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心力衰竭的心力衰竭，并保留了射血分数：心肌，间质，微血管和代谢异常
1个心血管部，意大利伯加莫帕帕·乔瓦尼XXIII医院； 2英国伦敦大学伦敦大学和巴特心脏中心； 3心血管部，Azienda Ospedaliera S. Andrea，意大利罗马； 4美国匹兹堡医学院医学系，美国宾夕法尼亚州匹兹堡； 5 UPMC心血管磁共振中心，心脏和血管研究所，美国宾夕法尼亚州匹兹堡； 6美国匹兹堡匹兹堡大学临床和转化科学研究所； 7诊断放射学，意大利米兰米兰 - 比科卡大学Papa Giovanni XXIII医院； 8意大利伯加莫大学（伯加莫）管理，信息与生产工程系； 9心血管，神经和代谢科学系，意大利米兰伊斯蒂托托·艾克斯科洛西科，圣卢卡医院IRCCS； 1 0米兰 - 比科卡大学医学与外科系，意大利米兰； 11来自 - 意大利伯加莫的Papa Giovanni XXIII医院Papa Giovanni XXIII医院的La Ricerca Dell'ospedale del'ospedale dell'ospedale dell'ospedale per -11;
由薄膜传感器和全系统共振模式驱动的大量大声液体的数值研究
摘要：在散装的声学设备中，传统上，用于流体和微粒处理的声音共振模式在散装压电（PZE）换能器传统上受到激发。在这项工作中，通过三个维度的数值模拟进行了证明，这些模拟集成了PZE薄纤维胶片传感器，构成少于散装设备的0.1％的换能器，同样良好。使用经过良好测试且经过实验验证的数值模型进行模拟。嵌入在MM大小的散装玻璃芯片中的水上填充的直流通道，其用Al 0.6 SC 0.4 N制成的1- l m thick薄纤维传感器作为概念验证示例。计算了声能，辐射力和微粒聚焦时间，并证明与传统的散装硅玻璃设备相媲美，由大量的铅链氨基二硝酸盐传感器所代理的硅玻璃设备。薄纤维换能器在散装声音中产生所需的声学效果，依赖于三个物理方面：薄纤维换能器的平面内表达式在应用的原始电动电动机下，且元素的整个设备，并列出了通用的整个设备。构成设备的大部分部分。 因此，薄片设备对薄膜传感器的Q因子和共振特性非常不敏感。 v C 2021作者。 所有文章内容（除非另有说明，否则都将根据创意共享归因（cc by）许可（http://creativecommons.org/licenses/4.0/）获得许可。 https://doi.org/10.1121/10.0005624薄纤维换能器在散装声音中产生所需的声学效果，依赖于三个物理方面：薄纤维换能器的平面内表达式在应用的原始电动电动机下，且元素的整个设备，并列出了通用的整个设备。构成设备的大部分部分。因此，薄片设备对薄膜传感器的Q因子和共振特性非常不敏感。v C 2021作者。所有文章内容（除非另有说明，否则都将根据创意共享归因（cc by）许可（http://creativecommons.org/licenses/4.0/）获得许可。https://doi.org/10.1121/10.0005624https://doi.org/10.1121/10.0005624
基于集合学习的基于磁共振图像的本地斑块分类，以检测大脑中的铁沉积
摘要：已经观察到正常衰老的大脑中的铁沉积，并且与神经退行性疾病有关。据我们所知，尚未进行基于大脑基底神经节区域的铁沉积的大脑磁共振图像（MRI）的自动分类。使用简单的MRI技术来分析大脑中的铁区域非常困难。MRI序列（SWI）（SWI）有助于区分脑铁区域。我们工作的目的是研究大脑基底神经节区域的某些区域的铁地区并对MR图像进行分类。该研究包括60个MRI图像，由40名具有铁区域的受试者和20名健康对照受试者组成。我们进行了高斯平滑，然后根据铁和正常区域构建了每个MR图像的40个局部贴片。灰度合作矩阵（GLCM）特征是从斑块中提取的，并喂入随机森林（RF）分类器，用于基于贴片的铁区域。数据补丁特征的培训是由随机森林分类器进行的，并测量了分类器的性能。实验结果表明，使用随机森林分类器对脑铁图像进行分类的拟议局部贴片方法实现了96.25％的分类精度，可从脑MR序列中识别正常和铁区域。
原子和分子共振的量子计算
假设电子坐标是独立于核坐标扩张的，则可以使用复合尺度方法来计算出生 - 脑海体近似内的分子共振。使用这种方法，将计算非铁官哈密顿量的复杂能量，其实际部分与共振位置和虚构部分有关，是寿命的倒数。在这项研究中，我们提出了模拟量子计算机上共振的技术。首先，我们将缩放的分子哈密顿量转化为第二量化，然后使用约旦 - 王室转换将缩放的哈密顿量转化为Qubit空间。为了获得复杂的特征值，我们引入了直接的测量方法，该方法用于获得简单的一维模型电位的共振，该模型具有与二离子分子相似的预隔离共振。最后，我们应用了该方法来模拟H -2分子的共振。IBM Qiskit模拟器和IBM量子计算机的数值结果验证了我们的技术。
在量子退火器上解决复杂的特征值问题，并应用于量子散射共振
受欢迎程度，因为它可以完全控制量子和计算本身。在文献中，变异量子本质量器（VQE）9–11是基于门的量子计算机实现的最流行算法之一。该求解器成功地用于计算分子的电子基态能，这是计算化学中最重要的基本问题之一。绝热量子退火是另一种可能不流行的量子计算模型。在此模型中，该计算基于将初始（易于培训）的哈密顿量转换为最终（目标）哈密顿量的慢速转换。最初的汉密尔顿人绝热的基态成为最终哈密顿的基态。在实践中，必须将给定的问题提出为ISIN问题或等效的二次不受约束的二进制优化（QUBO）问题。具体来说，QUBO求解器找到了QUBO函数X t Qx的最小值（称为目标函数），其中Q是描述问题的矩阵，而X是二进制字符串（ZEROS和ONE）。最小值，最佳解决方案字符串x = x opt。如果可以将问题转换为QUBO问题，则可以在退火器上求解，否则无法在该类型的量子设备上解决。这大大降低了量子退火的适用性，因为并非每个问题都是可转换的。与基于门的量子计算机相比，
注意力：多种类型、大脑共振、心理功能和意识状态
本文描述了注意力的神经模型。由于注意力不是一个脱离身体的过程，本文解释了大脑中的意识、学习、期望、注意力、共鸣和同步过程如何相互作用。这些过程表明注意力在我们一生中对动态稳定感知和认知学习起着关键作用。经典的物体和空间注意力概念被原型、边界和表面注意力的机械精确过程所取代。自适应共鸣触发自下而上的识别类别和自上而下的期望的学习，这有助于对我们的经验进行分类，并将原型注意力集中在预测行为成功的关键特征模式上。这些特征类别共鸣也维持了这些学习记忆的稳定性。不同类型的共振在视觉、听觉、感觉和认知过程中会引发功能上不同的意识体验，这些体验会被描述和解释，同时大脑皮层不同部分中注意力和解剖学上的关联也会不同。大脑皮层的所有部分都组织成分层电路。层状计算模型显示了注意力如何体现在典型的层状新皮层电路设计中，该设计整合了自下而上的过滤、水平分组和自上而下的注意力匹配。空间和运动过程遵循匹配和学习法则，这些法则在计算上与感知和认知过程遵循的法则互补。它们的法则适应一生中的身体变化，不支持注意力或意识状态。
表征激发的状态 - 互惠率 - ...
摘要我们使用时间分辨的红外红外振动光谱法研究了多共符型型延迟荧光（TADF）分子DABNA-1中的光物理特性与激发态详细特性之间的相关性。与密度功能理论计算相比，指纹区域的独特振动光谱与1000-1700 cm -1的模拟光谱相比，我们发现了最佳的计算条件。根据计算，我们确定了最低激发单元（s 1）和三重态（t 1）状态的激发态几何和分子轨道以及基态（s 0）。我们揭示了t 1和s 0之间电势表面的相似性抑制了非辐射衰减，并通过TADF工艺引起高荧光量子产率。
室温反铁磁共振和逆自旋霍尔
我们从理论和实验上研究了由具有 Dzyaloshinskii-Moriya 相互作用的倾斜反铁磁体共振引起的自旋泵浦信号，并证明它们可以产生易于观察的逆自旋霍尔电压。使用双层赤铁矿/重金属作为模型系统，我们在室温下测量反铁磁共振和相关的逆自旋霍尔电压，其值与共线反铁磁体一样大。正如对相干自旋泵浦的预期，我们观察到逆自旋霍尔电压的符号提供了有关模式手性的直接信息，这是通过比较赤铁矿、氧化铬和亚铁磁体钇铁石榴石推断出来的。我们的研究结果通过对具有低阻尼和倾斜矩的反铁磁体进行功能化，开辟了产生和检测太赫兹频率自旋电流的新方法。当代自旋电子学利用电子自旋进行信息处理和微电子学，主要基于铁磁器件架构。从提高数据处理速度和缩小片上信息处理规模的长远发展来看 [1]，反铁磁体自旋电子学是一个很有前途的途径 [2]。与铁磁体相比，反铁磁体的关键优势在于它们的共振频率通过子晶格的交换耦合得到增强，因此通常在太赫兹范围内 [2,3]。然而，在补偿反铁磁体中，净矩的缺失严重阻碍了对其超快动力学的简单获取，尤其是在薄膜中，以及基于超快反铁磁体的器件的开发 [4,5]。因此，界面自旋输运现象可以为反铁磁体中的自旋弛豫过程和自旋动力学提供新的见解 [5–8]。
电力部门的投资影响对拉丁美洲和加勒比海可再生资源的影响影响
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乳腺癌的磁共振成像特征与免疫分子亚型的表达之间的相关研究
摘要。- 目的：研究乳腺癌磁共振成像特征与免疫分子亚型之间的相关性。患者和方法：总共选择了129名乳腺癌患者作为调查对象。所有患者均被组织病理学诊断。所有这些都有免疫组织化学（IHC）ER，PR，HER-2和KI-67的乳腺杂志和检查数据。回顾性分析了乳腺癌杂志杂志杂志的共振成像特征与不同的免疫分子亚型的相关性。结果：将乳腺癌分为不同的分子亚型。有72例Luminal A类型（55.81％），20例Lu-Minal B类型（15.50％），14例HER-2+型（HER-2类型过表达）（10.85％）（10.85％），TNBC类型的23例（ER，PR和HER-2为负）（17.84％）。The magnetic resonance im- aging features of breast cancer were included, the post-enhanced morphology, margins, inter- nal enhancement features, time-signal intensity curve (TIC) and molecular subtype expression of lesions were significantly correlated with the im- mune molecular subtypes (C=0.602, 0.439, 0.350 and 0.407, p =0.000, 0.000, 0.006和0.000）。lesion形态：腔A类型主要是椭圆形，占76.39％（55/76）。Luminal B类型和HER-2+类型主要是不规则的，占75.00％（15/20）和64.29％（9/14）的重新计数。TNBC类型主要显示为游说，占60.87％（14/23）。病变的边缘：腔A类型主要是光滑的边缘，占73.61％（53/72）。Luminal B类型和TNBC类型主要是不规则的婚姻，分别为70.00％（14/20）和56.52％（13/23）。HER-2+类型的边缘主要是调味，占64.29％（9/14）。内部增强功能：LumiNAL A类型甚至是增强的，Ac-