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预测高建筑物上的瞬态风压...
摘要在过去十年中，机器学习（ML）对风工程应用引起了极大的兴趣。先前基于机器学习的高层建筑物的基于机器学习的研究主要仅限于时间史或静态压力，而无需考虑空间坐标系。ML模型需要预测空间分布和瞬态风流，以设计风敏的高建筑物。因此，利用三维（3D）空间坐标系统，本研究采用ML来预测高建筑物上的瞬态风压。通过计算流体动态模拟获得了建筑物表面上的瞬态压力数据，这些模拟使用风洞数据验证。选择了极端梯度提升（XGB）模型作为机器学习模型，并且在训练和测试中都获得了良好的预测准确性。此外，在建筑物表面上，XGB模型已经很好地预测了诸如流动分离和陡峭压力梯度之类的独特流动现象。因此，这项工作演示了如何使用机器学习来预测高大建筑物的风负载并捕获重要的流动特征。
急性脑干梗塞中的早期短暂性吞咽困难
吞咽困难是急性和出血性中风的公认并发症，急性中风患者中有37.0-78.0％的吞咽困难（1）。吞咽困难的患病率取决于评估的时间和方法（2）。在急性中风的患者中，它比通常假定患有这种情况的患者更常见，即使它们没有表现出与脱水有关的明显症状。抽吸肺炎的发生率在13.0％至33.0％之间，在densphagia的中风患者中更为常见（3,4,5）。吞咽受损与死亡率风险增加三倍有关，这主要是由于肺炎（6）。急性中风患者对吞咽困难的早期鉴定可显着降低肺炎吸入风险，肺炎是一种潜在的致命但可预防的并发症（7）。尽管吞咽困难经常在中风后的几天到一周内消失，但研究口咽吞咽的早期生理变化对于使用床边检查和无创筛查方法的早期诊断至关重要（7,9,10）。尽管如此，第一个月中，有2-12％的中风患者继续遭受吞咽困难，而中风后3个月仍可能在吞咽（11,12,13,14）中遇到7％的痛苦（11,12,13,14）。轻度吞咽困难（15）。中风区域在吞咽困难的患病率中起着重要作用，吞咽困难在颈动脉受累的患者中非常普遍（8）。大约25％的中风是由脑干病变引起的，其中吞咽困难是经常的结果（16）。与半球中风的脑干（BSS）患者相比，吞咽困难往往更为严重，并且不太可能自发解决。尽管已经研究了与吞咽困难有关的横向髓质梗塞（LMI），但很少有研究探索其他脑干地区的吞咽困难（17,18）。This study aimed to investigate voluntary swallowing in patients with acute BSS using electrophysiological techniques to identify the pathophysiological changes associated with neurogenic oropharyngeal dysphagia, to elucidate the spectrum and prevalence of both subclinical (acute transient dysphagia) and overt dysphagia in relation to the involvement of various brainstem regions, and to determine whether acute temporary通过临床程序确定的吞咽困难在一周内解决或持续出院。
通过使用瞬态直方图解锁接近传感器的性能
摘要 - 我们提供了通过利用一类近距离飞行时间（TOF）距离传感器捕获的瞬态直方图来恢复平面场景几何形状的方法。瞬态直方图是一个一维的时间波形，它填充了入射在TOF传感器上的光子的到达时间。通常，传感器使用专有算法处理瞬态直方图以产生距离估计值，距离估计值通常在几种机器人应用中使用。我们的方法直接利用了瞬态直方图，以使平面几何形状能够更准确地恢复，仅使用专有距离估计值，并且平面表面的反照率的一致恢复，而单独的距离估计是不可能的。这是通过可区分的渲染管道来完成的，该管道模拟了瞬态成像过程，从而可以直接优化场景几何形状以匹配观测值。为了验证我们的方法，我们从广泛的观点中捕获了八个平面表面的3,800个测量值，并表明我们的方法在大多数情况下都以数量级优于专有距离基线的基线。我们演示了一种简单的机器人应用程序，该应用程序使用我们的方法感知与安装在机器人臂端效应器上的传感器的平面表面的距离和斜率。I. i tratoduction o ptally of飞机近距传感器最近已广泛使用场景瞬变。尽管这些传感器具有许多理想的属性，但现有的机器人应用程序不利用瞬态直方图，而是依靠低分辨率（最多最多这些传感器通过用光脉冲照亮场景，并在瞬态直方图中从场景中重新转移到场景中，从而测量该脉冲的形状，如图1。这些瞬态传感器在机器人技术中的使用是由于它们可靠地报告较大范围内（1cm -5m）的距离估计值，同时较小（<20 mm 3），轻量级和低功率（按测量的毫米级订单）[1]，[2]，[2]。由于其形式，可以将瞬态传感器放置在较高分辨率3D传感器无法的位置，例如在机器人操纵器的抓地力或链接上，或在非常小的机器人上。
具有生成对抗网络的高速接收器瞬态建模
摘要 - DATA密集型应用程序（例如人为的说明性和图形处理）变得司空见惯，需要高速IO才能部署这些关键应用程序。为了适应增加的数据需求序列化器/求职者（SERDES）接收器变得越来越复杂，具有不同的均衡方案来减轻通道障碍。对此接收器进行建模，因为它们是至关重要的。本文显示了一种通过生成网络进行固定和变化均衡的高速接收器瞬态建模的方法。该方法将接收器视为黑匣子，其输入和输出是两个不同的域，将问题作为域转换任务构图。所提出的方法使用时间序列的中间表示，成功地对接收器建模。我们证明所提出的方法是输入波形，接收器配置和通道不变的。在固定的均衡设置中，所提出的方法在[0,1]范围内的根平方误差为0.016，对于可变还原剂的同一范围内的误差为0.054。该方法可以在250ms以下预测一组批处理的结果，比同等时间步骤的等效香料模型快。索引项 - DATA驱动，生成，宏模型，Serdes，瞬态
二维过渡金属二硫属化物中激子动力学的瞬态纳米显微镜
2D 过渡金属二硫属化物的电子和光学特性主要受强激子共振控制。激子动力学在许多微型 2D 光电器件的功能和性能中起着关键作用；然而，纳米级激子行为的测量仍然具有挑战性。据报道，这里使用近场瞬态纳米显微镜探测衍射极限以外的激子动力学。作为概念验证演示，研究了单层和双层 MoS 2 中的激子复合和激子-激子湮没过程。此外，通过访问局部位置的能力，可以解决单层-双层界面附近和 MoS 2 纳米皱纹处有趣的激子动力学。如此纳米级的分辨率凸显了这种瞬态纳米显微镜在激子物理基础研究和功能器件进一步优化方面的潜力。
用于可编程荧光的可控寿命瞬态自组装材料
瞬态结构在生物系统中发挥着多种重要作用。与构成生物组织骨架的静态结构不同，瞬态结构仅出现在特定的空间和时间尺度上，以在生命周期中履行其职责。尽管人工分子自组装研究领域取得了重大进展，但构建功能性瞬态结构仍然具有挑战性。本文报道了通过不利于组装的主客体相互作用形成瞬态配位自组装结构及其荧光。发光配体和环糊精之间的主客体相互作用极大地改变了配位自组装的动力学，从而形成了瞬态结构。与典型的单体发射在紫外区域的静态平衡结构不同，瞬态自组装形成准分子，从而导致可见光发射。更有趣的是，瞬态结构的生命周期可以通过改变主客体比、配体金属比以及温度来轻松调节。这使得创建模拟植物在不同生命阶段生长的生命模式成为可能。因此，可以预见，瞬态分子自组装的创建将在具有动态功能先进材料的分子自组装领域开辟新范式。
短路中 SiC Mosfet 的瞬态热二维有限元分析 ...
了解电热 SiC 功率 Mosfet 在短路等极端异常操作中的行为是认证的主要需求，尤其是对于关键或长寿命应用。但模拟电子元件中的短路非常困难，因为我们需要一个完全电热的多物理模型。我们还需要模拟顶部铝电极的熔化。我们使用“表观热容量”方法来模拟这种熔化，该方法考虑了潜热和熔化过程中所需的吸收能量。因此，本文首次提出了一个数值有限元模型，该模型在 2D 中完全模拟了 SiC 功率晶体管在短路状态下的动态电热行为。与现有的 1D 模型相比，该模型的几何精度提供了显着的附加值。
通过拓扑超导体接触的量子点的瞬态效应
我们研究了两个量子点的逐渐发展，这些量子点附着在拓扑超导纳米线的相对侧，托有边界模式。特别是，我们探索通过零能量的主要模式在这些量子点之间传递的非平衡互相关。我们的分析和数值结果揭示了电子配对的瞬态行为中可观察到的非本地特征，随后杂交结构朝着其渐近稳态构造进化。我们估计这些暂时现象的持续时间。使用时间依赖性数值重新归一化组技术的非扰动方案，我们还分析了与接近度诱导的电子配对竞争的相关效应的非平衡特征。这些动力学过程可以使用超导杂交纳米结构对拓扑和 /或常规的超导量子位施加的编织方案表现出来。
AP-1转录因子FOSL-2在免疫纤维化条件下驱动心脏纤维化和心律不齐
实施可再生能源产生的广泛方法，[1]和大规模采用电动汽车。[2]这种绿色过渡只有在开发高效且环保的储能系统时才有可能。[1-3]作为最突出和通用的能源存储系统，电池被认为是以环境和社会经济上可疑的方式存储/传递按需功率的至关重要的齿轮。[4]理想情况下，可持续的能源存储设备应提供较大的能力，具有良好的利率能力，具有较长的运行寿命，最重要的是，依赖于无毒和非关键材料。[5–7]这些严格的要求位移锂离子蝙蝠（LIB）是真正绿色电池的首选选择。[5]当前的LIB在电解质（六氟磷酸锂，碳酸盐酯）中使用有毒和易燃化学物质，以及欧盟列出的元素为关键原料（CRMS），包括钴，锂或石墨。[8,9]除了在玻利维亚，阿根廷，智利，澳大利亚和刚果民主共和国的高供应风险外，CRM的处置和随后的海洋/垃圾填埋场都严重威胁动物和 div>