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髋关节内植物杯材料的摩擦学测试
摘要：髋关节同种异体成形术通过在茎上引入杯子和头部来完全改变正确的生物摩擦对的合作条件。选择内op虫时，应在刚性摩擦学节点和吸收运动载荷的柔性生物观点之间进行选择，从而更好地近似于正常关节中的条件。该研究的目的是比较和评估用于髋关节内主体杯选定的生物材料的摩擦学和微机械参数。进行了耐磨性和测定摩擦系数的测试，以及微硬度和杨氏模量测试，使我们能够确定哪种材料是髋关节关节内植体杯的首选。基于执行的摩擦学测试的结果，作者在磨损和摩擦系数的背景下确定了最有利的摩擦学对。改善所使用的轴承对的摩擦学合作，特别是减少摩擦产物的磨损和产生，可能会影响内膜发生的表达条件以及其体内生存的长度。
7 年级工作表包： - Edmentum
9. 首先，制作 10 批潘趣酒，因为这将导致潘趣酒杯数为整数。要制作 10 批潘趣酒，Jason 需要 10 倍的橙汁杯数和 10 倍的芒果汁杯数。因此，他需要 5 杯橙汁和 2 杯芒果汁。现在，要制作 21 杯潘趣酒，Jason 将需要 3 倍的橙汁和芒果汁杯数。
734-1000 - KRUSTEAZ 专业全能奶油蛋糕混合料
全批 半批 5 磅（整箱）混合（8 杯）混合 40 盎司（5 杯）水，分开 20 盎司（2½ 杯）水，分开 23 盎司（3 杯）植物油 11½ 盎司（1½ 杯）植物油 1. 对于全批，将 24 盎司（3 杯）水放入搅拌碗中；对于半批，放入 12 盎司（1½ 杯）水。添加混合物。使用搅拌片，低速搅拌 1 分钟。 2. 改为中速；搅拌 3 分钟。改为低速，搅拌 1 分钟，同时逐渐添加油和剩余的水。 3. 刮擦碗和搅拌片。继续低速搅拌 3 分钟。 4. 将面糊倒入抹油或铺纸的烤盘中。
732-0120 - KRUSTEAZ 专业白色蛋糕混合料
整批 半批 5 磅（整箱）混合 2 1/2 磅（9 1/4 杯）混合 52 盎司（6 1/2 杯）水，分成两份 26 盎司（3 1/4 杯）水，分成两份 1. 将一半的水倒入搅拌碗中。添加混合物。使用搅拌桨，以中速搅拌 3 分钟。 2. 改为低速；搅拌 1 分钟，同时逐渐加入另一半水。 3. 彻底刮擦碗和搅拌桨。继续以低速搅拌 2 分钟。 4. 将面糊倒入抹油或铺纸的烤盘中。 超浓蛋糕配方：对于整批，按照步骤 1 的指示使用 16 盎司（2 杯）水、12 盎司（6 个）鸡蛋和 6 盎司（3/4 杯）植物油将烘烤时间增加 5-10 分钟。不要吃生面糊。高海拔：对于整批，添加 3 盎司（3/4 杯）通用面粉和另外 4 盎司（1/2 杯）水。按照指示准备，将烤箱温度提高 25°F，将烘烤时间减少 1-2 分钟。
工程与物理科学研究委员会博士景观奖
项目详情：帕金森病 (PD) 是第二大常见神经系统疾病，是一种异质性疾病，其临床表现和发展轨迹各不相同。平均而言，患有 PD 的家庭每年因与该疾病相关的额外费用而损失超过 20,123 英镑，给个人家庭和 NHS 带来沉重负担。目前，英国约有 145,000 名 PD 患者，其医疗费用每年超过 7.28 亿英镑，总经济影响达到 36 亿英镑。如果目前的预测正确，到 2040 年，患有 PD 的人数将翻一番，这一数字将上升到 72 亿英镑以上。诊断 PD 一直具有挑战性，因为临床医生传统上依靠临床观察症状和患者病史，这可能很困难，尤其是在疾病的早期阶段，症状可能较轻、不一致或类似于其他疾病，如特发性震颤。这导致许多患者患有所谓的临床不确定的帕金森综合征 (CUPS)。最近一项社区全科医学研究表明，只有 53% 服用抗帕金森病药物的患者可以确诊为 CUPS。此类诊断错误可能导致不适当的管理策略，包括不必要的检查和不正确的治疗，进一步加剧患者及其家属的经济和情感负担。为了在临床症状不明确时协助诊断，建议使用多巴胺转运体 (DaT) 单光子发射计算机断层扫描 (SPECT) 成像来精确诊断和临床管理 PD。作为 DaT SPECT 成像的先驱和领导者，GE Healthcare（作为我们该项目的行业合作伙伴）在其 DaTscan（Ioflupane I 123 注射液）产品方面拥有超过 11 年的经验，该产品是一种用于脑 SPECT 成像的放射性药物，用于可视化纹状体多巴胺转运体，并有助于评估患有 CUPS 的患者。它已获得美国 FDA 的批准，到目前为止，全球已使用了 140 多万剂 DaTscan，平均每 3.5 分钟扫描一名患者。然而，DaT-SPECT 的 PD 诊断通常基于视觉评估，这种评估具有主观性，并且可能受到读者内部和读者之间的差异的影响。人工智能 (AI) 最近显示出良好的前景，因为它有可能在自动 PD 诊断方面取得重大进展。尽管取得了这些进展，但开发用于 PD 诊断的 AI 模型通常很耗时，并且需要专门的 AI 专业知识。此外，当前的 AI 模型通常以“黑匣子”的形式运行，提供没有明确理由的预测，这使得临床医生难以理解和信任 AI 的决策。该项目旨在开发一个可解释的端到端自动机器学习 (AutoML) 框架，以协助解释和分类 CUPS。它有两个目标。O1：开发一个用于对多巴胺转运体 (DAT)-SPECT 图像进行分类的 AutoML 框架，该框架可自动搜索最佳模型架构和超参数。O2：开发可解释的 AI (XAI) 组件，用于解释 O1 (O2.1) 中的 AI 模型和对话系统 (O2.2)，
有益心脏健康的汉堡碗
2 个中号红薯 1 汤匙橄榄油 1 茶匙黑胡椒（分开） ½ 茶匙辣椒粉 ½ 茶匙辣椒粉 1 磅火鸡胸肉末 ½ 茶匙大蒜粉 ½ 茶匙洋葱粉 8 杯生菜（切碎） 2 杯切碎的新鲜番茄 ½ 个甜洋葱（切碎） ¼ 杯切碎的低脂切达干酪
