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人类解剖与生理学基础科学内容
本文档的重点是人类解剖与生理学中的科学核心思想。在阿肯色州K-12科学标准中，科学内容可在每个标准的DCI部分中找到。三维学习和评估最佳的学生为学生做好了准备，以便学生有机会展示他们在科学领域所知道的和可以做的事情。请参阅完整的标准文档，以找到每个标准的相应科学和工程实践以及横切概念。核心思想被组织成以下科学领域：
计算机历史、分类和基础解剖学
(4) 超级计算机是速度最快、价格最昂贵的机器。与其他计算机相比，它们的处理速度更快。超级计算机的速度通常以 FLOPS（每秒浮点运算次数）来衡量。一些速度更快的超级计算机每秒可以执行数万亿次计算。超级计算机由数千个可以并行工作的处理器互连而成。超级计算机用于高度计算密集型任务，例如天气预报、气候研究、分子研究、生物研究、核研究和飞机设计。超级计算机的一些例子是 IBM Roadrunner、IBM Blue gene。由 C-DAC（先进计算发展中心）在印度组装的超级计算机是 PARAM。PARAM Padma 是该系列中的最新机器。PARAM Padma 的峰值计算能力为 One Tera FLOP。
解剖学知情的混合图CNN-TransFormer ...
使用深层神经网络越来越多地研究了大脑连接与非成像表型之间的关系。但是，在卷积网络设计中通常会忽略大脑白奇网络的局部和全球性能。我们介绍了Tractgraphformer，这是一种混合图CNN-Transformer的深度学习框架，该框架是针对扩散MRI拖拉术的。该模型利用白质结构的局部解剖特征和全局特征依赖性。图形CNN模块捕获了白质的几何形状和灰质连接到从解剖上相似的白色物质连接中汇总局部特征，而变压器模块则使用自我注意来增强全球信息学习。此外，TractGraphFormer还包括一个用于解释预测白质连接的注意模块。在性别预测测试中，TractGraphFormer在大的儿童数据集（n = 9345）和年轻人（n = 1065）中表现出强烈的表现。总的来说，我们的方法表明，WM中的广泛连接可以预测一个个体的性别，并且在两个数据集中确定了一致的预测解剖区。提出的方法突出了整合局部解剖信息和全球特征依赖性的潜力，以通过扩散MRI拖拉术在机器学习中提高预测性能。
nitride的六角硼的原子特性。
六角硼硝酸盐（H-BN）由于其令人难以置信的电气，热和机械性能而近期引起了很多关注。其化学成分导致其化学惰性和无毒性，这使其与石墨材料不同（1）。过去，H-BN由于其摩擦学特性，即摩擦，润滑，表面相互作用。例如，这些特性已被理论上有效为航天器上的涂层，因为其在高温下保持其结构的能力（2，3）。对H-BN的分析较小，因为六角硼氮化硼纳米片（BNNS）也很感兴趣。正如已经发现石墨材料具有广泛的应用程序一样，BNN也是如此。bnns可以用作癌症药物递送的一种方法，因为它比基于石墨烯的材料更具生物相容性和毒性，但保留了许多相同的特性（4）。还发现了在量子信息中使用H-BN的动机，将量子通信科学用作“单光子发射器”（5）。我们对H-BN的特定兴趣源于其在高温下用作紫外光探测器的理论上的使用（6）。
使用UNET变压器神经网络在染色的微观切片上进行定量木材解剖结构
森林在地面碳循环中至关重要，并且对它们对持续气候变化的反应的了解对于确定未来的碳浮动和气候轨迹至关重要。在具有对比季节的区域，树木形成可以分配给日历年的离散年环，从而可以提取有关树木对环境的反应的宝贵信息。木材的解剖结构提供了有关树木对气候的反应和适应的高度分辨信息。定量木材解剖结构有助于通过使用木材微剖面的高分辨率图像在细胞水平上测量木材来检索这些信息。然而，尽管在识别细胞结构方面已经取得了很大的进步，但获得有意义的细胞信息仍然受图像上正确的年度树环界定的阻碍。这是一项耗时的任务，需要经验丰富的操作员手动界定环边界。基于像素值的自动分割的经典方法正在用能够区分结构的新方法代替，即使分界需要高水平的专业知识。尽管已使用神经网络进行木环的分割，但木制的木材图像，但阔叶物种染色的微观切片中细胞模式的复杂性需要自适应模型才能准确地完成此任务。我们在山毛榉核心染色的横截面微隔板图像上使用神经网络提出了自动树环边界划定。基于卷积神经网络的应用我们训练了一个UNETR，一个UNET的联合神经网络和视觉变压器的注意机制，以自动分段年度环边界。考虑到具有手动分割的差异以及数量木材解剖学分析目标的差异以及差异的后果。在大多数情况下（91.8％），自动分割匹配或改进了手动细分，即使将手动细分视为更好的情况，两种类别之间的船只分配率也相似。
关于发展和控制原子能的法案。
进一步规定，为选拔有资格参加本计划的学生和教育机构，并监督本法案授权的交流计划，美国总统特此授权任命一个外国奖学金委员会，该委员会由十名无偿任职的成员组成，由文化、教育、学生和退伍军人团体的代表组成，其中包括美国教育办公室、美国退伍军人管理局、州教育机构和私人捐赠教育机构的代表：进一步规定，在根据本款选拔美国公民出国留学时，应优先考虑在第一次世界大战或第二次世界大战期间曾在美国陆军或海军服役的申请人，并应充分考虑来自美国所有地区的申请人。国务卿应将这份文件转交给各州。
缺氧降低细胞碳和氮含量，并加速了海洋硅藻thalassiosira pseudonana
溶解的O 2降低对浮游植物生理学的阳性或负面影响取决于光暴露的持续时间。为了揭示潜在的机制，海洋模型硅藻thalassira pseudonana在三个溶解的O 2水平（8.0 mg l -1，环境O 2; 4.0 mg L -1，Low O 2;和1.3 mg L -1，低氧）中进行培养，以比较其生长，蜂窝池组成和黑暗的生长，和物理学和黑暗周期。结果表明，环境O 2下的生长速率为0.60±0.02天-1，是光周期内生长速率的一半，在黑暗时期内增长率为15倍。降低O 2在光周期增加了生长速率，但在黑暗时期降低了它，并在光和黑暗时期都降低了细胞色素含量。在光中，低O 2增加了细胞碳（C）的含量，而缺氧则降低了它，而在黑暗中的增加和降低的程度更大。低O 2对细胞氮（N）含量没有显着影响，但缺氧降低了。低O 2对光合效率没有显着影响，但降低了黑暗呼吸率。在黑暗中，低O 2对细胞C损耗率没有显着影响，但n损耗率降低，导致POC/POC比率增加。此外，缺氧加剧了细胞死亡率和下沉，这表明硅藻衍生的碳埋葬可能会由于未来的海洋脱氧而加速。
手动计算解剖工具箱 - CAT12
VBM 数据 ● 使用默认值分割数据（对纵向数据使用分段纵向数据）。现在可用于 VBM 的结果分割保存在“mri”文件夹中，灰质的分割名为“mwp1”，白质的分割名为“mwp2”。如果您使用了纵向管道，则灰质的默认分割名为“mwp1r”或“mwmwp1r”（如果选择了用于检测较大变化的纵向模型）。 ● 获取总颅内容积 (TIV) 以校正不同的脑部大小和体积。选择保存在“报告”文件夹中的 xml 文件。 ● 使用检查样本检查 VBM 数据的数据质量（可选择将 TIV 和年龄视为干扰变量）。从第一步中选择灰质或白质分割。 ● 平滑数据（建议起始值为 6-8mm 1）。从第一步中选择灰质或白质分割。 ● 指定具有平滑灰质或白质分割的二级模型，并检查设计正交性和样本同质性：