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用于体外释放动力学的数学模型应用ranolazine扩展释放片Sunil Chowdary Koduri和Ayyyakannu arumugam Napo
摘要简介：数学模型是了解不同剂型的药物释放机制和释放动力学的重要工具，可以通过评估溶解释放曲线来实现。本研究旨在使用雷诺嗪扩展释放片的体外数据来确定和比较药物释放的机理。方法：使用带有基质形成的聚合物的湿颗粒技术制备了七种雷诺嗪扩展释放片（500 mg）的配方。使用美国药房（USP）设备2在50 rpm下运行24小时在0.1 N盐酸中进行溶解测试。使用不同的数学模型（零阶，一阶，Higuchi，Korsmeyer-Peppas和Hixson – Crowell）比较药物释放数据。结果：配方批F5和参考产品最适合Korsmeyer – Peppas模型，其系数指数为0.5，表明FICKIAN药物释放，Higuchi Square root root root扩散控制机制均已注意到这两种配方，其中释放的药物与平方根的药物相比是平方根的分数。结论：具有相似的溶出度和扩散控制的药物释放机制，配方F5片剂被认为与参考产品可互换。
变形虫可以教给我们关于线粒体动力学的什么？
Kari和她的团队还在研究细胞骨骼（称为细胞骨架）在调节线粒体动力学中的作用。细胞骨架有助于维持线粒体和其他细胞成分的形状和运动。“众所周知，线粒体动力学取决于哺乳动物和酵母中的细胞骨架，但对于D. discoideum中的细胞骨架在动力学中的作用并不了解，” Kari解释说。“为了确定这种作用，我们需要分析线粒体动力学过程中细胞骨架和线粒体之间的相互作用。”通过使用活细胞成像，研究人员可以观察细胞骨架如何实时与线粒体相互作用。这种方法使他们能够更好地理解这些相互作用中的破坏如何影响线粒体功能并导致细胞疾病。
基于电动力学的具有玻恩散射的量子门优化
本文提出利用电子散射来实现由三个量子比特控制的幺正量子门。利用费曼规则，我们找到了外部电磁源散射跃迁振幅的表达式。在此背景下，散射振幅被建模为一个状态可调节的幺正门。实现门所需的矢量势的最优值是通过最小化设计门和目标门之间的差异来获得的，以总消耗能量为约束。设计算法是通过将得到的积分方程离散化为矢量方程而得到的。该设计算法可应用于量子计算、通信和传感等各个领域。它为开发用于量子信息处理的高效和精确的门提供了一种有前途的方法。此外，这种方法还可以扩展到设计多量子比特系统的门，这对于大规模量子计算至关重要。该算法的使用可以大大促进实用量子技术的发展。
移动医疗高光谱学习，实现血液动力学的瞬时空间光谱成像
高光谱成像在空间和频率域中获取数据，以提供丰富的物理或生物信息。然而，传统的高光谱成像具有仪器笨重、数据采集速度慢和空间光谱权衡等内在局限性。在这里，我们介绍了快照高光谱成像的高光谱学习，其中将小子区域中的采样高光谱数据合并到学习算法中以恢复超立方体。高光谱学习利用了照片不仅仅是一张图片，还包含详细光谱信息的想法。小样本的高光谱数据使光谱信息学习能够从红绿蓝 (RGB) 图像中恢复超立方体，而无需完整的高光谱测量。高光谱学习能够恢复超立方体中的全光谱分辨率，可与科学光谱仪的高光谱分辨率相媲美。高光谱学习还可以实现超快动态成像，利用现成智能手机中的超慢速视频录制，因为视频由多个 RGB 图像的时间序列组成。为了证明其多功能性，使用血管发育的实验模型通过统计和深度学习方法提取血流动力学参数。随后，使用传统的智能手机摄像头以高达一毫秒的超快时间分辨率评估外周微循环的血流动力学。这种光谱信息学习方法类似于压缩感知；然而，它还允许使用透明的学习算法进行可靠的超立方体恢复和关键特征提取。这种由学习驱动的快照高光谱成像方法可产生高光谱和时间分辨率，并消除了空间光谱权衡，提供了简单的硬件要求和各种机器学习技术的潜在应用。
在集体耦合方面下的极性光谱。 I.线性光谱和量子动力学的有效模拟M.雄伟的Mondal，1，A）A。NIC
我们概述了两种一般的理论技术，用于模拟Polariton量子动力学和光谱，在由Helestein-Tavis-Cummings（HTC）模型Hamiltonian描述的集体耦合方案下。第一个利用了HTC Hamiltonian的稀疏性，这使人们可以将代理北极星汉密尔顿的成本降低到状态矢量的状态数量，而不是二次顺序。第二个正在应用众所周知的Chebyshev系列扩展方法进行量子动力传播，并将它们应用它们模拟HTC系统中的Polariton动力学，从而允许人们使用更大的时间步骤进行繁殖，并且只需要对Palliton Hamiltonian对国家Vectors进行载体的递归操作。这两种理论方法是通用的，可以应用于任何基于轨迹的非绝热量子动力学方法。我们将这两种技术应用于先前开发的lindblad最佳密度矩阵（L -PLDM）方法，以模拟HTC模型系统的线性吸收光谱，均具有不均匀的位点能量能量障碍以及偶极性方向疾病。我们的数值结果与以前的分析和数值工作非常吻合。
人类脑皮质的遗传异常神经元的围产期减少 综合基准基于纳米孔的DNA甲基化检测的基准测试onkar kulkarni 1,2，*，Reuben Jacob Mathew 1，*，Lamuk Zaveri 1，* Anxa1+多巴胺神经元脆弱性定义了前驱帕金森氏病Bradykinesia和程序性运动学习障碍 Farnesyl转移酶KO-2806将复发性肿瘤重新敏感为RAS抑制 在石油中揭示古老的DNA：洞悉地球隐藏的生活事件和 远程感应北极甲烷 硝基化动力学的失调促进硝化应力，并有助于心脏代谢心力衰竭，并保留的射血分数 抗生素对东非社区中铜绿假单胞菌基因组表达的影响：系统评价 白色念珠菌通过激活EGFR诱导缺氧反应，以促进结直肠癌的进展 烯醇酶-1对于急性炎症期间的中性粒细胞募集至关重要 流体智能与认知图形成的神经测量有关
1。马萨诸塞州波士顿波士顿儿童医院神经病学系2。 马萨诸塞州波士顿儿童医院儿科，遗传学和基因组学系 马萨诸塞州波士顿哈佛医学院生物医学信息学系4. 美国马萨诸塞州波士顿的哈佛医学院和马萨诸塞州医学院和马萨诸塞州的健康科学与技术计划5. 霍华德·休斯医学院，雪佛兰大通，马里兰州6。 生物学和生物医学科学研究生课程，哈佛医学院，马萨诸塞州波士顿7。 Ph.D. 日本伊巴拉基塔库巴大学的人类生物学计划，日本8。 生命与环境科学研究所，杜斯库巴大学，杜斯库巴大学，日本伊巴拉基，日本†这些作者为这项工作做出了同样的贡献。 *信件：Christopher.walsh@childrens.harvard.edu; peter_park@hms.harvard.edu马萨诸塞州波士顿波士顿儿童医院神经病学系2。马萨诸塞州波士顿儿童医院儿科，遗传学和基因组学系马萨诸塞州波士顿哈佛医学院生物医学信息学系4.美国马萨诸塞州波士顿的哈佛医学院和马萨诸塞州医学院和马萨诸塞州的健康科学与技术计划5.霍华德·休斯医学院，雪佛兰大通，马里兰州6。生物学和生物医学科学研究生课程，哈佛医学院，马萨诸塞州波士顿7。Ph.D. 日本伊巴拉基塔库巴大学的人类生物学计划，日本8。 生命与环境科学研究所，杜斯库巴大学，杜斯库巴大学，日本伊巴拉基，日本†这些作者为这项工作做出了同样的贡献。 *信件：Christopher.walsh@childrens.harvard.edu; peter_park@hms.harvard.eduPh.D.日本伊巴拉基塔库巴大学的人类生物学计划，日本8。生命与环境科学研究所，杜斯库巴大学，杜斯库巴大学，日本伊巴拉基，日本†这些作者为这项工作做出了同样的贡献。*信件：Christopher.walsh@childrens.harvard.edu; peter_park@hms.harvard.edu
停滞事件对老年大脑微循环血液动力学的影响
图 4 小鼠大脑皮层流向路径的模拟结果。（A）五条选定路径上的压力（mmHg）分布，包括贯穿动脉、毛细血管和升静脉沿线的所有分叉（B-D）。主要贯穿动脉 1-3 上的 Ht 分布，（E）整个路径 Ht，指示贯穿动脉 1 的位置。Ht 沿着三条最长的贯穿动脉分为两部分；蓝色圆圈表示侧支，红色圆圈表示主支（主），虚线表示 (F) 贯穿动脉 1、(G) 贯穿动脉 2 和 (H) 贯穿动脉 3 处的 Ht 理想分布，其中纵轴和横轴分别表示侧支和主 Ht。
具有电动动力学的锂离子电池模型预测控制的基于神经网络的近似
摘要 - 锂离子电池是复杂的系统，需要合适的管理策略才能正常工作，实现快速充电，减轻老化机制并确保安全。在不同的基于模型的充电策略中，使用预测控制已显示出令人鼓舞的结果，因为它可以处理受安全限制的非线性系统。然而，尽管文献中已经提出了许多实施，但很少关注其实际可行性，这受到在线所需的高计算成本的限制。在本文中，我们首次在电池字段中利用了通过使用深神经网络获得的预测控制的近似。提议的解决方案适用于实时电池充电，因为大多数计算负担都脱机解决。结果突出了提出的方法在近似标准模型预测控制解决方案中的有效性。
速度控制的车辆纵向动力学的建模
纵向动态控制是自动驾驶汽车的重要任务之一，它处理速度调节以确保平稳和安全的操作。要设计一个良好的控制器，需要一个简单而可靠的数学模型，以便它可以用作植物并调整控制器。尽管文献中有许多类型的数学模型，但找到适合控制应用程序的数学模型至关重要。该模型不能太复杂，并且可能太简单了。因此，这项工作的主要目的是得出一个简单而可靠的车辆纵向模型，以便可以将其用作MATLAB Simulink中的仿真植物，以测试或调整各种类型的控制算法的性能。该模型由三个主要部分组成，即车身动态，简化动力列车动态和制动动态。为了验证模型的可靠性，标准的城市驱动周期将用作参考速度，并使用具有反植物模型的分层PID控制结构来控制踏板输入，以替代模拟环境中的驾驶员。结果表明，控制器设法通过可接受的踏板压力响应跟踪驱动周期，该响应在40％的油门压力之间，并在20％的制动下按下，这与车辆的正常操作一致。尽管仅显示仿真结果，但该模型可以用作进一步开发和测试不同类型的控制算法的良好起点。
辐射光子环境的精确量子电动力学的补充信息
定义了整个积分的每个极点z z z z z z z z z 7n的sudoModes vvξn（r），并在给定的一组模式索引ξ中由n索引。使用残基定理是一个合理的假设，因为对于t≥0的∂t〜c 0（t）是连续的，这是等式中k的积分。11必须对所有τ≥0收敛，因此R∞0dkρ（k）g2ξ（k，r）收敛。此外，人们期望足够大的r，r'的行为是术语∝ exp（ - ik（cτ±r））的组合，该术语对应于传入波或即将波动的空间成分。将整数分成这些组件产生的术语会在上半层中收敛。我们以这种方式对下面的球形介电粒子执行积分，我们发现一半平面收敛条件会产生步骤函数θ（τ -∆ t（r，r，r'））τ>0。时间延迟∆ t（r，r'）是光通过纳米颗粒从r传播到r'的时间，并且通常取决于其几何形状。在下面的第六节中，我们显示了如何在等式中出现的下限k = 0的积分。10可以以与等式的分析方式评估。12通过识别积分的对称和反对称部分。我们讨论了第六节末尾的较低集成极限扩展到-∞的含义。