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World File Search System拥挤
分子拥挤：生理传感与控制
细胞质中密布着导致其行为不理想的分子。细胞质拥挤会影响化学反应速率、细胞内水的流动性和大分子复合物的形成。过度拥挤可能会造成灾难性的后果；为了解决这个问题，细胞已经进化出急性和慢性的稳态机制来优化细胞拥挤。在这里，我们提供了以生理学为中心的分子拥挤概述，重点介绍了我们对其感知和控制的当代进展。长期以来，相分离被认为是一种拥挤引起的微区室化形式，最近的研究表明，相分离允许细胞通过生物分子凝聚物的作用来检测和应对细胞内拥挤。越来越多的证据表明，拥挤与细胞大小和液体量、对物理压缩和干燥的稳态反应、组织结构、昼夜节律、衰老、跨上皮运输以及全身电解质和水分平衡密切相关。因此，分子拥挤是一个基本的生理参数，影响从分子到生物体的多种功能。
太空的未来：太空越来越拥挤
乔·兰登 (Joe Landon) 设想在太空中发展一种新经济——一种与地球经济非常相似并且需要相同技能的经济。“航天业需要更多的商业人才和更多懂得如何建立企业的人，”他说。作为洛克希德马丁太空公司高级项目开发副总裁，兰登领导的团队专注于新业务增长、战略和载人航天、机器人深空探索和其他太空相关活动的研发。他担任这一职务正值公司激动人心的时刻，该公司最近获得了美国宇航局的合同，开发首个商业空间站，以促进太空研究、植物生长和宇航员活动。
拥挤终端空域中的 UAS 集成
摘要：在拥挤的终端环境（例如繁忙的商业机场）中操作无人机系统 (UAS) 的需求日益增加。这种需求给飞行员带来了挑战。为了确定这些挑战，我们对飞行员进行了关键决策方法 (CDM) 访谈。CDM 是一种认知任务分析方法，旨在揭示隐性认知挑战。采访了来自美国的八名飞行员，其中包括四名 UAS 飞行员和四名商业飞行员。使用主题分析法对访谈进行了分析，结果确定了四类认知挑战：（i）注意异常，（ii）诊断自动化行为，（iii）了解何时以及如何干预，以及（iv）与空中交通管制协调。在本文中，我们描述了每个挑战，重点介绍了我们采访中的真实案例，并针对在拥挤的终端空域中整合 UAS 的影响提出了一些建议。
中国在使外层空间更加拥挤中的作用，...
根据《创意共享归因共享》（4.0国际许可证）或根据《非营利性教育和非商业用途》第107条规定的公平使用学说，所有的照片。由中国或为中国航空研究所创建的所有其他图形。 https://www.linkedin.com/company/11049011免责声明本学术研究论文所表达的观点是作者的观点，不一定反映美国政府或国防部的官方政策或立场。根据空军教学51-303，知识产权，专利，专利相关事项，商标和版权；这项工作是美国政府的财产。有限的印刷和电子发行权复制和印刷遵守1976年的《版权法》以及美国适用的条约。本文包含的本文件和商标受法律保护。此出版物仅用于非商业用途。未经授权发布该出版物的在线发布。允许仅将本文件复制以供个人，学术或政府使用，只要它没有改变和完成，就要求复制品信用作者和中国航空航天研究所（CASI）。需要获得中国航空航天研究所的许可才能以其他形式复制或重用其商业用途的任何研究文件。有关转载和链接权限的信息，请联系中国航空航天研究所。已清除以供公众发布，分销无限。Casi要感谢Kevin Pollpeter和CNA团队的工作和努力。
一种新的机械扭矩器将细胞拥挤动态链接到...
机械微环境（例如细胞拥挤）的动态变化调节谱系命运以及细胞增殖。尽管已经对增殖接触抑制的调节机制进行了广泛的研究，但尚不清楚细胞拥挤如何引起谱系规范。在这里，我们发现众所周知的癌基因ETS变体转录因子4（ETV4）是将机械微环境和基因表达联系起来的分子传感器。在人类胚胎干细胞不断增长的上皮中，细胞拥挤动力学被转化为ETV4表达，是未来谱系命运的预案例。通过细胞拥挤的灭活开关的ETV4灭活，使人胚胎干细胞上皮细胞中神经外胚层分化的潜力。从机械上讲，细胞拥挤会使整联蛋白 - 肌球蛋白途径失活，并阻止成纤维细胞生长因子受体（FGFRS）的内吞作用。中断的FGFR内吞作用可通过ERK失活引起ETV4蛋白稳定性的明显降低。数学建模表明，人类胚胎干细胞上皮细胞密度的动力学精确地决定了时空ETV4表达模式，因此，谱系发育的时机和几何形状。我们的发现表明，干细胞上皮中的细胞拥挤动力学使用ETV4作为关键机械传感器驱动时空谱系规范。
急诊室拥挤级别及其在埃塞俄比亚亚的斯亚贝巴选定的公立医院的决定因素
Turkoz B等。 急诊科过度拥挤的原因：教育和研究医院的经验和建议。 Turk J Emerm Med [Internet]。 2016年2月26日[引用2022年9月30日]; 14（2）：59-63。 可从：https：//www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/pmc4909875/Turkoz B等。急诊科过度拥挤的原因：教育和研究医院的经验和建议。Turk J Emerm Med [Internet]。 2016年2月26日[引用2022年9月30日]; 14（2）：59-63。 可从：https：//www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/pmc4909875/Turk J Emerm Med [Internet]。2016年2月26日[引用2022年9月30日]; 14（2）：59-63。可从：https：//www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/pmc4909875/
双区域经济中的集聚经济、拥挤不经济和生育动态
摘要 利用一个由两期重叠世代人口组成的小型开放两区域经济模型，分析了年轻工人集中对迁移和总生育率的长期集聚经济与拥挤不经济效应。在满足迁移稳定条件的情况下，对于预定的人口规模，可以获得每一期各区域间年轻工人的分布。结果表明，迁移稳定性并不能保证经济的动态稳定性。静态人口规模稳定性取决于模型参数和初始人口规模。在收敛到稳态均衡的稳定轨迹上，由于区域间迁移，总生育率可能随经济人口规模非单调变化。在每一时期，区域间迁移都会在稳定路径上缓解生育率差异引起的区域人口变化。结果表明，区域间迁移稳定条件并不能保证经济人口动态的稳定性。
在拥挤传输线上的光伏电力的成本效益增加：荷兰的案例研究
摘要：在世界许多地区，高压（HV）电网已饱和，这使得很难容纳其他太阳能光伏（PV）系统连接请求。在本文中，根据净现值（NPV）评估了饱和网格中安装的PV容量的不同方案。开发的方案比较了网格容量，光伏系统方位角变化，缩减和电池存储的增加。在每种情况下，使用优化模型评估净现值（NPV）作为过度建筑能力因子的函数，该模型将其定义为超出可用容量以外的PV容量的相对量。这些方案应用于荷兰的案例研究，分析表明，通过优化削减措施，PV系统的容量可以提高到120％的过度建筑能力。考虑到这些成本时，首选在电网上进行较大的过度建筑能力投资。但是，最佳NPV位于40％的过度建筑物中，因此社会和NPV最佳距离并不总是对齐。此外，没有发现使用电池系统作为基础设施升级的替代方案是一种经济高效的解决方案。因此，限制可以在一定程度上具有成本效益，以允许将额外的PV容量连接到饱和网格。此外，与已安装的PV容量相比，逆变器的大小应大大降低。对于超过120％过度建立的网络容量的连接请求，应考虑。
大分子拥挤在生物打印的人横纹肌肉瘤模型中调整了细胞外基质沉积
MMC对RH30和RD球体的影响。 a如果在Rh30 -arms-（左）（左）和RD -erms-（右）球体上染色（FN; Green）和胶原I（大肠杆菌；红色），则在不存在MMC处理的情况下冷冻切片（DAPI，cell核，蓝色），比例尺=50μm。 B胶原蛋白I的平均荧光强度（MFI）和球体冷冻切片中的纤连蛋白表达。 c离开。 在所有测试条件下播种在ULA板中的球体的相对形图像，以及井底RH30粘附细胞的细节。 比例尺=右200μm。 如果在RH30和RD球体中用MMC处理的纤连蛋白和胶原蛋白I的染色显示RH30球体下方的粘附细胞的存在。 比例尺=50μm。 d无需MMC处理的RH30和RD球体的形状参数（面积，周长，圆度和坚固），n = 12，Student t -test*p <0.05，** p <0.01，**** p <0.0001。 （为了解释该图传奇中对颜色的引用，读者被转介给本文的网络版本。）MMC对RH30和RD球体的影响。a如果在Rh30 -arms-（左）（左）和RD -erms-（右）球体上染色（FN; Green）和胶原I（大肠杆菌；红色），则在不存在MMC处理的情况下冷冻切片（DAPI，cell核，蓝色），比例尺=50μm。 B胶原蛋白I的平均荧光强度（MFI）和球体冷冻切片中的纤连蛋白表达。c离开。在所有测试条件下播种在ULA板中的球体的相对形图像，以及井底RH30粘附细胞的细节。比例尺=右200μm。如果在RH30和RD球体中用MMC处理的纤连蛋白和胶原蛋白I的染色显示RH30球体下方的粘附细胞的存在。比例尺=50μm。 d无需MMC处理的RH30和RD球体的形状参数（面积，周长，圆度和坚固），n = 12，Student t -test*p <0.05，** p <0.01，**** p <0.0001。（为了解释该图传奇中对颜色的引用，读者被转介给本文的网络版本。）
动态系统的最佳定价，用于拥挤网络中共享的自动驾驶汽车：理论属性
SAV系统的动态性质也很重要。例如，时间需求的浓度可能会给乘客带来较长的等待时间，并且系统管理员必须通过为乘客的费用充电或提供激励措施来为其提供措施，或者提供激励措施，以提高系统的性能（就像当前的乘车系统一样（Yang等人。，2020））。为了找到这种措施的最佳解决方案，需要对SAV系统进行动态分析。然而，据作者的知识而言，对此问题的数学可触犯分析非常有限。现有关于SAV系统动态操作管理的研究采用了复杂的方法，例如深厚的增强学习（Xie等人，2023），贝叶斯优化（Liu等人，2024），非平衡模型（Ramezani＆Valad-Khani，2023）。它们对于特定情况的最佳解决方案非常有用，但是它们可能不方便地发现一般的理论意义。