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基于不规则聚类和顺序旋转的准模块化圆极化5G基站天线阵列综合
针对多用户第五代应用，提出了一种非常规的准模块化基站相控阵架构综合技术。通过在最佳不规则阵列的元素处保持均匀的幅度和线性前进的相位，可以实现功率高效的旁瓣抑制，从而有效地减轻用户间的干扰。布局不规则性是在阵列切片内实现的，该切片以旋转方式重复。采用顺序旋转技术来获得模块化并改善圆极化特性。使用改进的 k 均值聚类算法来形成最佳子阵列。仿真结果表明，所提出的准模块化拓扑在旁瓣性能和集成阵列设计复杂性之间提供了良好的折衷。
蜜蜂大脑中枢复合体的神经结构：神经元细胞类型
图 1 中央复合体 (CX) 和相关神经纤维网的解剖结构。(a) CX、外侧复合体 (LX) 的内侧球 (MBU) 和外侧球 (LBU) 的 3D 重建正面图。(b) (a) 中显示的 3D 重建的侧视图。CX 由中央体 (CBU) 的上部、中央体 (CBL) 的下部、原脑桥 (PB) 和成对结节 (NO) 组成。(c) (a) 中显示的 3D 重建的示意横截面，其中显示了前唇 (ALI)。后沟 (pg) 延伸在中央体和 NO 之间。后视交叉 (PCH) 位于中央体和 PB 之间。腹沟纤维复合体 (vgfc) 位于 CBL 和 ALI 之间。(d – h) 通过 CX 的光学切片，用突触蛋白染色。 (d) CBL 被分为九个垂直切片（切片边界用虚线表示一个半球）。（e）每个结节由一个上部单位（NOU）和一个下部单位（NOL）组成。（f）胆囊（GA）是 LX 内的一个小的细长的神经纤维网，位于峡部 2（IT2；边界用黑色虚线表示）。（g）CX 前方光学切片中上部神经纤维网的外观（边界用虚线表示）。（h）前唇（ALI）位于中央体前方。a，前部；l，外侧；LCA，蘑菇体侧萼；MB，蘑菇体；MCA，蘑菇体内萼；m，内侧；p，后部；SIP，上中间原大脑；SLP，上外侧原大脑；SMP，上内侧原大脑。比例尺 = 50 μ m (a – d,f,h), 20 μ m (e), 100 μ m (g) [彩色图可在 wileyonlinelibrary.com 上查看]
采用 Smart Cut 技术的更环保的 SiC 晶圆
在使用我们的 Smart Cut 技术生产 SiC 基板时，我们发现优化键合步骤对于实现高水平的电导率和热导率至关重要。我们的研究表明，键合界面对总基板电阻的贡献相当于标准 SiC 材料的几十微米。在 Smart Cut 将薄片 SiC 从供体基板分割并转移到载体基板后，我们采用了精加工工艺，以确保通过抛光和退火，我们新形成的基板已准备好进行外延处理并与 SiC 器件加工兼容。请注意，我们的 Smart Cut SiC 技术生产的晶圆顶层没有基面位错（见图 2 和 3）。
以色列 - 哈马斯战争对全球物流和供应链的影响
在2023年，降雨量比平常少41％，一年中这个时候将Gatun Lake降低至前所未有的水平。湖是船只过境所需的重要淡水切片，并向该国超过50％的人口供水。通过一组锁的每个船只都使用约52m加仑的水。运河的管理员将在未来三个月内从31下降到只有18个过渡的数量，这一数字将一直持续到进一步通知。在这一点上，较新的，更大的Neopanamax锁的插槽每天降低到八个，大多数将被带有偶尔燃气载体的容器容器占用。对于干散装，共识的增长
商用发动机 - FlightGlobal
单一来源交易，还是波音将打破近期传统，选择一种选择？现实情况是，无论机身的预计市场规模如何，都提供发动机选择，这种做法已经迅速过时了。西方 OEM 推出的最后一款提供动力选择的全新客机是波音 787，当时是 GE Aviation 和 R-R。即使是之前可以选择发动机的机身衍生产品，比如 747-8 和空客 A330neo，现在也只有一种选择。747 Classic/-400、767 和原始 A330 等项目的日子已经一去不复返了，当时三家发动机制造商都参与其中。波音可能是这一趋势的开创者，它在 1993 年以 737NG 项目的结构与 A320 竞争，令业界大吃一惊。而不是采用空客的格式
线粒体在与Desmin突变相关的心肌病的发展中的关键贡献 由抗体基于抗体的天然杀伤细胞参与者诱导的抗肿瘤免疫力，武装的抗体疗法
图1。家族性肌原纤维肌病和杂合DES E439K变体。（a）受影响家庭的血统。圈子和正方形分别代表女性和男性受试者。实心符号显示患有肌病和心肌病的患者。交叉的符号代表已故的受试者。+符号代表患者存在致病性杂合DES变体。固体箭头指示其心脏活检的家庭成员用于组织学和生化分析。空箭头指示其外周血单核细胞用于产生IPSC克隆的家庭成员。（b）索引病例CII的心脏样本的双脑室横向心脏切片（A）显示两个心室的扩张。（c）福尔马林固定左心室截面的苏木精蛋白safran染色显示广泛的纤维化。
治疗引起的衰老：改善抗癌治疗的机会
背景：心血管磁共振中的心脏功能定量需要精确的心脏腔室轮廓。这项耗时的任务越来越多地通过越来越复杂的深度学习方法来解决。但是，其中只有一小部分从学术界进入临床实践。在对医学人工智能智能的质量评估和控制中，不透明的推理和神经网络的独特错误符合极低的失败容忍度。目的：本研究的目的是对心脏功能定量的三个流行卷积神经网络（CNN）模型的性能进行多级分析和比较。方法：对U-NET，FCN和多肺部进行了培训，以分割临床常规的119例患者的短轴Cine图像，左心室和右心室进行分割。训练管道和超参数保持恒定，以隔离网络体系结构的影响。CNN性能。多级分析包括通过切片位置对结果的细分，以及分割偏差的可视化以及通过相关图与分割指标的体积差异与分割指标的联系。结果：所有模型均与专家在定量临床参数方面均显示出很强的相关性（R Z'= 0.978，0.977，0.977，0.978，分别为U-NET，FCN，多驱动器）。具有更高的差异和更多异常值。多孔孔明显低估了心室体积和左心室心肌肿块。分割的困难和失败聚集在所有CNN的基础和顶端切片中，基础切片的体积差异最大）（每片平均绝对误差：基础的4.2±4.5 mL，中间的0.9±1.3 ml，用于侧面的0.9±0.9±0.9±0.9±0.9±0.9±0.9 ml）。CNN中的临床参数的类内相关性非常出色（≥0.91）。