最近,在光学参数放大器(OPA)中使用中红外(MID-IR)差异频率产生(DFG)的磷化物磷化物(CDSIP 2或CSP)的使用引起了极大的兴趣[1-4]。由于广泛的大气变速箱窗口,该光谱区域(3-5 µm)已被认为对于通信,遥感和定向能源应用很重要,该窗户允许相对较低的损失传播[5,6]。csp是一个四方点组(€4 2 m)负单轴晶体,具有较大的二阶非线性(d 36 = 84.5 pm/v),具有较大的双重双发性(-0.05)(-0.05)(-0.05),大带隙(E G = 2.45 ev),比较大的透明度范围和较低的固定性吸收率在普通的范围内供应较大的材料。 [7]以较低的导热率为代价[8]。先前已经测量了CSP的线性和二阶非线性光学(NLO)特性[8-10]。在这项工作中,我们在近红外(NIR)中测量泵浦波长(1.5 µm和2.0 µm)的非线性吸收(NLA)和非线性屈光度(NLR),并在MID-IR中选择中MID-MIR(3.0 µm m至3.0 µm至5.0 µm)。然后,我们检查了该NLA和NLR对OPA性能的影响。我们表明,在高泵送辐照度下,NLA可以通过增加泵的吸收并降低转化率的效率来成为OPA性能的限制因素。
*应与之解决的对应:wjgytc14@gmail.com,akilpatr@ucsc.edu摘要背景:新病毒变体的出现,包括SARS-COV-2的Omicron变体(B.1.1.529),可以导致免疫逃生和疫苗有效性。中和抗体滴度可用于快速估计疫苗有效性(VE),因为它们可以在出现新病毒变体后轻松测量,并已证明是SARS-COV-2和其他病原体的保护相关的。然而,很少有研究检查了与多种病毒变体的VE抗体滴度关系,并且没有一个验证了免疫反射变体的关系。方法:我们利用疫苗和病毒变体之间的变化来估计54倍的抗体滴度关系,用于54倍的Covid-19端点的中和抗体滴度范围:症状性疾病和住院。我们预测了第一个中和抗体滴度三天后的Omicron VES。我们使用随后收集的观察性VE数据测试了这些预测。发现:对于两种mRNA疫苗(mRNA-1273,BNT162B2),拟合模型预测,与Delta变体相比,Omicron变体的感染将增加Omicron变体的感染。但是,预计第三次疫苗剂量可以恢复保护。样本验证数据表明,模型预测非常准确,所有预测都在观察到的VE估计值的10%以内,所有经验估计值都落在模型预测间隔内。解释:这些分析表明,使用中和抗体滴度的模型可以提供快速的VE估计值,从而可以为疫苗设计和选择提供信息。资助加利福尼亚州卫生局,国家科学基金会
均匀指数均匀度衡量社区中不同物种的丰富性的平等程度。物种丰富度无法区分这个社区与物种几乎同样丰富的社区。均匀度量化了多样性的这种公平性成分。已经提出了许多均匀指数,其中最多是作为丰度分布的函数。例如,一个简单的措施是:j = h' /h max where:均匀度范围从0到1,其中1代表完全均匀度。该指数和其他类似的指数允许独立视为或与丰富性和多样性指数共同考虑均匀性。均匀度的社区可以表明成熟,稳定的环境。不均匀的社区经常受到干扰,过渡环境。随着时间的推移,均匀度的变化可能会在物种身份发生变化之前很早就表明社区结构的变化。平均指数因此提供了重要的其他信息以及其他多样性指标。稀有指数大多数多样性指数对所有物种都具有同等的重量,但是稀有物种可能特别保护。稀有指数重点是评估与社区中稀有物种特别相关的生物多样性成分。一个简单的稀有性指数是样本中仅由单个个体表示的物种数量。更高的数字表示更大的稀有性。该指数提供了简单的生物学含义,但缺乏有关稀有性模式的其他信息。更复杂的指数评估比例丰度。例如,Berger-Parker指数为:d = nmax/n wery:nmax是最丰富物种中的个体数量。n是样本中个体的总数。较高的值表明最常见物种的优势更大。
摘要 创伤性脑损伤 (TBI) 通常会导致中线移位 (MLS),这是头部损伤严重程度和预后的关键指标。在过去十年中,使用人工智能 (AI) 技术自动分析头部计算机断层扫描 (CT) 扫描中的 MLS 引起了广泛关注,并有望提高诊断效率和准确性。本综述旨在总结基于 AI 的 TBI 病例 MLS 分析方法的研究现状,确定所采用的方法,评估算法的性能,并得出关于其潜在临床适用性的结论。进行了全面的文献检索,确定了 15 篇不同的出版物。对已确定的文章进行了分析,重点关注使用 AI 技术进行 MLS 检测和量化,包括它们的 AI 算法选择、数据集特征和方法。所综述的文章涵盖了与 MLS 检测和量化相关的各个方面,采用在二维或三维 CT 成像数据集上训练的深度神经网络。数据集大小从 11 名患者的 CT 扫描到 25,000 张 CT 图像不等。AI 算法的性能在准确度、灵敏度和特异性方面表现出差异,灵敏度范围为 70% 到 100%,特异性范围为 73% 到 97.4%。利用深度神经网络的基于 AI 的方法已显示出在 TBI 病例中 MLS 的自动检测和量化方面的潜力。然而,不同的研究人员使用了不同的技术;因此,很难进行批判性比较。需要进一步研究和评估方案的标准化,以确定这些 AI 算法在临床实践中用于 MLS 检测和量化的可靠性和通用性。研究结果强调了 AI 技术在改善 MLS 诊断和指导 TBI 管理临床决策方面的重要性。
目的。本研究通过基于皮质厚度的大脑结构协方差网络(即半球形态网络)计算得出图形指标的性别差异。方法。使用从人类连接组计划 (HCP) 中检索到的 285 名参与者(150 名女性,135 名男性)的 T1 加权磁共振成像扫描,为每个参与者构建半球形态网络。在这些半球形态网络中,两个不同大脑区域在皮质厚度值分布模式方面的相似度(Jensen - Shannon 散度)被定义为连接两个不同大脑区域的网络边的权重。在计算和总结全局和局部图形指标之后(跨网络稀疏度级别 K = 0: 10 - 0: 36),得出这些图形指标的不对称指数。结果。半球形态网络满足小世界性和全局效率,网络稀疏度范围为 K = 0 : 10 – 0 : 36 。不对称指标的组间比较(女性与男性)显示,对于归一化聚类系数、归一化特征路径长度和全局效率的全局指标,不对称的方向性相反(向左与向右)(所有 p < 0 : 05)。对于局部图形度量,男性扣带回-顶上回的节点效率向右不对称性大于女性,女性颞极的度中心性向左不对称性大于男性,直肠回的度中心性在女性(向右)和男性(向左)的半球间不对称性方向相反(所有 p < 0:05)。结论。由于皮质厚度分布与其他大脑区域的相似性,男性和女性的扣带回、顶上回、颞极和直肠回的半球间不对称模式不同。因此,在未来的大脑形态和大脑结构协方差网络研究中,必须考虑性别与半球相互作用的可能影响。
肽类导向的 CdSe 纳米粒子组装 Madison Monahan a、Bin Cai b、Tengyue Jian b、Shuai Zhang b,c、Guomin Zhu b,c、Chun-Long Chen b,d、James De Yoreo a,b,c、Brandi M. Cossairt a * a 华盛顿大学化学系,Box 351700,华盛顿州西雅图 98195-1700。b 太平洋西北国家实验室物理科学部,华盛顿州里奇兰 99354。c 华盛顿大学材料科学与工程系,华盛顿州西雅图 98195-1700。d 华盛顿大学化学工程系,华盛顿州西雅图 98195。*cossairt@uw.edu 摘要。蛋白质的高信息含量驱动它们的层次化组装和复杂功能,包括无机纳米材料的组织。类肽提供了一种与蛋白质非常相似的有机支架,但溶解度范围更广,侧链和功能组易于调节,可创建具有原子精度的各种自组装结构。如果我们能够利用这种模式并了解控制它们如何引导无机材料成核和组装以设计此类材料内的秩序的因素,那么功能和基础科学的新维度就会出现。在这项工作中,类肽管和片被探索为组装胶体量子点 (QD) 和簇的平台。我们已成功合成了具有双官能化封端配体的 CdSe QD,该配体含有羧酸和硫醇基团,并将它们与含有马来酰亚胺的类肽混合,以通过共价键在类肽表面上创建 QD 组装。这种结合在类肽管、片和 CdSe QD 和簇中被视为成功。可以看出,这些粒子对类肽表面具有较高的偏好性,但与类肽上羧酸基团的非特异性相互作用限制了通过马来酰亚胺结合对 QD 密度的控制。用甲氧基醚替换羧酸基团允许控制 QD 密度作为马来酰亚胺浓度的函数。1 H NMR 分析表明,QD 与类肽的结合涉及通过羧酸盐官能团结合的一组表面配体,从而使硫通过共价键与马来酰亚胺结合。总体而言,我们已通过共价键展示了 CdSe-类肽相互作用的兼容性和控制,其中不同的类肽结构和 CdSe 粒子可产生复杂的混合结构。简介。
设计过程中的软件系统为探索以前不可行设计提供了新的机会,这些设计可以通过跨学科的通用方法和工具实现。通过 (a) 气动弹性剪裁来承载重新设计的衍生机翼;(b) 开发非常精确的颤振建模和颤振控制合成方法和工具,从而在开发、认证和运行期间改善颤振管理,从而可以快速将现有设计应用于衍生飞机,降低技术风险(例如,使用控制来解决开发过程中发现的颤振问题)。开发的工具和方法的准确性在经济实惠的实验平台上得到验证,然后进行规模化研究,展示跨学科开发周期。制造商通过集成开发颤振控制和气动弹性剪裁,获得用于提高飞机性能的成本效益高的方法、工具和演示器。这些跨学科能力改善了衍生飞机和新飞机的设计周期和验证与确认过程。飞行测试数据将发布在项目网站上,为全球航空航天研究界提供基准。项目成果为制定未来欧盟柔性运输飞机的认证标准起到了催化剂的作用。图 1 所示的飞机是“地平线 2020”项目“无颤振飞行包线扩展以实现经济性能改进”(FLEXOP)的主要演示机,旨在开发和测试主动颤振抑制控制算法 [1]。这架单引擎演示机翼展为 7 米。起飞重量通常为 55 公斤,但压载重量最多可增加 11 公斤。该飞机配备一台 300 N 喷气发动机 [2],位于机身后部。空气制动系统从机身侧面偏转,可实现快速减速、快速空速控制和大进近角。尾翼配置为 V 型尾翼,而每个机翼半部具有四个控制面,其中最外侧的控制面用于抑制颤振(见图 2)。两个最内侧的控制面在起飞和降落时用作增升装置。总共制造了三对机翼,将在无人机试验台上进行测试:• 机翼 - 0 – 一对使用平衡对称型层压板优化的机翼作为参考机翼,颤振速度远远超过飞机的运行速度。该机翼组主要用于基本飞行测试和刚性模型验证。• 机翼 - 1 – 一对颤振机翼,设计用于在测试范围内触发颤振,在运行速度范围内有两种主要颤振模式。然后,将使用主动颤振控制扩展飞行包线。• 机翼 - 2 – 一对使用不平衡复合层压板优化的机翼,通过气动弹性剪裁展示被动载荷减轻。
背景和目标:印度尼西亚南苏拉威西的Jeneponto Regency的沿海地区受到微塑性污染的严重影响,这对海洋生物(如贝类和鱼类)构成了威胁。这项研究的目的是鉴定存在微塑料聚合物的存在,包括乙烯基氯化物,聚乙二醇,聚氯二氯甲基乙二醇,聚丁乙烯二甲酸酯,聚(异生丁基),异生酯基乙酸甲酸酯,乙酸纤维素硫酸酯和聚硫酸酯,以及鱼类属硫乙烯,和柔化壳壳酸酯,粘依乙烯基酸酯,粘硫乙烯基乙烯基乙烯基酸酯,和乙烯基硅酸盐酸胺壳酸酯,乙烯酸酯乙烯基酸酯,乙烯酸乙烯基酸酯,乙烯基酸磷脂酸酯,乙烯酸酯和硫乙烯基。印度尼西亚的詹蓬托区。方法:直接从Jeneponto Regency沿海水域的12个地点收集了60种贝类和鱼类样品。进行样品制备,包括酶消化和机械破坏,以将鱼类和贝类的有机组织分离为小颗粒。光学显微镜(以100倍和400倍的放大倍数为单位)用于观察形态,并使用改良的Neubeuer改进的计数室来观察每个样品体积的颗粒数。傅立叶转换红外光谱法用于确定聚合物的类型。发现:羽毛蛤clum含有最高数量的微塑料,总计58个项目范围从0.027到4.587毫米。羽毛蛤中微塑料的总丰度范围为0.25至2.14克。kurisi鱼包含22个物品,尺寸为0.085至2.127毫米,总丰度在0.01至0.08件范围内。乙烯基氯化物是微塑料聚合物的主要类型,占所有微塑料聚合物的42%。在鱼类和蛤中鉴定的聚合物的类型包括乙烯基氯,聚乙二醇,聚氯二氯乙二醇,聚丁烯二苯二甲酸酯,聚(异丁基甲基丙烯酸酯),乙酸酯纤维素丁酸丁酯,丁酸丁酯,聚丁二烯,聚二烯丙烯和聚乙烯基和聚氯乙烯。结论:这项研究成功地鉴定出了Jeneponto沿海地区的贝类和鱼类中发现的八种类型的微型聚合物。最常见的是氯化乙烯。这些发现表明,海洋生物和人类暴露于微塑料中,这可能是有害的,但是需要进一步的研究以了解相关的环境健康影响和风险的全部程度。