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使用 X 射线光子计数条探测器识别大脑中的淀粉样斑块
广泛认为，大脑中聚集的 β 淀粉样蛋白 (β A) 斑块与多种神经退行性疾病有关，而它们的识别有助于阿尔茨海默病的早期诊断。我们研究了使用带有硅条光子计数探测器的光谱 X 射线相干散射系统识别大脑 β A 蛋白斑块的可行性。这种方法基于大脑中淀粉样蛋白、白质和灰质的结构差异。我们模拟了一个能量和角度色散 X 射线衍射系统，该系统带有 X 射线笔形束和硅条传感器、能量分辨探测器。多色光束在几何上聚焦于大脑中感兴趣的区域。首先，修改了用于蒙特卡罗传输的开源 MC-GPU 代码以适应探测器模型。其次，模拟了有和没有 β A 的大脑模型，以评估该方法并确定获得可接受统计功效所需的辐射剂量。对于 15 厘米脑模型中 3、4 和 5 毫米大小的 β A 靶，所需的入射曝光量约为 0.44 mR，来自 60 kVp 钨光谱和 3.5 毫米的附加铝过滤。结果表明，所提出的 X 射线相干散射技术能够使用高能 X 射线光谱，因此有可能在可接受的辐射剂量水平内用于精确的体内检测和量化脑中的 β A。
通过蛋白质结构扩散
图2：在选定情况下不同模型的性能比较以及不同模型之间结构违规的比较。（a）（b）在8D01_L/8DOY_L之间的TM得分和六个不同模型生成的100个构象之间的TM得分散点图。（c）（d）用8D01_L/8DOY_L从UFCONF覆盖了采样结构。青色：8D01_L实验结构；红色：8DOY_L实验结构；绿色：最接近8D01_L的采样结构；洋红色：采样结构最接近8doy_l。（e）（f）8i6o_b/8i6q_b和六个不同模型生成的100个构象之间的TM得分的散点图。（g）（h）用8i6o_b/8i6q_b从UFCONF中采样结构的覆盖。青色：8i6o_b实验结构；红色：8i6q_b实验结构；绿色：最接近8i6o_b的采样结构；洋红色：采样结构最接近8i6q_b。（i）所有产生的构象在20中定义的总违规损失； （J）所有产生的构象的碳氮（C-N）键损失（表明违反C-N键长度的违规）； （k）所有产生的构象之间的残基数（表明残基之间的原子半径限制的侵犯）计数； （l）所有产生的构象中残留物中的冲突计数（表明残基中原子半径限制的侵犯）；
S.编号作者tr Infaction因子1 Chavda，V.P。，Vuppu，...
1。定义嵌入式系统并与通用系统进行比较。2。欣赏适合开发典型嵌入式系统的方法。3。被引入RTO和相关机制。4。分类处理器和内存体系结构的类型5。区分嵌入式系统中组件和网络的特征6。开发不同的小规模和中规嵌入式系统的实时工作原型。7。在多任务模块中逮捕了各种概念：1嵌入式系统简介5小时嵌入式系统处理器，硬件单元，嵌入到系统中的软件，嵌入式系统的示例，嵌入式设计生命周期，嵌入式系统层。Module:2 Embedded System Design Methodologies 5 hours Embedded System modelling [FSM, SysML, MARTE], UML as Design tool, UML notation, Requirement Analysis and Use case Modelling, Design Examples Module:3 Building Process For Embedded Systems 4 hours Preprocessing, Compiling, Cross Compiling, Linking, Locating, Compiler Driver, Linker Map Files, Linker Scripts and scatter loading, Loading on the目标，嵌入式文件系统。模块：4使用通用系统设计
工程高 Q 值超导钽微波共面
图 4. (a) 三个硅基 CPW 谐振器的内部品质因数 (𝑄 𝑖) 与平均光子数 < 𝑛 𝑝ℎ > 的关系，散点图为测量数据，实线是基于公式 (4) 的拟合数据，误差线在每个数据点的顶部和底部用大写字母表示，(a) 40 nm Ta 在 𝑇= 77 mK。(b) 𝑓 𝑟 = 3.654 在三个不同温度下。(c) 80 nm Ta 在 𝑇= 44 mK 时和 (d) 100 nm Ta 在 𝑇= 40 mK 时。
利用数据分析和机器学习
数据可视化简介 数据可视化的任务 数据可视化的好处 数据可视化的图表 Matplotlib 架构 Matplotlib 的一般概念 MatPlotLib 环境设置 验证 MatPlotLib 安装 使用 PyPlot 格式化图表样式 使用分类变量绘图 带有子图函数的多图表 折线图 条形图 直方图 散点图 饼图 3 维 - 3D 图形绘图 mpl_toolkits MatPlotLib 的函数 等高线图、箭筒图、小提琴图 3D 等高线图 3D 线框图 3D 表面图 箱线图
锂离子电池储能系统的消防保护
各种粒子类型可以分为大颗粒（大于1微米），可通过红外光散射检测到最佳检测，而小颗粒（小于1微米），包括烟雾，这些颗粒可通过蓝光散射有效检测到。在获得专利的双波长检测室中，使用精确算法将红色和蓝光散射信号精确组合在一起，以检测火和锂离子电池电池离气颗粒的副产品。这些相同的算法拒绝欺骗性现象的影响 - 在其他烟雾检测技术中未发现的不良警报条件提供抵抗力。
气候 - 紧急响应计划。 ...
4可访问的描述，图1：图像中有三个饼图。第一个是柴郡西部和切斯特内部直接和间接排放的散点部门清单，不包括农业，林业和土地使用。此图表详细说明，在图表的总建筑物部分中，有3,165 ktco 2 E，占总排放量的79％。运输占779 KTCO 2 E，占总排放量的19％，而废物占排放量的2％。第二个饼图是CW＆C中直接和间接排放的散点子部门清单，不包括农业，林业和土地使用。工业和机构建筑物是最大的部分，位于2126 KTCO 2 E，即53％。运输占19％的769 ktco 2 e。住宅占572 ktco 2 E的14％。商业占442 ktco 2 E的11％。固体废物处置占1％。铁路，水上导航和废水分别占不到1％的范围。第三个饼图是Cheshire West内直接和间接排放的BEIS部门清单，包括土地使用，土地使用变化和林业，2017年。工业和商业排放是最大的部分，位于2622 KTCO 2。运输占947 KTCO的2％或23％，国内占534 ktco 2，占13％，总计4,100 ktco 2。
人工智能/机器学习/数据分析
1. 线性回归与逻辑回归 a) 使用 Boston House 数据集基于多个不同变量预测房价（线性回归） b) 训练模型根据萼片长度、萼片宽度、花瓣长度和花瓣宽度区分不同种类的鸢尾花（逻辑回归） https://www.javatpoint.com/linear-regression-vs-logistic-regression-in-machine- learning#:~:text=Linear%20regression%20is%20used%20to,given%20set%20of %20independent%20variables.&text=Logistic%20regression%20is%20used%20f or%20solving%20Classification%20problems 。 2. 使用 matplotlib 和不同种类的图进行数据可视化。（条形图、散点图、时间序列
巴斯和东北萨默塞特气候紧急战略
使用缩放到该地区的国家数据，散点工具使地方当局能够绘制减少当地能源系统产生的排放的途径。它提出了一系列措施，例如房屋绝缘，并允许用户从每个野心的四个野心中进行选择，其中1级是“往常的业务”和4级，即“延伸”途径，认为基于当今的技术和证据3（图3）认为最大可实现。“像往常一样（BAU）的业务”途径广泛地等同于减少的削减，以符合政府政策，以达到到2050年在2019年6月采用国家净零碳（碳中性）2050 Target之前，到2050年，到2050年降低了80％的二氧化碳目标。