境中动物外科手术的重要信息。它包括关键主题，包括术前程序，麻醉管理，镇痛方案，无菌/无菌技术，外科手术程序，切口闭合方法和术后护理。必须遵守根据标准程序制度动物护理和使用委员会（IACUC）制定的准则。有关更多详细信息，请咨询您的大学的IACCARPRECRED政策。
2.5公斤以下婴儿的先天性心脏导管风险评估
在2.5千克以下婴儿的术前风险评估期间，手术类型（无论是闭合PDA还是归类为“所有其他病例”）作为风险的主要决定因素。按程序类型对该人群的分层进行了重点分析，该分析确定了每个组内的特定风险预测指标，尤其是考虑到相对较低风险的PDA封闭量大。这种方法表明，一旦按程序类型进行分层，传统的风险预测因素与个人
肺闭锁完整的心室隔膜（PA-IVS）指南
细菌性心内膜炎预防成人和儿童指南，2015年）参考文献Alwi，M.，Choo，K。K.，Radzi，N。A. M.，Samion，H.，Pau，K。K.，＆Hew，C。C. C. C.（2011）。肺动脉闭合中的专利导管和射频瓣膜切开术的伴随支架具有完整的心室隔膜和中间右心室：早期和中期结局。胸腔和心血管手术杂志，141（6），1355–1361。
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脑电图（EEG）在记录大脑活动中起着至关重要的作用，并且是脑部计算机界面（BCI）技术的发展。但是，EEG信号的有限可用性和高可变性在创建可靠的BCI时面临着重大挑战。为了解决这个问题，我们提出了一个实用的解决方案，了解深度学习的最新发展和Wasserstein生成的对抗网络（WGAN）。WGAN在BCI2000数据集上进行了培训，其中约1500个脑电图记录和45个人的64个渠道。通过三个分类器评估生成的脑电图信号，得出的平均精度提高了。使用特里切特构成距离（FID）测得的生成信号的质量分别为1.345和11.565，分别为眼睛开放和闭合。即使没有光谱或空间损失项，我们的wgan模型也能够模仿脑电图训练数据的光谱和空间特性。在其地形图和功率频谱密度（PSD）图中，wgan生成的数据在封闭式静止和高三角波中的闭合静止和高增量波中的主要α活性反映了。我们的研究证明，通过增强小型数据集以提高分类器的概括性，WGAN在解决BCI开发的有限脑电图数据问题方面的潜力。