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使用LS-DYNA进行安全电池的多物理建模
摘要在全球朝着环境可持续性的推动下，锂离子电池是各种应用的主要电源，因为它们的高能量密度。因此，航空业越来越多地研究电气化，作为减少排放和对抗气候变化的潜在解决方案。然而，由于潜在的故障情况引起的安全问题阻碍了广泛的采用。对这些故障机制的全面理解对于提高锂离子电池安全性并为更可持续的航空未来铺平道路至关重要。本文在多样化的滥用条件下对锂离子电池故障机制的当前最新状态进行了批判性审查，其中包括热，电气和机械响应。它强调了在固有更安全的锂离子电池的设计中，整合结构，电和热响应的多物理模拟的重要性。此外，该论文专注于结构电池，这是一种新型技术，具有革新电动航空运输的潜力。结构电池通过无缝整合储能和承载能力来提供引人注目的解决方案。这种整合有可能减轻与电动飞机中常规电池组相关的重量罚款，从而扩大范围和有效载荷能力。本文分析了结构电池研究的挑战和未来方向。它强调了高级有限元分析模拟在滥用条件下结构电池的行为中的关键作用。这些模拟可以在预测内部短路发生，这是一个关键的安全问题。通过利用这种预测能力，可以加快更安全和更有效的结构电池的开发，为电动航空的更可持续的未来铺平道路。
造成II型糖尿病的风险因素...
2型糖尿病（T2DM）是一种慢性代谢疾病，是日益增长的全球健康问题。本文献综述的主要目的是确定有助于青少年2型糖尿病的发展的风险因素。本研究通过搜索Google Scholar和PubMed数据库中的相关文献使用了文献综述方法。从搜索中获得了20种符合相关标准的期刊。数据处理过程包括几个阶段：阅读，理解，比较和结论。研究输出解释说，有助于糖尿病（DM）发展的风险因素有两类，即不可降解的因素和可修改的因素。不可修改的风险因素包括性别，年龄和家族史。另一方面，可修改的危险因素包括肥胖，高血压，身体不活跃和吸烟。总而言之，由于复杂而多样化的风险因素，青少年容易受到2型DM的影响。建议青少年通过通过均衡的饮食和常规的体育锻炼来控制体重，以及避免吸烟和治疗血压最佳地提高人们对健康生活方式的认识，这可以帮助降低DM的风险。
使用机器的多种疾病预测...
摘要：机器学习方法通过实现精确和及时的疾病预测来改变医疗保健。同时预测多种疾病可以大大增强早期发现和治疗，改善患者的结果并降低医疗保健费用。该系统研究了机器学习算法在预测多种疾病，解决其优势，障碍和未来前景时的使用。它提供了通常用于疾病预测的各种机器学习模型和数据源的概述，强调了特征选择，模型评估以及多种数据类型的融合以改善疾病预测。研究结果强调了多疾病预测中机器学习的希望及其提高公共卫生的潜力。
VTIP 宣传册原始文件 - STAR Lab Surat
太空飞行力学是研究航天器在推力、重力和阻力等力的影响下的运动的领域。太空飞行力学在太空任务的每个阶段都至关重要，从太空任务设计、系统工程到任务操作。
标题：BMS-986393（GPRC5D CAR T细胞疗法）的安全性和初步功效，对复发/难治性（RR）多发性骨髓瘤（MM）
综合征/胞菌细胞淋巴组织细胞增多症。两个PT（7％）经历了低级（G1/2）免疫效应细胞相关的神经毒性综合征。迄今为止，有11分（37％）的口腔，指甲或皮肤有一个靶标/肿瘤的trage。所有都是G1/2。将提出更新的安全性。
标题：双特异性抗体和CAR T细胞在与中枢神经系统受累的多发性骨髓瘤治疗中的作用
在整合组中，最初使用多模式策略进行CNS参与，包括所有患者的速度（例如化学疗法）和其他鞘内治疗（n = 4）和/或放射疗法（n = 6），然后进行新的免疫疗法。这里，无中枢神经系统无复发生存率为13.4个月（范围5-26个月），
认证报告-网络设备和 SSL/TLS 检查代理 (STIP) 的 PP 配置
网络设备和 SSL/TLS 检查代理 (STIP) 的 PP 配置结合了网络设备协作保护配置文件版本 2.2e 和 SSL/TLS 检查代理 (STIP) 的 PP 模块版本 1.1 的要求。因此，PP 配置将通用网络设备的安全要求与提供 SSL/TLS 检查代理 (STIP) 功能的网络设备的安全要求相结合。PP 配置的使用方式与 PP 相同，并在 CCRA 中被识别为 PP。网络设备和 SSL/TLS 检查代理 (STIP) 的 PP 配置需要完全一致。 PP-Configuration 评估已由 atsec information security AB 于 2024-01-04 完成，与 BIG-IP Version 16.1.3.1（包括 SSLO）的产品评估同时进行，并作为其独立部分，SSLO 声称符合 PP-Configuration。评估根据通用标准 3.1 版第 5 版、IT 安全评估通用方法 3.1 版第 5 版以及 CC 和 CEM 附录 - 精确一致性、基于选择的 SFR、可选 SFR、CCDB（2017 年 5 月）的要求进行。评估根据保证等级 ACE 和保证组件 APE_INT.1、APE_SPD.1、APE_OBJ.2、APE_ECD.1 和 APE_REQ.2 中的要求进行。 atsec information security AB 是瑞典通用标准评估和认证计划下经授权的通用标准评估机构。atsec information security AB 还根据通用标准的 ISO/IEC 17025 获得了瑞典认证机构的认可。认证机构通过审查评估报告中的所有工作单元来监控评估人员的活动。认证机构确定评估结果符合通用标准和通用方法的要求。
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文章 - 文章doi：10.35621/23587490.V11.N1.P47-58 2型糖尿病患者面临的药物护理和护理，Mellitus：修订B
Franceildo Jorge Felix 6摘要：糖尿病是一种慢性病，具有代谢复杂性，影响了全球相当多的人。这种情况以各种形式呈现，根据其起源和病理特征，是最常见的2型糖尿病。由于这种疾病可能对人们的生活产生影响，因此，卫生专业人员提供的援助对于改善包括药物护理在内的患者的临床状况至关重要。这项研究旨在了解护理和药物护理在2型糖尿病的管理中的重要性，这是主要的慢性疾病之一。这项工作是基于综合书目审查，其中它们为
使用机器的多种疾病预测...
摘要“多种疾病预测”项目采用机器学习方法，利用支持载体机（SVM）和逻辑回归算法，以预测各种疾病，例如糖尿病，心脏病，肾脏病，帕金森氏病和乳腺癌。主要目的是为早期疾病检测和干预提供可靠且可访问的工具。用户界面是使用简易库构建的，为用户提供了无缝的体验，以输入相关参数并获得有关其健康状况的预测。选择特定疾病后，提示用户输入必要的信息，例如病史，症状和人口统计细节。然后，应用程序通过训练有素的机器学习模型处理这些数据，以产生有关个人受到疾病影响的可能性的预测。该项目通过利用机器学习技术来解决准确疾病预测的关键需求。通过分析大型数据集并从过去的医学案例中学习，这些模型可以有效地识别指示各种疾病的模式和标记。这允许尽早确定健康风险，从而及时干预和治疗。此外，Sparlit提供的用户友好界面可增强可访问性，使个人可以轻松评估其不同疾病的风险而无需专门的技术知识。应用程序的直观设计和互动功能使其适用于广泛的用户，包括医疗保健专业人员和关心其健康的个人。总体而言，“多种疾病预测”项目展示了机器学习在医疗保健中的力量，并证明了预测性建模如何有助于早期疾病检测并改善患者的结果。通过利用高级算法和用户友好的接口，该项目旨在对预防医学领域产生重大影响。。关键字： - 机器学习，简化，SVM，逻辑回归，疾病预测，早期检测，医疗保健，预测性建模，用户界面。