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World File Search System扩散限制
二氧化硅在离子交换系统中的行为
硅酸的电离性很差。在 pH 值为中性时，水中存在的几乎所有二氧化硅都是分子而不是离子。尽管强碱树脂能够分解盐，但分子二氧化硅无法通过离子交换途径进入离子交换珠，并且受到其扩散到珠子中的速率的限制。氯化物形式的阴离子树脂去除的入口二氧化硅不到 5%，部分原因是扩散限制，部分原因是二氧化硅在 pH 值为中性时电离不利。扩散限制也是二氧化硅选择性混合物和吸附剂去除二氧化硅缓慢且不完全的主要原因。二氧化硅到达吸附位点需要很长时间，比水通常与介质接触的时间要长得多。
树突状结构和算法艺术
扩散限制聚集（DLA）由于其简单性和在诸如纳米和微粒聚集等物理学中的广泛应用而引起了很多关注。在这项研究中，DLA的算法用Python编写。Python的Turtle库用于在计算机监视器上生长时绘制骨料。该算法在Raspberry Pi上运行。为DLA模拟创建了便宜的便携式介质。将两个不同的选项放在算法中。第一个路径不允许主粒子在碰撞后转动骨料外。但是，第二个允许骨料内外的主要粒子的渗透。通过算法获得由500-2000个主要颗粒组成的球形树突结构。这些结构的分形维度约为1.68。发现其孔隙率低于50％。还计算出回旋半径。除了科学研究之外，还提供了使用这些树突结构的算法艺术的例子。©2023 DPU保留所有权利。关键字：扩散限制聚合；随机步行；分形维度；孔隙率；覆盆子pi;算法艺术
小儿毒性与小脑水肿相关的小儿相关性神经毒性：galen动脉瘤治疗静脉后的pounk综合征病例
在经历了盖伦畸形静脉的介入后，一个4岁男孩在快速神经系统恶化后被录取。术后立即经历了意识逐渐改变。尽管纳洛酮对辛坦基拮抗，但格拉斯哥昏迷量表（GCS）得分仍保持在6至8之间。MRI在轴向T2加权的两个小脑半球中都有一个高强度信号（图1）MRI和扩散限制主要在小脑半球和脑干的参与中，并且与轴向喷发型在轴向毒性相处一致，与轴向毒性喷发在轴向上的差异（图2）一致（图2）。
对占用传感器现有测试方法的审查
市政公用事业合作概述鉴于他们与当地政府的联系，市政公用事业公司在诸如社区太阳能之类的新模型中都具有独特的位置。市政公用事业是该国首批在2011年开拓社区太阳能发展的实体。尽管取得了早期的成功，但持续的障碍将这些模型的扩散限制在全国各地的市政公用事业中。随着实施和复制解决方案，该行业具有巨大的增长潜力。NCSP的市政公用事业协作将召集利益相关者解决影响成功社区太阳能计划的发展和实施的关键方面。该协作将解决市政公用事业在为客户部署社区太阳能时面临的各种障碍，包括但不限于：
神经运动假肢治疗中风相关的麻痹
图3。神经影像学结果。在2019年1月19日发生急性中风时从MRI扫描中扩散序列；在右岩核核和邻近的白质（A）中，扩散限制是明显的。T2加权MRI从2021年1月22日起，显示了自中风（B）以来已经开发出来的脑乳突和相对心室的区域。功能性神经成像揭示了一个热点激活，由红圆圈表示，在中央沟的深度沿着前心回（C）的“手旋钮”区域。参与者的皮质表面的三维重建，该表面源自MRI，并以红色圆圈指示的想象的左手运动质心（d）。绿色阴影表示响应左手感觉刺激的区域。黑色正方形表示四个微电极阵列的位置。
神经运动假肢治疗中风相关的麻痹
图3。神经影像学结果。在2019年1月19日发生急性中风时从MRI扫描中扩散序列；在右岩核核和邻近的白质（A）中，扩散限制是明显的。T2加权MRI从2021年1月22日起，显示了自中风（B）以来已经开发出来的脑乳突和相对心室的区域。功能性神经成像揭示了一个热点激活，由红圆圈表示，在中央沟的深度沿着前心回（C）的“手旋钮”区域。参与者的皮质表面的三维重建，该表面源自MRI，并以红色圆圈指示的想象的左手运动质心（d）。绿色阴影表示响应左手感觉刺激的区域。黑色正方形表示四个微电极阵列的位置。
脑转移瘤的扩散加权成像
弥散加权磁共振成像 (DWI) 常用于诊断急性脑梗塞，因为它能够显示因受损细胞水扩散变化而观察到的细胞毒性水肿。DWI 功能取决于水的微分扩散速率或布朗运动。因此，它常用于神经肿瘤学领域，用于脑肿瘤患者的诊断和随访。弥散受限由表观扩散系数 (ADC) 值较低表示，这与细胞毒性水肿、细胞过多或致密内容物（出血和蛋白质）、细胞数量和细胞核/细胞质比率增加以及大分子积累有关。细胞外空间减少会限制水分子的转移，从而导致恶性肿块中的扩散受限。根据先前的研究，细胞含量高的肿瘤表现出更多的扩散限制和较低的 ADC 值 (11,33)。从 DWI 获得的 ADC 值特别与肿瘤细胞、治疗反应、神经胶质瘤等级和生存期相关（4,21,33）。
太阳能电池对电极银改性复合材料的合成与表征
由于一维线性通道的扩散限制，纳米沸石的合成和催化应用已被证明是提高各种扩散限制烃转化性能的有效策略 [7,8]。由于废物消耗和污染，工业的增长对全球环境构成了严重威胁。应做出更多努力来减少环境污染。解决这一重大问题的有效方法之一是光催化 [9]。尽管许多类型的材料被用于催化，如硫属化物、金属氧化物和钙钛矿 [10,11]。沸石的多孔笼状结构有许多应用，包括气体检测和清洁 [12,13]。沸石可以通过多种方法成功合成，例如盐化、密闭空间合成和微波合成法 [14,15]。已经报道了用微波法制备的纳米级林德 L 型沸石。由于这些金属氧化物和钙钛矿的稳定性较差，研究人员发现沸石是光催化的主要候选材料，因为它的二次氢解程度较低，在正辛烷芳构化中对 C-8 芳烃的选择性较高 [16]。然而，微波合成法被认为耗能，不适合工业应用和技术催化 [17]。因此，开发一种经济高效、易于扩大规模的方法来制备具有改进催化性能的纳米级林德 L 型沸石是极其必要的。幸运的是，一些研究人员观察到加入少量钡可以促进纳米级林德 L 型沸石的形成 [18]。据我们所知，Ba 对林德 L 型结晶过程的影响的解释仍不清楚。全面了解形成过程对于更科学地调节沸石晶体尺寸也具有重要意义。此外，林德 L 型沸石晶体尺寸对正构烷烃芳构化的影响还需要进一步系统研究。Bernard 等人首次报道了非酸性 0.71 nm 一维 12 元环通道的林德 L 型沸石在负载铂的情况下表现出优异的烷烃芳构化性能。通过水热法成功合成了纳米尺寸的林德 L 型沸石[19,20]。林德 L 型沸石具有六方晶体结构（空间群 P-6/mmm），晶胞常数 a = b = 18.4 和 c = 7.5 [21,22]。林德 L 型沸石在过去 20 年中引起了广泛关注
中风成像中的人工智能
人口老龄化给医疗保健系统带来了慢性疾病挑战。脑血管疾病是这些慢性疾病的重要组成部分。中风是脑部血液突然停止，可导致组织快速损失。因此，需要快速、准确和可靠的自动化方法来促进中风管理。人工智能 (AI) 方法在所有领域的性能都在提高。视觉任务（包括自然图像和医学图像）尤其受益于 AI 模型的技能。可应用于中风成像的 AI 方法范围广泛，包括经典机器学习工具（例如支持向量机、随机森林、逻辑回归和线性判别分析）以及深度学习模型（例如卷积神经网络、循环神经网络、自动编码器和 U-Net）。这两种工具都可以应用于中风管理的各个方面，包括事件发生时间确定、中风确认、大血管阻塞检测、扩散限制、灌注不足、核心和半暗影识别、受影响区域分割和功能结果预测。在构建这些人工智能模型时，应格外小心，以减少偏差并构建可推广的模型。构建无偏模型的最重要先决条件之一是收集大量、多样化和高质量的数据，这些数据可以很好地反映基础人群，并以代表相似分布的方式划分训练和测试部分。可解释性和可信度是机器学习模型的其他重要属性，可以在临床实践中广泛采用。