普渡大学,2023 年 1 月 27 日 摘要 目的。基于血管周围空间的解剖学和力学,探索脑间质组织液流动的生物物理学,以便更好地了解淋巴液流动的发生方式。方法。在可快速计算的、分支的、多尺度的脑组织几何模型中研究心脏频率下的液体流动动力学。这些模型由混合的穿透动脉和静脉树提供。它们包括颅内压和血管内压的脉动变化、脑组织的弹性扩张以及沿 Virchow-Robin 空间轴的脑脊液流动阻力的非线性变化。在笔记本电脑上计算由此产生的动脉周围和静脉周围压力的变化以及由此产生的从小动脉到小静脉血管周围空间的间质液批量流量。结果。在典型的生理条件下,较小的远端动脉周围分支和静脉周围分支之间会产生约 0.5 mmHg 的时间平均正压。根据组织几何形状和液压阻力,产生的流量足以每 1 到 10 小时更新一次间质液。增加血管周围空间的径向宽度会降低这种效果。计算出的整个大脑的平均淋巴流量与蛛网膜绒毛测量到的新脑脊液产生量相似。结论。当适当考虑血管周围树的分支结构时,它们的经典解剖结构具有令人惊讶的新兴特性。在动脉周围和静脉周围空间较小的远端分支之间可以发生具有生物学意义的平流量。关键词。平流、阿尔茨海默病、淀粉样蛋白、生物物理学、血脑屏障、体积流量、脑脊液、循环、细胞外、液压、颅内压、血管周围泵送、通透性、软脑膜、脉动、蛛网膜下腔、Virchow-Robin 腔、废物。
从符号学的角度看待人类交流,可以将我们的视野扩展到口头语言之外,考虑其他符号系统和意义资源。这些包括手势、肢体语言、图像和声音。从这个角度来看,交流过程从个人的心理过程扩展到包括环境特征、交流发生的地点和空间。语言可能是通过数字网络进行调解的——而且今天这种情况越来越普遍。在线交流在几乎所有平台上都已成为多模式的。与此同时,移动设备已成为不可或缺的数字伴侣,扩展了我们的感知和认知能力。人工智能的进步使工具具有相当大的语言学习潜力,同时也使人类与物质世界的关系更加复杂。在本专栏中,我们将探讨随着移动、嵌入式、虚拟和现实增强技术在我们的生活中发挥着越来越重要的作用,对地点和空间在语言学习中的作用的看法的变化。 4E 认知和社会唯物主义等理论和框架有助于理解这种动态,它们假定人类认知/语言与我们周围的世界之间存在更紧密的联系。
头部;躯干29,30,31,32,39,40,41,42,42,43,44,44,45,46,47,47,47,48,49,49,51,51。因此,多感官108
Antenna Design 推出了一款新型科技推车,为当今灵活的工作场所提供不受束缚的移动电源。这款推车的插座位置方便,便于快速取用,外形精致,可隐藏电线,并为电缆、个人物品和日常工作所需的任何工具提供存储空间。
https://www.micro.ai/resources/case-studies/ai-enabled-defect-detection-solutions-in- manufacturing https://www.isa.org/intech-home/2018/november-december/features/ai-equipment-health- surveillance-and-prediction-tech https://www.techtarget.com/iotagenda/definition/smart-home-or-building
现有关于众创空间的研究大多侧重于内部主体(如创客)或外部因素(如政策扶持、生态环境等),对众创空间一系列机制设计的探讨相对较少。本文从平台服务、资源集聚、网络连接和内生性文化保障四个方面理论化众创空间的运行机制,运用模糊集定性比较分析(fsQCA)方法对浙江省63家众创空间的数据进行分析,提出合理的众创空间机制设计方案。研究结果表明,众创空间的创新性是各种运行机制协同作用的结果,其中,平台服务功能、资源集聚渠道、正式链接、成果共享文化是众创空间不可或缺的支撑机制。提出促进众创空间创新的有效途径有两种:一是防范外部资源提供者的干预;第二,建立包容的试错文化。
众所周知,序列空间理论在功能分析和总结性理论中起着核心作用。的确,经典理论涉及串联和序列收敛概念的概括。目的是通过应用无限特殊矩阵代表的转换来分配非convergent系列和序列的限制。可以通过无限矩阵给出从序列空间到另一个序列空间的最通用的线性映射,因此处理矩阵而不是一般的线性映射很方便。
由于石墨烯准粒子的特定特征,可以将量子场理论与凝结物理学之间的物理学提供了重要的联系。在这种情况下给出的一种有希望的结果的方法是量子电动力学减少。在这项工作中,我们考虑了这种形式主义对弯曲空间的自然概括。作为一种应用,我们计算了石墨烯的单环光导率,考虑到曲率诱导的缺陷的存在,例如脱节和由于热闪光而导致的涟漪。这些缺陷是通过曲率效应建模的。当呈正面弯曲时,可以通过考虑合适的化学潜力来局部纳入这些效应,至少就自由费米昂电导率而言。此外,我们证明了这种影响如何有助于最小电导率的决定性增加。
人工智能,在现代意义上,是指利用计算机和计算能力执行以前只有人类才能完成的任务。直到最近,还没有足够的处理能力来完成这些活动。现在,计算能力的发展使人工智能 (AI) 蓬勃发展。人工智能对制造业产生了显著的影响,因为它使制造业能够理解传感器和其他监控设备产生的大量数据。这些数据被称为大数据,过于密集,无法仅靠人类直觉来处理。然而,通过使用机器学习 (ML),可以发现人工智能的子集、趋势和模式,并利用它们为行业带来好处。任何制造环境都会使其中的人员面临一定程度的危险。在任何情况下,减轻这种危险都至关重要,尤其是在创客空间环境中。与典型的工业环境相比,创客空间本质上对具有不同技能和背景的更广泛用户开放。确保即使是最没有经验的用户也能安全地访问、训练和使用空间中的设备至关重要。创客空间的众多目标之一是降低原型/制造设备的准入门槛和使用门槛。本文介绍了创客空间可以利用广泛的人工智能工具、物联网传感器和计算能力来更好地实现其使命并服务其利益相关者的新方法。
COST269 移动工作组 (Haddon, L., de Gournay, C., Lohan, M., Östlund, B., Palombini, I, Sapio, B., Kilegran, M.) (2001) 从移动到移动性:ICT 和移动性在日常生活中的消费,COST269 报告。可在 http://www.cost269.org/ 上找到,点击“文档”,然后点击“移动性”。Crabtree, A., Nathan, M 和 Roberts, S. (2003) 英国移动。对手机日常使用的民族志调查。第四届无线世界会议论文,“移动革命 - 回顾展”,7 月 17-18 日,萨里大学,吉尔福德。