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![Microsoft Word- [已确认] 24Sepin -06-使用机器学习算法_](/simg/a\ab3e6de2a8c25475197685ef04583421b7edd5d5.webp)
Microsoft Word- [已确认] 24Sepin -06-使用机器学习算法_
管道。它的初始阶段（原位）可以很早地确定，对生命构成了很少的危险。癌细胞可以侵入相邻的乳腺组织，并导致肿瘤变厚或肿瘤。转移是侵入性肿瘤转移到邻近淋巴结或其他器官的过程的术语。转移可能很严重，也许是致命的。治疗决策由患者，癌症的种类及其分布程度驱动。通常使用药物，放射治疗和手术。乳腺癌危险因素包括增加年龄，肥胖，饮酒和疾病家族史。通过诸如历史辐射暴露，生殖史（包括初次怀孕时的年龄），烟草使用和绝经后激素治疗等变量进一步增加了风险。小儿和青春期患者的乳房问题可能从良性先天异常到病理发现范围。这个年龄段的大多数乳房问题都是良性的。另一方面，在极少数情况下确实发生了癌症。对这些癌性事件的早期检测至关重要（Adekeye等，2023； Adewuyi等，2023）。机器学习是人工智能的一个子领域，对于鉴定医疗保健疾病很重要（Jiang等，2021； Maltare等，2023）。
用于分析胸部 X 光片图像以识别疑似肺癌的人工智能软件 最终范围 2022 年 11 月 1/18
胸部 X 光检查中提示肺癌的一些异常特征可能包括肺结节、胸腔积液（肺部周围多余的液体）、肺或肺节段塌陷、肋骨等骨结构破坏或侵蚀，以及纵隔内的肿块或淋巴结。其他异常可能包括钙化（覆盖肺部的薄而透明的双层膜变厚和变硬）、肺实变（肺气囊和小气道充满致密物质）、纤维化（肺部出现疤痕，呼吸变得越来越困难）、纵隔增宽（肺部之间心脏所在区域增宽）和气腹（腹部有空气）。检测其中一些异常可能具有挑战性。根据医疗安全调查处 (HSIB) 的数据，大约 20% 的肺癌会在 X 光检查中被遗漏，从而导致诊断延迟并可能影响患者的预后。例如，肺结节可能难以检测，因为它们体积小、形状各异，而且与肺部其他结构的距离很近。大多数肺结节都是良性的，体积小，但有些可能会长大并发展成肺癌。
在不同等温衰老条件下无铅焊接接头的剪切强度降解建模
摘要 - 基于SAC的合金是最常见的焊料材料之一，用于在电子组件和印刷电路板之间提供机械支撑和电气连接。增强焊接接头的机械性能可以改善组件的寿命。定义焊料关节完整性的机械性能之一是剪切强度。这项研究的主要目的是评估不同衰老条件下SAC305焊接接头的剪切强度行为。Instron 5948带有定制纤维的微机械测试仪用于对单个焊接接头进行加速剪切测试。在不同的衰老时间（2、10、100和1,000 h）和不同的衰老温度（50、100和150 C）的情况下，以恒定应变率调查了SAC305 SAC305焊料焊接联合基因持续性（OSP）表面纤维。还检查了未流际焊接接头以进行比较。方差分析（ANOVA）可以确定每个参数对剪切强度的贡献。开发了一种一般的经验模型，以估算使用Arrhenius项的剪切强度作为衰老条件的函数。显微结构分析。结果揭示了f -Fintructuctintheartrenth wheatheatheating水平。随着衰老时间和温度的增加，观察到沉淀物变厚和金属间化合物（IMC）层厚度的增加。
SiGe 上的三维自排序多层 Ge 纳米点
采用减压化学气相沉积法在 Si 0.4 Ge 0.6 虚拟衬底（VS）上循环外延生长 Ge/SiGe 超晶格，制备了三维（3D）自有序 Ge 纳米点。Ge 纳米点采用 Stranski-Krastanov 机理形成。通过 Ge/SiGe 超晶格沉积，分别获得了沿垂直和横向的点上点排列和〈100〉排列。研究了 Ge 纳米点的刻面和生长机制以及排列的关键因素。观察到两种类型的 Ge 纳米点：由 {105} 面组成的类金刚石纳米点和由 {113} 和 {519} 或 {15 3 23} 面组成的圆顶状纳米点。Ge 纳米点倾向于直接在前一周期的纳米点上方生长，因为这些区域表现出由埋藏的纳米点引起的相对较高的拉伸应变。因此，这种点对点对准对 SiGe 间隔层厚度很敏感，并且当 SiGe 间隔层变厚时，这种对准会变差。由于超晶格和 VS 之间的应变平衡，SiGe 间隔层中 45% 至 52% 的 Ge 含量会影响 Ge 纳米点的横向对准和尺寸均匀性。通过保持应变平衡，可以改善 3D 对准 Ge 纳米点的排序。© 2023 作者。由 IOP Publishing Limited 代表电化学学会出版。这是一篇开放获取的文章，根据知识共享署名 4.0 许可条款分发（CC BY，http://creativecommons.org/licenses/ by/4.0/ ），允许在任何媒体中不受限制地重复使用作品，前提是对原始作品进行适当引用。[DOI：10.1149/ 2162-8777/acce06 ]
生物过滤器中的细菌群落动态和污染物去除机制：文献综述
摘要背景：由于缺乏对生物过滤反应器中污染物去除过程和细菌群落动态的了解，因此值得研究。本综述探讨了生物过滤过程、常用的生物过滤器类型、细菌群落动态和生物过滤器中的污染物去除机制。方法：本综述使用了 Scopus、EBSCO 和 ProQuest 上发表的先前研究的数据，这些研究分为生物过滤过程、生物过滤器类型、细菌群落动态和污染物去除机制等参数。对数据进行了叙述、表格分析和综述。结果：在生物过滤反应器中，微生物覆盖介质，使污染物流过缝隙并接触生物膜层。随着生物膜变厚，粘附性减弱，从而产生新的菌落。沉床生物过滤器、滴滤器和填料塔曝气和气化系统可有效去除水生环境中的营养物质。生物过滤器细菌群落按过滤层深度分类，上层为快速生长、不太专业的群落，底层为更专业的群落。污染物的生物降解取决于多种因素，如营养物质的有效性、氧浓度、pH 值、污染物的生物利用度以及生物质的物理和化学特性。结论：生物滤池反应器利用微生物覆盖介质，使污染物流过缝隙并接触降解有机化合物的生物膜层。淹没床生物过滤器、滴滤池和填料柱曝气系统可以有效去除污染物。生物滤池细菌群落按滤层深度分类，上层为快速生长、专业化程度较低的群落，底层为专业化程度较高的群落。关键词：废水、细菌、生物膜、环境污染物、营养物质引用：Muliyadi M、Purwanto P、Sumiyati S、Hadiyanto H、Sudarno S、Budiyono B 等。生物过滤器中的细菌群落动态和污染物去除机制：文献综述。环境健康工程与管理杂志 2024； 11(4): 477-492 doi: 10.34172/EHEM.2024.47 。
山奈酚促进糖尿病大鼠的伤口愈合......
1 沙特阿拉伯 Shaqra 大学应用医学科学学院临床实验室科学系。通讯作者：Babu Joseph bjoseph@su.edu.sa 引用方式：AL-GHANAYEM, AA 等人。山奈酚通过抗菌和抗氧化作用促进糖尿病大鼠的伤口愈合，而没有增殖作用。生物科学杂志。2024, 40, e40015。https://doi.org/10.14393/BJ-v40n0a2024-68974 摘要 研究新型植物化学物质用于预防和治疗多重耐药病原体引起的感染正受到关注。本研究评估了山奈酚对耐甲氧西林金黄色葡萄球菌 (MRSA) 和铜绿假单胞菌的体外抗菌活性。使用烟酰胺-链脲佐菌素诱发的糖尿病大鼠的切除伤口模型确定了其在体内抑制这些病原体的效果。山奈酚在体内和体外均表现出对测试细菌的抑制作用。1% (w/w) 浓度下它也能愈合切除伤口。在山奈酚治疗后观察到伤口组织中抗氧化酶的增加。与感染对照组相比，伤口组织中 MRSA 和铜绿假单胞菌数量减少，上皮化期缩短。苏木精和伊红染色检测到上皮变厚、毛细血管新生，炎症细胞减少。此外，Masson 三色染色观察到胶原纤维及其沉积增加。 40 µM 浓度的山奈酚对在高葡萄糖培养基中生长的人类角质形成细胞没有任何毒性，也不会影响促愈合细胞因子基因血管内皮生长因子 (VEGF) 和转化生长因子- -1 (TGFβ1) 的表达。山奈酚具有抗菌和抗氧化作用，但不会增加增殖基因的表达。关键词：上皮化。切除伤口。TGF- 1. VEGF。1. 简介
加利福尼亚能源委员会-CA.GOV
David W. Pierce, Daniel R. Cayan, Stefan Rahimi, Julie Kalansky, Scripps Institution of Oceanography, UCSD & UCLA CEC-funded agreement: EPC-20-006 Development of Climate Projections for California and Identification of General Use Projections December 2023 Methods and Prior Relevant Work The Localized Constructed Analogs (LOCA) statistical downscaling method (Pierce et al.2014; Pierce等。2015a; Pierce等。2015b）是一种基于模拟的方法，用于降低比例相对粗糙的全球气候模型预测，以更细化的区域预测。在进行这一全球至区域缩减时，LOCA将基于观察的训练数据对区域域进行了两个目的：1）偏置校正； 2）提供一个观察到的天气模式的库，在空间变厚后，与全球气候模型（GCM）日相匹配。我们将后者称为“模式库”。LOCA降尺度方法分为两个步骤：1）从原始GCM网格（通过GCM变化）到常见的0.5x0.5度网格。2）从常见的0.5度网格到最终的细尺度3 km网格。使用了这两个步骤，以便使用来自相同0.5度网格的信息纠正所有模型，即使GCM具有不同的网格分辨率（Pierce等人。2014）。其他方案有时在缩小降低之前将不同的GCM网格插入到一个共同的网格中，但是我们的分析发现，插值可以导致最终降低结果的空间变异性的较差表示。但是，这确实导致了一些问题。在以前的LOCA版本中，例如用于加利福尼亚的第四次气候评估（Pierce等人2018），通常从使用最近的邻居算法网格的观察到的气象站数据获得模式库。（此类例外是从卫星观测中获得的表面向下太阳辐射训练数据。）使用网格的历史观测值对模式库是一种合理的方法，也是必要的方法，因为未来观察到的天气模式不可用。尤其是，未来温暖的气候将降低降雪，可能导致在未来几十年系统地降雪的位置发生变化的表面温度模式。为了解决这一问题，在LOCA版本2（以下哪个介绍）加利福尼亚域中，我们使用了一个混合缩减方案，该方案与动态缩放的GCM天气研究预测（WRF）运行获得的模式库，这些库是偏向于ERA5-WRF-BC 1