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实习：建造3D网状自动编码器-AFIG
实习的主要目标是对网格代表领域内的当前文献进行彻底审查。随后，目的是设计和实现3D网格自动编码器，以便能够准确捕获对象的形状并有效地将它们压缩到潜在表示中。利用潜在空间已被证明在生成模型中非常有效，如文本对图像模型中所示[6，7]。该自动编码器的潜在应用是多种多样的。主要是，它有可能通过促进潜在空间内的直接操作来大大减轻模型的计算负担。这不仅解锁了在网格序列上无缝工作的运动模型的可能性，而且还使模型的扩展能够处理多个字符，从而结合了它们之间的相互作用。其次，潜在空间可用于生成模型中，从而促进了从文本/图像/视频到姿势/运动的翻译。
Wafer-Scale Gold Nanomesh通过纳米转移印刷朝着具有成本效益的多重传感平台
检测化学和生物物质，以涉及各种应用方案，例如可穿戴电子设备，智能点（POC）诊断，环境监测等。[1,2]要适当地满足这些新兴要求，理想的生化传感器应具有诸如高灵敏度，长期鲁棒性，快速响应，实时监测能力，出色的选择性，低单位成本，检测下限，较大的动态范围，低功耗等等等特性[3]但是，人类仍然需要进行陡峭的攀登之旅才能实现这些目标。值得注意的是，2019年冠状病毒病的全球大流行（Covid-19）表明，我们的技术储备在满足这种紧急，庞大和多功能的要求方面并没有充分准备，并引起了对生化感测技术的极大关注。迄今为止，包括化学主义的几种主要技术路线，[4,5] plasonic，[6,7]电化学，[8,9]声传感器，[10,11]等。已经开发出来，每个传感器中的每一个都在某些上述方面具有针对各种实际应用方案的特定优点。纳米制造技术的快速开发用于不同材料和各种结构，由于其小特征和主动结构特性，例如高地表到数量，独特的物理特性，独特的物理特性等，戏剧性地增强了这些传感设备的性能。[12–14]
目录 - PT。 Lionmesh Prima Tbk
2021 年 12 月收盘时，公司股价收于每股 750 印尼盾，市值为 720 亿印尼盾。2021 年，公司股票交易量达到 80,401,400 股。以下是 2021 年和 2020 年印尼证券交易所公司股价走势对比表：
探索患者在心脏康复中的障碍，从医疗保健提供者的角度来看：定性研究Ramesh，
背景：心血管疾病是全球死亡率的主要原因之一。心脏康复（CR）计划对于从心脏事件中康复的患者至关重要，因为它们有助于降低复发事件的风险并支持患者康复。患者在CR中的旅程跨越了程序之前，期间和之后的阶段。患者必须成功地在CR计划的每个阶段进行进步，以完成整个CR旅程并获得CR计划的全部好处，但是此旅程中的许多障碍会阻碍患者的进展。目的：本研究旨在探索CR患者旅程的各个阶段的障碍，从参与CR护理的医疗保健提供者的角度。方法：这项定性研究涉及从2023年7月至2024年1月与参与CR护理的医疗保健提供者进行半结构化访谈。使用一种目的最大变化方法来针对具有不同人口统计和专业的提供者。雪球抽样用于招募参与者，利用现有的参与者网络。每次访谈持续了30至45分钟。访谈已记录，逐字记录，并使用归纳主题分析方法进行了分析。数据分析于2023年8月至2024年2月进行。结果：采访了十名卫生保健提供者，包括7名女性和3名男性。他们的角色包括医师，计划总监，护士经理，临床经理，护士协调员，护士，物理治疗师和运动学专家。分析确定了与CR旅行中发展障碍有关的四个总体主题：（1）未转介CR计划的患者，（2）未参加CR计划的患者，（3）患者退出CR计划，以及（4）患者缺乏对生活方式变化后CR计划的依从性。结论：鉴于对CR计划中技术干预的兴趣日益增长，我们提出了4种潜在的技术解决方案，以解决我们分析中确定的进展障碍。这些解决方案旨在为未来的研究提供基础，以指导有效技术的发展并增强CR旅程中的患者发展。
下一代可降解的3D网格为骨盆器官脱垂维修提供希望
“这项研究确定了简单的几何属性，即角度和孔隙率，可以在分娩后再生受损的组织。” Paul博士说。“使用逐层加法3D打印技术，制造了九个架构上不同的网格，以优化构建结构，该体系结构将使网格的降解同时促进组织集成。
摘要。为了克服有限元方法的网格依赖性，作者提出了遗传算法在无网状opti
摘要。为了克服有限元方法的网格依赖性，作者提出了遗传算法在用肋板和梁对弹性基础的无网状优化中的应用。肋板被视为板和梁的组合。基于无网状方法并与遗传算法相结合，优化了矩形肋板的肋骨排列位置，以最大程度地减少侧向载荷下肋骨板的中心点的偏转。与传统的有限元方法相比，使用作者的无网格方法进行肋骨位置优化肋板的分析不需要网格重建，并且在板上离散的节点和肋骨总是不需要更改。结果表明，与第二代人相对应的中心点的挠度值更加集中，并且与第一代相比，挠度值较小的个体也更加集中。混合遗传算法确实有效。作者添加了受约束的随机方向方法，以基于遗传算法形成混合遗传算法，该算法会加速收敛速度，降低计算重复速率，并显着降低遗传算法的计算代数，从而将其降低到两到三代。
策略-数据-网格.pdf
# ........................................................................................................................................................... 25 A ........................................................................................................................................................... 26 B ........................................................................................................................................................... 29 C ........................................................................................................................................................... 31 D ........................................................................................................................................................... 34 E ........................................................................................................................................................... 38 F ........................................................................................................................................................... 40 G ........................................................................................................................................................... 42
适用于多群中子扩散方程的混合有限元离散化的笛卡尔网格的自适应网格改进
自适应网状修复基于基本要素：后验估计。在中子中，后验错误控制是一个正在进行的研究主题。AMR。在[16，第3.3节]中，作者解决了A后验估计中使用的规律性假设的问题。在[21，22，25]中，A后验估计值基于双重加权残差方法，其中保证的估计器涉及确切的伴随溶液。在[17]中，他们设计了一个可靠的估计，该估计依赖于双重问题的定义，并突出了由于这个双重问题缺乏稳定性而缺乏效率。严格的估计值不需要过剩的规律性以及适应性网格重新确定策略，以解决运输方程式上的源问题[9]。在这项工作之后，[10]中已经解决了有关特征值问题的理论方面。在这些论文中，作者设计了一种数值策略，该策略依赖于精确控制的操作员评估，例如在[9]中用于解决源问题。在反应堆核心尺度上，使用简化的模型在核工业中很常见。准确地说，简化的模型可以是中子分歧模型或简化的传输模型。在[7]中，我们对中子差异方程的混合有限元离散量进行了严格的后验误差估计，并提出了一种自适应网格重新填充策略，以保留Carte-sian结构。在[13]中执行了这种方法对临界问题的第一个应用，尽管具有次级估计器。关于工业环境和特定的数字模拟，我们的方法是在Apollo3®代码[23]中开发混合有限元求解器[4]的一部分。
Alpha Mesh Swc：根据脑细胞骨架描述自动生成稳健的表面网格
图 1：(a) SWC 文件的说明性示例（不是真实细胞）。从左到右，各列分别表示节点索引、神经元区室类型、x、y、z 坐标、半径和父节点索引。例如，第二个节点表示位于 [0, 0, 8] 处半径为 2 µm 的顶端树突（类型 4）部分。它连接到其父节点（第一个节点）。如果父索引为 -1，则当前节点为根节点。(b) (a) 中 SWC 文件定义的神经元骨架的可视化表示。红色 ⊗ 符号表示体细胞节点，神经突节点用红色 + 表示。长度为 l 1 , . . . , l 4 的蓝线绘制了神经元骨架。虚线以 3D 形式说明了神经元的形态。(c) 可用于连接两个连续节点的圆锥
转录移码导致蛋白质过敏
最初发表于：Thouvenot, Benoit；Roitel, Olivier；Tomasina, Julie；等人；Favrot, Claude (2020)。转录移码导致蛋白质过敏性。《临床研究杂志》，130(10):5477-5492。DOI：https://doi.org/10.1172/jci126275