媒体报道 当作家使用人工智能帮助工作时,他们接受的报酬较低,《新科学家》。2024 年 6 月 Yin 获得 NSF CAREER 奖,普渡大学计算机科学新闻。2024 年 5 月 实现有意的人类与人工智能互动,ACM Ubiquity。2024 年 3 月 NSF 资助研究所研究人工智能驱动的网络安全,普渡大学新闻。2023 年 5 月 普渡大学计算机科学研究人员在 AAAI 上发表了四篇论文,普渡大学计算机科学新闻。2023 年 2 月 基于人工智能的打击虚假新闻的可信度指标,普渡大学计算机科学新闻。2022 年 10 月 团队合作总是完成任务的最有效方式吗?世界经济论坛。2021 年 10 月 哪些任务最适合团队,哪些应该单独完成?雅虎!科技。2021 2021 年 10 月 机器学习的公平性:普渡大学加入美国国家科学基金会 100 万美元人工智能公平性计划,普渡大学计算机科学新闻。2021 年 3 月 Neville、Tan 和 Yin 将在数据科学女性会议上发表演讲,普渡大学计算机科学新闻。2019 年 2 月 未来的工作形态,自然新闻专题。2017 年 10 月
妊娠糖尿病(GDM)是指在怀孕期间的第一次葡萄糖不耐症的不同程度,无论预先存在糖尿病(1)。在过去几年中,GDM的发病率逐渐增加,范围从9.3%到25.5%(2)。GDM通常与先兆子痫,大疾病,围产期异常和死亡率有关,同时与母亲和后代的代谢综合征和高血糖的发作密切相关(3)。这种情况显着影响孕妇和胎儿的福祉,并为未来的疾病带来隐藏的风险(4,5)。GDM的临床诊断通常发生在24-28周的妊娠期,使用75G口服葡萄糖耐受性测试(OGTT)(6)。然而,经验证据表明,在此阶段诊断出GDM时,尽管症状管理可能有可能受益,但母亲和胎儿都可能已经在不同程度上受到不利影响(5,7)。因此,早期认识到GDM风险的怀孕对于预防妊娠和代谢性疾病的代际传播的负面结果至关重要。孕妇的胰岛素抵抗(IR)的早期检测已被证明有助于预测临床诊断之前的GDM发作(8,9)。TYG指数是根据禁食等离子体葡萄糖(FPG)和血清甘油三酸酯(TG)计算得出的,被认为是IR(10,11)的直接,经济,可复制和可靠的替代物。例如,sánchez-garcı́a等。Song等人的元分析。许多研究调查了TYG指数和GDM之间的关系,表明其作为早期GDM风险指标的潜力(12,13),但种族之间可能存在差异。(14)发现有或没有妊娠糖尿病的拉丁美洲孕妇TYG指数值没有显着差异。(15)表明,较高的TYG指数可以预测亚洲妇女的GDM,但在非亚洲妇女中不能预测。因此,使用来自国家健康和营养检查调查(NHANES)的数据,我们对美国的一群孕妇进行了横断面调查,以评估TYG指数与GDM之间的联系。
我们发现,在进行游泳运动的小鼠中,心肌 BDNF 表达增加,但在小鼠心力衰竭模型和人类心力衰竭中,心肌 BDNF 表达减少。心脏特异性 TrkB 敲除 (cTrkB KO) 小鼠对运动表现出迟钝的适应性心脏反应,控制线粒体生物合成/代谢的转录因子网络上调减弱,包括过氧化物酶体增殖激活受体γ辅激活因子 1α (PGC-1α)。在病理应激(主动脉缩窄,TAC)下,cTrkB KO 小鼠的心力衰竭进展加剧。暴露于运动或 TAC 的 cTrkB KO 小鼠中 PGC-1α 下调导致心脏能量降低。我们进一步揭示,BDNF 通过一种新的信号通路,即多效转录因子 Yin Yang 1,诱导 PGC-1α 上调和生物能量。
对物质拓扑阶段的搜索正在发展朝着强烈相互作用的系统(包括磁铁和超导体)发展,其中外来效应从几何,相关和拓扑之间的量子级相互作用中出现。在过去的十年左右的时间里,扫描隧道显微镜已成为探测和发现新兴拓扑问题的强大工具,因为其前所未有的空间分辨率,高精度电子检测和磁性可调性。扫描隧道显微镜可用于探测各种拓扑现象,以及其他技术的补充结果。我们讨论了应用于探针拓扑的基本方法的一些证明,特别注意在可调矢量磁场下进行的研究,这是最近焦点的相对较新的方向。然后,我们投射了原子分辨率隧道方法的未来可能性,以提供对拓扑问题的新见解。关键点
该期刊在波兰教育与科学部参数评估中获得了20分。 2021 年 12 月 21 日教育和科学部长公告附件。 32582。具有期刊唯一标识符:201398。分配的科学学科:经济学和金融(社会科学领域);管理与质量科学(社会科学领域)。 2019 年部长级积分 - 今年 20 分。 2021 年 12 月 21 日教育和科学部长公告附件。编号 32582。它具有唯一的期刊标识符:201398。指定的科学学科:经济学和金融(社会科学领域);管理与质量科学(社会科学领域)。 © 作者 2023;本文在波兰托伦哥白尼大学授权开放期刊系统下以开放获取方式发表。本文根据知识共享署名非商业性许可条款发布,该许可条款允许以任何媒介在任何非商业性用途下使用、发布和复制本文,但必须注明原作者及出处。这是一篇开放获取的文章,根据知识共享署名非商业许可协议共享条款进行许可。 (http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/)允许在任何媒体中进行不受限制的、非商业性的使用、分发和复制,只要对作品进行适当的引用。作者声明,本文的发表不存在利益冲突。收到日期:2023 年 5 月 5 日。修订日期:2023 年 5 月 25 日。接受日期:2023 年 5 月 27 日。发布日期:2023 年 5 月 27 日。
声子决定了由于其非零角动量而导致的非弹性光散射过程的光螺旋。在这里,我们表明二维(2D)磁性CRBR 3在布里鲁因区中心托有手性声子。这些手性声子是偶合性e g声子的线性组合,并且声子特征模词表现出顺时针和逆时针旋转振动,与对应于𝑙=±1的角动量。这种E G手性声子完全切换了入射圆形光的极化。另一方面,非分类的非手续A G声子在平面外磁场下显示出巨大的磁光效应,旋转了散射线性极化光的极化平面。随着磁场强度从0增加到5 t,散射光的相应极化程度从91%变为-68%。相比之下,手性E G模式不显示场依赖性。我们的结果为2D磁性材料中的语音性手性和磁光学现象的研究奠定了基础,及其相关应用,例如声子霍尔效应,拓扑光子学和拉曼激光。
摘要:在本文中,详细研究了由高电流脉冲电子束处理的ZR-17NB合金的微观结构和磨损固定性。使用X射线衍射(XRD)分析后的脉冲处理后的相位变化,显示了由β(ZR,NB)相的一部分形成的β(nb)相和α(ZR)相。另外,还发现了β(ZR,NB)衍射峰的变窄和移动。扫描电子显微镜(SEM)和金相分析结果表明,高电流脉冲电子束(HCPEB)治疗之前合金表面的显微结构是由等上晶体组成的。但是,在15和30脉冲处理后,陨石坑结构得到了显着造成的。此外,还发现合金表面在30脉冲处理后经历了共菌体转化,并且发生了β(ZR,NB)的反应→αZR +βNB。显微硬度测试结果表明,随着脉冲数量的增加,微标志的值会出现向下趋势,这主要是由于谷物的块状和较软的β(nb)相变的形成。磨损耐药性测试结果表明,摩擦系数首先增加,然后降低,然后随脉冲数的增加而增加。
心室间隔缺陷(VSD)是先天性心脏病的最常见形式,约占先天性心脏病病例的40%(Penny and Vick,2011年)。VSD导致血液分流,从而导致肺部血管的肺部血液循环体积和病理变化增加,这使得患有VSD的儿童特别容易发生肺部感染。随着疾病的发展,当肺循环压力高于全身循环压力时,血液从右侧到左心室的流动会增加左心室的预紧力,从而很容易导致心力衰竭。年轻婴儿的肺泡发育不是完美的,呼吸系统不成熟,并且肺泡II型上皮细胞的合成功能是有效的,导致肺泡表面活性剂的产生较少,因此呼吸功能不成熟。肺动脉症和感染都可能导致氧动脉部分压力降低,这进一步导致呼吸率变化。感染的发生可能是VSD患者长时间住院的危险因素。延长医院可能会进一步增加医院感染的可能性。肺部感染可能会导致肺间隙水肿,导致肺通风和低氧血症减少,最终导致呼吸迅速。某些情况的感染诊断尚不清楚,因此很难确定住院是否延长。因此,我们将本研究的结果设定为住院时间超过14天。但是,呼吸率(RR)是一个易于监控的指标,其测量精度很高,因此它可能具有住院时间的预测价值。一项研究发现,入院率高的呼吸率与疗养院接纳的患者的院内死亡率的增加有关(Myint等,2011)。我们旨在开发一个列图,以评估小儿VSD患者的住院风险超过14天。我们希望临床医生能够根据戒号模型中风险因素的变化进行及时调整治疗方案,以减少小儿VSD患者住院治疗。
必须加速绿色和可再生能源的发展才能达到零碳排放。代表性的可再生能源(如风能和太阳能)正在波动,并且容易受到多个环境参数的影响[1]。为了应对这些挑战,大规模储能系统的开发是必不可少的,以构建能量周期。全范数氧化还原流量电池(VRFB)由于其高能量效率,足够的安全性和长期使用寿命而脱颖而出[2]。然而,增强功率密度仍然是进一步提高VRFB经济可行性的关键目标。在各种研究方向上,越来越多的研究人员着重于改善电极的电化学性能。VRFB系统的功率密度从根本上取决于在电极 - 电解质界面上发生的氧化还原反应的速率。电极的微结构和表面特征起着确定反应速率的关键作用。通过改善电极的电化学性能,可以显着提高VRFB系统的功率密度[3]。因此,必须开发具有较高催化活性和大特定表面积的新电极材料。
Golbarg M. Roozbahani 1,2, †, Patricia Colosi 3, †, Attila Oravecz 4,5,6,7, †, Elena M. Sorokina 3, Wolfgang Pfeifer 1,2, Siamak Shokri 1, Yin Wei 1, Yin Wei 1, Yin Wei 7,9 , Marcello Deluca 10, Gaurav Arya 10, LászlóTora4,5,6,7, *,Melike Lakadamyali 3,11,12, *,Michael G. Poirier 1,8,13, *和Carlos E. Carlos E. Carlos E. Carlos E. Carlos E. Carlos E. Carlos E. Carlos E. Carlos E. Carlos E. Castro 2,8, *Golbarg M. Roozbahani 1,2, †, Patricia Colosi 3, †, Attila Oravecz 4,5,6,7, †, Elena M. Sorokina 3, Wolfgang Pfeifer 1,2, Siamak Shokri 1, Yin Wei 1, Yin Wei 1, Yin Wei 7,9 , Marcello Deluca 10, Gaurav Arya 10, LászlóTora4,5,6,7, *,Melike Lakadamyali 3,11,12, *,Michael G. Poirier 1,8,13, *和Carlos E. Carlos E. Carlos E. Carlos E. Carlos E. Carlos E. Carlos E. Carlos E. Carlos E. Carlos E. Castro 2,8, *