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毫米级、大面积均匀半导体器件分层，用于物理故障分析和质量控制 Pawel Nowakowski*、Mary Ray、P
毫米级、大面积均匀半导体器件分层用于物理故障分析和质量控制 Pawel Nowakowski*、Mary Ray、Paul Fischione EA Fischione Instruments，Export，宾夕法尼亚州，美国* 通讯作者：p_nowakowski@fischione.com 不断发展的微电子设备设计越来越复杂、越来越紧凑和越来越小。这些设计可能包括越来越多的层、三维 (3D) 垂直堆叠、气隙和不同的材料成分。大批量半导体器件制造需要强大的质量控制和故障分析过程。过去几十年来，已经开发出了许多故障分析技术，包括非破坏性和破坏性技术 [1-3]。一种非常流行的技术是器件分层，即从上到下控制地去除器件层。通过这种技术获得的信息可以支持质量控制、故障分析工作、成品和工艺改进数据以及逆向工程。
Kwiatkowski B，BiedrońN，GawryśU，Tochman W，Luchowska-Kocot D.谷氨酸可以成为神经和精神病疾病的诊断标记吗？ J P
抽象的简介和目标。谷氨酸在许多神经系统疾病的发病机理中起作用，包括阿尔茨海默氏病，帕金森氏病，亨廷顿氏病，肌萎缩性侧面硬化症，偏头痛和中风。此外，它与精神疾病的病因有关，例如精神分裂症，抑郁症和双相情感障碍。可以简单地在体液中识别，其水平的波动可能是病理过程的潜在指标。该研究的目的是确定谷氨酸浓度的波动是否可能有益于预测和监测上述疾病的进展。审查方法。使用以下算法在PubMed数据库中进行了文献搜索：（谷氨酸）和（血液/血浆/血清/血清/神经组织）和（NeuroDegeneration/neuroDegeneration/alzheimer/alzheimer/parkinson/crigraine/crigraine/streokaine/streoke/streoke/psychiatric/psychiatric/psychiatric/distiaia/schizizophrenia/schizophrenia）。已确定的出版物的80％以上是在2017年或更晚发表的。简要描述了知识状态。所引用的大多数研究表明，对照组和研究组之间的谷氨酸浓度有明显的差异。在大多数神经退行性疾病的病例中，血谷氨酸浓度表现出下降趋势。相反，在精神病，中风和偏头痛中，它们表现出向上的趋势。摘要。对血脑屏障的损害，调节谷氨酸从神经组织转移到血液，在疾病期间似乎显着影响血液和神经组织中的谷氨酸水平。血液谷氨酸浓度改变可以用作诊断标记，尽管需要荟萃分析来定义临床适用的范围。
Jun Young Park
plus，D.，Lee，H.，Herrmann，J.F.，Greek，J.，Anselri，V.，Borit，J.，Stockowski，H。Shaeimodi，Sant，Sant，Lu，Lu，H.，McQuade，P。
最初发表于：Rolski，Filip； TKACZ，KAROLINA； węglarczyk，kazimierz; Kwiatkowski，Grzegorz； Pelczar，Paweł； jaźwa-kusior，agnieszka; bar，a
小鼠和同变物对照（TNF +/ +）的小鼠用于研究内核和转基因T细胞受体（TCRM）模型中的心肌炎。TNF + / - 和TNF - / - 小鼠用α-肌球蛋白重链肽（αMYHC）免疫的小鼠表现出心肌炎的发病率降低，但易感动物在心脏中发生了广泛的炎症。在TCRM模型中，由于心肌病和心脏纤维化，TNF-α的产生有缺陷与死亡率增加有关。我们可以确认TNF-α以及抗原激活的心脏反应效应子CD4 + T（T EFF）细胞有效地激活心脏微血管内皮细胞（CMVEC）的粘附特性。我们的数据表明，除T EFF细胞外，内皮产生的TNF-α还促进了叶核细胞粘附于活化的CMVEC。对两种心肌炎模型的CD4 + T淋巴细胞的分析均显示出心脏，脾和TNF + / - 和TNF - / - 小鼠的血液中T EFF细胞的分数明显增加。的确，抗原激活的TNF - / - T EFF细胞显示长期生存率延长，TNF-α细胞因子诱导的心脏反应性t eff的细胞死亡。
最初发表于：分离器，Violetta； Jarzabkowski，宝拉； Seidl，David（2023）。中层管理人员在公开s
摘要在本文中，我们研究了中层管理人员在参与策略过程中作为战略家的主题地位的斗争。基于对公司进行开放战略过程的纵向案例研究，我们展示了在制定新战略中更广泛地包含前线员工，这会破坏中层管理人员的传统主题。基于这些发现，我们开发了一个过程模型，描述了中间管理人员在面对员工范围内保持其主题位置的屈服动态。通过这些发现，我们通过促进了我们对员工参与对中层管理人员作为战略家的主题的影响的理解及其收回其主题地位的不同方式，从而为中层管理人员的文献做出了贡献。我们还通过揭示了对传统战略参与者的影响以及通过解释参与的过程动态的启示，从而向有关开放战略的文献贡献。
椭圆体的 Minkowski 和与协方差矩阵的均值
摘要。两个椭球集的闵可夫斯基和与差一般不是椭球形的。然而，在许多应用中，需要计算在某种意义上近似闵可夫斯基运算的椭球集。在本研究中，考虑了一种基于所谓椭球微积分的方法，该方法提供了参数化的外部和内部椭球族，可以紧密近似于闵可夫斯基椭球的和与差。近似沿方向 l 是紧密的，因为椭球在 l 上的支撑函数等于和与差在 l 上的支撑函数。然后可以根据相应椭球的体积或迹的最小（或最大）测量值来选择基于外部（或内部）支撑函数的近似。建立了利用欧几里得几何或黎曼几何对两个正定矩阵的闵可夫斯基和与差的基于体积的近似及其均值之间的联系，这也与它们的 Bures-Wasserstein 均值有关。
Anne Bronikowski，博士 b''
摘要：Bronikowski博士通过整合遗传学，生理学和生物人口统计学领域来研究压力和衰老的生物学。她的实验室研究了涉及复杂压力表型的基因网络的分子演化，这些网络对衰老率和寿命的扰动的影响以及应激反应的生理原因和影响。实验室采用了实验方法，可以补充模型生物中表型的突变研究，并且他们研究了各种物种的进化过程，以揭示解决压力弹性降低和性能降低的解决方案。Bronikowski博士的重点是线粒体基因组，线粒体功能，效率，氧化应激和全或Ganism代谢，以了解压力和早期环境的影响。她还专注于基因组基因局和对年龄和压力的转录响应，并在羊膜中产生了和分析了保守应力网络中分子进化特征的核基因组。最近，他们获得了资金来研究男性和女性在跨动物的生命率和寿命方面的差异。在这些实验中，它们集中在羊膜的野生种群上，并随着年龄的增长检查：染色质访问，基因表达，DNA修复效率和线粒体健康。使用系统发育比较方法在Evo litutionary上下文中分析了这些结果。
pawełSobczuk，Elêbietabylin，Anna Klimczak，Piotr Rutkowski软组织部，骨/肉瘤和黑色素瘤，Maria Sklodowska-Curie国家肿瘤学研究所，Warsaw，Warsaw，PL，PL， div>>/ div>>> div>>> div>>> div>>>
Katarzyna Kozak：发言人Honoraria - BMS，MSD，Novartis，Pierre Fabre，Sanofi；顾问委员会-BMS，MSD； Pawel Sobczuk：发言人Honoraria - BMS，Swixx Biopharma，Gilead；旅行补助金 - BMS，MSD，诺华，皮埃尔·法布尔；顾问委员会 - Sandoz；股东 - Celon Pharma；董事会成员 - 波兰临床肿瘤学会； Tomaszświtaj：发言人Honoraria - BMS，MSD，Novartis，Pierre Fabre，Sanofi；旅行补助金 - BMS，MSD，诺华，皮埃尔·法布尔； PawełTeterycz：发言人Honoraria - BMS，MSD，Novartis，Pierre Fabre；旅行补助金 - BMS，MSD，诺华，皮埃尔·法布尔； Aneta Borkowska和Sylwiakopeć宣布没有利益冲突； Piotr Rutkowski：发言人Honoraria - BMS，Merck，MSD，Novartis，Pierre Fabre，Sanofi；顾问委员会 - 蓝图药物，BMS，默克，MSD，Philogen，Pierre Fabre，Sanofi；研究资金 - BMS，辉瑞。
基于Minkowski距离的新型脑电图聚类方法提高癫痫智能诊断能力
本文介绍了一种基于闵可夫斯基数学相似性的新型聚类方法，以改进用于分类的EEG特征选择，并在机器学习的背景下实现高效的粒子群优化（PSO）。鉴于高维医学数据集的复杂性，特征选择在预防疾病和促进公共健康方面起着至关重要的作用。通过采用闵可夫斯基聚类，目标是将数据集记录分组为两个具有高特征一致性的聚类，从而通过应用 PSO 等优化技术来选择最优特征，从而提高准确性。此外，所提出的模型可以扩展到智能数据集，包括EEG和其他数据集。由于精确分类所需的特征较少，因此智能特征选择是机器学习的一个高级步骤。本文研究了影响波恩大学EEG数据集中特征选择的关键因素。将所提出的系统与各种优化和特征选择方法进行了比较，结果表明，在基于准确度测量分析和分类EEG信号方面具有卓越的性能。实验结果证实了所提出的模型作为脑电图数据分类的有用工具的有效性，准确率高达 100%。这项研究的成果有可能通过简化识别和诊断脑部疾病的过程，使相关专业的医学专家受益。从技术上讲，机器学习算法 RF、KNN、SVM、NB 和 DT 用于对选定的特征进行分类。