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rn-bsn转移高级位置.docx
▪向其学术顾问提交请愿书，要求对指定课程进行课程审查。▪请愿书必须包括课程课程，包括学习成果，活动和评估。o计划主任可以要求对已提交材料的教师进行审查，以建议批准或拒绝请求。o计划要求：学生在护理中至少需要30个学分来满足学位要求。o学生将需要满足所有亚利桑那州立大学的毕业要求，包括一般研究，45小时的上层和30小时居留。●过程
长期在小鼠成纤维细胞植入物中逆转录病毒介导的基因转移的体内表达
当前的基因治疗模型涉及逆转录病毒介导的遗传材料转移到源自各种体细胞组织的细胞中，包括造血系统的细胞，成纤维细胞，肝细胞，内皮细胞和成肌细胞（1、2）。我们先前已经描述了一种通过小鼠皮肤成纤维细胞逆转录病毒感染的基因产物传递方法（3）。我们先前在成纤维细胞研究中使用的转导基因是人和狗因子IX cDNA（3，4）。尽管在组织培养中可以实现高水平的持续性，而当在啮齿动物的同种异体移植中移植时，这些成纤维细胞仅在短时间内就产生了大量因子IX（3，5）。从理论上讲，体内表达的短期可能归因于不同的因素：（i）宿主对外源性因子IX的免疫反应； （ii）移植后外国细胞的破坏； （IIM）一旦将转导细胞移植到动物的转移基因的转录基因转录的特异性下降。已经表明（3，5），植入改良的成纤维细胞后，对人类因子IX的抗体存在，这至少可以解释，部分原因是第IX因子的短期。在这项工作中，使用不同的启动子来控制8-半乳糖苷酶的表达，我们证明，在组织培养中，长期表达可以轻松获得，但指导感兴趣基因转录的启动子的类型可能是决定体内长期表达的关键因素之一。
标题转移学习基于小儿EEGS多个渠道的癫痫发作检测
摘要 - 癫痫是一种常见的神经系统疾病，其特征是在全球范围内影响多达7,000万人的癫痫发作。在生命的头十年中，每150名儿童中大约有一个被诊断出患有癫痫病。脑电图是诊断癫痫发作和其他脑部疾病的重要工具。但是，脑电图的专家视觉分析很耗时。除了减少专家注释时间外，自动癫痫发作检测方法是帮助专家分析脑电图的强大工具。对小儿脑电图中癫痫发作的自动检测的研究已被提出。深度学习算法通常用于小儿癫痫发作检测方法；但是，它们在计算上很昂贵，并且需要很长时间才能开发。可以使用转移学习来解决此问题。在这项研究中，我们在小儿EEG的多个通道上开发了一种基于转移学习的癫痫发作检测方法。公开可用的CHB-MIT EEG数据集用于构建我们的方法。数据集分为训练（n = 14），验证（n = 4）和测试（n = 6）。从10 s EEG信号产生的具有5 s重叠的频谱图用作三个预训练的传输学习模型（RESNET50，VGG16和InceptionV3）的输入。我们小心翼翼地将孩子分成培训或测试集中，以确保测试集是独立的。基于脑电图测试集，该方法具有85.41％的精度，85.94％的召回率和85.49％的精度。此方法有可能协助研究人员和临床医生对小儿脑电图中癫痫发作的自动分析。
基于MTPI自动转移学习的深层网络自动训练方法和D
UAV图像采集和深度学习技术已被广泛用于水文监测中，以满足数据量需求不断提高和质量的增加。但是，手动参数培训需要反复试验成本（T＆E），现有的自动培训适应简单的数据集和网络结构，这在非结构化环境中是低实用性的，例如干山谷环境（DTV）。因此，这项研究合并了转移学习（MTPI，最大转移电位指数法）和RL（MTSA强化学习，多汤普森采样算法）在数据集自动启动和网络中自动培训，以降低人类的经验和T＆E。首先，为了最大程度地提高迭代速度并最大程度地减少数据集消耗，使用改进的MTPI方法得出了最佳的迭代条件（MTPI条件），这表明随后的迭代仅需要2.30％的数据集和6.31％的时间成本。然后，在MTPI条件（MTSA-MTPI）中提高了MTSA至自动提高数据集，结果显示准确性（人为误差）提高了16.0％，标准误差降低了20.9％（T＆E成本）。最后，MTPI-MTSA用于四个自动训练的网络（例如FCN，SEG-NET，U-NET和SEG-RES-NET 50），并表明最佳的SEG-RES-NET 50获得了95.2％WPA（准确性）和90.9％的WIOU。本研究为复杂的植被信息收集提供了一种有效的自动培训方法，该方法提供了减少深度学习的手动干预的参考。
电动汽车和智能设备的无线电力传输技术的最新进展PDF
摘要无线电力传输（WPT）技术的最新进展为消费者和行业提供了更方便，高效和智能的电动汽车（EV）和智能设备（SDS）（例如智能手机，无人机，机器人和物联网）的收费。WPT已被采用，以免手工频繁地进出充电。仅凭重型电池就无法解决所有移动物体的饥饿能量问题，最终应该为此充电。在本教程中，首先简要介绍了包括电感功率传递（IPT）在内的WPT的基本原理，并解释了主要的WPT理论，例如耦合线圈模型，Gyrator电路模型，磁性镜像模型和一般统一的动态词曲模型。电动汽车的WPT进展得到了广泛的解释，它们分类为固定的电动汽车（SCEV）和道路驱动电动汽车（RPEV）。SCEV由于便利性和安全性而变得越来越吸引人。此外，由于电动汽车市场份额和可再生能源的市场份额迅速增加，电动汽车和网格的互操作性变得非常重要。电动汽车不再是简单的能源消费者，而是电网的能源提供者。WPT是一种有前途的解决方案，可以在停放时自动将电动汽车与网格连接。这是SCEV作为可互操作系统的灵活手段的潜在贡献。详细解决了线圈设计，大容忍度充电，补偿电路和异物检测（FOD）问题。也总结了全球技术发展的最新进展。rpevs没有严重的电池问题，例如大，重，昂贵且昂贵的电池组以及较长的充电时间，因为它们在移动时直接从道路上获得电源。通过创新的半导体开关，更好的线圈设计，巷道构造技术和更高的操作频率的优点，已提高了WPTSS的功率转移能力，效率，电磁场（EMF），气隙，大小，重量和成本。引入了WPT的最新进展。SD的WPT中的进步被解释了，根据操作环境，它们彼此之间的不同。智能手机是WPT中最成功的应用程序，现在正在不断发展，以获得太空中的更多收费自由。由于分布式和物联网的多种性质，WPT的广泛领域非常具有挑战性。各种动力水平和耐力时间的各种无人机和机器人需要具有足够快速的充电速度，并具有位置自由度。最近的技术发展将解释。解决了WPT问题的未来，其中包括可互操作的无线电动汽车，更长的距离IPT，3D无线充电器和合成的磁场聚焦（SMF）。
微电子与能量传输修订版
课程简介：学生将通过实践和模拟活动探索电路中的能量传递。绩效期望：HS-PS3-1：创建一个计算模型，当已知系统中其他组件的能量变化和流入和流出系统的能量时，计算系统中一个组件的能量变化。MS-PS3-2：开发一个模型来描述当远距离相互作用的物体的排列发生变化时，系统中会存储不同数量的潜在能量。具体学习成果：学生将能够 - 通过探索微电子在日常设备中的作用来吸引兴趣。 - 通过实践活动研究微电子元件如何管理和存储能量。 - 解释微电子系统中的能量关系并利用计算模型。 - 将他们对微电子能量管理的理解应用于实际问题。 - 评估他们对微电子中的能量传递、潜在能和计算建模的理解。叙述/背景信息 对于微电子 5E 课程计划，学生需要掌握基本电路概念的基础知识，包括了解电阻器、电容器和电源等组件。他们应该熟悉能量传递的原理，包括势能和动能的作用，以及欧姆定律与电压、电流和电阻的关系。了解能量如何存储（在电容器中）和耗散（在电阻器中）很重要，以及微电子如何在智能手机或计算机等日常设备中发挥作用。熟悉电子表格或电路仿真软件等基本计算工具也将有助于学生在课堂上模拟电路中的能量关系。 科学与工程实践：开发和使用模型 开发一个模型来描述不可观察的机制。（MS-PS3-2） 使用数学和计算思维 创建现象、设计设备、过程或系统的计算模型或模拟。（HS-PS3-1）
一般均衡经济中的转移悖论
摘要：转移悖论是一般均衡理论中的经典悖论，即影响均衡价格的资源转移使捐赠者受益而损害接受者。本文使用预测会出现这种悖论的三主体纯交换经济的理论框架对转移悖论进行了实验研究。进行了两种处理。在第一种处理中，实验经济中每个主体角色都有一个受试者。在另一种处理中，实验经济中每个主体角色有五个受试者（总共 15 个受试者）。实验结果表明，主体之间的禀赋转移影响了市场清算价格，因此捐赠者从这种转移中受益，这与竞争均衡理论一致。在群体规模较大的处理中，均衡效应最强，这与拥有更多市场参与者会鼓励他们表现出竞争性的想法相呼应。此外，当有转移的选择时，大多数捐赠主体会内生地决定调整禀赋分布。详细分析发现，受试者的转学决定主要受到价格均衡效应的驱动，他们的决定基本不受其测量的认知能力水平的影响。
单元 — I — 航空航天应用的传热技术 — SAE1306
参数 尺寸 单位 质量 M 千克，kg 长度 L 米，m 时间 T 秒，s 温度 Ϫ 开尔文，K，摄氏度 速度 L/T 米/秒，m/s 密度 ML –3 千克/米 3 力 ML –1 T –2 牛顿，N = 1 千克·米/秒 2 压力 ML 2 T –2 N/米 2 ，帕斯卡，Pa 能量，功 ML 2 T –3 Nm，= 焦耳，J 功率 ML 2 T –3 J/s，瓦特，W 绝对粘度 ML –1 T –1 Ns/米 2 ，Pa-s 运动粘度 L 2 T –1 米 2 /s 热导率 MLT –3 Ϫ –1 W/mK，W/mo C
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]
国际分子科学杂志
本期特刊旨在探讨高级材料中热量和传质领域的最新进步和挑战。高级材料，例如纳米材料，复合材料，智能材料，相变材料和生物材料，正在通过增强的热管理，能源效率和质量扩散能力来彻底改变行业。然而，这些材料中的理解和优化的高温和质量仍然是复杂而多学科的挑战，需要从材料科学，热量工程和计算建模中提供的见解。感兴趣的主题包括但不限于以下内容：增强的热电导率和能源在高级材料中增强的电导率和能源存储。先进的材料中的材料和综合材料中的环境和环境中的环境和环境中的环境，以及在环境中，并在环境中进行了范围，并在环境中进行了环境，并在环境中，并在环境中进行范围，并在环境中，并在环境中进行了环境，并在元素中进行了环境，，并在环境中进行范围，并在环境中，并在元素中进行了环境，并在上面的环境中，并在元素中储存。工程。在热导电材料的创新设计中的兵工智能方法。用于表征和优化热量和传质特性的动物技术。