XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemshu
定量SEM/EDS分析的原位标本方向方法的开发和验证Clay Klein 1*，Faith Corman 1，Joshua Homan 1，
定量SEM/EDS分析的原位标本方向方法的开发和验证粘土Klein 1*，Faith Corman 1，Joshua Homan 1，Brady Jones 1，Brady Jones 1，Abbeigh Schroeder 1，Heavenly Duley 1和Chunfei Li 11。宾夕法尼亚州克拉翁大学，化学，数学和物理系，美国宾夕法尼亚州克拉里昂 *通讯作者：clay.w.klein@gmail.com定量分析具有扫描电子/能量分散式X射线/能量的标本元素组成的元素组成，以确保X射线光谱（SEM/EDIMENS）不需要一定的情况。错误。特别是，为了准确的定量EDS分析，标本表面必须足够平坦，并且与SEM的电子束具有正交性[1，2]。在本演示文稿中，我们报告了一种在SEM中，肉眼看不见的足够平坦的微观表面的方法的开发和验证，使得表面与传入的电子束是正交的。该方法基于使用多个SEM图像来测量两个点之间的距离的变化，而两个点之间的界线垂直于SEM倾斜轴，在不同的倾斜角度上。该方法利用了多个SEM图像和测量值，它为我们当前在开发和统计上分析试样方向过程中使用的工具提供了一个良好的测试基础，比以前的方法更有效，更精确[3]。SEM具有两个操作，可以实现对象的原位操纵：旋转和倾斜。要应用该方法，我们使用了以随机旋转和倾斜角度定向的宏观平坦样本。2。[4]。旋转操作通过平行于传入的电子束（定义为轴）的轴的角度旋转样品，而倾斜操作则通过围绕轴（轴）垂直于旋转轴的角度倾斜样品。对于以某个任意角度倾斜的平面，我们将适当的角度定义为 - 参数空间中的坐标，使得平面的表面与电子束正交。一旦确定了足够平坦的平面，我们可以通过以下步骤确定适当的角度：（1）以增量旋转角度进行一系列SEM图像，（（2）用一定角度倾斜样品，（3）重复（3）重复（1）和（4）度量，对于每个旋转角度，在斜角和直至图像中的两个特征之间的距离。可以通过形成倾斜度的比率并在每个旋转角度以测量为单位，并将理论上确定的曲线与数据拟合，从而计算出适当的角度。具有50 m的视野，每10°旋转以0°，20°和-20°旋转每10°旋转。测量是在SEM图像上进行的，如图1形成两个点之间的距离之比。在图中显示了这些测量结果的曲线使用最小二乘曲线拟合程序，确定最佳和值。图中还显示了以适当角度定向的样品的图片2;我们看到表面似乎与电子束的方向是正交的。
lps-tecondioned的外泌体miR-150–5p ...
败血症被定义为威胁生命的器官功能障碍，由失调的宿主免疫和炎症反应引起（1）。这是重症监护病房发病和死亡率的常见和主要原因。尽管重症监护的进展，败血症的全球发病率为每年1800万例，严重败血症的死亡率在30％至50％（2，3）。迄今为止，尚无据报道的特定批准来治疗败血症。因此，有效的治疗方案仍然难以捉摸。巨噬细胞在调节败血症中宿主的免疫平衡和炎症反应中起着至关重要的作用。响应在炎症微环境中盛行的刺激时，巨噬细胞可以分别向亲启动的M1或抗炎性M2表型变化。M1巨噬细胞表现出强大的炎症反应，并能够杀死病原体，而M2巨噬细胞促进了组织修复和分辨率的炎症（4、5）。在败血症中，M1巨噬细胞过度激活和M2巨噬细胞的激活不足，从而导致持续的炎症反应和组织损伤（6，7）。因此，研究巨噬细胞极化的调节，尤其是促进M2巨噬细胞极化的新的治疗策略，是败血症治疗的研究价值。间充质干细胞（MSC）已被证明具有免疫调节和组织再生能力，并且在许多炎症性疾病中已成为一种有希望的治疗方法（8、9）。然而，MSC移植的安全性和免疫学排斥限制了其临床应用（10，11）。目前，增加数据表明MSC创建了一种最佳的微环境，以通过旁分泌机制减少洪水量，并且在此过程中外泌体至关重要
引用本文：Oliver C. Cohen、Iona J. Blakeney、Steven Law、Sriram Ravichandran、Janet Gilbertson、Dorota Rowczenio、Shameem Mahmood、Sajitha Sachchithanantham、Brendan Wisniowski、Helen J. Lachmann、Carol J. Whelan、Ana Martinez-Naharro、Marianna Fontana、Philip N. Hawkins、Julian D. Gillmore 和 Ashutosh D. Wechalekar (2022)：英国国家淀粉样变性中心对遗传性载脂蛋白 A-I 淀粉样变性的经验，淀粉样变性，DOI：10.1080/13506129.2022.2070741
摘要简介：遗传性载脂蛋白 A-I (AApoAI) 淀粉样变性是一种罕见的异质性疾病，发病年龄和器官受累各不相同。很少有系列文章详细介绍了一系列致病性 APOA1 基因突变的实体器官移植的自然史和结果。方法：我们确定了 1986 年至 2019 年期间在国家淀粉样变性中心 (NAC) 就诊的所有 AApoAI 淀粉样变性患者。结果：总共确定了 57 名患有 14 种不同 APOA1 突变的患者，包括 18 名接受肾移植的患者（5 例肝肾联合 (LKT) 移植和 2 例心肾联合 (HKT) 移植）。发病年龄中位数为 43 岁，从发病到转诊的中位数时间为 3（0 – 31 年）。81%、67% 和 28% 的患者检测到淀粉样蛋白累及肾脏、肝脏和心脏。肾淀粉样变性普遍与最常见的变异 (Gly26Arg, n ¼ 28) 有关。在所有变异中，肾淀粉样变性患者在诊断为 AApoAI 淀粉样变性时肌酐中位数为 159 m mol/L，尿蛋白中位数为 0.3 g/24 h，从诊断到终末期肾病的中位时间为 15.0 (95% CI: 10.0 – 20.0) 年。肾移植后，同种异体移植的中位生存期为 22.0 (13.0 – 31.0) 年。移植后有一例患者早期死亡（肾移植后 2 个月感染相关），未发生导致移植失败的早期排斥反应。在所有四例接受连续 123 I-SAP 闪烁显像的病例中，肝移植均导致淀粉样蛋白消退。结论：AApoAI 淀粉样变性是一种进展缓慢、难以诊断的疾病。移植结果令人鼓舞，移植物存活率极高。
Joshua Urban Davis div>Joshua Urban Davis div>
●与机器学习，HCI/图形和生成设计研究团队率领合作，以使用VR中的生成AI为创作3D对象的先驱技术。杠杆掌握了最新技术，例如gan，变形金刚和自动编码器，以开发创新的解决方案。
从超人类主义的角度对神经权利的规范。......
15 Yuste，R.，哥伦比亚大学教授和 Gil，D.，IBM 研究主管。十年后，头上安装传感器将成为一种潮流，就像现在每个人都拥有一部智能手机一样。国家。 2022 年 1 月 5 日。作者采访。摘自：https://elpais.com/ciencia/2022-01-05/tener-un-sensor-en-la-cabeza-sera-de-rigor-en-10-anos-igual-que-ahora-todo-el-mundo-tiene-un-telefono-inteligente.html，2022 年 10 月 15 日。
理念 超人类主义：一条危险的双向道路
人类的下一个进化步骤是什么？一种可能性是人与机器的融合。但人类是否已为超人类主义做好准备？我们该如何为此做好准备？Christian Keszthelyi 找到了答案！
原始发表论文的引文（记录版本）：Pauzon, C., Mishurova, T., Evsevleev, S. et al (2021)。残余应力和孔隙度
研究了工艺气体、激光扫描速度和样品厚度对激光粉末床熔合制备的 Ti-6Al-4V 中残余应力和孔隙率形成的影响。使用纯氩气和氦气以及它们的混合物（30% 氦气）来建立残余氧含量低至 100 ppm O 2 的工艺气氛。结果表明，通过 X 射线衍射测得的薄样品（220 MPa）的亚表面残余应力明显低于长方体样品（645 MPa）。这种差异归因于较短的激光矢量长度，导致热量积聚，从而实现原位应力释放。即使增加了扫描速度，在工艺气体中添加氦气也不会在简单的几何形状中引入额外的亚表面残余应力。最后，在氦气下构建的悬臂（从底板移除后）的偏转比在氩气和氩气-氦气混合物下制备的悬臂的偏转更大。该结果表明，由于氦气的高热导率、热容量和热扩散率，在氦气下制造涉及大面积扫描的复杂设计可能受到更高的残余应力。
乔舒亚·科曼的声明
放眼全球，虽然该国有 16 个指定的关键基础设施部门 - 涵盖 55 个国家关键职能 - 但在疫情期间，医疗保健和“提供医疗服务”可能分别是同等重要的。总体而言，疫情不仅影响了普通民众，还对支持社会基础、生命线关键职能（食品、水、电力、交通和脆弱的供应链等）的技术工人和关键基础设施劳动力产生了重大影响。随着 CISA COVID 工作组于 1 月结束，我提醒 CISA、白宫、联邦和私营部门领导层注意关键基础设施劳动力和难以替代的技术工人的物质侵蚀（10%、20% 和 30%） - 因为他们会屈服于：死于 COVID、死于非 COVID、受伤、倦怠、退休和家庭支持结构的改变。
Yoshua Bengio 教授的书面声明
人类正处于人工智能 (AI) 加速发展的轨道上。2019 年，最先进的模型是 GPT-2，该模型无法可靠地数到十。仅仅四年后，同样基于深度学习的类似但更大的人工智能系统可以编写软件并就智力主题提供建议。科技公司现在正竞相创造通用人工智能 (AGI)：在大多数或所有知识工作中匹敌或超越人类能力的通才和自主系统。2018 年深度学习图灵奖的三位获奖者（Geoffrey Hinton、Yann LeCun 和我）将 AGI 的时间线定在几年到几十年的区间内。在本文中，我研究了这其中涉及的一些更大规模的风险，并提出了减轻灾难性后果风险的方法。