XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemPas
用于被动能源的纹理刚性毛细管材料...
毛细管现象在自然界中无处不在，直接参与生命系统的功能。[1] 天然多孔介质的特点是随机（如土壤、海绵）或有序（如木材、肺）结构。人造毛细管介质种类繁多，广泛应用于大多数行业，如过滤器、纺织品（编织和非编织）、吸收剂、陶瓷或组织支架。[2] 人们一直致力于改造多孔材料的毛细管特性，以实现改进的热学、[3] 机械学、[4] 电学、[5] 光学[6] 和生物医学 [7] 性能。除了本质上多孔的材料（如金属有机骨架 [8] ）之外，最近的研究还集中于可以精细控制材料添加（如 3D 打印 [1,9] ）或从块体材料中去除（如激光蚀刻 [6,10] ）的制造工艺，以设计精确的孔隙结构。具有多功能工程设计的多孔材料特别适用于被动式能量转换装置。这些装置通常不需要高质量的能量输入，而且由于没有移动的机械部件，维护成本低，而且具有成本效益。此外，它们最适合离网安装，并且总体上可以促进与水能关系相关的行业的可持续转型。[11] 这些装置可以利用多孔毛细管介质来克服小水头，并在无需主动机械或电气部件的情况下为整个系统提供工作流体。已提出将其应用于蒸汽发电、[12] 海水淡化、[13,14] 盐沉淀、[15] 水卫生、[16] 太阳能热能收集 [6] 和冷却 [17] 等。显然，优化此类被动装置中多孔材料的毛细管特性对于提高其整体性能至关重要：毛细管特性差可能导致连续蒸发过程中干燥，并会严重限制可实现的最大装置尺寸。[18] 因此，毛细管特性不佳会严重阻碍整个系统的生产率和可扩展性。被动能量转换装置通常使用非结构化毛细管材料（如纸或商用纺织品）作为移动工作流体的被动组件。[19] 然而，考虑到
Jamroz-WiśniewskaA，Drelich-Zbroja A，Chyrchel-Paszkiewicz U，Rejdak K. MS患者无PML的Rejdak K. iris - iris的案例报告，一份iris的案例报告，艾里斯（Alemtuzuma）
摘要Alemtuzumab是一种用于复发的多发性硬化症（MS）的高效率药物，导致免疫系统的非选择性重建。免疫重建炎症综合征（IRIS）由于CNS的细胞免疫和炎症的重建而发展，主要是在进行性多灶性白细胞症（PML）之后。由于高度活跃的MS，过去曾用Alemtuzumab治疗一名42岁患者的病例。由于失语症，鳞茎综合征和严重的搅动，他在8年的缓解后被录取。MRI在上脑中显示出多个大融合病变，具有质量效应和对比度增强。虹膜被诊断出。成功使用了长时间的类固醇治疗和血浆交换。虹膜也可能是纳塔尔苏单抗或芬洛莫德戒断的并发症，是由于先前抑制的免疫反应的恢复而产生的。还审查了MS患者的其他虹膜病例。
巴氏抗性akkmansia粘膜可改善小鼠肠易激综合征症状和相关行为障碍
神经醇，UMR 1107 INSERM，克莱蒙·奥弗尼大学（Clermont Auvergne），法国克莱蒙·费德兰（Clermont-Ferrand）； B M2ish，UMR 1071 Inserm，UMR1382Inraé，Clermont Auvergne大学，法国Clermont-Ferrand； C荷兰瓦格宁根瓦格宁根大学微生物学实验室； d人类微生物组研究计划，赫尔辛基大学医学院，芬兰赫尔辛基大学； e比利时蒙特 - 圣吉伯特的Akkermansia Company™； F代谢和营养研究小组，Louvain药物研究所（LDRI），UCLOUVAIN，UCTORICETURIQUE DE LOUVAIN大学，布鲁塞尔，比利时； G Welbio-Walloon生命科学与生物技术卓越，WELBIO部门，WEL研究所，比利时WELBIO研究所； h实验与临床研究研究所（IREC），UCLOUVAIN，CATHOLICEDE DE LOVAVAIN，BRUSSELS，BELGIUM
生活星球指数的过去，现在和未来
当我们进入国际政策的下一阶段对停止生物多样性损失的承诺（例如，昆明 - 蒙特利尔全球生物多样性框架）时，生物多样性指标将在形成针对性的稳健基础和时间敏感保护行动方面发挥重要作用。人口趋势指标是生物多样性监测中最强大的工具之一，因为它们对短时标准的变化及其汇总物种趋势从全球到国家到国家甚至本地规模的趋势的能力。我们考虑了最重要的人口水平指标之一 - 生命星球指数 - 在过去的25年中已经发展了，其对生物多样性监测领域的价值以及其组件如何描绘了通过其在政策，研究和实践水平上应用其全球生物变化的状态的令人信服的说法。我们探讨了该项目可以发展的方式来增强我们对生物多样性状态的理解，并分享经验教训，以告知指标发展并动员行动。
130nm BiCMOS带通型负群延迟恒移相微波无源集成电路设计方法
Blaise Ravelo 1，IEEE 会员，Mathieu Guerin 2，IEEE 会员，Jaroslav Frnda 3,4，IEEE 高级会员，Frank Elliot Sahoa 5，Glauco Fontgalland 6，IEEE 高级会员，Hugerles S. Silva 7,8，IEEE 会员，Samuel Ngoho 9，Fayrouz Haddad 2，IEEE 会员，以及 Wenceslas Rahajandraibe 2，IEEE 会员 1 南京信息工程大学（NUIST），电子信息工程学院，江苏南京 210044 2 艾克斯-马赛大学，CNRS，土伦大学，IM2NP UMR7334，13007 马赛，法国 3 日利纳大学交通运输与通信运营与经济学院定量方法与经济信息学系， 01026 Zilina, 斯洛伐克 4 电信系，电气工程和计算机科学学院，VSB 俄斯特拉发技术大学，70800 俄斯特拉发，捷克共和国 5 Laboratoire de Physique Nucléaire et Physique de l'Environnement (LPNPE), Université d'Antananarivo, Antananarivo 101, Madagascar 6 联邦大学Campina Grande，应用电磁和微波实验室，Campina Grande/PB，58429，巴西 7 Instituto de Telecomunicações and Departamento de Eletrónica，Telecomunicações e Informática，Universidade de Aveiro，Campus Universitário de Santiago，3810-193 Aveiro，葡萄牙 8 巴西利亚大学电气工程系(UnB)，联邦区70910-900，巴西 9 法国系统科学协会 (AFSCET)，巴黎 75013，法国
重组人类免疫相关 GTPase 家族 M 蛋白 (IRGM)
复原 我们建议在打开前先短暂离心此小瓶，使内容物沉至底部。请使用去离子无菌水复原蛋白质至浓度为 0.1-1.0 mg/mL。我们建议添加 5-50% 甘油（最终浓度）并分装以在 -20°C/-80°C 下长期储存。我们默认的甘油最终浓度为 50%。客户可以将其作为参考。
被动式底板通风系统技术表 - vim
被动式底板通风系统依靠风效应、热效应和压力差来诱导气流。这种气流将可能积聚在建筑物下方的污染蒸汽通过通风口排入大气。自然气流产生的通风量和被动屏障下方产生的蒸汽浓度取决于场地特定条件以及通风材料或底板对气流的阻力。被动通风系统最容易在建筑物施工前安装。虽然已经为现有结构设计了有效的被动通风系统，但其有效性取决于是否存在可渗透的底板层以及安装足够的通风输送网络的能力以及充分密封的楼板。现有结构的被动通风通常受到底板材料的渗透性和缺乏穿孔管或通风条输送系统的限制。因此，被动通风在新建建筑中最常用。在新建建筑中，排出底板土壤气体的典型方法是使用穿孔通风网络，该网络由管道或低型通风口组成，这些管道或通风口位于底板下方，并将蒸汽引导至位于中心的集气箱或管道集管。另一种有效的底板通风选项是通风地板空隙空间系统 (VSS)；通风地板空隙空间系统 (VSS) 技术信息表中提供了 VSS 的详细信息。
打开用于被动脑计算机界面应用程序的EEG数据集：缺乏和观点
摘要 - 随着开放科学的出现，越来越多的研究人员正在共享他们的数据集和处理方法。但并非所有领域都关注，并且有些仍然缺乏开放的数据库，这些数据库可以更快，更相关的研究，更重要的是赞成结果的可复制性和可重复性。对于脑部计算机界面的领域尤其如此，尤其是在被动脑机接口的相对新领域。本文概述了基于脑电图的被动脑机接口应用程序的当前可用数据集。详细介绍了其主要特征，包括参与者的数量，任务，电极设置和电极位置信息。缺乏被突出显示和讨论，并为将来的研究提供了建议。
PassFlow：用于预测深部脑刺激结果的多模式工作流程
目的：深部脑刺激 (DBS) 是一种行之有效的帕金森病 (PD) 治疗方法，通常可增强运动功能。然而，DBS 后可能会出现一些不良副作用，从而降低患者的生活质量。因此，临床团队必须仔细选择要进行 DBS 的患者。在过去十年中，曾有人尝试将术前数据与 DBS 临床结果联系起来，其中大部分都集中在运动症状上。在本文中，我们提出了一种基于机器学习的方法，能够预测大量 PD 的 DBS 临床结果。方法：我们提出了一种多模式管道，称为 PassFlow，可预测 84 个临床术后临床评分。PassFlow 由一个用于压缩临床信息的人工神经网络、一种用于从 T1 成像中提取形态生物标志物的最先进的图像处理方法以及一个用于执行回归的 SVM 组成。我们在 196 名接受 DBS 的 PD 患者身上验证了 PassFlow。结果：PassFlow 的相关系数高达 0.71，能够显著预测 84 个评分中的 63 个，优于比较线性方法。还发现，利用这些术前信息预测的指标数量与可获得这些信息的患者数量相关，表明 PassFlow 方法仍在积极学习中。结论：我们提出了一种基于机器学习的新型流程，用于预测 PD 患者 DBS 术后的各种临床结果。PassFlow 考虑了来自不同数据模式的各种生物标志物，仅从术前数据中就显示出一些评分的高相关系数。这表明，DBS 的许多临床结果都可以预测，而与特定的模拟参数无关，因为 PassFlow 已在没有此类刺激相关信息的情况下得到验证。
对肿瘤淋巴瘤激酶（ALK）的药理抑制剂（ALK）通过靶向效应诱导免疫原性细胞死亡
分子表示学习（MRL）长期以来在药物发现和材料科学领域至关重要，并且由于自然语言处理（NLP）和图形神经网络（GNN）的发展，它取得了重大进展。nlp将分子视为一维顺序令牌，而GNN则将它们视为二维拓扑图。基于通过不同的消息传递算法，GNN在检测化学环境和预测分子特性方面具有各种性能。在此，我们提出了定向的图形注意力网络（D-GAT）：具有定向键的表达性GNN。我们策略成功的关键是按照指示图处理分子图，并通过缩放的点 - 产物注意机制来更新键状态和原子状态。这使模型可以更好地捕获分子图的子结构，即官能团。与其他GNN或消息传递神经网络（MPNN）相比，D-Gats的表现优于15个重要分子属性预测基准中的13个。