I. 简介 许多研究人员已经基于多孔弹性构建了脑积水的计算理论。此类模型将有助于更好地理解问题,从而提供更好的治疗方法。此类模型还忽略了分流术的间歇性影响,而分流术是治疗脑积水最常用的方法。我们使用弹性和流体力学来创建人脑和脑室系统的数学模型。我们的模型通过考虑跨导水管的流动并包括边界约束来扩展以前的工作。这将为疾病的边界和改善创建一个定量模型。我们开发并解决了该模型的控制方程和边界条件以及有意义的临床发现。我们的模型通过将导水管流与边界约束结合起来,扩展了早期对脑积水的研究。脑脊液沿着脊髓周围的蛛网膜下腔向下流动,然后进入颅脑蛛网膜下腔,然而,物理定律很难解释这种流动是如何持续的。采用体内刺激的数学方法来研究脉动血液、脑和脑脊液的动态相互作用 1 。本文介绍的模拟是为患有脑脊液生理病理疾病脑积水的个体生成的 2 。研究特发性脑积水化学浓度不对称循环的后脑室通透性 3 。使用基本的几何模型,当前的研究提出了一种全新的脑积水多物理扩散过程方法,并作为更复杂的几何模拟的标准 4 。研究了脑脊液在心血管和蛛网膜下腔的循环以及脑脊液渗入多孔脑实质的问题。开发了复杂大脑几何形状的边界条件 5 。将标准受试者的研究信息与代表颅内动力学的实际计算模型进行了比较。该模型利用特定于受试者的磁共振 (MR) 图像和物理边界条件作为输入,可重现脉动的脑脊液循环并模拟颅内压力和流速 6 。该数值模型用于探索横截面几何形状和脊髓运动如何影响非稳定速度、剪应力和压力梯度场 7 。该系统分为五个子模型:动脉系统血液、静脉系统血液、心室脑脊液、颅内蛛网膜下腔和脊髓出血腔。阻力和顺应性将这些子模型连接起来。构建的模型用于模拟七个健康个体中发现的关键功能特征,例如动脉、静脉和脑脊液流量分布(幅度和相移) 8 。此前,利用时间分辨三维磁共振速度映射研究人体血管系统中健康和异常的血流模式。利用这种方法研究了 40 名健康志愿者 9 的脑室系统中脑脊液流量的时间和空间变化。这些颗粒中的脑脊液和血液之间的屏障很小,使脑脊液能够流入循环并被吸收。与脑脊液的产生相反,消耗是压力-
Total number of patients, n 141 Age 18.0-73.0 49 48.5±14.7 Gender Female 10-7.1% Male 131-92.9% BMI (kg/m 2 ) 21.2-35.5 24.5 24.8±2.2 ASA score I 46-32.6% II 71-50.4% III 24-17.0% Hospitalization day 1 2 1.21±0.41 Hospitalization day I day 111-78.7% II day 30-21.3% Operation Time (minute) 40.0-115.0 65.0 66.7±15.3 Veres Needle (-) 121-85.8% (+) 20-14.2% Drain (-) 81-57.4% (+) 60-42.6% Duration of drain use (number of days) 2.0-7.0 2.0 3.1±1.7 Fixation (-) 100-70.9%(+)41-29.1%类型的疝气直接42-29,78%间接74-52,48%D-ID 25-17,73%D/ID-F 5-3,54%的疝气右侧74-52.5%的左侧74-52.5%左67-47.5%,女权(F)(F)136-96-96-96-96-96-96-96.5%(+) 132-93.6%(+)9-6.4%血肿( - )139-98.6%(+)2-1.4%血清( - )135-95.7%(+)6-4.3%
如果图像足够小,仅落在中央凹的中心,则依赖于 S 视锥细胞的颜色辨别能力将受到损害。图 3.3 对此进行了说明。当观察距离很近时,每个圆圈的视角都对应几度,具有正常色觉的人很容易区分黄色和白色以及红色和绿色。但是,从几英尺远的地方观察,黄色和白色将无法区分。这被称为小视野三色盲,因为三色盲是完全缺乏 S 视锥细胞的人。无论图 3.3 中的黄色和白色有多大,三色盲都无法区分它们。在某些小视野下,即使是正常人也会表现得像三色盲。请注意,即使从远处看,红绿对仍然可以辨别,因为 S 锥体对于这种辨别不是必需的。因此,小视野效应仅限于依赖于 S 锥体 5 的辨别。(注意:由于再现颜色的技术困难,具有正常色觉的人可能仍然能够辨别远处的黄色和白色半圆。)
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1。标记表/等级卡:X类和XII类。2。X类入学卡/通过证书/出生证明(任何人)。3。XII级通过证书(如果有)。4。资格JEE(MAIN)2024的得分卡。5。Josaa 2024发出的临时入学信。6。Josaa/csab 2024(如果有)升级的要约信。7。如果OBC(NCL)类别学生,则根据Josaa 2024格式OBC-NON奶油层证书,在01.04.2024上或之后发行。8。由OBC候选人以Josaa格式提供的声明/承诺。9。在SC/ST类别的学生中,根据Josaa 2024格式的种姓证书。10。在PWD类别的学生中,根据Josaa 2024格式的身体残疾证书。11。如果是EWS类别学生,则根据Josaa 2024格式(在01.04.2024上或之后)发行的EWS证书。12。根据JOSAA 2024格式的医疗健身证书。13。要求放弃学费,家庭/父母年收入证书。必须在01.04.2024或之后的主管当局发行同样的情况。14。证明所有向Josaa/csab支付的付款。15。根据B.Tech的NIT SILCHAR支付的费用余额(如果适用)的在线付款收据。第一学期费用结构16。带有白色背景的彩色相同的护照尺寸照片(3个数字)。17。政府发行的照片身份卡。代理/上一次上学/XII级入学卡。18。Aadhar卡(如果有)。19。由学生/(b)在非司法邮票纸上由学生/监护人组成的反杂交宣誓书(a)。10.00(十)或更高版本,由誓言专员/公证人正式认证,根据Institute网站http://www.nits.ac.ac.in/anti_ragging/anti_ragging..php
AI在科学研究中的应用是扩展和多样化的。<可以计算出主要应用领域的神圣:医学和生物科学:IA用于发现新药,开发个性化治疗并改善医学诊断[8]。例如,自动学习用于分析医学图像并检测早期体育场中的癌症,其准确性通常超过人类医生的疾病[9];物理和天文学:在物理领域,IA用于模拟颗粒并研究黑洞等现象[10]。<天文学的div,基于AI的工具可以实时发现新的系外行星和对宇宙事件的监视[11];计算化学:基于IA的系统用于预测新分子的结构和行为
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破坏性和跨学科技术的兴起导致企业运作方式发生了重大变化。传统的商业模式和市场正在中断,导致创新且通常更可持续的替代品的出现。这些新兴模型由新技术驱动,并由其独特功能启用。要发展和前进,我们必须研究这些破坏性技术对传统商业模式和市场的影响,并探索在商业环境中适应它们的策略。此外,在业务环境中采用这些技术时出现的道德和社会考虑对于创造以人为本的环境至关重要,以促进宜居性和幸福感。
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该文档计划于20125年3月11日在联邦公报上发布,并在https://federalregister.gov/d/2025-03948上在线获取,并在https://govinfo.gov