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塔哈姆莱茨健康与福祉战略 2021-2025 年......
前言 “享有可达到的最高健康水平是每个人的基本权利之一，不分种族、宗教、政治信仰、经济或社会状况” 承认这一权利是 1946 年世界卫生组织章程所规定的，也是我们作为塔哈姆莱茨健康与福祉委员会工作的核心。我们敏锐地意识到，这项权利并不是该行政区每个人都能平等享有的，而全球 Covid-10 大流行的影响就是这种不公正的一面镜子。这场大流行要求我们紧急应对，但该行政区一直存在着紧急的健康状况流行病需要解决，例如精神疾病、心脏病、糖尿病、癌症和肥胖症。与 Covid-10 一样，我们看到所有这些疾病在水平和对行政区居民的影响上都存在不平等，这与收入、住房、就业教育、种族、性别、性取向和残疾等因素有关。我们只能通过基于对塔哈姆雷茨区人民经历的理解和采取反种族主义行动共同努力来解决我们在塔哈姆雷茨看到的健康不平等的不公正现象。 我们的承诺是通过合作为塔哈姆雷茨的人民服务，使区内每个人都能享受他们的权利，无论他们是谁，都能获得尽可能好的健康和福祉。 该战略阐述了我们打算如何集中精力开展工作 塔哈姆雷茨健康与福祉委员会 2021 年 9 月
翻转模式电偶极自旋共振
硅自旋量子比特的最新进展增强了它们作为可扩展量子信息处理平台的地位。随着单量子比特门保真度超过 99.9% [1]，双量子比特门保真度不断提高[2-6]，以及该领域向大型多量子比特阵列发展的步伐[7,8]，开发高效、可扩展的自旋控制所需的工具至关重要[9]。虽然可以利用交流磁场在量子点 (QDs) 中实现单电子自旋共振 [10]，但所需的高驱动功率和相关热负荷在技术上具有挑战性，并限制了可达到的拉比频率 [11]。随着自旋系统扩展到几个量子比特以外，最小化耗散和减少量子比特串扰的自旋控制方法对于低温量子信息处理将非常重要 [12]。电偶极自旋共振 (EDSR) 是传统电子自旋共振的一种替代方法。在 EDSR 中，静态梯度磁场和振荡电场用于驱动自旋旋转 [13]。有效磁场梯度的来源因实现方式而异：本征自旋轨道耦合 [14-16]、超精细耦合 [17] 和 g 因子调制 [18] 已用于将电场耦合到自旋态。微磁体产生的非均匀磁场 [19, 20] 已用于为 EDSR 创建合成自旋轨道场，从而实现高保真控制 [1]。方便的是，该磁场梯度产生了一个空间自旋轨道场。
使用L 32（2 8）Taguchi Design
抽象材料参数变化是影响太阳能电池设备性能的主要贡献者之一，因此，使用Taguchi设计来优化材料参数以达到最大功率转换效率（PCE）。本文使用L 32（2 8）Taguchi设计讨论了使用氧化石墨烯（GO）孔传输层（HTL）的钙钛矿太阳能电池（PSC）的最佳建模。使用太阳能电池电容模拟器（SCAP）进行设备仿真，而L 32（2 8）Taguchi设计用于设备优化。最终结果表明，L 32（2 8）Taguchi设计已显着优化了设备参数，其中FTO厚度，FTO供体浓度，TIO 2厚度，TIO 2供体浓度，CH 3 NH 3 NH 3 NH 3 NH 3 PBI 3-X CL X厚度，CH 3 NH 3 NH 3 NH 3 PBI 3-X CL X供体浓度，厚度为1.厚度为1.厚度。 -3，0.03 µm，1 x 10 20 cm -3，0.9 µm，1 x 10 20 cm -3，0.03 µm和1 x 10 20 cm -3相应地。方差分析（ANOVA）表明CH 3 NH 3 PBI 3-X Cl X厚度是影响设备PCE的最主要输入参数。优化的输入参数产生的最大可达到的PCE为35.91％，信噪比（SNR）为31.11 dB。关键字：方差分析，氧化石墨烯，孔传输层，功率转换效率，信噪比
太阳能驱动的钙环在流化床中用于热化学能量存储
集中太阳能（CSP）和钙环（CAL）之间的整合正在考虑在可再生能源的大股份的角度考虑，以平滑不可匹配的能量输入的可变性。这项研究的范围是通过在适用于CAL-CSP集成的现实过程条件下在流化床中进行专门的实验运动来研究热化学能量储存（TCE）的CAL过程。通过测量沿迭代的钙化/碳化循环的Ca碳化程度，已经评估了基于石灰石的吸附剂的化学失活，这与转换选定阶段的物理化学炭化相关。经过审查的特性是层粒子的分布，块状密度以及床固体的粒径，密度和孔隙率。也评估了能源储能密度的可达到的值。实验运动的一个了不起的发现是在与二氧化硅砂一起加工时，石灰石的显着停用了。在过程温度下，CAO与二氧化硅砂成分的化学相互作用已被仔细检查，以造成反应性CAO对CO 2摄取的损失。颗粒密度数据的后处理以及N 2入口的孔隙法分析以及定量和定性XRD分析，这表明沙/石灰相互作用可促进总和反应性吸附的孔隙率的强烈降低，而反应性则是反应性的。基于密度的分类，用于评估碳化步骤后分离和未转化的石灰石颗粒，以提高过程效率的目的，通过避免通过工厂的未反应颗粒的流循环流循环。为此，在相关过程温度下每个反应步骤后，已经测量了钙化颗粒和碳酸颗粒的最小流体速度。
可以靶向蛋白质稳态通路的多个成分，与 VCP 抑制剂在卵巢癌中产生药物协同作用
摘要：蛋白质质量控制机制在癌症进展中发挥着重要作用，它提供适应性反应和形态稳定性，以应对全基因组拷贝数变异、非整倍体和构象改变的体细胞突变。这种对蛋白质质量控制机制的依赖产生了一种脆弱性，可以通过针对蛋白质质量控制机制的成分来利用这种脆弱性获得治疗益处。最近，含缬氨酸蛋白 (VCP)，也称为 p97 AAA-ATPase，已成为癌细胞中可用于药物治疗的靶点，以影响它们对蛋白质质量控制的依赖性。在这里，我们表明 VCP 抑制剂会在几种卵巢癌细胞系中诱导细胞毒性，这些化合物与米非司酮协同作用，米非司酮是一种先前被证明会诱导非典型未折叠蛋白反应的药物。虽然临床上可达到的剂量的米非司酮会诱导较弱的未折叠蛋白反应，但它会增强 VCP 抑制剂 CB-5083 的细胞毒性作用。从机制上看，米非司酮阻断了 ATF6 在内质网 (ER) 应激反应中的细胞保护作用，同时通过 HRI (EIF2AK1) 介导的信号转导途径激活 ATF4 和 CHOP 的细胞毒性作用。相反，CB-5083 通过 PERK (EIF2AK3) 介导的信号通路激活 ATF4 和 CHOP。这种组合激活了 ATF4 和 CHOP，同时阻断了 ATF6 提供的适应性反应，从而增强了细胞毒性作用和协同药物相互作用。
糖尿病的天然药物为偶肽基...
孟加拉，印度。摘要：DPP-IV是治疗2型糖尿病的主要目标。植物产品始终可用于各种疾病的可达到的潜在客户产生。在这篇综述中，我们试图涵盖许多自然来源，这些天然来源主要是由于DPP-IV的抑制作用。作为DPP-IV抑制剂，植物最有效的化学成分是白藜芦醇，叶黄素，阿apigenin和Flavone。现在一天，识别可以充当抗糖尿病剂的DPP-IV抑制剂非常重要。已经可用的合成抑制剂，如西他列汀，维尔迪格列汀，saxagliptin表现出令人难以置信的副作用。酚类化合物和类黄酮在许多功能性食品中都具有抗氧化特性。因此，研究人员试图发现作为DPP-IV抑制剂的铅产生的自然来源。关键词：活跃成分，糖尿病，DPP-IV抑制剂，DPP-IV，天然产品简介：糖尿病是一种疾病，涉及激素胰岛素问题。糖尿病是一种临床状况，其特征是血浆血糖的增加。通常，胰腺释放胰岛素来帮助您的身体储存并使用食物中的糖和脂肪，但在糖尿病中胰腺无法产生胰岛素，或者我们的身体无法利用胰岛素。1糖尿病是一种慢性干扰代谢中的慢性疾病，其特征是禁食和奶油后血糖水平升高。到2025年，预计将增加5.4％的糖尿病的全球优势。据估计，印度大约有3300万成年人患有糖尿病，到2025年将增加到5720万。I型糖尿病（胰岛素依赖性）是由于缺乏功能性β细胞而引起的。因此，患有I型I型患者的2例患者完全取决于胰岛素的外源性来源，而患有II型糖尿病（胰岛素独立性）的患者无法对胰岛素有反应，并且可以通过饮食，运动或药物的变化来治疗。
计算机人工智能
计算机断层扫描 (CT) 成像具有广泛的诊断应用，是许多临床适应症的成像黄金标准。然而，与其他方法相比，CT 成像会使患者暴露于更高剂量的辐射。它会增加所有患者的癌症风险，尤其是那些定期接受筛查的高风险类别患者，例如儿科、肥胖或肿瘤患者。虽然存在低剂量和无剂量成像技术和模式，但通常必须在患者剂量暴露、临床效用和成本之间做出妥协。在 CT 中，诊断图像质量、临床效用和辐射剂量暴露之间存在直接相关性。低剂量程序会产生更多噪声图像，这会影响临床效用、放射科医生的工作效率和患者护理。相反，随着剂量的增加，图像质量往往会提高，使细微的病变更加明显——这最终有利于放射科医生的诊断信心。可以根据患者和程序要求优化 CT 成像协议以调整剂量，但这个过程复杂而繁琐，导致工作流程效率低下和运营成本增加。此外，旧型号的 CT 扫描仪需要更高的剂量才能产生清晰的图像。然而，由于相关的资本成本高昂，升级这些设备往往遥不可及。因此，旧设备通常仅限于常规病例，导致工作量平衡效率低下，高风险患者的等待时间增加。那么，医疗服务提供者如何在预算紧张的情况下平衡高质量、精确成像的需求，以及降低患者辐射暴露风险的需求呢？最近，基于人工智能的新型深度学习重建 (DLR) 和后处理技术已经面世。这些方法可以以最低可达到的剂量持续改善所有患者和所有程序的诊断图像质量——远远超出了当前重建技术所能达到的范围。这为成像组织优化 CT 成像程序提供了巨大的潜力。2. CT 成像的连锁影响
超音速中的质量、动量和能量传递...
气溶胶沉积 (AD) 可通过气流中的粒子沉积形成致密涂层；在 AD 中，气溶胶通过收敛-发散喷嘴，以超音速粒子速度促进惯性粒子撞击所需基材。与热喷涂方法不同，AD 可以在接近室温下应用；与冷喷涂不同，在 AD 中，气溶胶通常在喷嘴上游处于大气压下。尽管之前已成功演示了 AD，但与 AD 系统中粒子运动相关的许多方面仍不太清楚。在这项工作中，我们模拟了具有平面基材的狭缝型收敛-发散喷嘴的典型 AD 工作条件下的可压缩流场分布和粒子轨迹。在检查流体流动分布时，我们发现速度和压力分布以及冲击结构对喷嘴的上游和下游工作压力很敏感。这些最终会影响粒子撞击速度。重要的是，在 AD 中，粒子阻力状态是动态的；粒子克努森数和马赫数都可以相差几个数量级。为了辅助粒子轨迹模拟，我们训练了一个神经网络，根据现有实验数据、理论极限和新的直接模拟蒙特卡罗 (DMSC) 结果预测粒子上的阻力。基于神经网络的阻力定律取决于马赫数和克努森数，与 DSMC 模拟数据相比，其一致性比预先存在的相关性更好。借助该定律，粒子轨迹模拟结果表明，对于给定的粒子密度，存在一个最佳粒子直径，以最大化粒子撞击速度。我们还发现，在 AD 中，粒子会经历与尺寸相关的惯性聚焦，即存在一个特定的粒子直径，其中粒子沉积线宽最小。小于此直径的粒子聚焦不足，大于此直径的粒子聚焦过度，因此在两种情况下都有较大的沉积线宽。使用轨迹模拟，我们还开发了一个框架，可用于评估喷嘴上游任何气溶胶尺寸分布函数的位置相关质量、动量和动能通量到沉积基质的通量。结果表明，对于实验室可达到的典型气溶胶浓度，动能通量可以接近在具有相变的对流传热中通常观察到的量级，因此 AD 中的平动能到热能的传递可能是形成致密涂层的关键因素。关键词：气溶胶沉积；收敛-发散喷嘴，惯性聚焦；惯性撞击；直接模拟蒙特卡罗