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为审美目的而滥用ozempic®的使用
COGNITIONIS - Cientific journal ISSN: 2595-8801 Originals received: 08/30/2024 Acceptance for publication: 09/30/2024 DOI: https://doi.org/10.38087/2595.8801.509 Organization: Interinstitutional Scientific Committee Chief Editor: Gabriel César Dias Lopes Assessment: Double Blind Review by Seer/OJS
糖尿病 - 充实（ENG）2023 FINS
在怀孕期间，胎盘会产生许多激素，可帮助婴儿成长和发育。其中一些激素可能会阻止母亲胰岛素的作用，从而导致胰岛素抵抗。如果母亲未接受治疗并且她的血糖水平保持很高，则婴儿可能会变得太大，无法正常分娩。婴儿的这种额外重量是由母亲血液中高水平的葡萄糖穿过胎盘的高水平引起的。其他并发症可能是流产或死产。由于妊娠糖尿病而导致的母亲的高血压可能导致一种危险的疾病，称为前子女前疾病，这种疾病包括高血压，增加了母亲和婴儿的并发症或死亡的风险。婴儿出生后不久可能会出现低血糖，呼吸问题或黄疸。患有妊娠糖尿病的母亲所生的婴儿也更有可能肥胖，并在以后的生活中患上2型糖尿病。
基于遗传算法的拓扑拓扑优化航空应用中使用的热交换器鳍
拓扑优化（to）通常使用且经过充分探索。然而，它在航空航天应用中使用的复杂热流体设备设计中的利用是有限的且相对较新的。这是因为流体动力学，传热和形状之间的耦合是复杂且非线性的。此外，由于可能发生的自由形式，从一个到分析产生的几何形状通常非常复杂，而且很难制造。随着添加剂制造（AM）的出现，可以直接制造复杂的几何形状。这项研究开发了一种基于计算流体动力学（CFD）的新遗传算法（GA），以生成用于航空航天应用中使用的热交换器的优化细胞形状。为了实现这种方法，使用体素表示创建了矩形基线细节。通过突变基线限制的次数来产生一个无性群体。然后使用CFD软件包OpenFOAM评估每个设计的性能，然后应用优化算法。GA使用由整体传热和压降组成的复合材料函数对设计进行分类，并基于突变和最高表现设计的结转而生成新一代。该研究还探讨了GA对各种GA选项的敏感性以及不同流动雷诺数的影响。通常，随着雷诺数的增加，最佳相对于基线的最佳提高百分比增加，可能会提高89％。总体而言，该方法可以生成新颖的自由形式设计，这些设计可能为传热应用打开新的性能空间。
基于物理的波纹翅片潜热储能系统建模与数据驱动优化
研究了相变材料在带有波纹翅片的矩形外壳中的固液相变。采用基于物理的模型，探索了翅片长度、厚度和波幅对热场和流体流场的影响。将翅片纳入热能存储系统可增加传热表面积和热穿透深度，从而加速熔化过程。波纹翅片比直翅片产生更多的流动扰动，从而提高熔化性能。更长更厚的翅片可提高熔化速度、平均温度和热能存储容量。然而，翅片厚度对热特性的影响似乎微不足道。较大的翅片波幅会增加传热表面积，但会破坏自然对流，从而减慢熔化前沿的进程。开发了一种基于人工神经网络和粒子群优化的替代模型来优化翅片几何形状。与平面翅片相比，优化后的几何形状使每单位质量的热能存储提高了 43%。数据驱动模型预测的液体分数与基于物理的模型的差异小于 1%。所提出的方法提供了对系统行为的全面理解，并有助于热能存储系统的设计。
非糖尿病个体使用semaglutido用于减肥目的
摘要目的：分析非糖尿病患者将Semaglute用于减肥目的的影响和因素。方法：这项研究是通过PubMed，Scielo和BVS数据库中的搜索进行综合文献综述。结果：在数据库中进行书目研究后，证明了与依赖剂量的重量效果以及根据治疗时间的不同发现。此外，尽管通常据报道出现胃肠道副作用，例如恶心和呕吐，但它不仅表现出比其他抗糖尿病药物相比，而且比其他抗糖尿病药物的表现优于体重的性能。最终考虑：因此，Semaglutado作为一种治疗选择，证明了有效性和耐受性的观点，其速率高于先前用于治疗肥胖和慢性超重的其他药物。关键字：semaglute;减肥；类似于胰高血糖素1的肽摘要目的：分析有助于使用semaglutide的影响和因素，以使非糖尿病个体减肥。方法：本研究是通过PubMed，Scielo和VHL数据库中的搜索进行综合文献综述。结果：通过在数据库中进行书目搜索，与塞米卢皮德的纤细效应相关的不同发现是以剂量依赖的方式并根据治疗时间的剂量依赖的证据。关键字：semaglutide;减肥；胰高血糖素样肽1。此外，此外，它不仅在将体重降低到其他抗毒药中，而且还具有心脏保护性，而是据报道的胃肠道副作用（例如恶心和呕吐）的常见发生。 div>最终考虑：通过这种方式，Semaglutide似乎是一种治疗选择，它证明了有效性和耐受性的观点，其比率高于其他先前用于治疗肥胖和慢性超重的先验。 div>摘要目的：分析非糖尿病患者使用Semaglutida用于减肥目的的影响和因素。 div>方法：本研究是通过在PubMed，Scielo和BVS数据库中进行的搜索文献的整合综述。 div>结果：在数据库中执行书目搜索时，证明了与Semaglutida相关的不同发现，在剂量依赖性和根据处理期间，证明了与Semaglutida的纤细效应有关。 div>此外，已经证明，尽管通常报道了胃肠道副作用（例如恶心），但它不仅与其他抗糖尿病药物相比，而且体重的减轻相比，而且心脏保护效果优越
FY25 MHD ZEV赠款计划FOA FINS（版本2）.Docx
●不合格的申请人包括但不限于：为个人或个人活动的车辆寻求资金的州和联邦机构以及个人。●要符合条件，申请人必须在其现有车队中至少有三（3）辆车，或者在购买MHD ZEV计划下提交的ZEV车辆后，必须在其舰队中拥有三（3）辆车。这些车辆必须位于非住宅的营业地点。●申请只能包括申请人直接拥有或租赁的车辆。●申请人必须符合MD的第9-2011条概述的计划要求和定义。代码，州政府文章。●申请人必须在马里兰州评估和税收部门处于良好的信誉。●购买用于转售的车辆不符合该计划的裁决。●申请人不符合以前被授予或期望通过该州大众环境缓解信托基金计划或其他国家资助计划获得资金的车辆的计划资金。●如果申请人申请联邦计划或非国家计划，并获得奖励激励申请人还申请并获得MHD ZEV奖励的车辆，则MHD ZEV裁决的金额不得超过申请人对项目的贡献。●MEA强烈鼓励将受益于服务不足或负担沉重的社区的申请，如《马里兰州法典》第1-701条，《环境环境条款》。
采用直列和交错排列圆形翅片的三管潜热存储系统传热强化研究
1 淮阴工学院管理与工程学院江苏省智能工厂工程研究中心，淮安 223003，江苏 2 加尔米安大学教育学院物理系，库尔德斯坦卡拉 46021，伊拉克；hayder.i.mohammad@garmian.edu.krd 3 库姆理工大学机械工程系，库姆 1519-37195，伊朗；ebrahimnataj.m@qut.ac.ir 4 巴格达大学能源工程系，巴格达 10071，伊拉克；jasim@siu.edu 5 穆斯塔克巴尔大学学院化学工程与石油工业系，希拉 51001，伊拉克；hasanshker1@gmail.com 6 中水珠江规划勘测设计有限公司，广州 510610，中国； xiongwz2020@126.com 7 伦敦布鲁内尔大学能源未来研究所食物链可持续能源利用中心，Kingston Lane, Uxbridge UB8 3PH，英国 8 加拿大自然资源部 CanmetENERGY 研究中心，1 Haanel Drive, Ottawa, ON K1A 1M1，加拿大 * 通讯地址：sunxinguo2021@163.com (XS)；pouyan.talebizadehsardari@brunel.ac.uk (PT)；wahiba.yaici@nrcan-rncan.gc.ca (WY)；电话：+1-613-996-3734 (WY)
使用纳米流体混合流通通道
doi：https：//dx.doi.org/10.30919/es1299使用纳米流体的纳米流体液体散热器单元对18650圆柱电动汽车电池模块的热冷却增强，使用纳米流体混合流通式流通信道Sarawut Sirikasemsuk，1 ponthep vengsundi sillemsunge，2 Jarthep vennepe vennepe vennepe vennep。 Eiamsa-Ard，3 Phumisak Tangmunpoowadol 4和Paisarn Naphon 4， *抽象的数值分析和测试是为了预测使用与不同微型频道散热器单位的通道流动的Ferrofluil的冷却去除能力。电池模块组件由铝制块制成。在这项研究中，以总电压和25.2V和30a的电流为圆柱形式评估了60个18650电池。这项研究选择了改善冷却液和流动表面积的特性，以改善电池热冷却。集成的散热器单元具有较大的表面积，并且通过它运行的冷却液的流动破坏更多。结果，模型I和II分别表现出最高和最低的温度。细胞最高温度为30.91°C（I），30.10°C（II型），30.11°C（III型）和30.12°C（型号IV）。此外，模型I，II，III和IV的温度梯度分别为2.35°C，1.48°C，1.56°C和1.61°C。这些发现对电池热管理系统的演变具有重要意义，因为它们探索了几种传热增强方法，以改善热冷却以获得安全稳定的操作。
特征模仿网络增强了深度学习在生物医学图像处理任务中的性能、可靠性和速度
摘要 —特征模仿网络 (FIN) 是一种神经网络，首先训练它们近似于闭式统计特征（例如熵），然后嵌入到其他网络中以增强其性能。在这项工作中，我们首次对 FIN 在生物医学图像处理任务中的应用进行评估。我们首先训练一组 FIN 来模仿六种常见的放射组学特征，然后比较较大网络（嵌入和不嵌入 FIN）在三个实验任务中的表现：从 CT 扫描中检测 COVID-19、从 MRI 扫描中分类脑肿瘤以及从 MRI 扫描中分割脑肿瘤。我们发现，与没有 FIN 的基线网络相比，嵌入 FIN 的模型在这三个任务中都提供了增强的性能，即使这些基线网络具有更多参数。此外，我们发现，与具有相似或更大表示能力的基线网络相比，嵌入 FIN 的模型收敛速度更快、更一致。我们的实验结果证明，FIN 可以为各种其他生物医学图像处理任务提供最先进的性能。