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航空航天工程 - NASA 技术报告服务器
介绍了一种有效计算复杂二维结构上湍流可压缩流的方法。该方法在整个流场中使用完全非结构化的网格，从而能够处理任意复杂的几何形状，并在粘性和非粘性流场区域使用自适应网格划分技术。网格生成基于局部映射 Delaunay 技术，以便在粘性区域生成具有高度拉伸元素的非结构化网格。使用有限元 Navier-Stokes 求解器对流动方程进行离散化，并使用非结构化多重网格算法实现快速收敛到稳态。湍流建模是使用一种廉价的代数模型进行的，该模型可用于非结构化和自适应网格。计算了多元素翼型几何的可压缩湍流解，并与实验数据进行了比较。作者
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介绍了一种有效计算复杂二维结构上湍流可压缩流的方法。该方法在整个流场中使用完全非结构化的网格，从而能够处理任意复杂的几何形状，并在粘性和非粘性流场区域使用自适应网格划分技术。网格生成基于局部映射 Delaunay 技术，以便在粘性区域生成具有高度拉伸元素的非结构化网格。使用有限元 Navier-Stokes 求解器对流动方程进行离散化，并使用非结构化多重网格算法实现快速收敛到稳态。湍流建模是使用一种廉价的代数模型进行的，该模型可用于非结构化和自适应网格。计算了多元素翼型几何的可压缩湍流解，并与实验数据进行了比较。作者
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介绍了一种有效计算复杂二维结构上湍流可压缩流的方法。该方法在整个流场中使用完全非结构化的网格，从而能够处理任意复杂的几何形状，并在粘性和非粘性流场区域使用自适应网格划分技术。网格生成基于局部映射 Delaunay 技术，以便在粘性区域生成具有高度拉伸元素的非结构化网格。使用有限元 Navier-Stokes 求解器对流动方程进行离散化，并使用非结构化多重网格算法实现快速收敛到稳态。湍流建模是使用一种廉价的代数模型进行的，该模型可用于非结构化和自适应网格。计算了多元素翼型几何的可压缩湍流解，并与实验数据进行了比较。作者
Rigaku Nex CG用户手册
Rigaku Nex CG II系列是一种多元素的多功能分析仪，非常适合测量各种样品中的超低和微量元素浓度。他们为农业，制药和环境监测等行业提供服务。分析仪通过EZ分析以及高级定性和定量分析软件提供简化的用户界面。Rigaku针对用户需求的高级分析解决方案Rigaku的RPF-SQX基本参数软件提供了先进的定性和定量分析功能，包括支持遵守21 CFR第11部分的支持。该软件具有Rigaku配置拟合技术和散射FP，为半定量和严格的定量分析提供了强大的集成平台。系统减少了对校准标准的需求，从而降低了成本和工作量要求。X射线荧光（XRF）是一种用于确定元素组成的经济分析方法，Rigaku的WDXRF产品对于R＆D和QA功能至关重要。
非生物胁迫如何影响植物中的基因表达 -
当前的环境和气候变化对植物 - 病因相互作用的结果有明显的影响，进一步强调了非生物应力强烈影响各级生物相互作用。例如，生理参数（例如植物结构和组织组织）以及原发性和专业的代谢受环境限制的影响，并且这些结合使单个植物成为给定病原体的或多或少适合的宿主。此外，非生物应力会影响植物防御和病原体毒力的及时表达。的确，几项研究表明，温度的变化以及水和矿物营养物的可用性会影响植物防御基因的表达。毒力基因的表达（已知对于疾病爆发至关重要）也受环境条件的影响，可能会修饰现有的病原体，并为新兴的病原体铺平道路。在这篇综述中，我们总结了我们当前对植物和相互作用病原体一侧转录水平上生物相互作用的影响的知识。我们还对非生物和生物胁迫的四种不同组合进行了元数据分析，该组合鉴定了197个常见的调制基因，其基因本体论术语中具有强烈富集的基因。我们还描述了选定的防御相关基因的多元素特定响应。
Mohammadi，Gelareh，Van de Ville，Dimitri，Vuilleumier，Patrik。大脑网络扩散用组成的情绪的功能核心过程
尽管对情感的定义缺乏科学共识，但通常认为它们涉及思想，身体和行为的几种修改。尽管心理学理论强调了情绪的多元素特征，但对大脑中这种组成部分的性质和神经结构知之甚少。我们使用多元数据驱动的方法将广泛的情绪分解为功能性核心过程并确定其神经组织。20名参与者观看了40个情感剪辑，并以32个组件特征的特征定义了119个情感时刻。结果表明，在一组与估值评估，享乐体经历，新颖性，目标 - 相关，方法/避免倾向和社会关注相关的组件过程中编码组件过程的大脑网络中，有不同的情绪从协调的活动中出现。我们的研究超越了以前的研究，该研究通过强调新方法与理论驱动的建模如何为情感神经科学提供新的基础，并揭示人类情感经验的功能结构，从而超越了侧重于分类或维情感的研究。
加法制造信件-NSF -PAR
通过添加剂制造的多元素元素合金（MPEA）的表面工程最近引起了人们对可以实现的非凡材料特性范围的显着关注。在确定制造各种成分合金的最佳加工参数方面存在挑战，它们是构成沉积材料的质量的。尽管如此，只有有限的模型可以预测处理参数的初始参数窗口。使用Alcocrfeni MPEA作为激光金属沉积的测试床，我们提出了一个将材料特性与加工变量相关的框架，从基本分子模拟和元神象优化方法中偶联预测预测。构建了一组无量纲的目标函数，以将元素差异和原子半径连接到宏观过程参数，即冷却速率，能量密度和粉末沉积密度。我们的结果表明，当MPEA由于形成晶体点缺陷而在固体时假设晶体相位，而在快速冷却过程中，二氮的固定速率在固体时假设晶体相时，差异均与冷却速率呈指数变化。然而，在合金的无定形相中缺乏这些缺陷，使元素差异系数没有不同的冷却速率的定义相关性。通过多目标杜鹃搜索的选择，我们构建了一个帕累托正面，以识别处理变量的最佳值，这些值与文献中对复杂合金的激光覆层所采用的参数一致。
yu fei
电化学CO 2还原反应（CO 2 RR）体现了将CO 2转化为燃料和化学原料的有前途的策略。然而，这些产品在燃烧时可能会导致CO 2重新排放，这强调了CO 2阴性策略的必要性，以选择性地将CO 2转换为增值产品而无需重新排放。到此末端，熔融盐Co 2 RR（MSCO 2 RR）使CO 2转化为固态纳米结构化碳，可以轻松收集，永久存储并用低碳足迹使用。然而，先前报道的MSCO 2 RR衍生的碳，尤其是碳纳米管（CNT），已经表现出具有低选择性和石墨化度，限制应用和商业生存能力的碳形态的不均匀混合物。此外，尚未真正实现和全面研究石墨烯合成MSCO2RR。在这里，提出了几项进步，以探索和解决MSCO 2 RR领域中当前的瓶颈，例如以高纯度（〜100％）和高FARADAIC效率（〜80％）的MSCO 2 RR衍生的CNT增长的实现，以及解决方案相2-ELECT-CO 2-电子2-电子的多元素的实现。
小鼠模型中双侧血脑屏障开口的声学全息图
摘要 - 与循环微泡注射结合的经颅聚焦超声（FUS）是唯一的非侵入性技术，它在时间和局部局部打开了血脑屏障（BBB），使靶向的药物允许进入中枢神经系统（CNS）。但是，单元FUS技术不允许同时靶向具有高分辨率的几个大脑结构，并且需要多元素设备来补偿头骨引入的畸变。在这项工作中，我们介绍了声学全息图在小鼠的两个镜像区域进行双侧BBB开口的第一个临床前应用。该系统由一个以1.68 MHz工作的单元素集中的换能器组成，并与3D打印的声性全息图耦合，旨在在体内在麻醉的小鼠中产生两个对称焦点，同时构成了由骷髅头造成的波段差异。T1赢得的MR图像显示在两个对称的准球面斑点处的gadolinium散发。通过编码时间转换领域，全息图能够在小型临床动物头骨内部多个斑点的衍射极限附近以分辨率的分辨率聚焦的声能。这项工作证明了全息图辅助BBB开放对单独半球对称区域中中枢神经系统中的低成本和高度局部靶向药物递送的可行性。
人类心脏组织的自动化模型
基因组是一个序列，该序列完全编码编排整个生物体功能的DNA，RNA和蛋白质。机器学习的进步与整个基因组的大量数据集相结合可以实现一个生物基础模型，从而加速了复杂分子相互作用的机械理解和生成设计。我们报告了EVO，这是一种基因组基础模型，可实现从分子到基因组量表的预测和产生任务。使用基于深信号处理的进展的体系结构，我们将EVO扩展到70亿参数，上下文长度为131千座（Kb），即单核苷酸，字节分辨率。接受了2的训练。7M核和噬菌体基因组可以概括分子生物学的中央教条的三种基本方式，以执行与领先的领域特异性语言模型具有竞争性或胜过领域的零拍函数预测。evo还擅长多元素生成任务，我们通过首次生成合成的CRISPR-CAS分子复合物和整个可转座系统来证明这一点。使用在整个基因组上学习的信息，EVO还可以预测核苷酸分辨率下的基因本质，并且可以产生长度高达650 kb的编码丰富序列，比以前的方法长。通过EVO进行多模式和多尺度学习的进步，为提高我们对生物学的理解和控制跨多个复杂性提供了有希望的途径。