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用于可穿戴设备的 H 形微带贴片天线的设计......
摘要 本文介绍了一种 H 形微带贴片天线的设计，用于评估甲状腺癌细胞检测的 SAR（特定吸收率）。该天线灵活，适用于可穿戴应用。当天线放置在人体甲状腺上时，性能可能会发生变化。测量了回波损耗、增益、VSWR 等参数。天线有不同的种类，但微带贴片天线具有成本低、体积小、重量轻等特点。FR-4（有损）用作基板以克服低增益和高回波损耗。贴片导体由铜材料制成，形成柔性天线。所提出的天线设计为 1g 带肿瘤组织提供了 0.0199W/Kg 的高 SAR 值。由于癌细胞含有更多的水分，因此可以在所提出的天线设计中改变各种参数的性能。所提出的天线的增益值为 16.452GHz 时的 6.36 dB。所提出的 H 形和 H 形垂直缝天线的甲状腺模型是使用 CST（计算机仿真技术）微波工作室工具设计的。关键词：电压驻波比、回波损耗、增益、特定吸收率
无线局域网Koch分形天线的设计与分析
摘要 本文设计了一种用于无线局域网 (WLAN) 应用的 Koch 分形天线。Koch 雪花设计具有对称和自相似结构，可实现空间填充能力并改善天线的表面电流。整体分形天线结构由安装在介电材料（阻燃剂-4 (FR-4)，介电常数r=4.4，损耗角正切δ=0.02）两侧的铜箔（贴片和接地平面）组成。天线采用微带线馈电。Koch 分形天线的尺寸为 30 30 1.6mm3，是在高频结构模拟器 (HFSS) 平台上实现的紧凑尺寸设计。使用迭代函数系统 (IFS) 将模拟输出与贴片上实现的不同迭代进行内部比较，并比较三种不同迭代的辐射频率、回波损耗、带宽、增益和方向性的差异。三次迭代的谐振频率范围从 5.8GHz 到 7.47GHz，可用于 WLAN 应用。因此，所提出的 Koch 雪花分形天线设计随着迭代规模的增加而改善了天线参数，例如 S 11 从 -21.35dB 到 -36.32dB，平均增益为 3dB，阻抗带宽为 25.90%。关键词：天线设计、FR-4、接地平面、Koch 雪花、贴片、WLAN 应用
功能近红外光谱信号的分形性研究
定位研究 20 – 22 旨在识别大脑对特定刺激的激活模式，以及连接研究（功能性或有效） ，其重点是研究大脑各区域之间的功能相互作用，无论是在大脑处于休息状态还是在执行特定任务时。 23 – 27 然而，现在众所周知，大脑是高度动态的 28 – 32 因此，为了更全面地了解其功能，需要能够提取大脑记录中的时间信息的方法。与空间域相比，考虑时间域进行分析的 fNIRS 研究数量要少得多。 33 – 40 例如，在参考文献 33 中，通过应用 Higuchi 分形维数算法 41 表明 fNIRS 信号具有高度复杂度。将小波变换应用于 fNIRS 信号，并表明小波系数可用于训练分类器。在参考文献38–40中，熵已被用来评估患者群体（如患有阿尔茨海默病、注意力缺陷多动障碍和脑外伤的患者）中 fNIRS 信号的复杂性，表明它携带的信息可能与疾病有关。所有这些研究表明，在 fNIRS 信号的复杂特征中存在与潜在大脑活动相关的信息。在本文中，我们利用可视性图（VG）提出了一种揭示 fNIRS 时间序列分形特性的方法。VG 是一种最近引入的方法，它将时间序列映射到图形（称为 VG）。正如将要讨论的，构建图的拓扑属性与时间序列的分形和复杂性有关。42、43 与传统的分形分析方法相比，42 VG 在计算上不太复杂，并且已经用于各种研究。 44 – 49 例如，江等人利用心电图表明，采用 VG 分析可以揭示由调解训练引起的动态变化，表现为规律的心跳，这与自主神经系统的调整密切相关。44 朱等人将基于 VG 的方法应用于酗酒识别，表明该方法有望将酗酒者与控制饮酒者区分开来。48 在参考文献 47 中，结果表明，将 VG 应用于脑电图 (EEG) 信号可以提供区分自闭症儿童和非自闭症儿童的特征。在参考文献 49 中，我们已经表明，通过 VG 提取的 GCaMP6 小鼠钙记录的时间特征带有可用于解码行为的鉴别信息。这里需要注意的是，VG 与功能连接研究中常用的基于图论的方法之间的区别。50 , 51 在典型的功能连接研究中，图是在空间域中构建的，即图中的节点对应于通道或体素的位置，并且两个节点之间的链接基于与两个节点相关的时间序列的统计相似性形成，通过相关性等度量来量化。另一方面，正如将在第 2 节中讨论的那样，在 VG 中，节点对应于时间序列中的时间点，并且链接基于时间点之间的自然可见性形成（图 1）。一旦为每个时间序列形成图，就可以提取图度量来表示时间序列的不同属性。在本文中，我们使用 VG 研究两种条件下 fNIRS 时间序列的分形性：当大脑处于休息状态时和当大脑从事任务时。在两种静息状态条件和两种任务条件下记录了 9 名健康男性受试者的 fNIRS 时间序列。从每个时间序列为每个通道和每种条件构建 VG。然后提取可视性图的无标度性 (PSVG) 的功率并在不同条件下进行比较。据我们所知，这是第一项使用 VG 揭示 fNIRS 记录时间序列时间特征的研究，证明了其在识别 fNIRS 记录中的特征方面的可行性，这些特征可用于获得有关大脑功能的新见解。本文的其余部分组织如下。第 2 节介绍了本研究中用于分析的方法。实验设置的详细信息在第 3 节中给出。第 4 节介绍了结果，最后，在第 5 节中提供了一些讨论。第 2 节描述了本研究中使用的分析方法。第 3 节给出了实验装置的详细信息。第 4 节介绍了结果，最后，第 5 节进行了一些讨论。第 2 节描述了本研究中使用的分析方法。第 3 节给出了实验装置的详细信息。第 4 节介绍了结果，最后，第 5 节进行了一些讨论。
药物型大麻sativa L.双倍形发育。
有两个主要例子，即体细胞或配子体，每种都可以采用两种不同的发育途径：胚胎发生或De-Novo器官发生途径（Soriano等，2013; Long等，2022）。主要差异取决于可以增殖的细胞类型以及导致完全再生植物的发育途径。原始细胞可以是配子或体细胞。同时，发育途径可以涉及产生胚胎，也可以涉及不同器官中分生组织中心的分化（Lardon＆Geelen，2020）。在体细胞再生的情况下，细胞起源于二倍体植物组织。再生植物通常具有与供体植物相同的遗传特征和倍增水平，尽管此过程也可以促进由于somaclonal变异而产生具有新特征的植物（Wang＆Wang，2012;Galán-ávila等人，2020年）。
宽带非线性光学元件的共形映射方法...
©2024作者，在Springer Nature Limited的独家许可下。保留所有权利。本文只能下载供个人使用。任何其他用途都需要事先获得版权持有人的许可。记录的版本可在线在http://doi.org/10.1038/s41566-024-01386−2上获得。
多形肺癌对用BRAF和MEK抑制剂治疗的反应：病例报告
多形癌是用细胞毒性剂治疗的最困难的非小细胞肺癌之一。肺切除后的早期复发很常见，预后很差。在此，我们报告了通过分子靶向有效治疗的多态性癌的病例。一名80岁的男子在左下叶切除术中六个月内复发，用于病理学期IIB多形癌。最初的治疗方法包括卡泊粉，pemetrexed和pembrolizumab，以及阿片类药物（因癌性胸膜炎和骨转移而引起的严重疼痛）和家居氧疗法。通过全基因组测序检测BRAF突变（V600E）后，将处理转换为Dabrafenib（BRAF抑制剂）和Trametinib（MEK抑制剂）。一个月后，先前观察到的胸腔积液消失了，放射学肺部发现正常。患者的疼痛减轻，减少阿片类药物剂量，并停止家庭氧疗法。这种情况已维持大约九个月；但是，患者在治疗11个月后死亡。尽管控制肺多形性癌的挑战是具有挑战性的，但目前的病例说明了BRAF和MEK抑制剂在BRAF突变的情况下的有效性，甚至是涉及八十多岁的人的有效性。
大脑熵、分形维数和可预测性
复杂性科学是一个总称，涵盖对“复杂”系统的研究和表征——系统由多个相互依赖的组成部分组成，这些组成部分在不同层面上运行和相互作用（Fernandez 等人，2013 年）。这种复杂系统通常表现出“混沌”行为。混沌系统不是指无序或混乱的状态，而是指不可预测性和无序性，通常是多种非线性相互作用的结果（Faure 和 Korn，2001 年）。因此，系统中的微小变化可能导致指数变化（一种被称为“蝴蝶效应”的属性）。例如，地球大气层在任何时间和空间点都是（几乎无限）多个变量（例如温度、粒子组成和云密度）相互作用的结果，这使得任何长期预测都具有挑战性。尽管如此，复杂性科学的总体思想不一定是建立做出精确预测的方法，而是为表征给定复杂系统的长期轨迹提供一些见解（Faure & Korn，2001）。这些原则源于数学的一个分支，即混沌理论（概述见 Thietart & Forgues，1995），该理论已促使多个学科（例如环境科学、气象学和生物学）采用复杂动力系统的框架（Burggren & Monticino，2005；Kiel & Elliott，1996）。复杂性科学在非线性系统中的应用，称为“非线性动力学”，是一种新兴方法，在人体生理学和病理学研究中越来越受到关注（Ehlers，1995）。人类生理系统在理论上被概念化为复杂系统是有道理的，因为人类生理系统由多个组成子系统（无论是解剖学组件还是生理过程）组成，这些子系统在不同层面（即从分子到器官）不断相互作用，并与外部环境相互作用以维持体内平衡（Faure & Korn，2001）。基本假设是生理系统本质上是复杂的（Golbeter，1996），病理状态（或“动态疾病”，见Mackey & Glass，1977）可以用中断或异常的动态过程来表征。开创性的工作之一是
nambu – jona-lasinio模型，具有分形灵感耦合
编辑器：A。Ringwald nambu – Jona-Lasino模型通过包含通过分形方法获得量子染色体动力学获得的运行耦合来进行调整。耦合遵循一个指数函数，在高能量碰撞的背景下，解释了Tsallis非扩展统计分布的起源。参数𝑞完全根据颜色数量和夸克风味的数量来确定。我们研究了扩展模型的几个方面，并将结果与标准NJL模型进行了比较，在该模型中，将恒定的耦合与急剧的截止组合使用，以使间隙方程正常。我们表明，适度的耦合以平滑的截止方式将模型正常，并重现式质量和衰减常数，从而提供了与标准NJL模型中几乎相同的Gell-Mann-Oakes-Renner关系。在两种模型中，关系都以相似的截止量表进行。这项工作的一个重要新颖性是从分形QCD真空中的物理解释，用于使夸克冷凝物重新归一致的运行耦合。
DNA：用于模板的可变形神经关节网络...
在本文中，我们提出了一种新型的可变形神经关节网络 (DNA-Net)，这是一种基于无模板学习的方法，用于从单个 RGB-D 序列进行动态 3D 人体重建。我们提出的 DNA-Net 包括一个神经关节预测网络 (NAP-Net)，它能够通过学习预测一组关节骨骼来跟随输入序列中人体的运动，从而表示人体的非刚性运动。此外，DNA-Net 还包括有符号距离场网络 (SDF-Net) 和外观网络 (Color-Net)，它们利用强大的神经隐式函数来建模 3D 几何和外观。最后，为了避免像以前的相关工作那样依赖外部光流估计器来获得变形线索，我们提出了一种新的训练损失，即基于易到难几何的损失，这是一种简单的策略，它继承了倒角距离的优点来实现良好的变形引导，同时仍然避免了其对局部不匹配敏感性的限制。DNA-Net 以自监督的方式直接在输入序列上进行端到端训练，以获得输入对象的 3D 重建。DeepDeform 数据集视频上的定量结果表明，DNA-Net 的表现优于相关的最先进方法，并且有足够的差距，定性结果还证明我们的方法可以高保真度和细节重建人体形状。
MALDIVES中的Covid-19疫苗犹豫的形成性评估
第2阶段由五个位置的主要和次级受众的主要数据收集组成。Male'，ha，ihavandhoo，adh。Digurah，L。Gan和GDH。Madaveli。使用访谈指南的一线工人，信仰领袖，社区领袖和有影响力的人组成的次要观众进行了深入的访谈。焦点小组讨论用于由老年人，患有慢性疾病状况（合并症），移民工人，青年，父母，老年护理人员组成的小学受众群体。通过第1阶段发现的抽认卡与主要受众咨询的焦点小组讨论中使用了。抽认卡中解决的查询区域为：