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World File Search System和束
带电粒子束轮廓监测器的超声速气体射流特性
现代加速器首选非侵入式测量方法来表征束流参数。电离轮廓监测器 (IPM) [1–3] 和束流诱导荧光监测器 (BIF) [4–8] 被广泛用作许多加速器中的非侵入式束流轮廓监测器。在此类监测器中，粒子束与残留气体相互作用，导致气体分子电离或发射荧光。束流与气体相互作用产生的副产物可以通过外部电磁场（离子和电子）收集，或使用独立光学系统（荧光）检测，以提供初级束流的一维分布信息。根据背景压力水平，它们通常需要较长的积分时间或加载额外的工作气体。后者将产生较大的压力凸起区域，并可能导致初级束流性能下降
研究文章 载脂蛋白 A-I 的前八个残基介导 C 端控制螺旋束展开及其脂化
载脂蛋白 A-I (apoA1) 的 C 端缺失的晶体结构显示，蛋白质氨基一半（从残基 8 到 115）中存在较大的螺旋束结构。使用定点诱变、胍或热变性、无细胞脂质体清除和细胞 ABCA1 介导的胆固醇流出试验，我们证明当该束展开的热力学障碍降低时，可以发生 apoA1 脂化。C 端的缺失使束更难展开，导致 apoA1 脂化的丧失，这可以通过点突变（例如 Trp8Ala）和氨基端短至 8 个残基的截断来逆转，这两种方法都有助于螺旋束展开。通过二硫键锁定束会导致 apoA1 脂化的丧失。我们提出了一个模型，其中 C 端作用于 N 端，使该螺旋束不稳定。当脂质与 C 端结合时，Trp8 与 Phe57、Arg61、Leu64、Val67、Phe71 和 Trp72 相互作用时被取代，从而使该束不稳定。但是，当 C 端被删除时，Trp8 无法被取代，束无法展开，apoA1 无法被脂质化。
使用基于束的空间统计预测新生帕金森病的白质生物标志物：基于机器学习的模型
帕金森病（PD）是最常见的神经退行性疾病之一（1），近年来发病率稳步上升。在 PD 的早期阶段，症状通常非常轻微，医生很难做出明确的诊断（2）。在前驱期，PD 患者可能表现出非运动症状，例如嗅觉减退和认知障碍（3）。随着病情的进展，患者可能会出现震颤等经典的运动症状。运动症状的出现通常表明疾病已进入中期或晚期，诊断和治疗的最佳窗口期已过。与震颤等可见症状不同，认知能力下降是一个渐进的过程，其根本原因和神经解剖学基础仍未完全了解（4）。目前，PD 没有有效的治疗方法，可用的治疗主要集中在症状管理上（5）。因此，早期诊断和发现 PD 至关重要（6）。有效的早期诊断可以及时发现健康问题并实施干预措施，以最大限度地降低与疾病相关的严重健康风险（1,2）。在早期阶段，准确及时地识别帕金森病是一项重大挑战（7）。目前，帕金森病的诊断主要依赖于临床评分量表和临床医生的专业知识。这些诊断方法不完善、耗时且劳动密集，缺乏标准化和有效的定量指标。帕金森病患者的常规非侵入性神经影像学检查，如磁共振成像（MRI），包含大量潜在有价值的信息，包括灰度范围、强度和脑组织特征的细胞内变化。这些细节可以帮助更好地了解帕金森病患者的大脑改变。然而，仅凭放射科医生的临床专业知识识别这些信息可能具有挑战性（8）。人们投入了大量研究来创新帕金森病诊断方法（9,10），旨在提高疾病检测能力。帕金森病进展
针对性深部脑刺激运动丘脑有助于皮质脊髓束损伤后的自主运动控制
1. 匹兹堡大学医学院，美国宾夕法尼亚州匹兹堡 2. 匹兹堡大学康复与神经工程实验室，美国宾夕法尼亚州匹兹堡 3. 匹兹堡大学物理医学与康复系，美国宾夕法尼亚州匹兹堡 4. 匹兹堡大学生物工程系，美国宾夕法尼亚州匹兹堡 5. 认知神经基础中心，美国宾夕法尼亚州匹兹堡 6. 匹兹堡大学神经外科系，美国宾夕法尼亚州匹兹堡 7. 匹兹堡大学神经科学系，美国宾夕法尼亚州匹兹堡 8. 匹兹堡大学神经生物学系，美国宾夕法尼亚州匹兹堡 (*) 共同第一作者 (**) 共同最后作者 大脑白质束病变阻止皮质脊髓下行输入有效激活脊髓运动神经元，导致无法治愈的肌肉麻痹。然而，在大多数情况下，皮质脊髓轴突的损伤是不完整的，神经技术可以增强幸存的连接以恢复运动功能。我们在这里假设，通过直接与皮质脊髓运动神经元建立兴奋性连接，运动丘脑的深部脑刺激 (DBS) 可以促进幸存的皮质脊髓纤维的激活，改善瘫痪肢体的运动。我们首先在猴子身上确定了最佳刺激目标和参数，这些目标和参数可以增强手臂、手和面部肌肉的运动诱发电位以及握力。这种增强作用在脑白质病变后仍然存在。然后，我们通过确定相应的最佳丘脑目标 (VIM/VOP 核) 将这些结果转化为人类受试者，并复制了在猴子身上获得的结果。最后，我们设计了一种 DBS 方案，可以立即改善慢性创伤性脑损伤患者的自主握力控制。我们的结果表明，针对运动丘脑的 DBS 可能成为治疗运动瘫痪的有效方法。引言中风或脑外伤 (TBI) 会导致皮质脊髓束 (CST) 损伤，破坏皮质与下运动中枢之间的通讯，导致面部、上肢或下肢肌肉功能丧失 1-4 。由此产生的上肢运动障碍仅在美国就严重影响了大约 1000 万人的生活质量 5,6 。强化物理治疗仍然是唯一的常规干预措施，但疗效有限，特别是对于中度至重度轻瘫患者 7,8 。在大多数情况下，CST 的损伤是不完全的。然而，保留的兴奋性下行连接不足以激活脊髓运动神经元，导致功能性运动轻瘫 9-11 。促进残留皮质脊髓轴突的激活可以重建运动神经元的
运动缺陷皮质脊髓束预测术后动静脉畸形及脑辅助评估的空间关系
材料与方法：回顾性分析83例行显微手术切除涉及运动相关区域的脑动静脉畸形患者，利用TOF-MRA和DTI的人工智能技术计算4项人工智能指标，包括FN 5mm/50mm（距病灶边界5～50mm范围内的纤维数目比例）、FN 10mm/50mm（距病灶边界5～50mm范围内的纤维数目比例）、FP 5mm/50mm（距病灶边界5～50mm范围内的纤维体素点比例）、FP 10mm/50mm（距病灶边界5～50mm范围内的纤维体素点比例），采用单因素及多因素分析各指标与术后远期运动功能障碍的关系。使用最小绝对值收缩和选择算子回归与皮尔逊相关系数来选择最佳特征，以开发机器学习模型来预测术后运动缺陷。计算曲线下面积以评估预测性能。
微束小角和广角 X 射线散射在聚合物材料表征中的应用
摘要：随着X射线源、聚焦光学系统和X射线探测器的发展，微束X射线散射技术已经成熟并广泛应用于聚合物材料的表征。微束X射线散射是一种独特而强大的工具，它可以提供有关局部结构的丰富信息，例如材料的空间不均匀性和局部位置的结构变化。此外，通过结合微束小角X射线散射（SAXS）和广角X射线散射（WAXS），可观测的空间尺度范围从几个到几百个A˚，这是聚合物分级结构分析中最重要的尺度范围。本文介绍了微束X射线散射在聚合物结晶、空间不均匀性分析、外场下的应力传递和嵌段共聚物体系中的微相分离结构分析中的代表性应用。 [doi:10.1295/polymj.PJ2007077] 关键词 微束小角和广角X射线散射/聚合物表征/
B.Tech。 （vii sem。）17EC27-微波工程 Arthur Samuel机器学习实验室
klystron管：两个空腔klystrons - 结构，速度调制过程和Applegate图，束束工艺 - o/p功率和效率的表达式。反射klystrons - 结构，Applegate图和工作原理，束数学理论，功率输出，效率，O/P特征。
心脏代谢饮食计划
o 胡萝卜，切丝 –8-10 盎司包装 o 胡萝卜，2 –16 盎司包装 o 菠菜 –2 大包装 10 盎司 o 春季混合蔬菜 – 大包装 10 盎司 o 甘蓝 –2 束 o 瑞士甜菜 –1 束 o 红辣椒 –4、2 或 1 个 o 墨西哥胡椒 –1 小个 o 黄洋葱 –5-6 个中等 o 红洋葱 – 3 个中等 o 大葱 –2 束 o 大蒜 –4-5 个蒜头或 32 盎司罐装切碎 o 韭菜 –1 个中等 o 芹菜 –2 束 o 球芽甘蓝 –4 个 西兰花 –2 个 o 西兰花沙拉 –1 个，8-10 盎司包装 o 大白菜 –1 个 o 甜菜 – 2 束 –6-8 个中等 o 小樱桃或葡萄番茄 –1 包 o 1 束薄荷、香菜 2 束 o 罗勒和欧芹各 1 束 o 姜根 –1-2 英寸 o 红薯 –4 中等 o 黄薯 –2 中等 o 甜豌豆 –4 盎司 o 花椰菜 –2 个中等 o 卷心菜 –1 个绿色、1 个紫色 o 中国茄子 –1 小 o 蘑菇 –8 盎司 o 防风草 –1 个中等 o 西葫芦和黄南瓜 –1 个
田口方法和响应面分析用于设计全加器 S 中的高性能单壁碳纳米管束互连
本研究尝试设计全加器中的高性能单壁碳纳米管 (SWCNT) 束互连。为此，使用 HSPICE 软件中的仿真研究了电路性能，并考虑了 32 纳米技术。接下来，使用田口方法 (TA) 分析了几何参数（包括纳米管直径、束中纳米管之间的距离以及束的宽度和长度）对全加器中 SWCNT 束互连性能的影响。田口灵敏度分析 (TSA) 的结果表明，束长度是影响电路性能的最有效参数（约占功率耗散的 51% 和传播延迟的 47%）。此外，与其他参数相比，纳米管之间的距离对响应的影响很大。此外，响应面法 (RSM) 表明，增加互连长度 (L) 会提高功率耗散的输出。随着互连线宽度 (W) 和碳纳米管直径 (D) 的增加，功耗也增加。减小束中碳纳米管之间的距离 (d) 会导致功耗增加。如果考虑互连线长度和宽度 (L、W) 以及碳纳米管直径 (D) 的参数的最大值以及束中碳纳米管之间距离 (d) 的最小值，则功耗最高。结果还表明，互连线长度 (L) 的增加会增加传播延迟。最后，报告了最佳参数，并使用不同方法 (TA 和 RSM) 比较了优化系统的性能。结果表明，用不同方法预测的全加器中 SWCNT 束互连线最优设计的性能差异小于 6%，根据工程标准是可以接受的。
引用原始发表的论文（记录的版本）：Wang，H.，Salunkhe，O.，Quadrini，W。等（2023）。计算机视觉技术的概述
线束是现代汽车车辆中电子系统的必不可少的硬件。随着汽车行业向电力和自动驾驶的转变，越来越多的汽车电子设备负责能源传输和关键安全功能，例如操纵，驾驶员援助和安全系统。此范式转移从安全角度来看，对汽车线束的需求更大，并强调了在车辆中高质量的线束组件的更重要性。但是，熟练的工人仍然手动执行电线线束组件的大多数操作，并且某些手动过程在质量控制和人体工程学方面都是有问题的。行业对提高竞争力并获得市场份额的需求也持续存在。因此，需要确保组装质量，同时提高人体工程学并优化人工成本。由机器人或人类机器人协作完成的机器人组装，是实现越来越苛刻的质量和安全性的关键推动力，因为它可以使比完全手动操作更具复制，透明和可理解的过程。然而，由于可变形物体的灵活性，在实际环境中，机器人的汇编组装在实际环境中具有挑战性，尽管在简化的工业结构下提出了许多初步的自动化解决方案。先前的研究E↵Orts提出了使用计算机视觉技术来促进线束组件的机器人自动化，从而使机器人能够更好地感知和操纵灵活的线束。本文介绍了针对机器人线束组件提出的计算机视觉技术的概述，并得出了需要进一步研究的研究差距，以促进更实用的机器人丝带线束。