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World File Search System强度损失
架子生命和微生物学特性（paracentrotus lividus）Roe
总结这项工作的目的是检查新鲜，巴勒莫（意大利西西里岛）由Paracent-Rotus lividus购买的耐用性和微生物所有者。21玻璃，其中每张玻璃杯中包含的大约50 g新鲜的Rogen玻璃，以评估冷却存储期间的耐用性。对样品进行了对颤音，气管，李斯特菌，沙门氏菌和梭状芽胞杆菌的细菌进行分析。感官接受记录长达72小时，之后观察到气味和强度损失。感觉专家主要与硫化氢的生长有关。在71.4％的样品中，能够通过基因型和表型颤音质属属。已确定。有几种弧菌物种，例如：静脉内分析（47％）； V. Harveyi（16％）； V. Mimicus和V. Mediterranei（10％）； V. Hepatarius（7％）； V. rotiferanus和V. diabolicus（5％）和V. ponticus（2％）。尽管孤立的弧菌部落很少是人类疾病的原因，但经常消费原始的Seeigel-Roges可能是关于中型安全的一些问题。李斯特菌属。和沙门氏菌属。未得到证明。
理解模仿 - 对抗性 - 加速器 - ...
cc/cs校正的成像允许使用最弹性和非弹性散射电子进行图像形成，而不会因单色而导致的光束强度损失。与成像能滤波器结合使用，可以使用等离子体 - 损坏或核心减脂电子形成原子分辨率EFTEM图像。对于原子分辨率滤波的TEM不仅需要对物镜的色差进行校正，而且成像能量滤波器的性能也必须满足主要是色变形和非异质性的条件。我们显示了用于大型能窗的原子分辨率的石墨烯的能量过滤透射电子显微镜（EFTEM）成像。以前的作品表现出与电离边缘信号（例如硅或钛的L 2,3边缘）的晶格对比[5,6]。然而，发现直接解释化学信息受到较厚样品的动态散射的弹性对比的贡献所阻碍。我们证明，即使在一个光原子薄样品的电离 - 边缘信号中也保留了弹性对比度 - 石墨烯 - 得出结论，任何原子分辨率EFTEM图像都无法用纯化学对比度来解释[7]。
提案的氢化型指数
高级高强度钢（AHSS）广泛用于汽车行业[1-7]。它们的高强度和延展性可以保证撞车性并减少汽车的整体体重，从而有助于更大的被动安全性和更少的污染排放[8-11]。在AHSS中，Martensitic Steels（MS-AHSS）用于生产对冲击安全性至关重要的汽车结构组件，例如前后保险杠梁，门抗入口杆，侧面凹凸增强型和屋顶横梁[12-14]。MS-AHSS的成功是其强度和延展性的结果，以及相对较低的成本[12，15]。但是，由于其微观结构，MS-AHSS特别容易受到氢的含量（HE）[16]。H可以在生产过程中被钢吸收，例如涂层，焊接，热处理，绘画[17]或在特定的服务条件下[12]。钢中氢（H）的存在可以降低强度，延展性，疲劳性和断裂韧性[2，12，17 - 21]。文献中已经描述了两个主要的现象：在明显的亚临界裂纹或最终断裂后的最终断裂，没有证据表明先前的裂纹形成和稳定的生长（在[22]中称为HESC和HEFT）。以前的情况是可以用断裂力学方法建模的，是文献中研究最多的情况，而没有亚临界裂纹生长的情况通常与延展性降低有关而没有强度损失[12，19，23 - 27]。MS-AHSS组件通常是制造的已经提出了几种机制来规定H的含义，以及其他机制：（i）HEDE（ii）帮助（iii）HAM [21，22，24，28]。
使用人体测量学和基于强度的测量的机器学习算法预测腕管综合征
腕管综合征（CTS）是上肢最常见的神经病，是由腕部屈肌下位神经压缩引起的[1]。CTS主要是由于滑膜屈肌鞘的纤维肥大和重复的手腕运动。中位神经因机械压缩和腕管中的局部缺血而损害，这会导致髓鞘鞘的变化，有时会随着时间的推移损害。疼痛，销钉和针头以及前4个手指的强度损失，尤其是在夜间，是常见的症状[2]。尽管诱捕神经病会影响神经的一小部分，但它们会引起重大的身体，心理和经济后果[3]。CTS的患病率在一般成年人口中的2.7％至5.8％之间[4，5]。疼痛会从手辐射到手臂和肩膀。与CT相关的个人危险因素包括女性，高龄，妊娠，肥胖，甲状腺疾病，糖尿病，杏仁症，创伤和结缔组织疾病。同样，劳动人群有CTS的风险。与工作有关的因素，尤其是重复运动，剧烈的手动工作，频繁的手腕屈曲和手臂振动已被涉及[6]。尽管CT诊断中最有用的测试是Tinel和Phalen测试，但最可靠的客观方法是电子诊断测试。适当的医生必须创建与CTS独特症状相关的案例病史，以诊断CTS患者。Park等。 在Faeghi等人的一项研究中。Park等。在Faeghi等人的一项研究中。随着发现诸如ThenAR萎缩和感觉丧失之类的发现，体格检查的敏感性达到95.7％[7]。鉴定周围神经疾病的最有效方法是电诊断，这对于识别CTS也至关重要[8]。此方法对于确定CTS是否存在并评估其严重性很有用。此外，电诊断可用于确认神经病（例如宫颈辐射病）的差异诊断[8，9]。另一方面，电诊断具有侵入性，可能会使患者不舒服，因为它涉及检查期间的刺激和针肌电图（EMG）[10]。基于机器学习（ML）的建模是一种新兴分析工具，预测模型应用是其在医学研究中的主要用途[11，12]。此外，可以使用基于ML的建模进行疾病，决策和新治疗策略的分类[13，14]。尽管基于机器学习的医学研究已经爆炸性增长，但CTS研究仍然相对较少。一些研究探索了基于临床数据的CTS诊断或对CTS严重程度进行分类的预测模型[15，16]。[15]进行了七个用于对CTS严重性进行分类的ML模型。[16]，对腕部的超声图像进行了细分，并使用ML建模对CTS诊断的准确性进行了评估。在另一项研究中，深度学习