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热膨胀 - 莱斯大学
通过推杆将温度传感器连接到传感器。该测试的精度低于干涉测量法，并且该测试通常适用于 CTE 高于 5 × 10 –6 /K (2.8 × 10 –6 /°F) 的材料，温度范围为 –180 至 900 °C (–290 至 1650 °F)。推杆可以是玻璃硅类型、高纯度氧化铝类型或各向同性石墨类型。氧化铝系统可将温度范围扩展到 1600 °C (2900 °F)，石墨系统可将温度范围扩展到 2500 °C (4500 °F)。ASTM 测试方法 E 228（参考文献 2）涵盖使用玻璃硅推杆或管膨胀仪测定刚性固体材料的线性热膨胀。干涉测量法。使用光学干涉技术，样品端部的位移是根据单色光的波长数来测量的。精度明显高于膨胀仪，但由于该技术依赖于样品表面的光反射率，因此在 700 °C (1290 °F) 以上时，干涉测量法的使用并不多。ASTM 测试方法 E 289（参考文献 3）提供了一种使用干涉法测量刚性固体线性热膨胀的标准方法，该方法适用于 –150 至 700 °C（–240 至 1290 °F）的温度，更适用于 CTE 较低或为负值且范围小于 5 × 10 –6 /K（2.8 × 10 –6 /°F）的材料，或只有有限长度厚度的其他高膨胀系数材料。热机械分析测量由热机械分析仪进行，该分析仪由试样支架和探头组成，探头将长度变化传输到传感器，传感器将探头的运动转换为电信号。该设备还包括一个用于均匀加热的炉子、一个温度传感元件、卡尺和一个记录结果的工具。ASTM 测试方法 E 831（参考文献 4）描述了通过热机械分析对固体材料进行线性热膨胀的标准测试方法。该方法的 CTE 下限为 5 × 10 –6 /K (2.8 × 10 –6 / ° F)，但可以在较低或负膨胀水平下使用，但准确度和精度会降低。适用温度范围为 –120
人类大脑的每日温度节律可预测脑损伤后的生存率
患者接受干预以达到“正常”脑温；这一参数对于人类而言仍未定义。神经元功能对温度的高度敏感性意味着大脑应该是等温的，但对患者和非人类灵长类动物的观察表明大脑存在显著的时空变化。我们旨在通过确定健康成人的脑温变化程度来确定患者脑温的临床意义。我们回顾性地筛选了所有参加欧洲神经创伤协作脑损伤疗效研究 (CENTER-TBI) 高分辨率重症监护病房子研究的患者的数据。仅纳入直接测量脑温且未进行有针对性的温度管理的患者。为了解释患者分析结果，我们前瞻性地招募了 40 名健康成人（20 名男性、20 名女性，20-40 岁）使用磁共振波谱法进行脑温测量。参与者在一天中的早上、下午和深夜接受扫描。在患者 ( n = 114 ) 中，脑温范围为 32.6 至 42.3°C，平均脑温 (38.5 ± 0.8°C) 超过体温 (37.5 ± 0.5°C，P < 0.0001)。在 100 名符合脑温节律分析条件的患者中，25 名表现出每日节律，老年患者的脑温范围降低 ( P = 0.018)。在健康参与者中，脑温范围为 36.1 至 40.9°C；平均脑温 (38.5 ± 0.4°C) 超过口腔温度 (36.0 ± 0.5°C)，黄体期女性比卵泡期女性和男性高 0.36°C（分别为 P = 0.0006 和 P < 0.0001）。温度随着年龄的增长而增加，最明显的是大脑深层区域（20 年内增加 0.6°C，P = 0.0002），空间变化为 2.41 ± 0.46°C，丘脑温度最高。大脑温度随一天中的时间而变化，尤其在深层区域（0.86°C，P = 0.0001），夜间温度最低。根据健康数据，我们构建了 HEATWAVE——人类大脑温度的 4D 地图。在测试 HEATWAVE 对患者的临床相关性时，我们发现缺乏每日大脑温度节律会使重症监护中的死亡几率增加 21 倍（P = 0.016），而绝对温度最大值或最小值并不能预测结果。较高的平均大脑温度与生存率相关（P = 0.035），但是，衰老 10 岁会使死亡几率增加 11 倍（P = 0.0002）。人类大脑的温度比以前认为的要高，而且变化幅度更大——受年龄、性别、月经周期、大脑区域和一天中的时间影响。这对温度监测和管理具有重大意义，每日大脑温度节律性正在成为脑损伤后生存的最强单一预测因素之一。我们得出结论，每日节律性大脑温度变化——而不是绝对大脑温度——是人类大脑生理学与病理生理学区别开来的一种方式。
互动3D建模的文本引导的可控网格精炼
我们考虑通过文本指导将几何细节添加到3D对象网格的问题。文本到3D生成建模已成功应用于计算机视觉[Poole等。2023;张等。2024]，计算机图形[Khalid等。2022]和地理处理[Gao等。2023; Xu等。2024]应用。这些方法着重于直接从文本中生成3D网格[Poole等。2023; Wang等。2023]没有为用户提供控制输出形状粗糙结构的能力，从而限制了需要仔细控制生成过程的艺术家的实际实用性。其他方法着重于生成3D网格的纹理[Cao等。2023;理查森等。2023]，但它们在几何形状上没有执行任何变化。虽然有一些方法[Gao等。2023; Metzer等。2023]向用户提供控制并能够修改给定形状的几何形状，这些方法通常很慢，因为它们依赖于昂贵的得分蒸馏采样[Poole等。2023]。在本文中，我们提出了一种创建3D对象与丰富几何细节的方法，同时允许用户保留对全局形状结构（通过输入粗网格）和本地几何细节（通过输入文本提示）的控制。随着文本引导的生成方法的最新成功[Metzer等。2023; Poole等。2023;理查森等。2023; Wang等。2024;张等。2023]，我们在大型预训练的文本对图模型上构建了我们的方法[Rombach等。2022]并使用语言指导几何细节的生成。我们的公式不需要配对的粗几何图和细几何训练数据，而是使用大型预训练的文本对图像模型作为监督，以指导通过可区分的渲染器添加几何细节的过程。我们的主要见解源于以下事实：训练以深度信息指导的文本对图像生成的模型[Mou等。2023]最终创建包含其他几何提示的图像。如图2所示，这些提示是如此突出，即使是现成的正常估计模型也可以提取它们。即，即使小鼠图像仅从三个球体产生，其正常估计（最右图像）显示了与描绘眼睛，鼻子和耳朵的表面相对应的正态。但是，此过程只能从单个角度创建可见的细节，而我们希望将细节添加到给定形状的整个可见表面。我们的方法在三个阶段中将几何详细信息添加到输入网格中。第一阶段基于输入文本提示和输入粗网格生成单视RGB图像。此RGB图像可以看作是如何将其添加到输入网格的几何详细信息的预览。第二阶段根据第一阶段和输入粗网格的单视输出进行多视图生成。第三阶段根据第二阶段的多视图生成来完善输入网格的几何细节。由于每个阶段的输出是非提交的，人类可理解的图像或效果图，因此此属性允许在完成之前的早期瞬间，以便用户决定更改参数或返回并更改/修改输入。此外，前两个阶段仅涉及运行预训练网络的推断，最后阶段直接在网格上运行。每个阶段都可以在几秒钟内完成，因此允许我们的方法用于支持