动磁式

2021-05-07 机构名称:

尺寸纳米磁回路

为了充分理解基因功能，在某个时候，有必要研究完整生物体的影响。在1980年代后期创造了第一只淘汰老鼠的创建引起了整合生理学领域的革命，这种革命一直持续到今天。在选择遗传修饰策略时，有许多复杂的选择，其中一些将在本综述中涉及，但主要重点是突出由于体内心脏表型的解释而引起的潜在问题和陷阱。作为典范，我们将仔细检查心脏能量学领域，并尝试了解肌酸激酶（CK）能量缓冲和运输系统在完整生物体中的作用。这个故事强调了遗传背景，性别和年龄的混杂影响，以及根据滥交蛋白和代谢冗余而解释淘汰模型的困难。它将考虑转基因过表达的剂量依赖性效应和意外后果，以及在体内表型技术的背景下需要进行实验性严格的结果。本次审查不仅将使心脏能量学领域具有清晰度，而且还将帮助非专家评估和批判性地评估由体内遗传修饰引起的数据。

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2021-08-29 机构名称:

铁磁（SB，V）2 ...

3D元素掺杂剂。因此，由于存在无量化边缘状态而导致的量子反转对称性可能会导致量子异常效应（qahe）的检测。[10–12]预计此类设备与常规超导体的组合可以容纳Majorana Fermions，这些设备适用于用于拓扑量子计算机的编织设备。[13,14]由于真实材料的频带结构很复杂，因此在较高温度下实现Qahe或Majoraana fermions是一项挑战。需要高度精确的频带结构工程来有效抑制散装带的贡献。迄今为止，这构成了基于Qahe开发实用设备的主要限制障碍之一。因此，不可避免的是对TI的频带结构的更深入的了解。shubnikov – de Hass（SDH）振荡是一种通常在干净的金属中观察到的量子相干性，其中电荷载体可以在没有杂志的网络下完成至少一个完全的回旋运动而无需杂物散射。[15]可以从振荡期和温度依赖性振幅变化中提取诸如费米表面拓扑和无均值路径之类的财富参数。[16]量子振荡已被广泛用作研究高温超导体和拓扑材料的工具。[17–20]最近观察到ZRTE 5中三维（3D）量子霍尔效应（QHE）的观察吸引了进一步的热情研究ti Mate的量子振荡。[24,27]但是，未观察到远程FM顺序。[21]在二进制化合物，BI 2 SE 3，BI 2 TE 3和SB 2 TE 3散装晶体和薄片中观察到了量子振荡。[22–25]在这些系统中，振荡起源于表面状态或散装带，具体取决于化学电位的位置。[26]最近，在掺杂的Ti单晶的3D元素中发现了量子振荡，例如Fe掺杂的SB 2 TE 3和V掺杂（BI，SN，SB）2（TE，S）3。结果促使制备相似材料的薄膜，并具有与高迁移率拓扑表面状态共存的FM顺序的潜力。到目前为止，据我们所知，只有少数报道观察到磁掺杂的TI中的量子振荡，例如V型（BI，SB）2 TE 3，Sm-Doped Bi 2 Se 3。[28,29]但是，

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2024-12-03 机构名称:

重复经颅磁刺激对注意力缺陷多动障碍儿童前额叶皮质激活的影响：功能性近红外光谱研究

背景：注意缺陷多动障碍（ADHD）是一种流行的神经发育障碍，其特征是不注意，冲动和多动症。随着神经调节技术的持续发展，重复的经颅磁刺激（RTMS）已成为ADHD的潜在非侵入性治疗。但是，缺乏对ADHD的RTM机理的研究。功能性附近红外光谱（FNIRS）是一种光学成像技术，它通过测量脑组织中血氧浓度的变化来反映脑功能。因此，这项研究利用FNIR来检查RTMS对ADHD儿童的核心症状和前额叶皮层激活的影响，这为RTMS在ADHD治疗中的临床应用提供了参考。

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2024-10-18 机构名称:

私人船舶营运管理业务（客船）表格及填写说明...

- 由于业务收支计划等用于判断提案中各项条件及投标价格是否合适，因此必须进行准确的计算，以确认其一致性。 - 请注意，如果业务收支计划等内容与提议内容和投标价格存在很大差异，您的投标可能会无效。 - 须依照文件4：服务费计算及支付方式的内容准备业务收支计划等。 - 计算的财政年度必须与国家财政年度相对应。 - 必须记录实施该项目所需的所有资金和费用。 - 编制事业收支计划等时，除非另有指示，否则应不含消费税。 - 根据相关法规、法律和规定，通过适当的会计和税务程序编制。 - 如果计算依据等的计算过程比较复杂，请将计算过程准备在单独的表格中并附加（提交包含计算公式和其他表格的链接的数据）。

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2022-02-18 机构名称:

利用人工智能（AI）技术和电磁学的优化设计[II/完整]

(1) R. Gómez-Bombarelli, J.N.魏，D. Duvenaud，J.M.Hernandez-Lobato、B. Sanchez-Lengeling、D. Sheberla、J. Aguilera-Iparraguirre、T.D.希泽尔 R.P.亚当斯和 A.Aspuru-Guzik.，“使用数据驱动的分子连续表示进行自动化学设计”，ACS Central Science，卷。4，没有。2，第268-276，2018 年 2 月。(2) T.Guo, D.J.Lohan 和 J.T.Allisony，“使用变分自动编码器和风格迁移进行拓扑优化的间接设计表示”，AIAA 2018-0804。https://doi.org/10.2514 / 6.2018-0804，2018年。(3) S. Oh、Y. Jung、S. Kim、I. Lee 和 N. Kang，“深度生成设计：拓扑优化与生成模型的集成，”J.机械设计，卷。141，号。11, 111405, 2019.(4) 五十岚一，伊藤桂一，《人工知能(AI)技术と电磁気学を用いた最适设计［I］──トポロジー最适化──，》信学志，卷．105，没有。1. 页2022 年 33-38 日。(5) H. Sasaki 和 H. Igarashi，“深度学习加速拓扑优化”，IEEE Trans。Magn.，卷。55，没有。6，7401305，2019。(6) J. Asanuma、S. Doi 和 H. Igarashi，“通过深度学习进行迁移学习：应用于电动机拓扑优化, ” IEEE Trans.Magn., 卷。56, no.3, 7512404, 2020.(7 ) T. Aoyagi、Y. Otomo、H. Igarashi1、H. Sasaki、Y. Hidaka 和 H. Arita，“使用深度学习进行拓扑优化预测电流相关电机扭矩特性”，将在 COMPUMAG2021 上发表。(8) R.R.Selvaraju、M. Cogswell、A. Das、R. Vedantam、D. Parikh 和 D. Batra，“Grad-CAM：来自深层的视觉解释网络通过基于梯度的定位，” Proc.IEEE Int.Conf.计算机视觉 ( ICCV )，第< div> 618-626，2017 年。(9) H. Sasaki、Y. Hidaka 和 H. Igarashi，“用于电动机设计的可解释深度神经网络”，IEEE Trans。Magn.，卷57，号6，8203504，2021。(10) X.Y.Kou，G.T.Parks，和 S.T.< div> Tana，“功能优化设计

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