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Liebert® EXS 10-20kVA - Vertiv
在将设备连接到交流电源输入和电池电源之前，必须先接地。本设备配有 EMC 滤波器。接地漏电流范围为 0 至 1000 mA。在选择瞬时 RCCB 或 RCD 设备时，应考虑设备启动时可能出现的瞬态和稳态接地漏电流。必须选择对单向直流脉冲 (A 类) 敏感且不受瞬态电流脉冲影响的 RCCB 设备。还必须考虑到负载接地漏电流将由 RCCB 或 RCD 承担。设备必须按照当地电气规范接地。
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M.S.P. Mandals这是自主大学。 sk.im.com。 Globs学期-I（模式L {EP 2020）M.S.P.Mandals这是自主大学。 sk.im.com。Globs学期-I（模式L {EP 2020）
神经科学BS（120小时）有效2021
生物学205细胞和发育生物学（4）生物学425人类遗传学生物学431生物物理学生物学450神经生物学生物学生物学概论455行为神经科学生物学458感觉神经生物学和行为生物学生物学和行为生物学542生物学生物学的光学塑料547单位批准547单位分析： 553生物学生物学中的数学和计算模型554计算神经科学化学介绍430生物学化学介绍210数据结构和分析Comp 211 Systems Compastional Comp 301编程组合311计算机组织的基础计算机组织Comp 555 Bioalgorithms Comp 555 Bioalgorithm Comp 633平行和分布的计算Comp 651计算几何形状665图像，图形和视觉EXS 175人体解剖学EXS 275L人体解剖学实验室（1）EXSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSS 276 EXSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSS 275神经科学的职业发展，网络和应用在工作世界NSCI 401动物行为NSCI 415神经科学史NSCI 420功能性神经解剖NSCI NSCI 421脑电路原理
锻炼和体育科学专业，学士学位
高级荣誉计划为锻炼和体育科学专业提供了一个独立的两学期研究项目的机会。学生在接受部门荣誉计划之前必须平均3.3或更高，并且必须保持3.3或以上的总体平均水平才能保留。学生完成EXS 693H，EXSSSSS 694H。荣誉研究涉及完成大量原始研究和结果的正式口头介绍。那些成功完成该计划的人将获得荣誉或最高荣誉。以前的高级荣誉论文主题和更多信息可以在EXSS部门网页上找到。请联系J.D.博士devreese（defreese@email.unc.unc.edu）如果您有兴趣。
瘦素和代谢作用bordergïsİ
由于硼原子的共价半径低和SP 2杂交能力，在其他材料中至少存在连接的二十面体的大量多晶型物。其中之一是硼苯，一种令人兴奋的新纳米材料，具有广泛的能量用途。理论和实验研究证明了唯一的二维（2D）材料的存在。唯一的高磁传导率，理论特异性能力和离子传输特性使其成为能源应用中有前途的候选者（EAS）。在这项研究中，首先提到了唯一的唯一的结构，化学和物理特性。因此，就合成方法而言，自上而下和自下而上的技术，例如超高真空（UHV），化学蒸气沉积（CVD），超声量剥落（EXS），分子束外座（MBE）（MBE）和多步热分解（MTD）进行了讨论。最后，提到了它用作高金属离子电池，氢存储（HS），纳米电子应用氢进化反应（HER）的催化剂。
外泌体样系统：从治疗到疫苗接种……
摘要：由于发病率不断上升和治疗难度加大，癌症仍然是世界主要死亡原因之一。尽管在这一领域取得了重大进展，但仍需要创新方法来降低肿瘤的发病率、进展和扩散。特别是，癌症疫苗的开发目前正在进行中，既是一种预防策略，也是一种治疗策略。这一概念并不新鲜，但很少有疫苗在肿瘤学中获得批准。基于抗原的疫苗接种是一种有前途的策略，利用特定的肿瘤抗原来激活免疫系统反应。然而，在寻找合适的递送系统和抗原制备方法方面仍然存在挑战。外泌体 (EX) 是高度异质的双层囊泡，在细胞外空间携带几种分子类型。其独特之处在于它们可能从不同的细胞中释放出来，并可能能够直接或间接地刺激免疫系统。特别是，基于 EX 的疫苗可能引起抗肿瘤免疫攻击或产生识别癌症抗原并抑制疾病发展的记忆细胞。本综述深入探讨了 EX 的组成、生物发生和免疫调节特性，探索了它们作为实体肿瘤预防和治疗工具的作用。最后，我们描述了未来的研究方向，以优化疫苗效力并充分发挥基于 EX 的癌症免疫疗法的潜力。
糖尿病性视网膜病的特征分割，而无需使用计算机视觉模型yolov8和yolov9
摘要：计算机视觉是医学图像分析中的强大工具，支持对眼部疾病的早期检测和分类。糖尿病性视网膜病（DR）是继发于糖尿病的严重眼科疾病，伴随着危险性疾病的几个早期迹象，例如微型神经疗法（MAS），出血（Hemos）和渗出液（EXS），这些症状已被广泛研究并靶向由计算机视觉模型检测的对象。在这项工作中，我们测试了最先进的Yolov8和Yolov9 Architectures DR Feldus功能分割的表演，而无需编码经验或编程背景。我们从公共Messidor数据库中获取了一百个DR图像，并手动标记并准备了它们以进行像素分割，并测试了不同模型变体的检测能力。我们通过数据增强增加了训练样本的多样性，包括平铺，翻转和旋转眼底图像。在检测诸如MA，Hemo和ex之类的DR病变时，提出的方法达到了可接受的平均平均精度（MAP），以及眼睛后极的标志，例如视盘。我们将我们的结果与涉及不同神经网络的文献中的相关作品进行了比较。我们的结果是有希望的，但尚未准备好进入临床实践。必须进行准确的病变检测，以确保早期和正确的诊断。未来的工作将进一步研究病变检测，尤其是MA分割，并通过改进的提取技术，图像预处理和标准化数据集进行研究。