I. 简介 许多研究人员已经基于多孔弹性构建了脑积水的计算理论。此类模型将有助于更好地理解问题,从而提供更好的治疗方法。此类模型还忽略了分流术的间歇性影响,而分流术是治疗脑积水最常用的方法。我们使用弹性和流体力学来创建人脑和脑室系统的数学模型。我们的模型通过考虑跨导水管的流动并包括边界约束来扩展以前的工作。这将为疾病的边界和改善创建一个定量模型。我们开发并解决了该模型的控制方程和边界条件以及有意义的临床发现。我们的模型通过将导水管流与边界约束结合起来,扩展了早期对脑积水的研究。脑脊液沿着脊髓周围的蛛网膜下腔向下流动,然后进入颅脑蛛网膜下腔,然而,物理定律很难解释这种流动是如何持续的。采用体内刺激的数学方法来研究脉动血液、脑和脑脊液的动态相互作用 1 。本文介绍的模拟是为患有脑脊液生理病理疾病脑积水的个体生成的 2 。研究特发性脑积水化学浓度不对称循环的后脑室通透性 3 。使用基本的几何模型,当前的研究提出了一种全新的脑积水多物理扩散过程方法,并作为更复杂的几何模拟的标准 4 。研究了脑脊液在心血管和蛛网膜下腔的循环以及脑脊液渗入多孔脑实质的问题。开发了复杂大脑几何形状的边界条件 5 。将标准受试者的研究信息与代表颅内动力学的实际计算模型进行了比较。该模型利用特定于受试者的磁共振 (MR) 图像和物理边界条件作为输入,可重现脉动的脑脊液循环并模拟颅内压力和流速 6 。该数值模型用于探索横截面几何形状和脊髓运动如何影响非稳定速度、剪应力和压力梯度场 7 。该系统分为五个子模型:动脉系统血液、静脉系统血液、心室脑脊液、颅内蛛网膜下腔和脊髓出血腔。阻力和顺应性将这些子模型连接起来。构建的模型用于模拟七个健康个体中发现的关键功能特征,例如动脉、静脉和脑脊液流量分布(幅度和相移) 8 。此前,利用时间分辨三维磁共振速度映射研究人体血管系统中健康和异常的血流模式。利用这种方法研究了 40 名健康志愿者 9 的脑室系统中脑脊液流量的时间和空间变化。这些颗粒中的脑脊液和血液之间的屏障很小,使脑脊液能够流入循环并被吸收。与脑脊液的产生相反,消耗是压力-
318.010 章节定义。本章中使用的定义,除非上下文另有要求:(1)“部门”是指住房、建筑和建设部;(2)“熟练水管工”是指在水管工大师的监督、指导和责任下,从事或主动从事(作为职业或其他方式)管道的建造、安装、改造、维护、修理、改造、拆除和更换的人;(3)“水管工大师”是指负责监督或指导熟练水管工、水管工学徒和其他人员建造、安装或改造管道的人,或从事、主动从事或宣传或以其他方式表示其被允许或有资格从事管道设计、规划、监督、承包或负责管道的人; (4) “水管工程”是指在建筑物内或建筑物附近安装用于分配供水的管道、用于使用水的装置和用于排出废水和污水的排水管,以及各种配件、附属物和器具的技术。它不包括现场污水处理系统的安装,但建筑物内所需的管道、装置或其他附属物除外。它应包括:
集成串行译码电路 集成 8 高效 PMOS 输出 , 导通电阻 100mΩ 集成内部防烧功率管 动态消影技术 反向击穿保护 支持最大持续电流 2.5A 低功耗设计 消影电位 8 档可调 封装形式: SOP16 广泛应用领域: LED 显示屏、 LED 照明、 LED 景观亮化
摘要 将注意力从威胁性事件上移开可以降低痛觉。这种注意力镇痛作用涉及从前扣带回 (ACC) 到蓝斑,以及从 ACC 到中脑导水管周围灰质 (PAG) – 延髓腹内侧前部 (RVM) 的平行下行控制通路,表明去甲肾上腺素能或阿片类神经调节剂可能发挥作用。为了确定哪种通路调节人类的痛觉活动,我们在三个疗程中同时使用了全脑-脊髓药理学-fMRI (N = 39)。有害的热前臂刺激产生背角 (DH) 的躯体激活,其活动与疼痛报告相关并反映注意力疼痛调节。相邻簇中的活动报告了任务与有害刺激之间的相互作用。有效连接分析表明,ACC 与 PAG 和 RVM 相互作用以调节脊髓活动。用纳曲酮阻断内源性阿片类药物会损害注意力镇痛并破坏 RVM-脊髓和 ACC-PAG 连接。用瑞波西汀增强去甲肾上腺素不会改变注意力镇痛。认知疼痛调节涉及阿片类 ACC-PAG-RVM 下降控制,从而抑制脊髓伤害性活动。
thermophile 嗜热生物 适应高温如温泉、海底排热口及室内热 水管的生物体。能在高达 50 ℃的温度下 生长的一大类细菌、真菌和简单动植物 体;嗜热生物可在高于 50 ℃的环境下生 长繁殖。根据最适生长温度可将嗜热生 物划分为简单嗜热生物( 50-65 ℃),嗜热 生物( 65-85 ℃),极嗜热生物( >85 ℃)。 见: 中温生物 ( mesophile ), 嗜冷生物 ( psychrophile )。
摘要 — 要获得可重构智能表面 (RIS) 的好处,通常需要信道状态信息 (CSI)。然而,RIS 系统中的 CSI 获取具有挑战性,并且通常会导致非常大的导频开销,尤其是在非结构化信道环境中。因此,RIS 信道估计问题引起了广泛关注,并且近年来也成为热门研究课题。在本文中,我们针对一般非结构化信道模型提出了一种决策导向 RIS 信道估计框架。所采用的 RIS 包含一些可以同时反射和感知传入信号的混合元素。我们表明,借助混合 RIS 元素,可以准确恢复导频开销与用户数量成比例的 CSI。因此,与采用无源 RIS 阵列的系统相比,所提出的框架大大提高了系统频谱效率,因为无源 RIS 系统中的导频开销与 RIS 元素数量乘以用户数量成正比。我们还对导频导向和决策导向框架进行了详细的频谱效率分析。我们的分析考虑了 RIS 和 BS 的信道估计和数据检测误差。最后,我们给出了大量模拟结果来验证分析的准确性,并展示了所提出的决策导向框架的优势。
摘要 — 心肌梗塞 (MI) 因其高死亡率和发病率而成为全球主要的健康问题。及早发现 MI 对于及时进行医疗干预和改善患者预后至关重要。在本研究中,我们研究了使用心电图 (ECG) 数据的导联 I 预测 MI 的可行性,重点关注可穿戴监测系统的实际应用。利用 PTB-XL 数据集(其中包括包含正常和各种 MI 样本的 12 导联 ECG 记录的全面集合),我们采用深度学习技术开发二元分类模型。对于使用导联 I 进行 MI 检测,我们在测试集上实现了 0.92 的 AUC 和 0.82 的 AUPR。相比之下,使用 6 导联和 12 导联配置均导致 AUC 为 0.99。这些发现证明了仅使用导联 I 检测 MI 的潜力,这是通过可穿戴设备测量的。这一进步可以通过及时检测和干预显着改善 MI 患者的临床结果。索引术语 — ECG、心肌梗死、Lead-I、ResNet、Transformer、深度学习
本研究的目的是研究思维导图在苏拉卡尔塔 IAIN 英语教育系学生第二学期语法教学中的应用情况。观察和记录是收集数据的工具。这些工具用于收集有关思维导图在语法教学中应用过程、问题和解决方案的数据。数据分析技术从数据缩减、数据显示和验证开始。首先,研究结果表明,思维导图在语法教学中的应用仅用于提供材料概述。它是通过阐述、提问和响应技术或方法来传输材料而开发的。思维导图使学生积极地给出反馈,并成为评估学生在教学过程中对材料的理解程度的标准,学生非常渴望使用思维导图分析材料。从他们在教学过程中的直接反应和在课堂上观察学生的工作可以看出这一点。其次,在语法教学中使用思维导图有一些优势。它们是: (1)让学生了解语法材料的概念;(2)使语法更容易理解;(3)帮助学生轻松记住英语语法结构的概念。
