XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System子流
X射线成像方法用于含粒子流的原位研究
摘要流量参数的准确测量通常取决于传感器的可访问性。光流评估技术，例如粒子图像速率（PIV）和粒子跟踪速度计（PTV），仅限于光学上透明的介质。但是，许多工业过程都涉及不透明的媒体，需要采用替代方法。本研究介绍了X射线粒子跟踪速度法（XPTV）的开发和应用，以研究此类介质中的流量。具体来说，检查了融合细丝制造（FFF）打印机的喷嘴内的流量。这项工作的新贡献是使用XPTV对加热流进行的首次分析，通过在聚合物流中引入钨粉作为对比剂来实现。该研究成功地可视化了抛物线速度曲线，证明了该方法的功效。
来自苏格兰牛乳腺炎病例的克雷伯氏菌肺炎分离株的抗菌耐药性和分子流行病学
肺炎克雷伯氏菌是机会性病原体，可能导致奶牛乳腺炎。K.肺炎乳腺炎通常的治愈率较差，并且可能导致慢性感染的发展，这对健康和生产都有影响。但是，很少有研究旨在通过牛乳腺炎病例进行全基因组测序来充分表征肺炎。在这里，使用基质辅助激光解吸/电离飞行时间质谱（MALDI-TOF MS）和全基因组测序鉴定出与乳腺炎相关的肺炎分离株与乳腺炎相关的肺炎。此外，全基因组序列数据用于遗传分析，并且都与表型AMR测试并行，均与virulenceandantimicrobial耐药性（AMR）预测。四十二个分离株被鉴定为K.肺炎。进行全基因组测序，观察到31种多层次序列类型，这表明这些分离株的来源可能是环境的。分离株的关键毒力决定因素，编码了获得的铁载体，结肠癌和高胶体。其中大多数是缺乏的，除了YBST（编码Yersiniabactin）以六个分离株存在。在整个数据集中，对链霉素（26.2％）和四环素（19％）的表型AMR水平很明显，以及对头孢霉素（26.2％）和新霉素（21.4％）的中间易感性。的重要性是检测两个产生ESBL的分离株，这些分离株表现出对阿莫西林 - 克拉维酸，链霉素，四环素，头孢霉素，头孢菌素，头孢霉素和头孢菌素的抗性性。
全球牛群伯纳特氏柯克斯体（Q 热）血清流行率、分子流行率及趋势：系统评价与荟萃分析
结果：在 1541 篇引文中，荟萃分析纳入了 86 项研究，涉及六大洲 42 个国家的 38,057 个牛群。估计全球牛群水平的 C. burnetii 血清流行率为 44.4%（95% 置信区间 [CI]，37.9%–51.1%），纳入的研究之间存在高度异质性。奶牛群的牛群水平血清流行率明显高于肉牛群（分别为 49.0% [95% CI：41.9%–56.2%] vs. 14.5% [95% CI：5.8%–32.1%]）。估计全球牛群水平的 C. burnetii 分子流行率为 32.3%（95% CI：25.3%–40.01%），纳入的研究之间存在高度异质性。各大洲的牛群水平分子流行率存在显著差异。牛群水平分子流行率范围从亚洲的 12.8%（95% CI：7.1%–21.9%）到北美的 70.0%（95% CI：36.3%–90.5%）。就趋势而言，在研究年份中，牛群水平的伯氏锥虫血清流行率没有显著变化。
氨-空气火焰条件下等离子流的一维建模
摘要 本文对氨-氧-氮-水混合物中的流光进行了自洽一维建模。开发并验证了一种包含物质输运、静电势和详细化学性质的流体模型。然后使用该模型模拟由纳秒电压脉冲驱动、在不同热化学条件下由一维层流预混氨-空气火焰产生的雪崩、流光形成和传播阶段。成功证实了 Meek 标准在预测流光起始位置方面的适用性。由于电离率不同，流光形成和传播持续时间随热化学条件的不同而存在显著差异。热化学状态还影响击穿特性，通过保持背景减小电场恒定来测试击穿特性。详细的动力学分析揭示了 O（1 D）在关键自由基（如 O、OH 和 NH 2 ）生成中的重要性。此外，还报道了 NH 3 的解离电子激发对 H 和 NH 2 自由基产生的贡献。不同热化学状态下各种非弹性碰撞过程的电子能量损失分数的空间和时间演变揭示了燃料解离所消耗的输入等离子体能量以及雪崩和流光传播阶段主要过程的巨大变化。本研究报告的方法和分析对于开发用于氨点火和火焰稳定的受控纳秒脉冲非平衡等离子体源的有效策略至关重要。
量子流体的多体干涉测量法
在量子科学中，表征强关联物质是一项日益重要的挑战，因为其结构常常被大量纠缠所掩盖。越来越明显的是，在量子领域，状态准备和表征不应分开处理——将这两个过程纠缠在一起可在信息提取方面带来量子优势。在这里，我们提出了一种结合绝热态准备和拉姆齐光谱学的方法，我们称之为“多体拉姆齐干涉法”：利用我们最近开发的计算基态和多体本征态之间的一对一映射，我们准备一个由辅助量子比特的状态控制的多体本征态叠加，让叠加演化出相对相位，然后逆转准备协议以解开辅助量子比特的纠缠，同时将相位信息重新定位到其中。然后，辅助量子比特断层扫描提取有关多体本征态、相关激发光谱和热力学可观测量的信息。这项工作证明了利用量子计算机有效探索量子物质的潜力。
对面部识别的探索张量子流的卷积神经网络模型开发：
摘要。目的：面部识别已成为人工智能研究中越来越有趣的领域。在这项研究中，本研究旨在探索通过TensorFlow实施的CNN的应用，以开发出强大的模型，以增强学生出勤系统中的面部识别精度。这项研究的重点是开发一个模型，该模型使用在计算机科学系的实习出勤记录中收集的多级学生图像中的多级学生图像中识别学生面孔。方法：包含19名学生的面部图像的数据集成为培训和验证CNN模型的基础。该数据集来自计算机科学系的实习记录，其中包括231张培训图像和59张验证图像。预处理阶段包括面部区域检测和分类，导致组织良好的数据集用于培训和验证。由七层组成的CNN体系结构经过精心设计，以实现最佳性能。结果：该模型表现出非凡的准确性，在300个训练时期后，验证数据集的93％达到了93％。精确度，召回和F1得分指标被跨不同类别进行详细评估，强调了该模型在准确地对面部图像进行分类方面的熟练程度。使用基于VGG-16的模型进行比较分析，展示了提出的CNN体系结构的优越性。此外，Web服务的实施证明了该模型的实际适用性，以少于0.3秒的出色响应时间提供准确的预测。新颖性：这项全面的研究不仅提高了面部识别技术，而且还提出了适用于现实情况的模型，尤其是在学生出勤系统中。关键字：面部识别，机器学习，深度学习，CNN于2024年5月 / 2024年5月修订 / 2024年5月接受，这项工作已根据创意共享归因4.0国际许可获得许可。
还原计划西门子流动性有限公司。
我们的大多数碳排放量都位于供应链中，因此我们专注于建立更紧密的关系并改善与供应商的沟通。我们已经完成了一个碳热图，并确定了哪些供应商对我们的范围3足迹贡献了最大的贡献，我们首先将这些供应商瞄准，以在其脱碳之路上支持它们。我们的采购人员接受了脱碳培训，以便他们可以自信和有效地与供应商互动。为了更好地了解供应商的性能，我们正在设计和构建新的供应商门户网站，以捕获可持续性数据，特别是我们供应商的脱碳，目标和迄今为止的进度。
玛丽阿罗病毒的分子流行病患者中，巴西Roraima State，2018-2021
样本ID周期阈值病毒隔离469 40.00未执行470 39.03未执行472 39.29未执行20 38.82失败21 39.98未执行22 39.71未执行49 39.17未执行58 27.03 27.03成功（VIRAL GRANTIN）90 39.70 NOT CORTOR DORCOR DORCOR DORCOR DORCOR DORCOR DORCOR DORCOR DORCOR DORCOR DORCOR DORCOR DORCOR DORCOR DORCOR DORCOR CORTOR ETORCOR DORCOR NOT CORTOR CORTIS DOROT COROTIT DOROT CORO DISS录起 40.43 Not performed 166 39.69 Not performed 240 38.90 Failed 285 39.36 Not performed 310 38.03 Failed 329 39.42 Not performed 336 39.34 Not performed 340 39.26 Not performed 352 39.48 Not performed 360 39.43 Not performed 402 36.82 Failed 430 39.23 Not performed 458 39.40 Not执行396 37.96失败424 30.35成功（病毒生长）66 31.03失败315 33.76失败
分子流行病学20405 -Biol439 -A01 ...
讲座：TWF：9:30 AM！晚上10:20！ C118，David Strong Bldg。 课程描述。 本课程介绍了分子流行病学的基本原理和应用。 我们专注于鉴定在人类中在疾病中发挥作用的基因（例如，使用联系和关联研究，外显子组和基因组测序）以及此类发现对诊断，筛查和治疗的影响。 囊性纤维化，癌症，HIV进展和人类HAPMAP是涵盖的受试者。 该课程的关键组成部分是完成和介绍一个学期的小组项目。 评估1。 分配：（50 pts）i）或分配（5）ii）阅读分配：植入前遗传诊断（5）iii）canrisk乳腺癌风险风险分配（5）iv）hapmap分配：选择标记标记SNPS（5）V）组（5）V组（10）vi）研究报告（10）VI研究报告（20）VI。 中期考试：（20分）3。 FINAL EXAM: (30 pts) Grading scheme: A+ (90%-100%), A (85-89%), A- (80-84%), B+ (77-79), B (73-76%), B- (70-72%), C+ (65-69%), C (60-64%), D (50-59%), F (<50%), N （最大 = 49％）：未能完成以下一个或多个：中期考试，期末考试，研究报告。晚上10:20！C118，David Strong Bldg。 课程描述。 本课程介绍了分子流行病学的基本原理和应用。 我们专注于鉴定在人类中在疾病中发挥作用的基因（例如，使用联系和关联研究，外显子组和基因组测序）以及此类发现对诊断，筛查和治疗的影响。 囊性纤维化，癌症，HIV进展和人类HAPMAP是涵盖的受试者。 该课程的关键组成部分是完成和介绍一个学期的小组项目。 评估1。 分配：（50 pts）i）或分配（5）ii）阅读分配：植入前遗传诊断（5）iii）canrisk乳腺癌风险风险分配（5）iv）hapmap分配：选择标记标记SNPS（5）V）组（5）V组（10）vi）研究报告（10）VI研究报告（20）VI。 中期考试：（20分）3。 FINAL EXAM: (30 pts) Grading scheme: A+ (90%-100%), A (85-89%), A- (80-84%), B+ (77-79), B (73-76%), B- (70-72%), C+ (65-69%), C (60-64%), D (50-59%), F (<50%), N （最大 = 49％）：未能完成以下一个或多个：中期考试，期末考试，研究报告。C118，David Strong Bldg。课程描述。本课程介绍了分子流行病学的基本原理和应用。我们专注于鉴定在人类中在疾病中发挥作用的基因（例如，使用联系和关联研究，外显子组和基因组测序）以及此类发现对诊断，筛查和治疗的影响。囊性纤维化，癌症，HIV进展和人类HAPMAP是涵盖的受试者。该课程的关键组成部分是完成和介绍一个学期的小组项目。评估1。分配：（50 pts）i）或分配（5）ii）阅读分配：植入前遗传诊断（5）iii）canrisk乳腺癌风险风险分配（5）iv）hapmap分配：选择标记标记SNPS（5）V）组（5）V组（10）vi）研究报告（10）VI研究报告（20）VI。中期考试：（20分）3。FINAL EXAM: (30 pts) Grading scheme: A+ (90%-100%), A (85-89%), A- (80-84%), B+ (77-79), B (73-76%), B- (70-72%), C+ (65-69%), C (60-64%), D (50-59%), F (<50%), N （最大= 49％）：未能完成以下一个或多个：中期考试，期末考试，研究报告。
Zhang，J.，Yang，X.，Sagar，S.，Dube，T.，Koo，D.D.，Kim，B.-G.，Jung，Y.-G。，＆Zhang，J。（2022）。热粒子流体动力学模型 Chen，C。X.，Carpenter，J。S.，Murphy，T.，Brooks，P。 将在Springerlink中可视化的本章的元数据 Hopf，F。W.（2020）。关于促进成瘾相关行为的Orexin/dybocretin促进的最新观点。神经药理学，168，108013。https：//doi.org 规定的阿片类药物剂量与汽车撞车风险之间的关联 PVA-GO复合水凝胶的制备和离子的作用 SCI：贝叶斯自适应阶段I/II剂量调查设计会计，用于免疫疗法试验的半竞争风险结果 工程MWCNT/环氧纳米纤维支架的静电纺丝，以增强CFRPS的物理和机械性能 基因工程食品菜籽油 为... ccep ted rticle -iu印第安纳波利斯学者 COVID-19和未来新出现的病毒对造血细胞移植和其他细胞疗法的影响 稀释的三重和双抗生素糊的作用对牙髓干细胞并确定 TPQCI：一种基于拓扑的潜在方法，用于量化拷贝数变化的功能影响 双重因果效应的强大估计 Niculescu，A。B.和Le-Niculescu，H。（2020）。最近的GWAS数据与以前的血液生物标志物的收敛：独立reproducibili
Zhang，J.，Yang，X.，Sagar，S.，Dube，T.，Koo，D.D.，Kim，B.-G.，Jung，Y.-G。，＆Zhang，＆Zhang，J. （2022）。 使用磨料水喷射技术对热屏障涂层过程的平滑颗粒流体动力学建模。 制造科学与工程杂志，144（091012）。 https://doi.org/10.1115/1.4055048Zhang，J.，Yang，X.，Sagar，S.，Dube，T.，Koo，D.D.，Kim，B.-G.，Jung，Y.-G。，＆Zhang，＆Zhang，J.（2022）。使用磨料水喷射技术对热屏障涂层过程的平滑颗粒流体动力学建模。制造科学与工程杂志，144（091012）。https://doi.org/10.1115/1.4055048