XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemstudies
太阳能材料的物理特性的理论研究2 G. yan A，S。R. Zhang A，*，H。J. Hou B，Z.F. Yin B，H。L. Guo C
关键字：CUALS 2，电子结构，光学，各向异性1。引言科学家对辣椒半导体的多功能技术应用表现出了重大兴趣，这些技术的特征是公式A xi b xii c vi2。三元金黄色葡萄糖物在发光二极管（LED），太阳能电池板和具有非线性光学特性的设备中被广泛认可[1-4]。cuals 2被归类为沙尔卡西岩家族的成员。进行了许多研究[5，6]，以探索正常大气条件下Cuals 2的电子，电气和光学特性。S.S. S. S. Sugan及其同事通过采用实验技术[7]对环境温度下CAULS 2的光学特征进行了研究。Jaffe等人采用理论技术来探索Cuals 2 [8]的化学性质。Abdellaoui等。 使用理论方法来分析其结构和物理特性[9]。 最近，Geng等人对在各种压力下的四方小子2的性质进行了分析[10]。 缺乏关于CUALS 2的各向异性和动态特性的广泛研究。 在这项研究中，我们通过第一原理计算，从其结构和弹性方面检查了Cuals 2的各向异性。 dft已证明其在研究各种材料的特征和机械行为方面的功效，包括对可比物质的理论检查[11]。Abdellaoui等。使用理论方法来分析其结构和物理特性[9]。最近，Geng等人对在各种压力下的四方小子2的性质进行了分析[10]。缺乏关于CUALS 2的各向异性和动态特性的广泛研究。在这项研究中，我们通过第一原理计算，从其结构和弹性方面检查了Cuals 2的各向异性。dft已证明其在研究各种材料的特征和机械行为方面的功效，包括对可比物质的理论检查[11]。
Sorindeia warneckei Engl.（漆树科）茎甲醇提取物的体外抗氧化和毒性研究
收到日期：2024 年 8 月 28 日；接受日期：2024 年 12 月 2 日 ______________________________________________________________________________ 摘要 Sorindeia warneckei (SW) Engl. (漆树科) 是一种具有药用和经济意义的植物。其可食用的果实用于药浴，茎用作传统牙刷。本研究评估了 SW 茎提取物的抗氧化活性和安全性。使用二苯基-1-苦基肼 (DPPH) 自由基清除试验评估抗氧化活性。按照经济合作与发展组织 (OECD) 描述的方案进行急性和亚急性毒性测试。SW 的甲醇提取物富含植物化学物质，总酚和黄酮类化合物含量分别为 149.64 ± 0.50 mg/g 芦丁当量和 172.097 ± 0.28 mg/g 没食子酸当量。 SW 表现出剂量依赖性的抗氧化活性 (IC 50 = 0.0246 mg/mL)，与抗坏血酸 (IC 50 = 0.0195 mg/mL) 相当。急性毒性研究表明致死剂量 (LD 50 ) > 2000 mg/mL。血液学参数没有受到不利影响。然而，某些生化标志物在治疗 28 天后表现出显著变化 (p<0.05)。组织学分析显示肾脏和肝脏组织的结构变化，包括肝细胞色素沉着过度和肾实质混乱。研究结果突出了 SW 茎甲醇提取物的抗氧化潜力，但由于有毒性迹象，建议谨慎长期使用。关键词：抗氧化剂；DPPH；酚含量；Sorindeia warneckei；毒性 ______________________________________________________________________________ 介绍
设计的半导体网络随机激光器
这项工作报告了开发用于操作中子表征的缩小尺寸的激光粉末融合装置。描述了设计注意事项，设备配置和详细的设置。该设备已针对中子衍射的安装和工具进行了优化，用于对印刷过程中金属组件的结构和微观结构演变和构成的多种研究。与设备的介绍结合使用，我们提供了操作中性中子衍射的示例，用于应变分析和操作中子成像，以进行缺陷表征和温度映射在瑞士散布中子源的两个不同光束线上。通过获取可易受裂纹材料的衍射模式并跟踪衍射峰的变化，可以在处理过程中挖掘出固定体积内弹性菌株的热贡献的演变。散装缺陷表征。中子束衰减的变化与最终的微观结构相关，它证实了该技术在操作中表征了探测器内部缺陷形成的能力。我们进一步证明了如何使用铍过滤器，因此如何使用冷中子光谱的长波长部分，可以在打印双金属复合材料时在空间和时间分辨的温度图中获得。
活动 10 - 教授裂脑研究 - BPS
规划从后往前开始，最初要弄清楚我们到底想让学生知道什么。以下是一组针对裂脑主题的核心问题的示例，这些问题的答案也可以成为学生的学习目标。这对于裂脑研究尤其重要，因为即使是下面的问题也代表了一个非常复杂的研究领域的过度简化。同样，我们可以进一步简化研究结果（例如，简化为“可以口头报告 RVF 并用左手从 LVF 中画出”。然而，从经验来看，这可能会让学生更加困惑，例如当他们看到向 RVF 呈现单词的例子时，患者会毫不费力地画出它们（“我以为语言是在左半球，那么他们怎么能理解这个词呢？”）。下面的问题代表了两者之间的折衷，同时也希望提供足够的细节，让学生能够回答任何可能的考试问题。
2025-2026 年学习计划
钢琴基础 9-12 视听制作 9-12 古典吉他入门 9-12 电视制作 I 10-12 摇滚年代 11-12 电视制作 II 11-12 艺术入门 9-12 高级电视制作荣誉课程 12 陶瓷与雕塑 10-12 数字新闻 10-12 素描 10-12 编辑与出版 11-12 绘画 10-12 商业基础 9-10 绘画荣誉课程 11-12 社交媒体营销 10-12 作品集荣誉课程 11-12 娱乐营销 10-12 摄影 9-12 创业 10-12 高级摄影荣誉课程 10-12 会计 11-12 AP 2-D 艺术与设计 11-12 创意编码 9-12 戏剧艺术入门 9-12 AP 计算机科学 A 10-12 舞台表演 10-12 AP 计算机科学原理 10-12 表演艺术荣誉 11-12 STEM 探索 9-10 舞蹈入门 9-12 TBD-工程/生物技术 10-12 中级/高级舞蹈 9-12 结构化学习体验和课程 12
炎症性扁桃体和区域淋巴结的口咽癌周围扁桃体组织的不同免疫学特征：一项初步研究
2型糖尿病（T2D）是全球发病率和死亡率的主要原因[1]。与没有糖尿病的人相比，T2D几乎使死亡率的风险几乎增加了一倍[2]，主要是由于循环条件，但越来越多地来自癌症或神经退行性原因[3]。种族是T2D的广泛认可的风险因素；例如，与白人种族相比，南亚和黑人种族的人的患病率较高（南亚，黑人和白人种族的普遍存在：分别为7.7％，5.6％，5.0％），发病率增加（2-3次）和较低的诊断年龄（最高10岁）[4-8] [4-8]。eTh-neity在发展与糖尿病相关的补充方面也影响了后续后遗症，因此，通过种族来理解并发症的差异很重要，因为它可以考虑可能影响死亡率风险的人[4]。最近发生了与T2D相关的死亡率的实质性变化[3，9]。与Vascu相关的临床结果已经下降，因此需要对种族差异的最新证据进行审查[3，9]。糖尿病中的全因死亡率总体上降低了，这被认为是由于治疗途径的改善，风险因素的管理和整体生活方式行为[3，9]。虽然较早的评论强调了T2D种族群体之间死亡率的差异，但这些差异并未通过荟萃分析来量化[10，11]。然而，最近的系统综述和荟萃分析不包括其中一些较大的近期队列研究[7，12，15，16]。来自不同国家的几项大型队列研究，比较了不同种族之间的死亡风险[7，12 - 15]。它包括一些历史人群（2000年前），当T2D管理大不相同时，T2D和其他健康状况的人群（例如，患有多种慢性病的人，例如心脏瓦斯氏病，阿尔茨海默氏病或中风），因此可能不会代表每个种族的T2D人群[16]。审查还没有将南亚种族[16]与其他种族进行比较，更广泛地说，以前没有该群体的死亡率定量比较与其他种族。涉及社区中所有2型糖尿病患者（包括南亚种族的糖尿病患者）的一种全群人的方法，将使不同种族之间进行强有力的比较。因此，需要对族裔群体之间T2D的全因死亡率差异进行更现代和强大的分析。这很重要，因为它将具有关键的研究和临床意义，尤其是在推动可以解释任何死亡率风险差异的因素上的进一步研究中，告知未来重点的临床干预措施，并努力努力改善T2D的结果。这项系统审查和荟萃分析的目的是使用基于人群研究的数据来比较来自不同种族的T2D患者的死亡风险。
唤起和唤起+：两种大规模，双盲，安慰剂对照，第3阶段研究的设计，评估了半卢比德在早期有症状的阿尔茨海默氏病中的疗效，安全性和耐受性
其他声明：报告的竞争利益。JC: provided consultation to Acadia, Actinogen, Acumen, Alpha Cognition, Aprinoia, AriBio, Artery, Biogen, BioVie, Cassava, Cerecin, Diadem, EIP Pharma, Eisai, GemVax, Genentech, GAP Innovations, Janssen, Jocasta, Karuna, Lilly, Lundbeck, LSP, Merck, NervGen, Novo Nordisk，寡头，光气体，Ono，Otsuka，Prodeo，Prothena，Remynd，Roche，Roche，Sage Therapeutics，Signant Health，Simcere，Suven，Suven，Synapsebebio，Truebio，Truebine，Truebine，Vaxxxinity，vaxxcialtion，vaxxciention，vaxxciential和wren Therapeutics。AA：已获得酬金或咨询支持；参加独立的数据安全监控板；提供教育讲座，计划和材料；或在Abbvie，Acadia，Allergan，Alzheimer's Association，Axovant，Aztherapies，Biogen，Biogen，Eisai，Grifols，Grifols，Harvard Medical School继续教育，Jomdd，Jomdd，Lundbeck，Merck，Novo Novo Nordisk Nordisk，Ono，Ono，Prothena，Qyynapse，Roche/genentech andentect，unect和suiul，jomddd，suiuls和suius，jomddd，或在咨询委员会任职。AA从牛津大学出版社收到书籍特许权使用费，以了解有关痴呆症的医学书籍。AA获得了美国国家老化研究所/美国国家卫生研究院（1P30AG072980），NIA/NIH U24AG057437，AZ DHS（CTR040636），NIH（CTR040636），NIH（FNIH（FNIH）（FNIH），华盛顿大学，华盛顿大学的机构研究赠款/合同资金。 AA的机构从政府，财团，基金会和公司获得/收到了临床试验赠款，合同和项目的资金，他担任/担任合同现场首席研究员的资金。 AA已从Novo Nordisk收到/接收酬金，以咨询活动，包括在Evoke/Evoke+计划指导委员会中提供服务。AA获得了美国国家老化研究所/美国国家卫生研究院（1P30AG072980），NIA/NIH U24AG057437，AZ DHS（CTR040636），NIH（CTR040636），NIH（FNIH（FNIH）（FNIH），华盛顿大学，华盛顿大学的机构研究赠款/合同资金。AA的机构从政府，财团，基金会和公司获得/收到了临床试验赠款，合同和项目的资金，他担任/担任合同现场首席研究员的资金。AA已从Novo Nordisk收到/接收酬金，以咨询活动，包括在Evoke/Evoke+计划指导委员会中提供服务。HHF：报告了Lumind Foundation，Annovis（QR Pharma），AC Immune，Biohaven Pharmaceuticals和Vivoryon（pribiodrug）的Lumind Foundation（QR Pharma），Annovis（QR Pharma）的加利福尼亚大学圣地亚哥分校（UCSD）的赠款。他还通过UCSD报告了服务协议，以咨询Arrowhead Pharmaceuticals，Axon Neuroscience，Lumind Foundation和Novo Nordisk。在数据监测委员会以及Janssen Researtion＆Development LLC的数据监测委员会以及通过UCSD提供服务协议的Roche/Genentech Pharmaceuticals的数据和安全监控委员会中服务，并在TAU联盟的科学咨询委员会任职。他报告了加拿大Novo Nordisk和Royal Society的UCSD的旅行费用。他获得了个人资金，用于检测和治疗痴呆序列号12/3-2691美国专利号PCT/US2007/07008，华盛顿特区，美国专利商标局。他还通过爱泼斯坦家族阿尔茨海默氏症的研究合作获得了对阿尔茨海默氏症治疗研究的慈善支持。OH：ADX，AVID放射性药物，Biogen，Eisai，Eisai，Eli Lilly，Fujirebio，GE Healthcare，Pfizer，Pfizer和Roche获得了ADX，Biogen，Eisai，Eisai，Eisai，Eisai，Eisai，Eisai，Eisai，Eisai和Roche的获得的研究支持；并获得了AC Immune，Alzpath，Amylyx，Bioartic，Biogen，Cerveau，Eisai，Eisai，Eisai，Eli Lilly，Fujirebio，Genentech，Genentech，NovoSech，Novo Nordisk，Roche，Roche和Siemens的咨询/发言人费。fkk：曾在科学咨询小组和/或成为议长局的一部分，并获得了89bio，Amgen，Amgen，Astrazeneca，Boehringer Ingelheim，Carmot Therapeaperics，Carmot Therapeutics，Eliilly，Gubra，Gubra，Medimmmmmmmmmmmmmmmmmmmmmmmmmk，Merdipharma，Novema，Merdem，nord novema，nord novgharma，nord novgharma，nord n novema nord，结构治疗药物，西兰制药和祖卡拉；是Antag Therapeutics的联合创始人和少数股东，并拥有Eli Lilly，Novo Nordisk和Zealand Pharma的股份；是
里海沿岸国家的环境研究
生物学系，科学系，吉兰大学，南乔街，P.O.Box 1914，伊朗，伊朗，电话：0098-9113330017，传真：0098-131-3233647，电子邮件：umistbiology20@gmail.com; salehiz@guilan.ac.ir里海是世界上最大的陆上水域。它是地球上最大的封闭水体（Roshan等人。2012），占湖泊水域全球量的44％。与世界上其他半封闭和封闭的海洋相比，对里海的可变性知之甚少（Ibrayev等人。2010）。里海海洋受到环境威胁的巨大压力，例如海水水平的变化，捕捞过多，风险前锋海洋，侵扰工业和农业以及发展大多数中海国家的城市（Karrari等人）（Karrari等人2012; Jamalomidi 2013）。里海是一个封闭的水体，在中亚地区起着重要的地缘政治作用。在过去的几十年中，自然和人为因素的联合作用一直在加剧里海中的环境状态。不断增加的人类活动，例如石油和天然气行业，特别是在里海，渔业，农业和旅游业的北部，以及数十年的环境管理不善，导致了水质的严重退化（Fathabadi等人。2012; Fendereski 2014）。里海中最典型的有毒物质是石油烃，重金属，苯酚，表面活性剂和氯 - 有机农药（Aladin＆Plotnikov 2004）。由于人为污染，它面临着重大的环境挑战。地理位置和碳氢化合物资源的存在（石油和天然气）使里海地区对沿海国家和主要世界大国的地球缘缘地区至关重要。里海地区的几个州包括里海的五个沿海国家：伊朗伊斯兰共和国，土库曼斯坦，哈萨克斯坦，俄罗斯联邦和阿塞拜疆共和国。里海环境面临的主要挑战包括水位上升，环境污染，外来物种进入里海海的入口，植物园的丧失和富营养化。分析性描述性研究试图回答这个基本问题：“里海沿岸国家对环境损害有什么责任？”可以说，里海的沿海国家单独或集体负责其自身的遗漏和行动，从而造成环境破坏。因为在里海及其沿海国家的各个方面的研究很重要，所以我们很高兴认识到为环境和农业研究做出贡献的研究人员的努力。本期特刊中的研究为生物，生态和农业研究提供了广泛的看法，该研究应为环境研究的未来研究提供信息和启发。Toshbekov等。（2024）在“北极狐狸的行为适应，vulpes lagopus响应气候变化”中促成了这一问题。Umirzokov等。（2024）在“里海沉积物的生化分析：对环境污染和生物修复的影响”中探讨了这个问题。他们的研究调查了北极狐狸，紫罗护拉戈普斯的行为适应，以应对气候变化，重点是阿拉斯加北部的三年（2021-2023）的狩猎模式的变化，DEN场地选择和社交互动的变化，并雇用了GPS追踪60 Foxes的GPS，100 Fox，100个远程相机陷阱和直接的现场观察。他们为里海沉积物的污染状况和微生物生态学提供了全面的见解，揭示了内在生物修复的巨大污染和显着的潜力。
纵向干预研究中的调解分析与顺序治疗依赖性混杂因子
在介入的健康研究中，可以使用因果中介分析来研究干预影响目标健康结果的机制。识别直接和间接（即介导的）效果会变得复杂。在这里，我们研究了在与纵向介体，事件时间结局和三分法序数治疗依赖性混杂因素的情况下，在这种情况下进行中介作用的鉴定。我们表明，如果干预始终仅在一个方向上影响治疗依赖性混杂因子（单调性），则将中介作用鉴定为灵敏度参数并得出其经验性的非参数表达。单调性假设可以根据对治疗依赖性混杂因子的条件分布的限制来从经验数据中评估。我们通过将调解人视为功能性实体，并将事实结果定义为无疾病的时间，避免了与治疗后调节有关的陷阱。在经验分析中，我们使用芬兰糖尿病预防研究的数据来评估生活方式干预对避免避免2型糖尿病的影响的程度，通过减轻高风险人群的体重来介导其他与健康相关的变化，而其他与健康相关的变化则用作治疗依赖性的混杂因素。
来自南非、肯尼亚、尼日利亚和加纳的案例研究
使用基于人工智能 (AI) 的系统补充了金融服务业 (FSI) 中许多活动的时间敏感性和数据密集性——具体而言，金融科技生态系统 (FE) 已经颠覆了撒哈拉以南非洲 (SSA) 的许多金融服务格局。然而，FE 具有独特的相互关联的供应侧和需求侧动态，这些动态延续了性别差异。正如许多人工智能成熟度更高的富裕经济体所证明的那样，技术并不是中立的，尤其是人工智能本身就带有偏见，并加剧了部署它的生态系统中普遍存在的性别和种族歧视。这引发了关于人工智能如何加剧或缓解不公平和不公正生态系统中当前动态的问题。考虑到上述情况，本文采用性别视角来研究在四个 SSA 国家（南非、肯尼亚、尼日利亚和加纳）的 FE 中使用基于 AI 的系统的潜在影响。