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JGR行星-2022 -Streeter.pdf
摘要火星大气的垂直不透明度结构对于理解冰（水和二氧化碳）和灰尘的分布很重要。我们提供了一个新的数据集，这些数据集来自Nomad/UVIS光谱仪在Exomars Trace Gas Orbiter上的新数据集，涵盖了一个半火星年（MY），包括我的34次全球防尘雨和几次区域性沙尘暴。我们讨论了特定的中层云特征，并与现有文献和随着数据同化的MARS全球气候模型（MGCM）进行比较。中层不透明度特征，被解释为水冰，并与MGCM中的湿透者升高相关，提供了证据表明，区域性沙尘暴可以促进蒸气到中层高度的运输（具有对大气逃避的潜在影响）。沙尘暴季节也对云特征的生命周期产生了明显影响，而尘土飞扬的季节早期与持久的中层云层相关。中层不透明度特征，并根据以前的文献解释为水冰。同化的MGCM温度结构与UVIS的不透明非常吻合，但是MGCM不透明度领域努力地重现中层冰的特征，这表明需要进一步发展水冰参数化。UVIS不透明度数据集为进一步研究火星大气的垂直气溶胶结构以及在数值模型中如何表示的机会。
引用出版物（APA）：Pancarelife财团，更长，T。，Clemen，E
关键目标，如果要将颅咽性瘤和垂体肿瘤排除在队列分析之外，那么其他儿童脑肿瘤（CBT）的幸存者（CBTS）有可能增加体重，超重或肥胖症，如果是这样，则与下丘脑诊断功能障碍的关联是什么？知识不仅超重（20.3％）和肥胖症（8.5％）的普遍性（8.5％）高，而且频繁（$ 1 2.0标准偏差得分[SDS]）的体重增加（11.6％）。随访期间体重指数（BMI）的这些变化似乎与下丘脑 - 垂体功能障碍有关。诊断时较高的BMI SDS，糖尿病（DI）或随访期间中央早熟青春期（CPP），而低度胶质瘤与超重和肥胖有关。在随访期间，在诊断，DI或CPP时具有较高BMI SD的相关性CBT和低级神经胶质瘤可能需要对随访期间的体重变化和下丘脑垂体功能的变化进行更强烈的监视，旨在降低长期心血管疾病的发病率。
参考：李Y.，Xiao Y.M.，Xu W.，Ding L.，MiloševićMilorad，Peetersfrançois.-单层过渡金属二进制的磁光电导率
在存在外部电气和量化磁场以及接近度诱导的交换相互作用的情况下，我们从理论上研究了单层（ML）过渡金属二核苷（TMD）的磁光（MO）性质。通过求解Schr odinger方程来研究相应的Landau水平（LL）结构，并评估ML-TMD的自旋极化在磁场的作用下。此外，在标准的随机相近似（RPA）中，纵向MO电导率是通过动力学介电函数计算的。我们以ML-MOS 2为例，以检查接近诱导的交换相互作用的影响，外部电气和磁场对通过LLS之间的内部和带电子过渡引起的MO电导率。对于传导或价带中的内标电子过渡，我们可以观察到Terahertz（THZ）频率范围的两个吸收峰。虽然传导和价LL之间的带电子间过渡显示可见范围内的一系列吸收峰。我们发现，接近度诱导的交换相互作用，载体密度，外部电气和磁场的强度可以有效地调节吸收峰的位置以及MO吸收光谱的形状。从这项研究中获得的结果可以使人们对ML-TMD的MO性质有深入的理解，这些理解可能可用于可见在THZ频率带宽方面的磁光，旋转和valleytronic设备。
已发布版本的引文 (APA)：Scheper, MC, van Velzen, M., & LU van Meeteren, N. (2024)。在日常实践中负责任地使用人工智能：物理治疗师需要知道、考虑和做什么？《物理治疗杂志》，70 (2)，81-84。https://doi.org/10.1016/j.jphys.2023.07.012 EUR 研究信息门户上的出版物链接
结合丰富的可用数据（例如医疗记录）及其多功能性，人工智能驱动的应用程序通常可以轻松地在数字系统中实现，并且几乎立即影响其使用环境。最常见的人工智能形式也称为“机器学习”（ML）；然而，被称为“深度学习”的其他形式的人工智能正变得越来越频繁地使用，并且在未来会变得更加普遍。6、8 在详细介绍机器学习的技术方面之前，应仅在专业人员和患者共同决策期间在支持角色的背景下考虑人工智能或机器学习的使用。根据机器学习的发展模式，它可以分为：监督学习、无监督学习或强化“学习”。 6 在监督学习中，每个人的数据及其背景都会根据历史数据中某个事件的发生或缺失来创建预测或分类算法（例如，检测慢性疲劳等合并症、预测从 ICU 安全出院或个性化锻炼方案）。无监督学习侧重于未标记的数据集（没有发生预设的结果或事件），旨在探索、解开或确认数据集内现有的模式。强化学习是 ML 的一个子类别，侧重于通过最大化正确和/或不正确结果的可能性来优化预测/分类。虽然所有形式的 ML 都可能用于物理治疗，但监督 ML 算法最为常见，因为其输出类型通常类似于临床推理过程（例如决策树或决策规则）并且通常易于理解/实施。第二个重要特征是，AI 算法首先在数据集的一部分（训练集）上进行训练，然后在独立数据集上进行交叉验证，其性能以类似于物理治疗中常用的标准化临床测试的方式记录。AI 算法的性能指标（灵敏度、特异性、曲线下面积和其他 AI 特定的召回率和偏差指标）遵循与标准化临床测试大致相同的原则。3、6、7
