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增强锂离子电池分子动力学模拟的REAXFF：一种交互式重新聚集协议
锂离子电池（LIB）已成为绿色经济过渡的重要技术，因为它们被广泛用于便携式电子，电动汽车和可再生能源系统中。固体电解质中相（SEI）是LIB的正确操作，性能和安全性的关键组成部分。SEI源于阳极 - 电解质界面的最初热量稳定性，所得的电解质还原产物通过形成电化学缓冲窗口稳定界面。本文旨在使第一个（但很重要）步骤，以增强广泛使用的反应力场（RAEXFF）的参数化，以确保对LIBS中SEI成分的精确分子动力学（MD）模拟。为此，我们专注于氟化锂（LIF），这是一种非常感兴趣的无机盐，这是由于其在钝化层中的有益特性。该协议在很大程度上依赖于各种python库，该库旨在与原子模拟一起使用，允许对所有重新聚体步骤进行强有力的自动化。所提出的配置集和所得数据集，允许新的Reaxff恢复无机盐的固体性质，并改善MD模拟中的质量传输属性预测。优化的REAXFF通过准确调节固体晶格中锂的扩散性，从而超过了先前可用的力场，从而在室温下预测的两阶提高了两阶数字。然而，我们对模拟的全面研究表明，Reaxff对训练集的敏感性很强，从而使其能够插入势能表面具有挑战性。因此，可以通过利用提出的互动重新聚体化协议来构建数据集，从而有效地利用RAEXFF的当前表述来建模特定且定义明确的现象。总体而言，这项工作代表了精确的反应性MD模拟迈克斯的重要第一步，阐明了Reaxff力场参数化的挑战和局限性。所证明的局限性强调了通过我们的交互式重新聚集协议开发更通用和先进的力场来提高仿真的潜力，从而实现了将来更准确，更全面的MD模拟。
通过RICEAN分布拟合
对位置敏感的SIPM在所有光检测应用中都有用，需要少量读出通道，同时保留有关传入光的相互作用位置的信息。专注于2x2阵列的LG-SIPM，覆盖15的面积。5×15。 5 mm只有6个读数，我们提出了一种定量方法来评估图像重建性能。 该方法基于一种统计方法，以评估设备的精度（空间分辨率）和重建重点重心的精度（线性）。 通过大米概率分布函数拟合来实现此评估。 我们获得了平均传感器空间分辨率的最佳值81±3 µm（标准偏差），这是通过以通道输出信号的幅度重建每个位置来实现的。 相应的精度为231±4 µm。5×15。5 mm只有6个读数，我们提出了一种定量方法来评估图像重建性能。该方法基于一种统计方法，以评估设备的精度（空间分辨率）和重建重点重心的精度（线性）。通过大米概率分布函数拟合来实现此评估。我们获得了平均传感器空间分辨率的最佳值81±3 µm（标准偏差），这是通过以通道输出信号的幅度重建每个位置来实现的。相应的精度为231±4 µm。
康普茶生产过程中的氧气管理：基质的作用，微生物活性和过程参数
Thierry Tran，FrançoisVerdier，Antoine Martin，HervéAlexandre，Cosette Grandvalet等。食品微生物学，2022，105，pp.104024。10.1016/j.fm.2022.104024。hal-03648386
CDK4/6抑制剂相关的平均红体体积变化：预测
摘要目的：评估CDK4/6抑制剂对红细胞平均红体体积（MCV）变化的影响及其与无进展生存率（PFS）和总生存期（OS）的可能相关性。研究设计：观察性研究。研究的地点和持续时间：2020年1月至2023年1月之间，Turkiye的Kahramanmaras Necip Fazil City医院医学肿瘤学系。方法论：回顾性分析了74例HR（+）HER2（ - ）转移性乳腺癌患者的数据。MCV和其他全部血数指标。在三个月后进行了第一次治疗评估。计算了治疗基线后第三个月的中位ΔMCV值。结果：患者都是女性，中位年龄为55岁（35至80岁）。在治疗之前，基线中值MCV水平为90.4（最小值：77.3-113.2）。三个月后，中位MCV水平为95（最小值：84.3-115.3）。7.15是中位ΔMCV水平。关于PFS（16.53 vs. 15.26个月）（p = 0.13）和OS（21.46 vs。17.83个月（p = 0.08），在ΔMCV≥7.15的组与ΔMCV<7.15的组之间没有统计学上的显着差异。结论：CDK4/6抑制剂导致MCV增加，但PFS或OS之间没有明显的差异和MCV的增加。发现MCV的上升是否代表预后或预测标记，需要进一步的研究。
多模捕获的干涉仪与非互操作玻色...
我们在实验上证明了一个多模干涉仪，其中包含一个被困在谐波电势中的39 K原子的玻色子凝结物，在该原子间相互作用中可以取消利用Feshbach的共振。kapitza-dirac从光学晶格中的衍射将BEC一致地分配在多个动量成分中，同样间隔，形成了不同的干涉路径，而轨迹被捕获的har-nonig势封闭。我们研究了两种不同的干涉方案，其中重组脉冲是在确定电位的全部或一半振荡后应用的。我们发现，干涉仪输出处动量成分的相对幅度通过诱导的谐波电位相对于光学晶格的诱导位移对外力敏感。我们展示了如何校准干涉仪，充分表征其输出并讨论透视改进。
降低了延长的期限LED的表面重组，朝向电致发冷却的Krabben，L.M。van der； Gruginskie，n。埃尔登（Eerden），马顿·范（Maarten Van）；
摘要：iii-v半导体发光二极管（LED）是证明电致发冷却的有前途的候选人。但是，异常高的内部量子效率设计对于实现这一目标至关重要。可以防止基于GAAS的设备中统一内部量子效率的重要损失机制是周长侧壁的非辐射表面重组。为了解决此问题，提出了非常规的LED设计，其中从中央电流注入区到设备周边的距离延长了，同时保持恒定的前触点网格大小。这种方法有效地将周长移动到电流密度10 1-10 2 A/cm 2的电流密度以外的横向扩散。在P - I-N GAAS/INGAP双重杂结LED中，用不同尺寸和周长扩展制造的LED，通过将外周向接触距离从250μm扩展到250μm的前触点尺寸，可实现19％的外部量子效率。利用内部开发的光子动力学模型，估计内部量子效率的相对相对增加为5％。这些结果归因于由于较低的周边面积（p/a）比，周长重组的重组显着降低。但是，与通过增加LED的前触点网格大小来降低P/A比相反，目前的方法可以改进这些改进，而不会影响前触点网格下显微镜活性LED所需的最大电流密度。这些发现有助于在LED中进行电致发冷却的进步，并可能在其他专用的半导体设备中有用，在这些专用的半导体设备中，在外围重组是限制的。关键字：电致发冷却（ELC），微型LED（发光二极管），III-V半导体，电流扩散，周边重组，表面钝化
18 F-氟脱氧葡萄糖正电子发射断层扫描 - 计算层析成像参数，用于预测儿童的预后和毒性
伯基特淋巴瘤（BL），弥漫性大B细胞淋巴瘤（DLBCL）和原发性纵隔B细胞淋巴瘤（PMBCL）是儿童和年轻人的常见肿瘤（1）。尽管化学疗法可以显着提高生存率，而无事件的生存率为5年，但对于那些对前线化学疗法复发或反应不佳的患者的预后较差[总生存率（OS）率≤25％]（2）。高剂量化疗可能会诱导延迟作用，包括继发性恶性肿瘤，慢性健康状况和不育（3,4）。作为一种新型的免疫治疗，嵌合抗原受体（CAR）T细胞治疗在许多类型的恶性肿瘤中取得了显着的效果，尤其是在复发或难治性的大B细胞淋巴瘤（LBCL）中，并且治疗效应可以持续使用（5-7）。但是，大多数患者确实会经历复发（8,9）。细胞因子释放综合征（CRS）和免疫效应物细胞相关的神经毒性综合征（ICAN）是常见的与免疫相关的不良事件，必须密切监测，因为它们可能是致命的（10）。因此，重要的是要鉴定预后较差的患者，并且在服用T细胞治疗之前有严重不良反应的风险。作为形态和功能成像的组合，
单一的认知成本和步态参数
虽然NSNP的身体症状有充分的文献记录，但围绕其认知意义的全面理解，人们的兴趣有很大的兴趣。毫无疑问，包括颈部疼痛在内的慢性疼痛可以通过复杂的机制网络深刻而明确地影响认知功能[11]。这些机制涵盖了疼痛引起的分散注意力，经过广泛改变的感觉输入以及压倒性的心理压力，这些心理压力与这种情况的慢性不适性固有地交织在一起[12]。这些多方面和相互关联的因素集体和协同性地对个人造成了重大认知负担，从而使任务的执行使得需要并发的身体和认知努力更加艰巨，更强大[13]。
使用主动学习和超参数优化的图像切解分解
图像切解分析检测数字图像中隐藏的数据，对于增强数字安全性至关重要。传统的切解方法通常依赖于大型预先标记的图像数据集，这些数据集很困难且昂贵。为了解决这个问题，本文介绍了一种创新的方法，该方法结合了积极的学习和非政策深度强化学习（DRL），以使用最小标记的数据来改善图像ste缩。主动学习允许模型智能选择应注释哪些未标记的图像，从而减少有效培训所需的标记数据量。传统的主动学习策略通常使用限制灵活性且不能很好地适应动态环境的静态选择方法。为了克服这一点，我们的方法结合了用于战略数据选择的非政策DRL。DRL中的非政策可以提高样本效率，并显着提高学习成果。我们还使用差分进化（DE）算法来微调模型的超参数，从而降低了其对不同设置的敏感性并确保更稳定的结果。我们对广泛的BossBase 1.01和BOWS-2数据集进行了测试，证明了该方法区分未更改和隐形图像的强大能力，在BossBase 1.01和BOSS-2数据集对BossBase 1.01和91.834％的平均F量表达到93.152％。总而言之，这项研究通过采用先进的图像切解分析来检测隐藏数据，从而增强了数字安全性，从而通过最小的标记数据显着提高了检测准确性。