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使用原代人
由KatharinaGötze教授领导的研究小组在TechnischeUniversitätmünchen的肿瘤学/血液学系目前正在寻找实习的硕士学生（3月至4月），然后是我们实验室的硕士学位论文（May-Nov）。背景：造血干/祖细胞（HSPC）位于骨髓中，并通过称为造血的过程负责血细胞的产生。在一生中，这些细胞积累了突变，其中大多数是乘客，没有任何功能后果。然而，某些突变会触发克隆扩张，这是一个逐渐发展的过程，随着时间的流逝而发展，导致血液学疾病，例如骨髓增生性综合征（MDS）和急性髓性白血病（AML）。我们专注于称为不确定电势克隆造血症（CHIP）的克隆造血的前阶段。CHIP的特征是在没有血液学疾病迹象的个体中，具有变异等位基因频率大于2％的HSPC中存在体细胞突变，但进展到髓样恶性肿瘤的风险增加。MDS和AML的病理生理受到来自BM微环境的细胞中性（HSPC）和外在信号的影响，该信号提供了支持突变克隆扩展的各种细胞类型的网络。芯片中是否也是这种情况。
聚合物化学-RSC出版
在流动中已经进行了几种PISA制剂，并且特别有吸引力的广泛研究的配方基于块共聚物聚合物聚合物聚合物聚丙烯酰胺 - 丙烯酰胺 - 丙烯酰胺（丙烯酰胺）（PDMAM-PDAAM）。16 - 20这个全丙烯酰胺系统促进了对聚合物合成的“超快”方法，将反应时间降低至10分钟。此外，以前已经为该系统提供了在线分析的力量，因此NMR可以获得高分辨率动力学数据。 18和Guild等。使用在线小角度X射线散射（SAXS）来监视粒径的演变。21在后一种技术的情况下，访问此类（通常是基于设施的）仪器的仪器是有限且昂贵的，并且自动数据处理需要在通常访问有限的软件接口中进行复杂的工作流程。因此，萨克斯州当前有限的效用用于闭环优化。相反，虽然较少的全面信息（尤其是对于更复杂的形态），但动态光散射（DLS）提供了一种更方便，更容易访问的粒子方法 - 具有自动数据处理，并且以明显的可观的成本来表征。dls在一系列系统的流量中已被证明，要么通过计算22 - 27期间的颗粒运动，要么通过停止流量的方法，28
增材制造薄壁金属晶格的破碎：双尺度应变局部化分析
建筑结构的响应以多尺度运动学为特征，其复杂关系及其对工程荷载响应的影响仍未完全了解，因此需要进一步研究。更确切地说，缺乏能够提供多尺度数据的实验方法仍然是一个关键问题。本文介绍了对定向能量沉积制造的薄壁拉胀金属晶格进行的压溃试验的实验和数值分析。这项工作重点关注发生在 (a) 晶胞微观尺度和 (b) 对应于均质连续体的宏观尺度上的两尺度应变局部化。感兴趣的结构被定义为 2D 拉胀线框的挤压，并允许应用专门用于识别两个考虑尺度上的运动学的改进的数字图像相关方案。具体而言，通过跟踪晶格交叉的变形来研究微观运动学，而从虚拟晶胞角的运动推导出宏观应变。结果表明，晶格的整体弹塑性响应完全由特定位置的塑性铰链形成所驱动，从而导致特征变形模式，并最终导致相邻晶胞的集体行为。配套有限元计算与实验结果非常吻合，因此能够评估建模假设、晶胞几何形状、应变率和几何缺陷对建筑材料整体响应的影响。
拖曳光整加工工艺参数对铝样品表面形貌的影响
摩擦精加工技术是一种超精加工工艺，通过磨料的机械作用可以改善表面粗糙度。可以采用多种运动学，这些磨料在撞击处理过的表面时可以具有各种轨迹和速度（法向、斜向、切向等）。这项工作侧重于拖曳精加工工艺，特别是球形磨料垂直撞击铝部件（6061T6）表面的影响。它首先研究了使用润滑剂时初始表面粗糙度和球形介质直径的影响。其次，它分析了围绕磨料和表面的化学加速器的影响。设计了一个原始实验装置来观察各种表面粗糙度参数的演变并确定局部的物理和化学机制。结果表明，最终的表面精加工在很大程度上取决于磨料的尺寸，与润滑剂相比，化学添加剂可以加速材料去除率并改善粗糙度。
建立前fontanelle尺寸的规范数据
最大，最容易识别的是前fontanelle（AF），这是额叶和顶骨之间的菱形形开口。[7] AF相对于瓦尔瓦里亚生长，促进了更快的大脑生长。[2,4,8]对AF大小的临床检查是新生儿和儿科最佳中心的新生儿和婴儿全面检查的一部分。AF的大小可用于跟随儿童在生命的早期的发展和营养，因为它被认为是产前和产后时期颅增长和发育的良好指数。[2,3,5,9]头骨的平坦骨头是膜骨头，中心的骨化中心，并通过成骨细胞和整骨活性之间的微妙平衡不断地重塑。这些骨骼通过在产后和产后期间边缘的中央吸收和骨骼增添骨骼。除了Metopic缝合线以外，它们保持开放，直到脑生长在第2年结束时退出[10]，就像缝合线的融合一样，垂直于该缝合线的生长受到限制。因此，Fontanelles的大小取决于神经生长，硬脑膜因子，缝合特征和成骨。[11,12]
TEA挑战中的分子动力学20 -RSC Publishing
机器学习力量ELDS（MLFF）的实际应用旨在增强计算化学参考方法的能力，从而实现了否则不可行的动力模拟。实现此目标需要高度信任模拟结果，从而使MLFF模型成为研究和行业管道中的标准工具。通过对标准化的火车/玩具问题分裂的模型测试轻松地测试了大型建筑开发，而这种方法在机器学习（ML）社区中一直是标准的，创建了实际上对材料和分子科学研究有用的模型，需要复杂的系统规格C评估。即使是针对特定c系统的材料中最早的成功模型，也已经做到了这一点，在计算观察值，例如声子光谱，相变，缺陷形成能等方面都非常准确。，以及重现潜在能量表面和原子力的精确度。1 - 9之后，随着计算机科学界处理分子建模问题，他们的实践也变得突出，尤其是在比较不同的ML体系结构的作品中，开发人员评估了模型的准确性，主要是通过在能量和地面真理中评估其目标的误差和力量。10 - 29有一个广泛的观点，我们需要返回评估可观察结果。30同时，已经开发出了复杂的MLFF精度测度31 - 35和可视化工具29,36，以解决ML模型在本地和全球措施上的性能。50 - 57特别建议，长分子动力学（MD）模拟19,37 - 49在平均绝对误差（MAE）或均方根误差（RMSE）时，可以对MLFF可靠性作为身体行为的可靠性进行了可靠的测试。
纳米级-RSC Publishing
重金属是严重危险的污染物，由于食物链中的积累，公共卫生造成了急性危险。在水相和河流系统中的沉积物之间解密其运输机制，不仅对于追踪其排放源至关重要，而且对于制定补救策略和可持续发展措施以保护水生生态系统至关重要。这项研究对越南北部关键经济区的一部分Hai Duong的市政河道系统进行了全面而有条理的研究。调查结果表明，高风险元素主要从城市径流，污水排水和工业废水排放中解放出来，而低风险金属主要归因于岩性起源。这些观察结果将为地方当局提供有价值的参考，以实施在Hai Duong Province地面水域管理有毒金属的及时监督和解决方案。
软件-RSC Publishing
含有氧化石墨烯（GO）纳米片的蒸发球形水滴的时间相关形状，用于不同的固体浓度，湿度水平和pH。滴坐在从中占据的超疏水表面。确定了三个不同的蒸发阶段：滴界面的各向同性回缩，在流体界面积累的颗粒的壳屈曲，以及在恒定壳形状下屈曲壳的收缩。报告了酸性和碱性滴之间的明显差异。有人认为，此特征是由GO颗粒的pH依赖性界面吸附引起的。对于GO浓度的中间值，可以获得具有非常可重复的折叠模式的干燥胶囊，其模式数与惯性，线性弹性壳模型预测的胶囊兼容。当在水中重新分散时，酸性滴的干胶囊比基本滴的胶囊更好地保持其形状。
结合机器学习算法以检测网络钓鱼网址：堆叠式方法H. Hamidi*，A。Sayah工业工程系，信息
随着数字技术的增长和互联网的越来越多，网络钓鱼攻击已成为最重要的安全威胁之一。这些攻击旨在访问敏感用户信息并造成财务和安全损失。准确，迅速检测到这些攻击已成为重大复杂性，已成为一个重大挑战。本文研究了用于检测网络钓鱼URL的机器学习模型的使用。对先前研究的综述表明，基本算法可以有效地检测这些攻击，但是它们具有局限性，例如处理复杂数据的能力较低。为提高准确性和性能，已经提出了混合算法结合多个模型以提高检测准确性。本研究中提出的模型是使用混合方法设计的，以解决基本算法的弱点并提高检测准确性。该混合模型利用极端的梯度提升和随机森林作为基本模型，并以逻辑回归为最终模型。该研究采用了标记的网络钓鱼和合法URL的数据集，其特征是从URL结构和行为中提取的特征来训练和评估模型。实验结果表明，与单独使用基本模型相比，所提出的杂种模型可以达到更高的精度和精度。该模型的应用可以有效地提高网络安全性并防止网络钓鱼攻击。