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烧结参数对ZrB2-TiO2致密化的影响...
本研究采用放电等离子烧结 (SPS) 工艺和 WC/HfB 2 改性剂烧结 ZrB 2 -SiC 超高温陶瓷复合材料，烧结温度分别为 1850、1900、2000 和 2050˚C，烧结时间分别为 8 和 25 分钟。在 SPS 过程中，还使用冲头位移-时间和温度-时间测量图检查了复合材料的致密化行为。还基于 XRD、EDS 和 FESEM 方法进行了相和微观结构评估。研究了 SPS 参数对 ZrB 2 -SiC 基复合材料致密化的影响。在这种情况下，由于硼化物粉末的可烧结性低，直到施加压力才会发生位移。在 2050˚C、30 MPa 下保温 25 分钟，获得相对密度为 90% 的 ZrB 2 -SiC 基复合材料。该样品的致密化曲线呈典型的“S”形。最佳吸水率和表观孔隙率分别为 1.3% 和 6.7%。样品的最小和最大冲压位移分别为 2.2 毫米和 3.6 毫米。使用 WC/HfB 2 改性剂导致 WB 和 HfB 副产品的形成。
计算 DFT 洞察胞嘧啶的优化结构、电子结构、光谱分析和热力学参数
胞嘧啶分子的结构优化通过12步实现，优化能量为-10749.84 eV。4.94 eV的HOMO-LUMO能隙表明化学稳定性。氧原子表现出最负的电势，氢原子表现出最正的电势。态密度显示能隙为4.92 eV，证实了等效轨道能级。计算的硬度（2.47 eV）和柔软度（0.41 eV -1 ）表明稳定性和极化性。化学势为-3.97 eV，电负性为3.97 eV。亲电指数为3.19 eV，表明亲电行为强。Mulliken电荷分析确定H13具有最高的正电荷，N5具有最高的负电荷。振动分析表明CH振动在3100-3300cm -1 ，NH在3500-3700cm -1 ，C=O振动在1771.10cm -1 。热力学性质如热容量、内能、焓和熵随温度的升高而增大，而吉布斯自由能则降低。
对优化结构，电子结构，光谱分析和热力学参数的计算DFT
以12个步骤实现了胞嘧啶分子的优化结构，其优化能为-10749.84 eV。4.94 eV的Homo-Lumo能隙表示化学稳定性。氧原子表现出最负电位，氢原子显示出最积极的电位。状态的密度揭示了4.92 eV的能隙，确认了等效轨道能级。计算出的硬度（2.47 eV）和柔软度（0.41 eV -1）表明稳定性和极化性。化学势为-3.97 eV，电负性为3.97 eV。3.19 eV的亲电指数表示强烈的亲电行为。Mulliken电荷分析鉴定H13具有最高的正电荷和最高负电荷的N5。振动分析显示，在3100-3300 cm -1，N-H处的C-H振动为3500-3700 cm -1，而C = O时为1771.10 cm -1。热力学特性，例如热容量，内部能量，焓和熵随温度的增加，而Gibbs自由能降低。
对欧洲河流系统中的总磷转运进行建模：气候和社会经济情景下的参数化和预测
1沿海系统，分析和建模研究所，德国盖斯塔赫特的Helmholtz-Zentrum。2德国汉堡大学地质研究所。 3 penpet石化贸易GmbH，德国汉堡。 4 Max Planck气象学院，德国汉堡。2德国汉堡大学地质研究所。3 penpet石化贸易GmbH，德国汉堡。4 Max Planck气象学院，德国汉堡。4 Max Planck气象学院，德国汉堡。
热管理关键性能参数开发和系统分析
II。 引言电气化飞机热管理系统（TMS）设计已成为最近考虑的几种不同建筑和热管理技术的最新感兴趣的主题[1-3]。 这些飞机使用电力总成产生大部分或全部推进动力，因此它们比传统的燃油燃烧飞机上的电力系统产生的废热量多数。 此外，与喷气发动机推进的燃烧过程相比，热量更难拒绝，其中大部分热量通过废气排出。 对于电气推进，热量通常是由电动机绕组，电源设备，电池电池和其他与涡轮机发动机本质上耦合到自由式空气并不那么内在耦合的组件产生的。 因此，设计可以拒绝这种热量的TM的挑战是一个重大的挑战，而无需通过额外的TMS重量，阻力和功耗否定电气化的好处。 许多先前的研究都大小和建模为电气化飞机TMS，但很少考虑系统的故障模式和组件所需的冗余。 此外，许多研究不会在当前飞机获得飞行的环境中进行TMS的规模或评估性能。 本研究旨在量化体重，II。引言电气化飞机热管理系统（TMS）设计已成为最近考虑的几种不同建筑和热管理技术的最新感兴趣的主题[1-3]。这些飞机使用电力总成产生大部分或全部推进动力，因此它们比传统的燃油燃烧飞机上的电力系统产生的废热量多数。此外，与喷气发动机推进的燃烧过程相比，热量更难拒绝，其中大部分热量通过废气排出。对于电气推进，热量通常是由电动机绕组，电源设备，电池电池和其他与涡轮机发动机本质上耦合到自由式空气并不那么内在耦合的组件产生的。因此，设计可以拒绝这种热量的TM的挑战是一个重大的挑战，而无需通过额外的TMS重量，阻力和功耗否定电气化的好处。许多先前的研究都大小和建模为电气化飞机TMS，但很少考虑系统的故障模式和组件所需的冗余。此外，许多研究不会在当前飞机获得飞行的环境中进行TMS的规模或评估性能。本研究旨在量化体重，
使用不间断的SGLT-2抑制剂治疗的回顾性队列中生物识别和生化参数的长期变化
众所周知，胰岛素需求减少，脂肪组织炎症减少，通过葡萄糖排泄有效的热量缺乏以及通过渗透性利尿剂流失导致SGLT-2抑制患者的体重减轻。7-9 SGLT-2抑制剂导致70-90 g/天的尿葡萄糖排泄导致300 kcal/天的能量损失和400 mL/天的渗透液损失，这是由于渗透性二尿而导致的。10,11具有连续的SGLT-2抑制作用，从理论上讲，由于每日热量限制和渗透性指数，因此患者的体重将减少10 kg/年。11与一般性期望，empareg-atme，声明-TIMI和帆布研究（这是该主题文献中最大的研究之一），观察到通过SGLT-2抑制剂治疗的重量损失为2-3 kg/年。3,4,12再次，在Liu等人的荟萃分析中，使用SGLT-2抑制剂治疗观察到2.47 kg/年的体重减轻。13
酶动力学中的温度依赖性参数
酶是生物系统中的重要蛋白质，负责调节和协调众多基本过程。变性率的掺入会导致酶活性随时间逐渐损失，这在酶易于变性的实验条件下尤为重要。值得注意的是，不利的环境条件（例如高温或pH不平衡）会诱导酶变性，从而导致功能随着时间的流逝而丧失。这种结构破坏使酶不活跃，在长期酶动力学研究中提出了至关重要的考虑。此外，酶通常在较低的温度下表现出降低的催化活性，这对于理解其在生物系统和工业应用中的稳定性和效率至关重要。因此，我们开发了一个数学模型，以在不同温度下研究酶动力学，旨在分析它们对酶行为和产物形成的各自影响。
头孢噻肟对肝酶和一些实验室参数的影响
* 通讯作者的电子邮件地址：zainabalkhazaali93@gmail.com 摘要 本研究旨在调查头孢噻肟对细菌感染患者的肝酶和几种实验室标志物的影响。通过分析算术平均值、标准差和变异系数，确定样本在年龄、体重和身高变量方面的均匀性。结果显示变异系数较低，表明数据准确且均匀。结果显示，用头孢噻肟治疗后血红蛋白水平下降了 1%。该研究将此影响与红细胞计数减少联系起来，强调了头孢噻肟在增加白细胞方面的功效，而白细胞对于人体细胞抵抗感染至关重要。头孢噻肟给药前后血红蛋白、白细胞计数 (WBC)、血清谷氨酸-草酰转氨酶 (AST)、血清谷氨酸-丙酮酸转氨酶 (ALT)、血清碱性磷酸酶 (ALP)、血清钠 (Na) 和血清钾 (K) 的平均值和标准差值。很明显，头孢噻肟给药与血红蛋白水平显著下降和白细胞计数增加有关。这种关系得到了特定 T 值的支持，表明具有高度的统计显著性。头孢噻肟对血液学和生化参数有显著影响，尤其是对血红蛋白和白细胞水平。该研究为头孢噻肟对肝酶和实验室参数的潜在影响提供了有用的见解，从而扩展了我们对其治疗意义的理解。关键词：头孢噻肟、AST、GPT、Claforane、Crp
濒死大脑的参数化
背景：据报道，死亡前皮质高频激活会立即出现，这引发了人们对这一关键时刻意识状态增强的质疑。在这里，我们使用标准床边监视器和频谱参数化技术分析了一名昏迷患者在死亡过程中的脑电图 (EEG)。方法：我们报告了一名没有严重皮质损伤的濒死患者的神经生理学特征。使用 Sedline ™ 监视器记录了 60 分钟的额叶脑电图活动。计算了频谱、非振荡 1/f 特性和 Lemple-Ziv-Welch 和置换熵的信号复杂度的定量指标。除了比较随时间变化的脑电图轨迹外，我们还提供了与其他研究中获得的脑电图记录的比较，这些研究具有众所周知的警觉状态（睡眠、麻醉和清醒）。结果：虽然我们观察到了死亡过程中高频激活的变化，但也注意到非周期性脑电图成分的较大变化。与代表清醒、慢波睡眠或麻醉的脑电图记录相比，这些变化截然不同。尽管从根本上来说仍然是独一无二的，但濒死大脑中的神经元活动与 REM 睡眠的相似性比我们测试的任何其他状态都高。结论：即使在昏迷患者中，也可以在死亡前的最后一小时内观察到定量脑电图特征（包括非周期性成分）的时间动态。
认可参数列表 Oncoscreen Jena v5.xlsx
Oncomine Comprehensive Assay v3 DNA 组：AKT1、AKT2、AKT3、ALK、AR、ARAF、ARID1A、ATM、ATR、ATRX、AXL、BAP1、BRAF、BRCA1、BRCA2、BTK、CBL、CCND1、CCND2、CCND3、CCNE1、CDK12、CDK2、CDK4、CDK6、CDKN1B、CDKN2A、CDKN2B、CHEK1、CHEK2、CREBBP、CSF1R、CTNNB1、DDR2、EGFR、ERBB2、ERBB3、ERBB4、ERCC2、ESR1、EZH2、FANCA、FANCD2、FANCI、FBXW7、FGF19、FGF3、FGFR1、FGFR2、FGFR3、FGFR4、FLT3、 FOXL2、GATA2、GNA11、GNAQ、GNAS、H3-3A、HIST1H1E、HNF1A、HRAS、IDH1、IDH2、IGF1R、JAK1、JAK2、JAK3、KDR、KIT、KNSTRN、KRAS、MAGOH、MAP2K1、MAP2K2、MAP2K4、MAPK1、MAX、MDM2、 MDM4、MED12、MET、MLH1、MRE11A、MSH2、MSH6、MTOR、MYC、MYCL、MYCN、MYD88、NBN、NF1、NF2、NFE2L2、NOTCH1、NOTCH2、NOTCH3、NRAS、NTRK1、NTRK2、NTRK3、PALB2、PDGFRA、PDGFRB、PIK3CA、 PIK3CB, PIK3R1、PMS2、POLE、PPARG、PPP2R1A、PTCH1、PTEN、PTPN11、RAC1、RAD50、RAD51、RAD51B、RAD51C、RAD51D、RAF1、RB1、RET、RHEB、RHOA、RICTOR、RNF43、ROS1、SETD2、SF3B1、SLX4、SMAD4、SMARCA4、SMARCB1、SMO、SPOP、SRC、STAT3、STK11、TERT、TOP1、TP53、TSC1、TSC2、U2AF1、XPO1