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通用工程（GENG）
GENG 250 | 综合能源方法 学分：3 可重复性：否 先决条件：MATH 310（可同时修读）和 PHYS 271（可同时修读）和 PHYS 271L（可同时修读）和 ENGR 102（可同时修读）和 ENGR 103（可同时修读） 有没有想过“能源”到底是什么？在本课程中，您将学习能源生产和消费背后的工程。我们对能源生产的讨论将以加州为背景，重点介绍太阳能、风能和天然气发电厂的基本运行原理。我们还将研究全球能源格局，并考虑与能源相关的当代社会技术挑战。在考虑消费时，我们将主要关注住宅和商业部门。您将学习一种分析建筑物内能源消耗的系统方法，该方法可应用于从您自己的家到大型制造厂的任何事物。到学期末，您将能够识别、制定和解决一系列与能源相关的工程问题。
520 亿美元的副业经济为致富提供了机会
ATO 估计，兼职者约有 100 万，其中包括一个快速增长的白领群体，他们寻求新职业、额外收入和乐趣。 Duncan Hughes [/by/duncan-hughes-j7gc6] 记者
用不锈钢冠恢复原代磨牙后的牙周韧带的数值有限元分析Lina Zhang 1，Jiwen Geng 1
抽象背景：在全身麻醉下用不锈钢冠（SSC）恢复原代磨牙后，咬合高度调节的不确定性。方法：这项研究的目的是利用三维有限元分析（3D-FEA）来评估摄入咬合高度对牙周韧带（PDL）的影响。锥形束计算机断层扫描（CBCT）图像。构建了三维（3D）模型，随后分组如下：A组，SSC（对照组）未恢复的落叶磨牙。B1组，使用SSC恢复到正常闭塞的落叶磨牙。B2组，使用SSC恢复到正常闭塞的第一个落叶磨牙。B3，第二个落叶磨牙使用SSC恢复到正常的闭塞。 C1组利用SSC将第一和第二个落叶磨牙恢复到1 mm的咬合增加。 C2组应用SSC将第一个落叶磨牙恢复至1 mm的咬合增加。 C3组利用SSC将第二个落叶磨牙恢复到1 mm的咬合增加。 D1组采用SSC将落叶磨牙恢复到2 mm的咬合增加。 D2组（第一个落叶磨牙）用SSC恢复至2 mm的咬合增加。 组D3，第二摩尔还用SSC恢复，以实现2 mm的咬合增加。 使用3D-FEA分别以0、45和90度的角度分别施加到0、45和90度的角度，以评估对PDL的生物力学效应。B3，第二个落叶磨牙使用SSC恢复到正常的闭塞。C1组利用SSC将第一和第二个落叶磨牙恢复到1 mm的咬合增加。C2组应用SSC将第一个落叶磨牙恢复至1 mm的咬合增加。C3组利用SSC将第二个落叶磨牙恢复到1 mm的咬合增加。D1组采用SSC将落叶磨牙恢复到2 mm的咬合增加。D2组（第一个落叶磨牙）用SSC恢复至2 mm的咬合增加。组D3，第二摩尔还用SSC恢复，以实现2 mm的咬合增加。使用3D-FEA分别以0、45和90度的角度分别施加到0、45和90度的角度，以评估对PDL的生物力学效应。结果：在B1组和A组之间观察到PDL内最大von-Mises应力的统计学显着差异（P <0.01）。在SSC恢复后的咬合高度与PDL中的最大VON-MISS应力之间观察到正相关（P <0.01）。PDL中的最大von- mises应力与SSC修复的咬合高度呈正相关，与负载角度和年龄的负相关（P <0.01）。结论：建议将用SSC恢复的摩尔齿的咬合高度保持在2 mm的范围内。
密歇根大学EECS 442：计算机视觉秋季2024讲师：安德鲁·欧文斯（Andrew Owens）和列伊·沉（Liyue Shen）创建的作者：丹尼尔·杰（Daniel Geng），吉·吉（Hang Gao），瑞安·塔布里齐（Ryan Tabrizi），
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[1] Honghao Lyu，Anna Bengtsson，Sofie Nilsson，Zhibo Pang，Alf Isaksson和Geng Yang，“无线云雾自动化的延迟感控制：框架和案例研究”，TechRxiv。Preprint, 2023, (Submit to IEEE TASE, under 2nd round review) [2] Honghao Lv , Jing Yan, Jialin Zhang, Zhibo Pang*, Geng Yang, and Alf Isaksson, “Cloud-Fog Automation: Heterogenous Applications over New Generation Infrastructure of Virtualized Computing and Converged Networks”, IEEE Industrial Electronics Magazine （IEEE IEM）。接受，2024。DOI: 10.1109/MIE.2024.3407051 [3] Honghao Lv , Zhibo Pang*, Koushik Bhimavarapu, and Geng Yang, “Impacts of Wireless on Robot Control: The Network Hardware-in-the-Loop Simulation Framework and Real-Life Comparisons”, IEEE Transactions on Industrial Informatics (IEEE TII), 19(9): 9255-9265，2023年9月。doi：10.1109/tii.2022.3227639。( TOP, IF = 12.3 ) [4] Honghao Lv , Depeng Kong, Gaoyang Pang, Baicun Wang, Zhangwei Yu, Zhibo Pang, and Geng Yang*, “GuLiM: A Hybrid Motion Mapping Technique for Teleoperation of Medical Assistive Robot in Combating the COVID-19 Pandemic,” IEEE Transactions on Medical Robotics and Bionics (IEEE TMRB），第1卷。4，不。1，pp。106-117，2022年1月。DOI: 10.1109/TMRB.2022.3146621 (Popular Article) [5] Honghao Lv , Geng Yang*, Huiying Zhou, Xiaoyan Huang, Huayong Yang, Zhibo Pang, “Teleoperation of Collaborative Robot for Remote Dementia Care in Home Environments,” IEEE Journal of Translational Engineering in Health and Medicine (IEEE JTEHM），第1卷。8，Art No。 1400510，Jun。 2020。 doi：10.1109/jtehm.2020.3002384。 33，否。 47，jun。8，Art No。1400510，Jun。 2020。 doi：10.1109/jtehm.2020.3002384。 33，否。 47，jun。1400510，Jun。2020。doi：10.1109/jtehm.2020.3002384。33，否。47，jun。[6] Geng Yang*，Honghao LV，Zhiyu Zhang，Liu Yang，Siqi You，Juan du，Huayong Yang，“保持医疗保健工人的安全：在隔离病房中应用远离的机器人在COVID-19预防和控制的隔离病房的应用”中国机械工程学杂志”2020。doi：10.1186/s10033-020-00464-0。（第一作者是我的主管，2020年，引用了高度引用的CJME文章Top1，2022年的杰出论文，第七届中国科协优秀科技论文）[7] Ruohan Wang†，Honghao LV†，Zhangli Lu，Zhangli Lu，Xiaoyan Huang，Haiteng Wu，Haiteng Wu，Haijie wu，Junjie Xiong yang yang yang yand a Medical
引用：Geng S，Chen X，Bai K，Ding J，Li H和Shi S（2023）ClínicaUniversidad de Navarra-Body肥胖估计器与2型
大约一半的T2DM患者直到被诊断出来才怀疑他们患有这种疾病[4]。因此，通过有效且可重复的诊断指标识别出早期T2DM风险的人并减少全球糖尿病流行非常重要[5]。在几个可修改的糖尿病风险因素中，肥胖被认为是主要危险因素[6，7]。在一般人群中，最广泛使用的措施来定义多余的体内脂肪（BF）是体重指数（BMI），腰围（WC）和腰围比（WHTR）。先前的研究表明，较高的BMI，WC和WHTR与2型糖尿病（T2DM）的风险增加有关[8，9]。但是，这些人体测量指标受到了批评，因为它们不考虑与肥胖相关的重要因素，尤其是年龄，性别和种族[10，11]。因此，提出了一种新的实用肥胖指数，即ClínicaDeNavarra-Body肥胖估计量（Cunbae），并被认为是人体脂肪估计的更准确的指标[12]。这种估计体内脂肪百分比的方法基于白人受试者的BMI，性别和年龄，与其他人体测量方法相比，通过空气位移体积跟踪测量的体内脂肪百分比的相关性最高[12]。以前的发现表明，与BMI或WC相比，Cun-Bae与T2DM和与脂肪相关的心血管危险因素更密切相关[13，14]。但是，以前的Cunbae评估研究仅限于白人人群，需要扩展到其他人群以确定其适用性。迄今为止，尚无研究探讨Cunbae在中国人口中的适用性。 因此，这项研究的目的是调查中国中年和老年人口中Cun-Bae与T2DM风险的关联，并比较Cun-Bae，BMI，WC和WHTR和T2DM之间关联的强度。迄今为止，尚无研究探讨Cunbae在中国人口中的适用性。因此，这项研究的目的是调查中国中年和老年人口中Cun-Bae与T2DM风险的关联，并比较Cun-Bae，BMI，WC和WHTR和T2DM之间关联的强度。
中间冠状动脉病变的糖尿病患者的解剖学和功能差异
收到2022年4月21日；修订的手稿于2022年7月25日收到； 2022年8月3日接受； J-Stage Advance出版物在线发布于2022年9月14日，初次审查时间：15天心理学系，上海大学上海大学，上海（L. Geng，Y.Y。，L。Gao，L。Gao，Y.W.，J.L.，J.L.）;吉安医院吉安医院心脏病学系（L. geng）；上海北海大学医学院心血管医学系，上海（X.S.）;上海Baoshan综合中国医学综合医院心脏病学系（P.D.），中国前两位作者对这项研究也同样贡献（L. Geng，X.S。）。邮寄地址：Qi Zhang，医学博士，博士，心脏病学，上海东医院，汤吉大学，上海，200120，中国。电子邮件：zhangqnh@hotmail.com所有权利都保留给日本发行协会。有关权限，请发送电子邮件至cj@j-circ.or.jp ISSN-1346-9843
晶粒形状基因编辑对勃起的外观质量的影响
抽象的长谷物Geng/japonica大米由于其出色的外观质量而具有较高的市场偏好。密集和勃起的键盘1（DEP1）基因已被广泛用于中国高产的Geng/Japonica水稻品种的繁殖。但是，该基因会导致短而圆形的形状，从而使其在全球大米市场中的吸引力降低。因此，通过将DEP1与重大效应的谷物形状基因合并到水稻工业中，将高收益长颗粒Geng/Japonica水稻品种繁殖。到目前为止，在勃起的型木制基因/japonica水稻的背景下，已经清楚地阐述了多种谷物形状基因的效应机制，因此需要进一步阐明主要谷物形状基因对外观质量的影响，因为详细的报告受到限制。利用CRISPR/ CAS9技术，一系列近乎遗传的线（NILS）（YF47 DEP1 -GW8，YF47 DEP1 -GS3，YF47 DEP1 -GL7，YF47 DEP1 -QGL3和YF47 DEP1和YF47 DEP 1 -TGW6）在Yanfeng 47（YF47 Dep1）中创建了。All the results revealed that pyramiding dep1 with major-effect grain shape alleles was an effective approach to improving the appearance quality of erect-panicle geng/japonica rice, owning to both of the appearance quality and yield improvement, GS3 and TGW6 alleles can be applied directly for breeding long-grain shape geng/japonica rice, and editing GW8 resulted in excellent appearance quality but low yield, therefore, this gene would be难以直接使用，但可以将其视为核心种质资源。关键字：大米，谷物形基因，外观质量，基因编辑，分子设计繁殖谷物的外观和产量成分分析表明：（1）与YF47 DEP1相比，所有NIL的晶粒长度与宽度比都显着增加，除YF47 DEP1 -GS3，（2）所有NIL的nils and yf47 dep1 -gwest and greent yf48 grest greent greent greent greent and greent yf47 dep1 -gs gs3，（2）粉笔性程度，（4）胶细胞的组成和填充特性是两个关键因素，分别有助于晶粒形状和谷物粉笔变化，并且v）拥有千粒重量的大幅度增加，yf47 dep1 -gs3和yf47 dep1 -tgw6的产量大于yf47 dep1 -tgw6均高于yf1 yf1 yf1 yf1 yf1 yf1 yf1，由于有效的圆锥体数量急剧下降和千粒重量，因此表现出最低的收率。
Lina M. Montoya
July 2024 E DUCATION University of California, Berkeley 2020 PhD in Biostatistics University of California, Berkeley 2017 MA in Biostatistics Johns Hopkins University 2012 BA (with General Honors) in Psychology Minor in Applied Mathematics and Statistics E MPLOYMENT Assistant Professor 2024 - present School of Data Science and Society University of North Carolina at Chapel Hill (UNC-Chapel Hill) Assistant Professor 2024 -目前的生物统计学系UNC -Chapel Hill博士后研究副研究副研究副主管：Michael Kosorok博士学位生物统计学系UNC -Chapel Hill Hill研究生研究员研究员2017-2020主管：Maya Petersen MD Phd DD，Maya Petersen MD Phd，Elvin Geng Geng Geng MD Caliemations of Califor Insivers of Calishia close of Califor berkeeley clerkeeley（berkeeley），Berkeley（UCBerkeley），UCBerkeley（UC）主管：詹妮弗·斯基姆（Jennifer Skeem Phd Goldman）公共政策学院和社会福利学院伯克利大学伯克利大学研究助理II 2012 - 2014年 - 2014年主管：Charles Nelson Phd实验室波士顿儿童医院 /哈佛大学医学院 /哈佛医学院研究助理2011- 2012 - 2012年，2012年的主管：洛杉矶Feigensa Libertors