航空航天工程师负责设计、分析、建模、模拟和测试飞机、航天器、卫星、导弹和火箭。航空航天技术还扩展到在气体或液体中移动物体的许多其他应用。例如高尔夫球、高速列车、水翼船或风中的高楼大厦。作为一名航空航天工程师,您可能会参与猎户座太空任务,该计划计划在 2020 年之前将宇航员送上火星。或者,您可能会参与开发新一代太空望远镜,这是我们一些最重要的宇宙学发现的来源。但外太空只是航空航天工程师可以探索的众多领域之一。您可能会为我们的航空公司开发商用客机、军用喷气式飞机或直升机。更实际的是,您可以设计最新的地面和海上交通工具,包括高速列车、赛车或探索海底生命的深海船只。
方法:回顾性纳入了 62 名接受 FDOPA PET 和 MRI 检查的未接受治疗的胶质瘤患者。对比增强 T1 加权图像、T2 加权图像、液体衰减反转恢复图像、表观扩散系数图和相对脑血容量图以及 FDOPA PET 图像用于体素特征提取。使用无监督两级聚类方法,包括自组织映射和 K 均值算法,并将每个类标签应用于原始图像。将肿瘤区域内每个类的标签对数比应用于支持向量机以区分 IDH 突变状态。计算受试者工作特征曲线的曲线下面积 (AUC)、准确度和 F1-socore,并将其用作性能指标。
影响运动神经元的神经退行性疾病,包括肌萎缩性侧索硬化症(ALS),没有治疗方案,通常是致命的(1,2)。我们利用了无偏的全转录组差异基因表达分析的力量,利用原代患者细胞和组织来发现其使用已发表的数据定义ALS的基因(3,4)。我们发现,在ALS患者的主要运动神经元中编码SERPIN家族A成员3的Serpina3的显着差异表达。serpina3在ALS患者的骨骼肌中也有差异表达。与对照运动神经元相比,ALS患者运动神经元的SERPINA3转录本在ALS患者运动神经元中存在明显更高的水平。这些分析将开始定义ALS的转录格局。
摘要在2018年和2019年,Heatwaves在全球范围内创造了历史记录,并对人类健康,农业,自然生态系统和基础设施造成了不利影响。通常,严重影响与热浪的关节空间和时间范围有关,但是到目前为止,大多数研究都集中在热浪的空间或时间属性上。此外,很少讨论热浪特征对在温暖气候下选择热波阈值的敏感性。在这里,我们在全球气候模型的模拟中分析了最大的时空中度热浪(即炎热日的三维(时空)簇)。我们使用三个不同的危险阈值来定义炎热的一天:固定阈值(时间不变的气候阈值),根据夏季平均值的变化,季节性移动阈值以及完全移动的阈值(相对于未来的气候学定义的炎热日子)。我们发现,使用固定阈值的全球变暖,时空连续的中度连续热带大幅增加,而其他两个危险阈值的变化却不那么明显。尤其是,当使用时间完全移动的阈值相对于将来的气候定义时,检测到热浪定义的整体幅度,空间范围和持续时间的变化很小或很少。这表明与全球气候模型模拟中的动态效应相比,热力学的主要贡献。季节性移动和完全移动的阈值之间的相似性表明,单独的季节性平均变暖可以解释极端变暖的大部分。在潜在的未来热有关影响的预测中应考虑模拟未来热浪对危险阈值的强烈敏感性。
我们使用GEO2R使用了微阵列数据集GSE56808(3)和GSE26276(4)对ALS患者细胞和组织的这种差异基因表达分析。GSE56808是使用Affymetrix人基因组U133加上2.0阵列技术生成的,n = 6个对照成纤维细胞,n = 6 ALS患者成纤维细胞;使用了平台GPL570。GSE26276是使用Affymetrix人基因1.0 ST阵列技术生成的,N = 3对照骨骼肌和n = 3 ALS患者骨骼肌;使用了平台GPL6244。P值调整的Benjamini -Hochberg方法用于对差异表达进行排名,但原始的P值用于评估全局差异表达的统计显着性。对数字转换,并使用了NCBI生成的平台注释类别。使用两尾t检验进行了统计检验,以评估患者和对照成纤维细胞之间的AHNAK表达是否显着差异。
我们使用GEO2R使用了微阵列数据集GSE56808(3)和GSE68608(4)对ALS患者细胞和组织的这种差异基因表达分析。GSE56808是使用Affymetrix人基因组U133加上2.0阵列技术生成的,n = 6个对照成纤维细胞,n = 6 ALS患者成纤维细胞;使用了平台GPL570。GSE68608是使用Affymetrix人类基因组U133加上2.0阵列技术的n = 3运动神经元和n = 8 ALS患者运动神经元的2.0阵列技术;使用了平台GPL570。P值调整的Benjamini -Hochberg方法用于对差异表达进行排名,但原始的P值用于评估全局差异表达的统计显着性。对数字转换,并使用了NCBI生成的平台注释类别。使用两尾t检验进行了统计检验,以评估患者和对照成纤维细胞之间的PDCD6表达是否显着差异。
从消费电子到电动汽车,电池在各个领域的重要性越来越重要,强调了精确电池模型的关键必要性。本评论描述了电池模型的四个主要类别:经验,等效电路,数据驱动和基于物理的模型。像Nernst和Shepherd模型这样的经验模型提供了简单性,但缺乏精确度。等效电路模型在简单性和准确性之间取得了平衡,尽管有验证约束。数据驱动的方法利用机器学习来准确预测电池性能,但需要高质量的数据集。基于物理学的模型集成了基本的电化学过程,以详细理解,尽管计算复杂性增强。比较分析以锂离子电池为重点,揭示了计算效率和准确性之间的权衡。具有电解质动力学的单个粒子模型及其扩展单粒子模型作为有效的选项出现,带有电解质动力学的单个粒子模型显示出有希望的精度,类似于单个粒子模型。此外,在不同的电池化学分子上进行比较,公布了不同水平的建模精度。本文比较了跨化学的不同电化学建模技术和辨别最佳方法。是电池建模技术之一的电化学模型,已在本研究中进行了详细研究和研究,并为文献提供了有关化学模型如何与哪种电化学模型一起使用的文献。此外,这项研究在Pybamm中使用优化技术有助于现有的铁磷酸锂化学建模。综合提供了对各种建模方法的见解及其对电池研究和开发的影响,从而指导未来的调查,以针对特定应用的更量身定制的建模策略。
摘要:差异隐私(DP)提供了正式的保证,即数据库查询的输出不会揭示有关数据库中存在的任何个人的太多信息。尽管在科学效果中提出了许多差异性算法,但只有少数几个不同的私人查询引擎实现了少数几个端到端。至关重要的是,现有系统假定每个人最多都与一个数据库记录相关,这在实践中是不现实的。,我们提出了一种通用且可扩展的方法,即使个人都可以与任意的许多行相关联,在数据库上执行不同的私有聚合。我们将此方法表示为关系代数中的操作员,并将其在SQL引擎中实现。为了验证该系统,我们测试了行业基准上典型查询的实用性,并通过我们使用的随机测试框架来验证其正确性。我们强调了在实践中部署这样的系统时所学到的承诺和陷阱,并将其核心组件作为开源软件。
过去的研究发现,人们所听的音乐可能会影响他们的注意力。这项研究研究了不同类型的音乐对神经发散者 (ND) 和神经典型 (NT) 人群的任务专注度的影响。年龄在 14 至 18 岁之间,共有 24 名参与者,其中 12 名是 ND,12 名 NT。参与者被平均分成四个音乐组:古典音乐、游戏音乐、个人收藏音乐和无音乐。学生研究人员使用精神运动警觉测试 (PVT) 和脑电图 (EEG) 来确定每个参与者在听音乐时的任务专注度水平。研究发现,音乐对专注度的影响过于主观和个人化,无法得出哪种音乐类型最好/最差的大致趋势。这对于音乐治疗领域很重要,因为它表明音乐需要根据每个客户进行个性化设置,并且不能依赖于总体趋势。
安全的饮用水和足够的环境卫生是健康的前提,并取得了抵抗贫困,饥饿和儿童死亡的成功(1)。根据联合国儿童基金会的一份报告,亚洲和非洲约有8亿人生活在没有安全饮用水的情况下生活(2)。估计有近15亿人缺乏安全的饮用水,每年至少有500万人死亡可以归因于水传播疾病。被污染的水或安全饮用水的供应不足会导致各种胃肠道疾病,例如腹泻,痢疾和水传播疾病,例如霍乱和伤寒(3)。水质,卫生和卫生差,全球约有170万人死亡(占所有死亡人数的3.1%,占Daly的3.7%),主要是通过感染性腹泻(4)。世界卫生组织(WHO)告知,每年有340万人因与水有关的疾病而死亡,这使其成为世界各地疾病和死亡的主要原因(5)。还估计,世界上多达80%的疾病和疾病是由卫生,污染水或不可用的水引起的。与饮用水污染有关的疾病构成了人类健康的重大负担。与饮用水相关的最常见和广泛的健康风险是微生物污染。世界上所有疾病和疾病的80%是由卫生,污染的水或水不足引起的(6)。一般而言,最大的