XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System反射
年轻高级足球运动员的原始反射的持久性和活动水平
简介：原始重新（PR）响应特定刺激而诱导非自动运动。这项研究旨在确定年轻高级足球运动员中活跃PR的流行。方法论：经过测试了法国学院的69个国家级足球运动员（17.0±1.4岁； 69.6±8.0 kg； 178.9±6.9 cm），以评估PR的持久性，遵循神经生理心理学研究所的方法论，并通过分类（INPP）和全球分类（INP）（gs）（gs）。基于七个测试的总和，每个测试的总和均在0 = NULL和4 =最大之间。GS分为从无活动到最大的五个类别（0 - 1 =无活动，2 - 7 =低，8 - 13 =中，14 - 21 =高，22 - 28 =最大）。结果：在不同的活动水平下，大约三分之二（68.1％）的参与者出现了主动PR。其中，一小部分（7.2％）具有中等GS，而60.9％的GS较低。GS不依赖于场地或玩家的年龄（p> 0.05）。然而，与在年龄类别中相比，踢足球的年龄类别高于自己的年龄类别（PR）的重要性更高（P <0.01）。结果表明，72.7％的“升级”足球运动员的GS低，而18.2％的GS中等GS，而非升级组为55.3％和2.1％。讨论：当前研究的发现表明，PR仍可以活跃于健康的高级足球运动员中。练习一项运动多年并升级玩家可能会创造一个负面的环境，最终会导致激活原本集成的PR。
通过TIO2和SIO2纳米颗粒对太阳PV细胞上抗反射涂层的比较分析
印度钦奈速度工程学院机械工程系摘要：如今，从非常规能源来收集能量是一种新兴方法。中，太阳能是一个重要的来源，因为它的丰富性，可持续性，多功能性，成本效益和适应性的技术进步。太阳能光伏（PV）细胞具有将太阳辐射转换为电能的能力。但是，由于这种方法固有的光子反射，转化效率大约下降了约30％。光子反射主要基于太阳能电池表面的光学特性和物理特性。为了解决此问题，使用自旋涂层技术使用TIO 2和SIO 2纳米颗粒的组合使用单层和双层抗反射（AR）表面。混合TIO 2 -SIO 2纳米颗粒是通过使用Sol -Gel过程从其前体得出的。采用XRD（X射线衍射）方法来确认TIO 2 -SIO 2纳米材料的化学阶段。已经对涂层的厚度和粗糙度如何影响用抗反射涂层处理的表面的光学特征进行了分析。形态学信息和化学元素浓度是通过FESEM和EDAX分析获得的。已经测量了水接触角，以确保AR表面的疏水性质。由于具有增强的光学特性，AR涂层样品的功率转换效率从17.11％起到18.44％，这是未涂层样品的效率。随后，使用紫外线可见光谱仪用于通过分析其光谱响应（包括反射率，吸光度和带隙能量特性）来检查抗反射涂层的功效。关键字：反射（AR）涂层，XRD，EDAX，FESEM，太阳PV细胞，Tio 2 -Sio 2。
空间组装反射天线的可扩展概念
引言 可部署的空间网状反射器天线已得到广泛应用，孔径为 10 - 20 m[1-3]。标准的可部署结构是 AstroMesh，它由双曲缆网组成，由可部署周边桁架支撑[4,5]。这种特殊的反射器设计已成功实现质量和体积效率[6-9]。可部署结构必须满足运载火箭的质量和体积限制，以及发射期间动态环境施加的负载限制。使用现有的运载火箭无法发射存放高度超过 20 m 的结构[10]。因此需要在太空建造极大的结构。许多研究人员已经研究了空间组装 (ISA) 技术。ISA 需要：功能元素的模块化和在太空组装单独模块的策略。开发 ISA 架构将为在太空环境中建造大型结构提供新方法[11,12]。使用 ISA 建造大型功能结构的概念[10]包括 RAMST[13]和 ALMOST[14]，这两个概念都是在太空组装的模块化空间望远镜。在当前的研究中，我们考虑在太空中建造具有特定架构的反射器，如图 1 所示。反射器由两个相同的近似于抛物面的索网组成。反射面连接到前网上。拉力带安装在前后网之间，对电缆施加预应力。前后网都连接到周边桁架。反射器的设计类似于可展开的 AstroMesh，但概念实现现在支持在太空中组装，而不是从收起配置展开。本文的结构如下：我们首先设计反射器的几何形状和结构。然后计算孔径高达 200 米的质量和存放体积，以评估所提议的反射器的发射极限。然后，我们提出了一种空间组装方案，该方案能够使用集中式机器人系统组装大型反射器。实验室规模的原型用于演示所提议的组装程序。
优化LX-2细胞系的核反射方案
摘要来自肝脏疾病，非酒精性脂肪性肝炎（NASH）是一种影响世界上5.3％的人的疾病。NASH患者的肝脏患有炎症，这也称为纤维化，可以是慢性的，并导致肝硬化的发展。为治疗纤维化患者，正在进行研究以开发抗纤维化疗法以抑制纤维化。在这些研究中，重点是开发自身蛋白酶抑制剂以减少纤维化。酶自身蛋白酶在LPA的产生中起重要作用，LPA是细胞外信号分子。lpa可以作为细胞外分子与LPA 1-3受体结合，而LPA 4-6受体则在ATX的指导下优选地通过LPA激活。由于LPA受体参与纤维化，因此希望使用人类肝星状细胞（HSCS）细胞系LX-2研究这些受体在肝纤维化中的差异，并用LPA受体敲除。要创建此基因敲除细胞系，需要使用CRISPR/CAS9转染LX-2细胞进行优化的核反理®方案。在这里，基于转染效率和细胞活力，将核对甲基®程序EW-113和CA-137进行比较。需要用于核对®实验150.000个细胞。为了在离心后获得最小的细胞损失，研究了不同的离心程序（90xg 10分钟，240xg，持续3分钟，300xg持续5分钟）。从实验的结果中，离心程序之间的离心损失最小的离心机损失没有显着差异。从转染效率和细胞活力的结果中，该程序CA-137是最合适的程序，具有最高的细胞活力，并结合了具有CRISPR/CAS9的LX-2细胞的足够高的转染效率。
用于测试石墨烯氧化石墨烯膜在乙醇溶液中吸附EUCL3的中子反射率
这些官能团结合极性溶剂中的高特定表面积使得变得有效的各种有机和无机污染物的吸附剂。go被认为是一种非常有前途的材料，用于治疗放射性废物和自然水，因为它具有高分子的放射性核素能力。[3] GO还被广泛研究为吸附剂的各种污染物，包括例如染料，重金属和有机物。近年来，GO也被研究以吸附三价欧盟。[3A，4]在某些研究中，欧盟（III）被认为是核废料中其他三价灯笼和静脉的化学类似物。[5]因此，了解欧盟（III）的吸附特别有用，对于开发出更有效的吸附剂来用于核废料处理。应注意的是，近年来，与石墨烯相关材料的放射性核素和重金属的吸附相关的研究领域受到多次缩回的影响（例如，请参阅[6]）和广泛的校正。[7]因此，在以前的一些研究中，与GO吸附有关的一些研究受到了损害。通常仅使用GO分散体进行吸附研究，但不使用实心石墨氧化物或多层GO层压板进行。GO分散体可以沉积在合适的底物上（例如，通过自旋涂层[8]或滴铸造[9]），以制成多层薄膜。分散剂也可以被填充以制作根据预期的纸张命名的独立箔，作为论文[10]或膜。[11]多层组件是由不规则形状的和大小的go akes形成的，互相堆积了近似平行的平面内部方向。多层GO的吸附特性有望受到C-tattice中层间尺寸的影响，因为水或其他用于溶解的极性溶剂的肿胀
边界粗糙度对石墨烯中镜面反射的衰减的影响
在半导体和绝缘纳米线和薄膜中，从边界粗糙度散射发出的降低的声子镜面P在较低的导热率中起主要作用。Although the well-known Ziman formula p = exp( − 4 σ 2 q 2 x ) , where σ and q x denote the root-mean-square boundary roughness and the normal component of the incident phonon wave vector, respectively, and its variants are commonly used in the literature to estimate how roughness attenuates p , their validity and accuracy remain poorly understood, especially when the effects of mode conversion cannot be ignored.在本文中，我们通过将其预测与从原子绿色功能（AGF）模拟中计算出的P值进行比较，从而研究了Ziman公式的更通用的Oggilvy公式的准确性和有效性，以获得单层石墨烯中粗糙边界的集合。分析了声子分散，入射角，极化，模式转换和相关长度的影响。我们的结果表明，对于0 ，Ogilvy公式非常准确
夸张的动脉高血压中的灵感肌肉代谢反射
ypertension在美国高度普遍，随着年龄的增长，发病率增加。1高血压是心血管疾病（CVD）发育的主要风险。高血压介导的自主神经和心脏生理生理学在CVD患者的疾病进展和症状学中起重要作用。最近的证据证明，没有明显CVD高血压的老年患者可能表现出与明显心力衰竭，劳累症状和死亡率有关的肺部系统异常。2,3，具体来说，在运动过程中，患有高血压的老年患者对二氧化碳斜率的通气较高，而高血压患者中，其中70％的斜率异常。2心力衰竭也与肺部系统异常有关，这些异常直接导致不耐受和劳累症状，包括灵感肌肉无力和降低的灵感肌肉耐力。3我们发现，通过高尚的肌肉工作，可能会导致肌肉代谢反射激活导致平均动脉压（MAP）和腿部血管结构夸大，与对照组相比，心力衰竭患者的腿部血流减少。4然而，尚不清楚CVD的进展中是否存在这些灵感肌肉效果。我们假设老年患者的肌肉耐力
应用机器学习方法来提高时间域的校准质量反射测量测量技术
摘要该文章介绍了时间域反射法（TDR）技术的应用，以测量建筑中使用的多孔建筑材料的水分。这项工作的重点是利用人工智能性别的潜力来通过新的方法来解释从TDR读取获得的数据来提高TDR测量的质量。机器学习是一种数据分析技术，如今在许多科学的语言上使用。作者使用人工智能算法进行了测量数据分析，以评估使用两个非侵入性传感器测试的充气混凝土样品的水分，该水分在厚度上有所不同。使用监督的机器学习进行了数据分析，以分析测量过程中获得的一系列反射图。对于通过经典和机器学习方法解释获得的数据，进行了相关分析，以确认人工智能的潜力提高TDR测量的质量。该工作的摘要讨论了获得的分析结果，并使用高斯工艺回归方法强调了水分评估的有效评估，该方法允许达到RMSE错误值的0.2-0.3％的水平，该水平比传统方法低约10倍。
应用机器学习方法来提高时间域的校准质量反射测量测量技术
摘要该文章介绍了时间域反射法（TDR）技术的应用，以测量建筑中使用的多孔建筑材料的水分。这项工作的重点是利用人工智能性别的潜力来通过新的方法来解释从TDR读取获得的数据来提高TDR测量的质量。机器学习是一种数据分析技术，如今在许多科学的语言上使用。作者使用人工智能算法进行了测量数据分析，以评估使用两个非侵入性传感器测试的充气混凝土样品的水分，该水分在厚度上有所不同。使用监督的机器学习进行了数据分析，以分析测量过程中获得的一系列反射图。对于通过经典和机器学习方法解释获得的数据，进行了相关分析，以确认人工智能的潜力提高TDR测量的质量。该工作的摘要讨论了获得的分析结果，并使用高斯工艺回归方法强调了水分评估的有效评估，该方法允许达到RMSE错误值的0.2-0.3％的水平，该水平比传统方法低约10倍。