铁-氮-碳 (Fe-N-C) 材料已成为铂族金属的有前途的替代品,用于催化质子交换膜燃料电池中的氧还原反应 (ORR)。然而,它们较低的固有活性和稳定性是主要障碍。本文报道了一种在具有高度弯曲表面的分级多孔碳上具有密集 FeN 4 位点的 Fe-N-C 电催化剂 (表示为 FeN 4 - hc C)。FeN 4 - hc C 催化剂在酸性介质中表现出优异的 ORR 活性,在 0.5 m H 2 SO 4 中具有 0.85 V 的高半波电位(相对于可逆氢电极)。当集成到膜电极组件中时,相应的阴极显示出 0.592 W cm −2 的高最大峰值功率密度,并在恶劣的 H 2 /空气条件下表现出超过 30 000 次循环的运行耐久性,优于以前报道的 Fe-N-C 电催化剂。这些实验和理论研究表明,弯曲的碳载体可以微调局部配位环境,降低 Fe d 带中心的能量,并抑制含氧物质的吸附,从而提高 ORR 活性和稳定性。这项工作为 ORR 催化的碳纳米结构-活性相关性提供了新的见解。它还为设计用于能源转换应用的先进单金属位点催化剂提供了一种新方法。
o理论问题(由教学助理评分)o编码问题(自动分级)o解释问题(由助教进行评分)•参加研讨会或令人满意地完成指定的备份活动,除了多项选择问题,您对每个问题类型的分数(公式,理论,编码和解释)在所有模块中均用于每种模块中的总数中,以均在每个模块中。该分数用于评估您在课程中符合不同学习标准的程度,因此是您的最终成绩(F到E)。1.4评估和评分标准之间的一致性这是通过操作分级标准阐明的,该标准在本文档末尾以表格格式包含。1.5结果如何影响最终成绩(计算最终等级的公式),如果您没有通过课程中的所有学习成果获得通过,则将授予FX的最终成绩。fx仅授予失败的一个学习成果但通过其他所有学习成果的学生。失败的不仅仅是学习成果的结果。但是,如果您符合至少一半的学习成果的较高成绩的标准,则将获得高于最低字母等级的一年级。跨五个结果和最终成绩的字母等级分布的示例:
b" 物业的地址和法定描述 显示所有者和留置权人的所有权证明(如果有) 拟议用途的简要描述,包括以叙述形式表示的与第 7.131 节中规定的审查和评估标准相关的信息。PDF 副本通过电子邮件发送至 scollier@fbgtx.org 场地平面图应按比例绘制,并具有足够的尺寸以显示以下内容: 日期、比例、北角、标题、所有者姓名和编制场地平面图的人员姓名。 所有现有和拟议建筑物和土地改良的边界线、地役权和所需院子和后退距离的位置和尺寸。 场地上现有和拟议建筑物的位置、高度和预期用途,以及 50' 范围内毗连场地上建筑物的大致位置 现有和拟议改良的位置,包括停车和装卸区、行人和车辆通道以及公用设施或服务区。 现有和拟议围栏和屏障的位置。 第 7.940 节 拟议的外部照明,包括灯具类型。第十五条 - 室外照明 现有水道、排水设施和百年一遇洪泛区的中线。在受百年一遇洪泛区影响的场地,不透水覆盖和建筑覆盖以洪泛区外的区域为准。提供相应的计算。现有和拟建街道和小巷的位置和大小。现有和拟建停车和装卸空间的数量,以及适用的最低要求的计算。第 7.860 节分区摘要,包括类型、最小和实际地块面积、退让区、最大和实际建筑高度、建筑覆盖和不透水覆盖。坡度为 10% 或更大的场地,提供现有和拟建的地形和分级(5 英尺最小轮廓间隔)以及侵蚀控制措施。标志的位置。第 29 章需要屏蔽的固体废物容器的位置。第 7.980 节拟建和现有水、下水道和电力设施的位置。街道交叉口和车道上可见三角形的位置。消防通道景观美化,包括场地上现有树木的位置、大小和种类,所有拟建景观区域的面积,第 7.920 节适用费用注:弗雷德里克斯堡市可能需要更多信息来完成对拟建项目的审查。”
摘要 - 目的:杂音是心脏异常的声音,由专家通过心脏听觉确定。杂音级是杂音强度的定量度量,与患者的临床状况密切相关。这项工作旨在估计来自多个听诊位置的每个患者的杂音级(即缺乏,柔软,响亮),这些位置来自低资源农村地区的大量儿科患者。方法:每个PCG记录的MEL频谱图表示具有15个卷积残留神经网络的集合,具有通道注意机制,以对每个PCG记录进行分类。根据提议的决策规则得出每个患者的最终杂音等级,并考虑所有可用记录的估计标签。使用分层十倍的交叉验证,该方法在由1007名患者的3456个PCG记录组成的数据集上进行了交叉验证。此外,该方法是在由442名患者的1538个PCG记录组成的隐藏测试集上进行了测试。结果:就未加权的敏感性和F1分数而言,患者级杂音等级的总体交叉验证性能分别为86.3%和81.6%。缺乏,柔软和大声杂音的敏感性(和F1分数)为90.7%(93.6%),75.8%(66.8%)和92.3%(84.2%),
目的:我们建立了高级别浆液性卵巢癌 (HGSOC) 的 4 种组织病理学亚型,并报告说间充质转化 (MT) 型的预后比其他亚型更差。在本研究中,我们修改了组织病理学亚型算法,以在全切片成像 (WSI) 中实现较高的观察者间一致性,并描述 MT 型的肿瘤生物学特征,以便进行个体化治疗。方法:四位观察者使用 Cancer Genome Atlas 数据中的 HGSOC 的 WSI 进行组织病理学亚型分析。作为验证集,四位观察者独立评估了来自近畿大学和京都大学的病例,以确定一致率。此外,通过基因本体术语分析检查了在 MT 型中高表达的基因。还进行了免疫组织化学以验证通路分析。结果:经过算法修改后,4 种分类的 kappa 系数(表示观察者间一致性)大于 0.5(中等一致性),2 种分类(MT vs. 非 MT)的 kappa 系数大于 0.7(高度一致性)。基因表达分析表明,与血管生成和免疫反应相关的基因本体术语在 MT 类型中高表达的基因中富集。与非 MT 类型相比,MT 类型的 CD31 阳性微血管密度更高,并且在 MT 类型中观察到 CD8/CD103 阳性免疫细胞浸润高的肿瘤组。结论:我们开发了一种使用 WSI 对 HGSOC 进行可重复的组织病理学亚型分类的算法。本研究结果可能有助于 HGSOC 的个体化治疗,包括血管生成抑制剂和免疫疗法。
在本文中,使用第三阶的锯齿形理论研究了包含功能分级的皮肤和金属(类型-S)或陶瓷芯(type-h)的三明治(SW)梁的屈曲响应。通过指数和功率定律量化功能分级(FG)层中材料特性的变化。使用高阶项以及锯齿形因子来评估剪切变形的效果,假定位移。面积内载荷被考虑。使用虚拟工作的原理得出了管理方程式。与高阶剪切变形理论不同,该模型实现了无应力边界,并且C0是连续的,因此,不需要任何后处理方法。本模型显示,由于假定位移中的包含曲折因子,厚度方向上横向应力的准确变化,并且与计算结果的层数无关。数值解决方案是通过使用三个带有7DOF/节点的三明治梁的有限元元素到达的。本文的新颖性在于对FGSW梁的曲折屈曲分析进行厚度拉伸。本文介绍了功率定律因子,最终条件,纵横比和层压方案对FGM夹心梁屈曲响应的影响。发现数值结果符合现有结果。通过增加S型梁的功率定律因子来提高屈曲强度,而对于所有类型的终端条件,在H型梁中都可以看到相反的行为。最终条件在决定FGSW梁的屈曲反应中起着重要作用。指数法律控制的FGSW梁对S型梁表现出较高的屈曲抗性,而对于几乎所有层压方案和最终条件,S型梁型梁的屈曲抗性都稍低。还提出了一些新的结果,这些结果将作为沿并行方向进行未来研究的基准。
• 住宅位置,包括甲板、人行道 • 前院、侧院和后院退让 • 成品楼面标高 • 地基顶部标高 • 入口位置和立管 • 地基墙标高 • 建筑角落/高点的洼地标高 • 侧院和后院洼地坡度 • 后院或前院 CB 的地役权(如适用) • 后院或前院 CB 位置/标高(如适用) • 车道宽度坡度和标高 • 挡土墙位置(如适用) • 高度为 1.0 米或更高的挡土墙需要由专业工程师盖章的结构设计和细节 • 挡土墙顶部和底部标高 • 挡土墙类型、细节和最大。高度 • 窗井和排水沟的位置 • 3:1 过渡坡的位置 • 落水管的位置/方向 • 现有和拟议服务连接的尺寸/位置 • 主干道服务连接的倒置高程 • 物业服务连接的倒置高程 • 地段角落高程和坡度变化处高程 • 提供侧院横截面,包括拟议和现有高程 • 沉积物控制 - 淤泥围栏、集水池沉淀池 • 符合城市标准 M-2A 的服务连接
完全由DNA构成的纳米结构作为化疗药物载体显示出巨大的潜力,但由于脱靶毒性,迄今为止无法实现足够的临床治疗效果。在本文中,构建了一个嵌入适体的分级DNA纳米簇(Apt-eNC)作为癌症靶向药物输送的智能载体。具体而言,Apt-eNC被设计为在内部腔体中有一个内置的储备池,适体可以从中向外移动以根据需要发挥作用。当表面适体降解时,储备池中的适体可以向外移动提供补偿,从而神奇地保持了体内的肿瘤靶向性能。即使承受大量适体耗竭,Apt-eNC与传统同类物相比,细胞靶向性提高了115倍,肿瘤积累性提高了至少60倍。此外,一个Apt-eNC可容纳5670种化疗药物。因此,当系统性地给予患有HeLa肿瘤的BALB/c裸鼠模型时,载药的Apt-eNC显著抑制了肿瘤生长,而没有全身毒性,为高精度治疗带来了巨大的希望。
1 美国国立卫生研究院国家癌症研究所癌症研究中心,10 号楼,马里兰州贝塞斯达,20892,美国。2 爱琴海大学计算机工程系,伊兹密尔博尔诺瓦,35100,土耳其。3 不列颠哥伦比亚大学医学院,317 - 2194 健康科学商城,温哥华,BC V6T 1Z3,加拿大。摘要 神经胶质瘤是最常见的脑肿瘤之一。早期检测和分级神经胶质瘤对于提高患者的生存率至关重要。计算机辅助检测 (CADe) 和计算机辅助诊断 (CADx) 系统是必不可少的重要工具,可提供更准确、更系统的结果,从而加快临床医生的决策过程。通过利用各种深度学习模型(例如 CNN)和迁移学习策略(例如微调),图像分类的性能结果提高了准确性,并且提高了有效性,尤其是对于具有相似性的新型大规模数据集。在本文中,我们介绍了一种新方法,该方法结合了机器、深度学习和迁移学习方法的变体,用于在多模态脑肿瘤分割 (BRATS) 2020 数据集上对脑肿瘤(即神经胶质瘤)进行有效的分割和分级。我们将流行且高效的 3D U-Net 架构应用于脑肿瘤分割阶段。我们还利用 23 种不同的深度特征集组合和基于 Xception、IncResNetv2 和 EfficientNet 的机器学习/微调深度学习 CNN 模型,在肿瘤分级阶段使用 4 种不同的特征集和 6 种学习模型。实验结果表明,该方法在 BraTS 2020 数据集上对基于切片的肿瘤分级的准确率为 99.5%。此外,我们的方法与最近的类似研究相比具有竞争力。关键词:神经胶质瘤;神经胶质瘤等级;分割;特征提取;深度学习、集成学习、MRI 分类
摘要 神经电极接口对于各种生物电子治疗的刺激安全性和记录质量至关重要。最近提出的由飞秒激光制备的分级铂铱 (Pt-Ir) 电极在体外表现出优异的电化学性能,但其在体内的性能仍不清楚。在本研究中,我们通过在成年大鼠脑内植入 1、8 和 16 周来探索分级 Pt-Ir 电极的电化学性能、生物反应和组织粘附性。以普通光滑 Pt-Ir 电极作为对照。结果表明,两种电极的电化学性能在植入过程中下降并趋于平稳。然而,16 周后,分级电极的电荷存储容量稳定在~16.8 mC/ cm 2 ,是光滑对照电极 (1.1 mC/cm 2 ) 的 15 倍。此外,高度结构化的电极具有更低的阻抗幅度和截止频率值。与光滑电极相似的组织学反应表明分层结构的 Pt-Ir 电极具有良好的生物相容性。鉴于其卓越的体内性能,飞秒激光处理的 Pt-Ir 电极在神经调节应用方面表现出巨大的潜力。