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World File Search System射流
线性共轭聚合物的薄膜作为氧化反应的光剂
光射流。典型的光阳极，dibenzo [b，d]噻吩磺酸（FSO）单体，与额外的富含电子或电子decoient coenters共同聚合，即，苯烯，吡啶基，吡咯乙烯和四苯二苯，形成d - 一个基序。此外，制备了FSO的均聚物，发现水是水氧化的最高性能。随后，该FSO光阳极进一步用于氧化有机合成。我们能够将光阳极用于两个模型反应；特定的cally，通过氧化苯胺的氧化和通过甲基苯基硫DE的氧化和相应的选择性合成N-苯二烯苯甲酰胺的合成，并分别实现了高达92％和99％的选择性。进行了稳态和操作测量中的测量，以建立结构 - 聚商结构之间的性质关系及其在光阳性反应中的性能。在这些系统中，主动位点确定了这种转换的速率：通过测量结果，我们确定FSO光轴在其磺基群上积累光激发电荷有效，从而为氧化反应带来了最佳性能。这项工作是一项概念验证研究，用于采用成本效率的聚合物半导体通过常规合成来构建PEC系统。此外，它突出了设计聚合物结构的战略方法，从而改善了有机合成的太阳能转换以及选择性和产量。
引用Vollema，E。M.，Amanullah，M。R.，Prihadi，E.A.左
从莱顿大学医学中心的正在进行的患者的注册表中研究人群和数据收集，有616例有症状的严重AS患者使用2D斑点跟踪超声心动图（即在2000年至2017年之间，选择了有症状的Severe诊断为有症状的诊断后的首次可用超声心动图。是最近指南的建议，严重定义为平均主动脉阀梯度> _40mmHg和/或主动脉阀区域（AVA）<1.0 cm 2 [或索引主动脉阀区域（AVAI）<0.6 cm 2/m 2]和/或峰值主动脉射流velocity> _4 m/s> _4 m/m/s。 14 - 16所有超声心动图数据均在临床上获取，并由经验丰富的观察者分析。排除标准是先前的主动脉瓣置换（AVR），缺乏症状以及由于声窗不良或数据不足而导致的斑点跟踪分析不足。患者人口统计和临床数据（例如心血管药物使用和合并症）和临床随访数据是从部门患者信息系统（EPD-Vision 11.8.4.0;尼德兰莱顿大学医学中心）和医院记录（Hix; Hips; Hips; Chipsoft; Chipsoft，Amsterdam，Netherlands）收集的，并进行了回顾。由于此分析的回顾性质，机构审查委员会放弃了对知情同意书的需求（CME 10.053）。支持本研究结果的数据可根据合理的要求提供给相应的作者。
肝硬化患者和急性代理患者的心脏功能障碍
缩写：ACLF，急性智力衰竭； AD，急性代偿性； BNP，脑脂肪肽； CCM，肝硬化心肌病； CI，心脏指数； CO，心输出量； DD，舒张功能障碍； DRA，利尿反应性腹水； E/A比，心室填充的早期（心房）阶段的比率； E/E'比率，早期填充与早期舒张期二尖瓣环形速度的二尖瓣峰值的比率； ECV，细胞外体积分数； EF，左心室射血分数； EIVPD，射流室内压差； FXR，Farnesoid X受体；胃肠道，胃肠道； GLS，全球纵向应变； HRS，肝素综合征； HRS-Aki，肝综合征 - 急性肾脏损伤； iNOS，可诱导的一氧化氮； Lavi，左心房体积指数； LBP，脂多糖结合蛋白； LT，肝移植； LVSWI，左心室中风工作指数；狼牙棒，重大的不良心脏事件；融合，终末期肝病的模型；纳什，非酒精性脂肪性肝炎； NF-KB，核因子-KB；不，一氧化氮； RA，难治性腹水； SBP，自发细菌性腹膜炎； TDI，组织多普勒成像；提示，跨循环肝内移植系统分流； TLR4，Toll样受体4; TNFα，肿瘤坏死因子-Alpha； TR，三尖瓣反流； UDC，不稳定的肝硬化。
脉冲功率驱动的高能量密度物理实验中的集体光学汤姆逊散射（特邀）
光学集体汤姆逊散射用于诊断伦敦帝国理工学院 Magpie 脉冲功率发生器的磁化高能密度物理实验。该系统使用来自 Nd:YAG 激光的 2 次谐波的放大脉冲（3 J、8 ns、532 nm）来探测各种高温等离子体物体；密度在 10 17 -10 19 cm -3 范围内，温度在 10 eV 到几 keV 之间。散射光从等离子体内 100 µ m 级体积中收集，然后成像到光纤阵列上。多个收集系统从不同方向观察这些体积，同时使用不同的散射 K 矢量（和不同的相关 α 参数，通常在 0.5 – 3 范围内）进行探测，从而可以独立测量大量等离子体流的不同速度分量。光纤阵列与带有门控 ICCD 的成像光谱仪耦合。该光谱仪配置为观察集体汤姆逊散射光谱的离子声波 (IAW)。用理论谱密度函数 S ( K , ω ) 拟合光谱可测量局部等离子体的温度和速度。拟合受到激光干涉仪对电子密度的独立测量以及不同散射矢量的相应光谱的限制。这种 TS 诊断已成功应用于广泛的实验，揭示了磁化冲击、旋转等离子体射流和内爆线阵列内的温度和流速转变，以及提供磁重联电流片内漂移速度的直接测量。I. 简介
在...
摘要 - 从农业到公共安全的各种应用程序的普遍采用，需要了解它们所创造的空气动力学干扰。本文介绍了一个计算轻量级模型，用于估算悬停在四四个下方的诱导流量的时间平均幅度。与依赖昂贵的计算流体动力学（CFD）模拟或无人机特异性耗时的经验测量的相关方法不同，我们的方法从湍流中利用经典理论。通过分析大型运动捕获系统中不同大小的无人机的16个小时的流量数据，我们首次表明，在车辆下方的2.5无人驾驶飞机示威后，所有无人机螺旋桨的合并流都被所有无人机螺旋桨的合并被用湍流的射流良好。使用新颖的归一化和缩放，我们在实验上识别模型参数，这些参数描述了一个统一的平均速度字段，低于不同大小的四肢。模型仅需要无人机的质量，螺旋桨尺寸和无人机尺寸进行计算，可以准确地描述了远距离在非常大的体积的远距离上，这是不切实际的，以模拟使用CFD。我们的模型提供了一种实用的工具，可确保在人类附近更安全操作，从而在多代理方案中优化传感器放置和无人机控制。我们通过设计一个控制器来证明后者，该控制器可以补偿另一台无人机的向下冲洗，从而导致高度下方的高度偏差四倍。视频：https：//youtu.be/-erfmxwtzps
湍流射流的人工智能控制
开发了一种人工智能 (AI) 控制系统，以最大限度地提高湍流喷射的混合率。该系统由六个独立操作的非稳定微型喷射执行器、两个放置在喷射器中的热线传感器和用于无监督学习近乎最优控制律的遗传编程组成。该定律的假设包括多频率开环强迫、传感器反馈及其非线性组合。混合性能通过喷射中心线平均速度的衰减率来量化。有趣的是，人工智能控制的学习过程按性能提高的顺序逐一发现了传统控制技术可实现的经典强迫，即轴对称、螺旋和拍打，最终收敛到迄今为止未探索过的强迫。仔细检查控制环境可以揭示学习过程中产生的典型控制定律及其演变。最佳 AI 强制产生复杂的湍流结构，其特点是周期性生成的蘑菇结构、螺旋运动和振荡射流柱，所有这些都提高了混合率并且远远优于其他结构。这种流动结构以前从未被报道过，我们从各个方面对其进行了检查，包括速度谱、平均和波动速度场及其下游演变，以及三个正交平面中的流动可视化图像，并与其他经典流动结构进行了比较。除了对微射流产生的流动及其对主射流初始条件的影响的了解之外，这些方面还为我们了解这种新发现的流动结构高效混合背后的物理原理提供了宝贵的见解。结果表明，人工智能在征服许多执行器和传感器的控制律的巨大机会空间以及优化湍流方面具有巨大潜力。
引导的等离子体喷气机，直接在湿表面上
摘要大气压力等离子体射流（APPJS）用于治疗表面（无机，有机和液体）的最佳用途取决于能够控制等离子体生成的反应物种流向表面的流动。典型的APPJ是一种稀有的气体混合物（RGM），该混合物（RGM）流过施加电压的管，产生RGM等离子体羽流，可延伸到环境空气中。由于电离波（IW）需要较高的电场才能传播到空气中，因此RGM等离子体羽流由周围的空气罩引导。将环境空气与RGM等离子体羽流的混合确定活性氧和氮种（RONS）的产生。AppJ通常是垂直于被处理的表面的定向。然而，由于AppJ传播性能的变化和所得的气体动力学，APPJ相对于表面的角度可能是控制反应性物种到表面的一种方法。在本文中，我们讨论了针对两个点的计算和实验研究的结果 - 具有或不具有指导气体罩的Appj中的IWS作为AppJ相对于表面的APPJ角度的函数；并使用该角度控制薄水层的血浆激活。我们发现，从等离子体管中传播到同一气体环境中的APPJ缺乏裹尸布引导的喷气机的任何方向性特性，并且随着等离子管的角度的变化，很大程度上遵循电场线。引导的Appjs随着角度的变化而同轴繁殖，并垂直向表面垂直转动，仅在表面上方只有几毫米。APPJ的角度产生不同的气体动态分布，从而可以对转移到薄水层的RON的含量进行一定程度的控制。
各种溶剂对从蓝莓中提取花青素的影响用于染料敏化的太阳能电池
，我们通过一种溶剂提取方法从天然染料源蓝莓中提取花色苷，用于在制造染料敏化太阳能电池（DSSC）中用作敏化剂。在提取花青素时，我们使用了乙腈，丁醇，乙醇和丙酮等溶剂，并检查了它们对DSSCS性能的影响。当前，可用的商业级二氧化钛（TIO 2）粉末由80 mol％金红石和20 mol％的解剖酶相组成。在准备光阳极的制备中，Tio 2粉末是通过医生刀片技术应用的。准备好的光轴浸入了提取的花青素染料中，并在整个过程中屏蔽了光线，并在不同的持续时间内暴露于不同的持续时间。为了制备电极，将大约1 nm厚的铂膜溅射到粘锡氧化物（ITO）玻璃底物上。最后，通过染料染色将涂层光射流用电极密封。为了评估制造的DSSC的性能，通过紫外线可见光谱（UV- VIS）和太阳能模拟器测量了入射光子到电子转换效率（IPCE）。结果表明，从丁醇中蓝莓提取的染料持续12小时的DSSC效率最高。在这项研究中，TERT叔丁醇是用于制造DSSC的最佳提取溶剂，从蓝莓中提取的花青素，效率为0.45％，填充系数为68.20％。需要进一步的研究才能找到一种更合适的溶剂和提取方法，而这项研究的结果证明，从天然染料来源（例如蓝莓在太阳能细胞技术中）使用染料是有希望的。
湍流射流的人工智能控制
开发了一种人工智能 (AI) 控制系统，以最大限度地提高湍流喷射的混合率。该系统由六个独立操作的非稳定微型喷射执行器、两个放置在喷射器中的热线传感器和用于无监督学习近乎最优控制律的遗传编程组成。该定律的假设包括多频率开环强迫、传感器反馈及其非线性组合。混合性能通过喷射中心线平均速度的衰减率来量化。有趣的是，人工智能控制的学习过程按性能提高的顺序逐一发现了传统控制技术可实现的经典强迫，即轴对称、螺旋和拍打，最终收敛到迄今为止未探索过的强迫。仔细检查控制环境可以揭示学习过程中产生的典型控制定律及其演变。最佳 AI 强制产生复杂的湍流结构，其特点是周期性生成的蘑菇结构、螺旋运动和振荡射流柱，所有这些都提高了混合率并且远远优于其他结构。这种流动结构以前从未被报道过，我们从各个方面对其进行了检查，包括速度谱、平均和波动速度场及其下游演变，以及三个正交平面中的流动可视化图像，并与其他经典流动结构进行了比较。除了对微射流产生的流动及其对主射流初始条件的影响的了解之外，这些方面还为我们了解这种新发现的流动结构高效混合背后的物理原理提供了宝贵的见解。结果表明，人工智能在征服许多执行器和传感器的控制律的巨大机会空间以及优化湍流方面具有巨大潜力。
纪念隧道消防通风测试计划 - AIVC
(36 .2 m 2 ) 车辆面积和 260 ft2 (24.2 m 2 ) 天花板集气室（见图 J）。天花板集气室后来被拆除以进行纵向射流风扇测试，分为供气和排气部分，其面积沿隧道长度呈线性变化。供气出口位于路面附近，而排气入口位于隧道天花板。为测试计划对隧道进行的修改包括在北面和南面风扇室安装新的中央风扇装置（见图 2）。每个风扇室安装了三台 300 马力 (224 kW) 完全可逆轴流风扇，配有外部冷却装置。每个风扇能够以 5.2 英寸水压表 (1294 Pa) 的速度移动 200,000 cfm (94.4 m 3 /s)，额定可承受高达 600°F (3 l 6°C) 的温度，并且具有可调频率驱动器，能够在 120 和 1200 rpm 之间改变风扇速度。这些风扇将用于完全和部分横向通风测试。在现有的天花板静压箱中安装了中间隧道隔板，以实现双区通风。此外，在分隔天花板静压箱的供应和排气部分的墙上开了洞，以允许在没有那堵墙的情况下出现的气流模式。横向测试完成后，拆除天花板静压箱并安装喷射风扇。24 台 75 马力 (56 千瓦) 轴流喷射风扇以三台为一组，等距悬挂在隧道天花板上。每台风扇可移动 91,000 立方英尺 (43.0 立方米/秒) ：