航空航天工程师负责设计、分析、建模、模拟和测试飞机、航天器、卫星、导弹和火箭。航空航天技术还扩展到在气体或液体中移动物体的许多其他应用。例如高尔夫球、高速列车、水翼船或风中的高楼大厦。作为一名航空航天工程师,您可能会参与猎户座太空任务,该计划计划在 2020 年之前将宇航员送上火星。或者,您可能会参与开发新一代太空望远镜,这是我们一些最重要的宇宙学发现的来源。但外太空只是航空航天工程师可以探索的众多领域之一。您可能会为我们的航空公司开发商用客机、军用喷气式飞机或直升机。更实际的是,您可以设计最新的地面和海上交通工具,包括高速列车、赛车或探索海底生命的深海船只。
图 1. (a) 单层 (1L) MoSe 2 和 ReS 2 晶体结构。上图显示晶体结构的侧视图,下图显示晶体结构的顶视图。侧视图显示了这些层状材料上偶极子平面内取向的示意图。(b) 样品 1 (S1) 的 ReS 2 -MoSe 2 异质结构的光学图像。插图是样品侧视图的示意图。(c) MoSe 2 、ReS 2 和 HS 区域的拉曼光谱。HS 拉曼光谱由来自各个 1L 区域的不同振动模式组成。(d) 在透明蓝宝石基板上制作的类似异质结构的三个不同区域的吸收光谱数据(样品 2,S2)。MoSe 2 A 和 B 激子峰清晰可见,ReS 2 较低能量吸收峰用箭头标记。HS 光谱由两个 1L 区域的峰组成。
摘要 目的:比较特级初榨橄榄油和苹果醋对 2 型糖尿病大鼠的抗氧化作用。研究设计:随机对照试验。研究地点和持续时间:本研究于 2021 年 5 月至 2021 年 6 月在巴基斯坦拉合尔研究生医学研究所动物房进行。方法:在本研究中,将 40 只雄性 Sprague Dawley 大鼠分成 4 组,即第 I 组为 NC(阴性对照),第 II 组为 PC(阳性对照),第 III 组为 EVOO(特级初榨橄榄油)和第 IV 组(苹果醋),每组 10 只大鼠。除 NC 组大鼠外,所有大鼠在研究开始时均通过腹膜内注射烟酰胺诱发糖尿病,15 分钟后注射链唑嗪 (STZ)。第 III 组每天给予 1ml/100gBW/ 毫升 EVOO,第 IV 组每天给予 2ml/kg BW/ 毫升用蒸馏水以 1:5 的比例稀释的 ACV,持续 4 周。4 周后取样以确定血清中的氧化应激标志物丙二醛、超氧化物歧化酶和总抗氧化状态。结果:与阳性对照组相比,EVOO 和 ACV 的摄入显示血清丙二醛水平降低,P 值分别为 0.000 和 0.014。阳性对照组血清超氧化物歧化酶活性和总抗氧化状态最低,而两个治疗组的这些参数与阳性对照组相比均显着增强,P 值 = 0.000。结论:特级初榨橄榄油和苹果醋均对 2 型糖尿病大鼠具有抗氧化作用。然而,特级初榨橄榄油更有效。
1 DO 权限仅限于微小更改。有关 DO 权限范围,请参阅 RA 5850 – 军事设计批准组织 (MRP 第 21 部分 J 子部分)。2 如果航空系统不是英国国防部所有,则需要在赞助商批准的模型内商定由 TAA 或 TAM 承担的 TAw 管理监管责任;请参阅 RA 1162 – 民用(开发)和(在役)航空系统的航空安全治理安排,或请参阅 RA 1163 – 特殊飞行航空系统的航空安全治理安排。根据商定的 TAw 职责授权,可在本 RA 中酌情用 TAM 代替 TAA。3 ►请参阅 RA 1225 – 航空安全文件审计跟踪。◄ 4 请参阅 MMAC 第 3 章 – 类型设计变更(MRP 第 21 部分子部分 D)。
癫痫发作类型识别对于癫痫患者的治疗和管理至关重要。然而,这是一个耗时耗力的困难过程。随着机器学习算法的进步,自动诊断系统有可能加速分类过程、提醒患者并支持医生做出快速准确的决策。在本文中,我们提出了一种新型多路径癫痫发作类型分类深度学习网络 (MP-SeizNet),它由卷积神经网络 (CNN) 和具有注意机制的双向长短期记忆神经网络 (Bi-LSTM) 组成。本研究的目的是仅使用脑电图 (EEG) 数据对特定类型的癫痫发作进行分类,包括复杂部分性、简单部分性、失神性、强直性和强直阵挛性癫痫发作。EEG 数据以两种不同的表示形式输入到我们提出的模型中。 CNN 接收从 EEG 信号中提取的小波特征,而 Bi-LSTM 接收原始 EEG 信号,以便我们的 MP-SeizNet 能够从癫痫发作数据的不同表示中进行联合学习,从而获得更准确的信息学习。我们利用最大的 EEG 癫痫数据库——天普大学医院 EEG 癫痫发作语料库 TUSZ v1.5.2 评估了所提出的 MP-SeizNet。我们使用三重交叉验证对不同患者数据评估了我们提出的模型,并使用五重交叉验证对癫痫发作数据评估了模型,结果分别获得了 87.6% 和 98.1% 的 F1 分数。
摘要背景:儿童期1糖尿病(T1DM)是一种自身免疫性疾病,发病率增加,但对触发自身免疫过程的事件知之甚少。大多数时候,这些过程始于产前和出生时期。因此,这项研究旨在研究儿童T1DM的产前和新生儿危险因素。方法:该病例对照研究是针对T1DM儿童进行的,他们提到第17届Shahrivar儿童医院。对照组由病例组的健康兄弟姐妹组成。使用包括母体和新生儿特征的形式收集数据。通过SPSS中的描述性统计报告了数据。分别使用了定量和定性变量对T1DM开发的影响,分别使用了逻辑回归和卡方检验。结果:怀孕期间出生体重,出生身高和母体体重增加与T1DM有显着关系(分别为1.23、2.57和1.14)。此外,妊娠高血压(OR = 5.27),新生儿黄疸(OR = 3.42),剖宫产(OR = 2.06)与非出生儿童(OR = 2.32)和T1DM之间存在显着关系。此外,膜,母体尿路感染和非囊肿性母乳喂养的过早破裂与T1DM(OR = 4.37、3.94和2.30)具有显着关联。产妇年龄,性别,新生儿呼吸道疾病,早产和新生儿感染和T1DM之间没有统计学上的显着差异(P> 0.05)。结论:产前和新生儿危险因素在TIDM的发生中可能具有重要作用。因此,考虑这些危险因素可能会对T1DM产生预防作用。
Typesy 提供用户友好的界面,主页组织有序,便于导航和快速理解程序。教师可从预览模式等功能中受益,用于规划课程、单点登录 (SSO) 登录选项,以及从学习管理系统上传学生姓名以便高效访问学生。主菜单位于屏幕左侧,包含清晰的标题和面包屑路径,便于导航。教师可以切换到学生视图,了解学生看到的内容并进行必要的调整。支持选项随时可用,包括视频教程、实时聊天和电子邮件线程。该平台允许教师和学生自定义界面,提供更改背景和其他功能的选项,并确保课程模块化,并根据不同学习水平适当分块。
1型糖尿病(T1DM)是影响儿童和青少年的重要慢性,全身和代谢疾病。T1DM的发病率显示出全球儿童的趋势越来越高。此外,不同人群之间报告的T1DM发病率的发生率差异很大。这些变化是通过种族,地理区和工业改善水平的差异来解释的。1-7儿童中T1DM的发病率更高,但T1DM的发作可以在任何年龄发生。8儿童发作的T1DM的全球流行病学已很好地定义了,估计在国际糖尿病联合会(IDF)糖尿病中进行了双人估计。9在系统的综述中,作者报道了年轻人(> 15岁)的T1D发病率的流行病学与儿童发作T1D(<15岁)相比。7