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World File Search System吸收法
另纸様式2-2 化学分析申请表
单位： 方法： C、S：□ 燃烧后红外吸收法 O：□ 氦气熔融后红外吸收法 N：□ 氦气气流中熔融后热导法 H：□ 氩气气流中熔融后热导法 ：□ ICP原子发射光谱法 ：□ ICP质谱法 ：□
使用Winxcom软件计算某些材料的伽马射线衰减属性
为了保护放射性来源产生的电离辐射的种群，学者们创建并研究了各种创新的屏蔽材料。伽玛射线和中子的衰减系数表征了辐射被材料吸收的程度[2]。几个过程在电离辐射与物质的相互作用中发生，具体取决于吸收材料的强度和类型。伽玛射线遵循不同的吸收法，并具有更高的渗透率[3]。在核物理学中，辐射在伽马或X射线和中子衰减期间与物质的相互作用很重要。需要选择材料作为X射线和伽马辐射的盾牌时，例如质量衰减系数及其衍生物非常重要[4]。通过质量衰减系数表示伽马（或X射线）与物质相互作用的可能性。在生物，医学，工业和农业领域使用的生物，屏蔽和其他重要材料中伽马和X射线的大规模衰减系数将具有巨大的适用性[5]。研究的目的
生物工程可选模块-C部分和D（2024）
先决条件：PSA606或等效的PSB403或等效的CW/考试拆分：40％CW，60％考试**请注意，这是20个信用模块**的目的：该模块的目的是让学生了解人类的组成和范围的生理性和功能，以使他们的身体及其功能均可及其可靠性地评估其迹象和迹象。内容：身体组成模型；光密度法；人体测定法；生物电阻抗；双X射线吸收法；超声波; X射线，计算机断层扫描和定量计算机断层扫描；磁共振成像和其他扫描方法。心血管功能；肌肉形态；神经和肌肉功能，骨和软骨评估。人口特异性；童年和青春期的适用性；老年人和临床人群。
锆和hafnium的分析化学
锆和hafnium具有许多有趣的物理和机械性能，例如在低温和升高温度下金属和合金的耐腐蚀性以及机械强度。锆到热中子的透射术已发现其作为核反应堆中建筑材料的最大用途。hafnium始终与锆有关，彼此之间的分离一直是分析化学家的挑战。hafnium由于其较大的中子横截面而被用作核反应堆中的对照棒。的兴趣较少。但是，随着其应用程序的扩大，这可能会更改。hafnium可以吸收并放弃热量的速度两倍以上是锆或钛的两倍以上，作为喷气发动机和太空技术的建筑材料似乎非常有前途。该专着介绍了有关锆和hafnium的表征和分析的可用文献的集合和比较。已经讨论了锆和hafnium的水性化学，以引起人们对水解和聚合的并发症的注意，及其对分析程序的影响。的经典方法（例如重为重量，滴定和吸收法）与光谱，X射线和中子激活方法一起列出。分离的技术，已经讨论了与hafnium的锆。 专着涵盖了直到1967年的重要文献。 感谢亨利·弗里瑟（Henry Freiser）教授对手稿的宝贵批评。分离的技术，已经讨论了与hafnium的锆。专着涵盖了直到1967年的重要文献。感谢亨利·弗里瑟（Henry Freiser）教授对手稿的宝贵批评。
使用机器学习技术的瘦体重，阑尾瘦肉质量和阑尾骨骼肌质量的预测建模：利用NHANES数据的全面分析和未来的研究研究
这项研究涉及改进方法的迫切需求，以预测成年人，尤其是瘦体重（LBM），阑尾瘦质量（ALM）和阑尾骨骼肌质量（ASMM），用于早期检测和治疗肌肉麻痹，这是由肌肉丧失和肌肉丧失和生产疾病所表征的。肌肉减少症具有重大的健康风险，尤其是在癌症和老年人等慢性疾病的种群中。当前的评估方法主要依赖于双能X射线吸收法（DXA）扫描，缺乏广泛的适用性，阻碍了及时的干预。利用机器学习技术，该研究旨在使用来自国家健康和营养检查调查（NHANES）的数据（NHANES）和糖尿病健康行动（Took Took）研究开发和验证预测模型。这些模型经过人体测量数据，示范因子和DXA衍生的指标进行培训，以准确估计LBM，ALM和ASMM NOR-NOR-NOR-MALIDISE to to to to to to Toge。的结果表明，在各种机器学习算法中表现出一致的性能，而Lassonet是流行的Lasso方法的非线性扩展，具有较高的预测精度。值得注意的是，将骨矿物质密度调查的整合到模型中对预测准确性的影响很小，这表明DXA扫描的潜在替代方法是对普通人群的瘦肉质量评估的潜在替代方法。尽管模型具有稳健性，但局限性包括缺乏结果指标和高度容易受到肌肉质量损失的人群。尽管如此，这些发现对革命性的精益质量评估范式有希望，这对慢性疾病手段和个性化的健康干预产生了影响。未来的研究努力应集中于在不同人群中验证这些模型，并解决临床复杂性，以提高预测准确性和管理肌肉减少症的临床实用性。
美国陆军基本战斗训练改变了这种关系......
摘要介绍/背景作为肥胖的代理，体重指数（BMI）提供了一种实用的公共卫生指标，可抵抗与肥胖相关疾病趋势的趋势。在单独的基础上，BMI无法区分身体成分的脂肪和瘦成分。此外，BMI和身体成分之间的关系可能会因体育锻炼而改变。我们通过检查美国陆军基本战斗训练（BCT）对BMI和体内脂肪（％BF）之间关联的影响来研究这种动态关系。在女性（n = 504）和男性（n = 965）受训者的开始（第1周）和BCT的结束（第9周）和BCT结束时测量了BMI和％BF的方法。的高度和体重，并通过双X射线吸收法获得了身体成分。在两个BMI阈值（25 kg/m 2和27.5 kg/m 2）下确定了基于BMI的分类的灵敏度和特异性。结果观察到与年龄相关的无脂肪指数（FFMI）的逐渐增加，拐点为21岁。在21岁以上的士兵中，BMI为25.0 kg/ m 2的女性预测女性为33％和29％的bf，男性为23％和20％的BF，BMI为27.5 kg/ m 2的女性为35％和31％BF的男性和26％和26％的BF，男性的开始，分别为BCT，分别为BCT。基于BMI的BF分类的灵敏度和特异性很差。BMI低于20 kg/m 2的士兵的士兵为正常，而不是明显降低％bf，这特别反映了FFMI。结论BCT改变了BMI –％BF关系，与开始相比，在BCT结束时，给定BMI的％BF较低，强调了BMI试图估计身体组成的不可靠性。定义为“超重”的25.0 kg/m 2的特定BMI阈值是健康和绩效结果的过时指标。％bf反映了身体准备的程度，这些数据提供了大于25.0 kg/m 2的合身和有能力的军事力量的证据。
79 VII。 prevencióndelaNeumoníaadquirida en la ...
摘要：糖尿病是内分泌疾病的一种形式。双能X射线吸收法（DXA）提供了详细的视图，以了解是什么使糖尿病患者与其他疾病患者不同。我们扫描了371例DXA患者，以分析其身体组成参数。包括三百和71例患者（178名女性/193名男性），患有不同疾病，平均±SD体重指数（BMI）为25.32±8.3 kg/m2。评估了371例患者的身体成分。骨矿物质密度（BMD），脂肪重量，瘦小，腰围比，瘦质量指数（LMI），脂肪质量指数（FMI），分析了脂肪百分比与BMI之间的关系。371例患者包括156名糖尿病患者和215例非糖尿病患者。非糖尿病患者还包括5例肥胖患者，9例脂肪肝患者，39例高血压患者，22例高脂血症患者，18例心血管疾病患者，11例胸部和肺病患者，4例慢性病患者，14例慢性病患者，14例患有疾病的患者和其他疾病患者。在156名糖尿病患者中，有129名增值税> 100 cm2，而27例的增值税≤100cm2。男性糖尿病患者的瘦体重（LW）明显高于女性糖尿病患者。糖尿病女性患者的脂肪体重（FW）明显高于男性患者。男性糖尿病患者的腰围比（WHR）为1.37±0.25，女性糖尿病患者为1.18±0.21。糖尿病患者的脂肪量低于非糖尿病患者；差异约为2公斤。BMI也是一个适中的数字。在215名非糖尿病患者，肥胖和脂肪肝患者中，体重（肥胖症）（肥胖症：83.87±8.34 kg脂肪肝脏：85.64±28.60 kg），FW（肥胖症：28.56±4.18 kg脂肪liver：28.61 kg liver：28.61±10.79 kg），32. 32. 32. 3. 3. obel / lw（obellimet），lw（obel / lw），lw（obect），lw（obellimet），lw（obellimet），LW（obel MILLILLINM lw）。脂肪肝：54.29±17.58 kg），BMI（肥胖症：28.76±1.88 kg/m2脂肪肝：29.10±5.95 kg/m2），比其他患者高得多。BMD并没有太大差异。脂肪肝肥胖症和心血管疾病的非糖尿病患者比患有其他疾病的患者具有更高的脂肪质量和BMI。人体组成可以提供有关不同身体区域构成的精确信息，但是需要进一步的深入检查以确定身体的内分泌轮廓。