沿岸陷波 (CTW) 承载着海洋对边界强迫变化的响应,是沿岸海平面和经向翻转环流的重要机制。受西部边界对高纬度和公海变化的响应的启发,我们使用线性正压模型来研究科里奥利参数 (b 效应)、海底地形和海底摩擦的纬度依赖性如何影响西部边界 CTW 和海平面的演变。对于年周期和长周期波,边界响应的特点是改良的架波和一类新的漏坡波,它们沿岸传播,通常比架波慢一个数量级,并向内陆辐射短罗斯贝波。能量不仅沿着斜坡向赤道方向传输,而且还向东传输到内陆,导致能量在当地和近海耗散。 b 效应和摩擦力导致沿赤道方向沿岸衰减的陆架波和斜坡波,从而降低了高纬度变化对低纬度的影响程度,并增加了公海变化对陆架的渗透——较窄的大陆架和较大的摩擦系数会增加这种渗透。该理论与北美东海岸的海平面观测结果进行了比较,定性地再现了沿海海平面相对于公海向南的位移和幅度衰减。这意味着 b 效应、地形和摩擦对于确定沿海海平面变化热点发生的位置非常重要。
阿尔茨海默病 (AD) 是一种脑部疾病,会显著降低患者的记忆和正常行为能力。通过应用多种方法来区分 AD 的不同阶段,神经影像数据已用于提取与 AD 各个阶段相关的不同模式。然而,由于老年人和不同阶段的大脑模式相似,研究人员很难对其进行分类。在本文中,通过添加额外的卷积层对 50 层残差神经网络 (ResNet) 进行了修改,以使提取的特征更加多样化。此外,激活函数 (ReLU) 被替换为 (Leaky ReLU),因为 ReLU 会取其输入的负部分,将其降为零,并保留正部分。这些负输入可能包含有用的特征信息,有助于开发高级判别特征。因此,使用 Leaky ReLU 代替 ReLU 以防止任何潜在的输入信息丢失。为了从头开始训练网络而不遇到过度拟合的问题,我们在完全连接层之前添加了一个 dropout 层。所提出的方法成功地对 AD 的四个阶段进行了分类,准确率为 97.49%,精确度、召回率和 f1 分数为 98%。
新闻稿 2023 年 4 月 13 日 | 立即发布 新加坡国立大学研究人员报告了使用牛奶衍生的细胞外囊泡治疗肠漏症的潜在新方法 据报道,牛奶衍生的细胞外囊泡 (mEV) 是一种存在于牛乳和人乳中的天然纳米颗粒,可恢复肠道屏障的完整性,防止细菌毒素泄漏到血液中,并缓解肠道和肝脏疾病。 新加坡,2023 年 4 月 13 日 肠道屏障对于营养吸收和防止有害物质泄漏到血液中至关重要。在患病情况下,肠道屏障的破坏可能会增加其通透性并导致“肠漏”。 “肠漏”综合征通常伴有慢性腹泻、便秘或腹胀等症状。它与许多疾病有关,包括炎症性肠病和非酒精性脂肪肝。这两种疾病在普通人群中都很常见,后者影响了约 40% 的新加坡人口,而炎症性肠病则影响了每 10,000 名新加坡人中的 1-3 名。但这两种常见疾病的治疗选择有限。因此,修复肠漏是治疗这些疾病的潜在策略。同时,牛奶作为大自然中第一种功能性食品,在肠道屏障和肠道免疫系统的发育中起着至关重要的作用。人乳和牛奶都富含细胞外囊泡 (mEVs),这是一种纳米大小的颗粒,含有有益成分,可以提高肠道免疫力和肠道细菌的质量。然而,尚不清楚 mEVs 是否能保护肠道屏障并治疗肠漏。为此,新加坡国立大学杨潞龄医学院纳米医学转化研究项目和纳米医学中心的王炯伟助理教授与中国海洋大学易华熙教授合作,带领研究小组探究mEVs对肠漏的潜在治疗效果,相关研究发表在Science Advances上。王助理教授及其团队采用内部方法去除牛奶中的脂肪、蛋白质和乳糖,获得mEVs。他们发现,mEVs携带的大量蛋白质和小核酸与肠道屏障功能有关。从人乳和牛奶中提取的mEVs含有相似的治疗成分,并在实验室模型上证明了mEVs的治疗效果。
肠壁是第一道防线,可防止从管腔进入系统环境的各种有害物质。障碍功能受损,随之而来的有害物质转移到系统性循环(“渗漏肠”)中是许多胃肠道,自身免疫,心理和代谢疾病的中心主题。益生菌已成为维持肠道完整性并解决“肠道渗漏”的有前途的策略。在体内分析中使用硅,体外和鸟类,我们先前表明,从肉鸡鸡具有良好的安全prifiles具有良好的安全性。与最近的一项研究一致,在这里我们表明,路易特林。每天对Sprague Dawley大鼠大鼠进行高剂量的高剂量R. Reuteri 3630和3632,但发现没有不良影响是安全的。更重要的是,通过下调炎症细胞因子并上调鼠标渗漏肠胃肠道肠道肠道的抗炎细胞因子,通过下调炎症细胞因子和上调抗炎细胞因子,从而显着降低了与酒精诱导的肠道相关的标记。而L. reuteri 3630细胞和上清液没有激活,但L. reuteri 3632细胞但没有上清液显示AHR的激活,AHR是调节肠道和免疫稳态的关键转录因子。L. reuteri 3630在乳酸杆菌物种的典型形态学中是奶油白色,而L. reuteri 3632显示出独特的橙色色素沉着,即使在传播了480代后,也稳定。我们确定了L. Reuteri 3632中的稀有聚酮化合物生物合成基因簇,该基因可能编码为橙色颜料的二级代谢产物。类似于Reuteri 3632细胞,纯化的橙色代谢物激活了AHR。全部,这些数据提供了有关系统发育相关性,安全性,功效的证据,以及R. Reuteri 3630和3632的可能作用机理之一,用于潜在的益生菌应用,以解决人类中“漏水”和相关的病理。
肿瘤组织无法满足这种过度需求,而这些血管往往形成不良且“渗漏”。由于纳米粒子与天然小分子和生长因子相比尺寸较大,它们很少穿过正常组织中正常形成的血管壁。然而,肿瘤中渗漏的血管系统允许纳米粒子穿过其壁,并导致纳米粒子在肿瘤内积聚。肿瘤还表现出不良的淋巴引流,这意味着通过渗漏血管进入肿瘤的纳米粒子从癌组织中带走的效率不如从正常组织中带走的效率高,从而增加了这种在肿瘤中的积累。纳米粒子在癌组织中的这种被动积累凸显了它们作为“魔法子弹”的能力。纳米粒子的第二个好处是它们的表面积与体积比大,这意味着一个纳米粒子可以携带大量有效载荷到达目标,从而提供了一种有吸引力的药物输送方法。这种大的表面积还允许将多个不同的有效载荷附着到一个纳米粒子上,4 从而允许它们共同递送到目标,这具有许多治疗益处。诊断工具也可以与有效载荷一起附着在纳米粒子上,以产生治疗效果,其中纳米粒子系统可用于
图 2.5 激活函数:(a)S 型函数,(b)双曲正切函数,(c)整流线性单位函数,(d)泄漏整流线性单位函数。......................................................................................................................... 18
借助 Landing AI 的端到端视觉检测平台,一家全球钢铁制造商仅用两周时间就将 38 个缺陷类别的 AI 模型准确率从 76% 提高到 93%。这使得钢铁缺陷检测更加准确。在另一个案例中,一家全球领先的压缩机制造商能够使用 Landing AI 和该公司共同开发的基于 AI 的视觉解决方案自动进行泄漏检测。为了识别泄漏的压缩机,在玻璃水箱前安装了摄像头,压缩机一次浸入一个水箱中。然后,摄像头捕捉视觉图像并将其发送到基于深度学习的系统,以检测和分析任何气泡泄漏的出现,从而指示压缩机泄漏或有缺陷。
Risk factors for type 2 diabetes You may have one or more of the following: Age 40 or older Being overweight Having a relative with type 2 diabetes Member of a high-risk group (African, South Asian, Indigenous, South Asian) Had gestational diabetes (diabetes during pregnancy) High blood pressure and/or cholesterol Type 2 diabetes explained The pancreas makes胰岛素。在患有2型糖尿病的患者中,他们的胰腺“疲倦”,没有足够的胰岛素。另外,它们的细胞“疲倦”,不认识正在制作的胰岛素。识别血流中胰岛素的细胞过程是使葡萄糖(糖)进入细胞的原因。血液中剩余的糖太多是导致高糖水平的原因。引起高血糖的另一个过程是“漏水”的肝脏。这是肝脏将糖释放到血液中的时候。在患有2型糖尿病的患者中常见“漏水”肝脏。
Risk factors for type 2 diabetes You may have one or more of the following: Age 40 or older Being overweight Having a relative with type 2 diabetes Member of a high-risk group (African, South Asian, Indigenous, South Asian) Had gestational diabetes (diabetes during pregnancy) High blood pressure and/or cholesterol Type 2 diabetes explained The pancreas makes胰岛素。在患有2型糖尿病的患者中,他们的胰腺“疲倦”,没有足够的胰岛素。另外,它们的细胞“疲倦”,不认识正在制作的胰岛素。识别血流中胰岛素的细胞过程是使葡萄糖(糖)进入细胞的原因。血液中剩余的糖太多是导致高糖水平的原因。引起高血糖的另一个过程是“漏水”的肝脏。这是肝脏将糖释放到血液中的时候。在患有2型糖尿病的患者中常见“漏水”肝脏。
摘要。将微处理器与侧通道攻击进行硬化是确保其安全性的关键方面。此过程中的关键步骤是在识别和减轻“泄漏”硬件模块,该模块在执行加密算法期间泄漏信息。在本文中,我们介绍了不同的泄漏检测方法,侧通道漏洞因子(SVF)和测试向量泄漏评估(TVLA)如何有助于对微处理器的硬化。我们使用两个加密算法sha-3和AES对两个RISC-V核心Shakti和Ibex进行实验。我们的发现表明,SVF和TVLA可以为识别泄漏模块提供宝贵的见解。但是,这些方法的有效性可能会因使用的特定核心和加密算法而有所不同。我们得出的结论是,泄漏年龄检测方法的选择不仅应基于计算成本,还应基于系统的特定要求,所检查算法的实施以及潜在威胁的性质。