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使用实验大鼠模型研究了媒介物诱导的全身振动
摘要：这项全面的研究深入研究了低频全身振动（WBV）对健康的深远影响，重点是利用大鼠模型来理解这种复杂现象。它突出了低频车辆振动对人类健康的不利影响，包括肌肉骨骼不适，疲劳，浓度缺陷，潜在的胃肠道问题，听力障碍和心理压力。WBV的影响扩展到生理和认知后果，影响多个系统。长时间的WBV暴露，特别是在腰部区域，与脊柱疾病有关。要在研究人类中研究WBV方面的道德挑战，大鼠模型是至关重要的工具。这些模型具有自定义参数，可提供有关各个健康方面的见解，包括骨密度，肌肉强度，荷尔蒙反应，心血管参数等。讨论了在大鼠模型中使用低频振动的优势和缺点。在证明WBV在研究中的潜在影响时，进一步的探索对于优化参数和应用程序至关重要，始终优先考虑道德考虑因素和法规。本文通过提出措施来减轻车辆振动对驾驶员的影响，强调制造商，驱动程序和监管机构的协作，以使其更安全，更健康。
![环[16]碳分子振动诱发芳香性逆转的支持信息](/simg/4/475bbd90ff890fcbc00a39bf4d3123a6eb5da1d6.webp)
环[16]碳分子振动诱发芳香性逆转的支持信息
T 1 态。对于三重态，CCSD(T) 和 CASSCF 的结果大致相同，CCSD 的结果要差得多（图 S1b）。在分而治之的 q-UCCSD 方法中加入自旋翻转似乎是必不可少的，这导致垂直激发能量相对于 CASSCF 提高了约 1.2 eV。由于三重态的 HF 参考是 |11 20>（平面外三重态，平面内单重态），因此自旋翻转允许的 q-UCCSD 的优越性能的一个可能解释是它可以访问 |20 11> 配置（平面外单重态，平面内三重态），这对整体波函数有重要贡献（参见正文中的图 4a）。特别值得注意的是，带有自旋翻转的 q-UCCSD 方法找到了与 CASSCF 相同的最小值，并且总体上比 CCSD 产生了更好的结果。由于起点不佳，零 BLA 几何仍然很困难，尽管这种电子状态比 S0（一个 π 系统中四个近简并自旋轨道中的两个电子）的病态性要小。
振动触觉刺激和 tDCS 能否帮助低效的 BCI ......
基于快速傅里叶变换 (FFT) 的相位跟踪算法，如先前提出和采用的 [20, 36]；在 FFT 幅度中，8 至 13Hz 之间的主要 alpha 频率分量和相应的相位用于获得简单的正弦函数来预测即将到来的相位。当预测的相位下降时，根据运动想象类别通过左或右振动马达传递振动 100 毫秒，刺激间隔设置为 100 毫秒。因此，提取 C4 通道 alpha 相位用于左侧运动想象试验，当预测的相位下降时激活左侧振动马达，反之亦然。刺激会话结束后，受试者执行与刺激前相同的运动想象任务
突变的水生膜蛋白蛋白中的非共价π相互作用：QM/mm和局部振动模式研究
摘要：蛋白质动力学和功能与发生的能量流有很强的联系。肌红蛋白（MB）及其突变是研究分子水平上振动能传递（VET）过程的理想系统。使用色氨酸（TRP）探针在不同的MB位置引入的抗stokes紫外线共振拉曼研究通过氨基酸替代提出，这表明兽医的量取决于相对于血红素组的TRP探针的位置。受到这项实验工作的启发，我们探索了非共价π相互作用的强度，以及最初由局部振动模式分析（LMA）与铁在Aquotem-MB中结合的轴向和远端配体的共价相互作用，最初是由Konkoli和Cremer开发的。研究了两组非共价相互作用：（1）水配体和TRP环之间的相互作用，以及（2）TRP与血红素基团的卟啉环之间的相互作用。我们通过特殊的局部模式力常数评估了这些非共价相互作用的强度。使用气相和QM/MM计算，研究了基态下的各种TRP模型的水结合的水结合的MB蛋白（总共6个）。我们的结果揭示了兽医确实取决于TRP探针相对于血红素组的位置，也取决于远端组氨酸的互变异群的性质。他们提供了有关如何评估利用LMA的蛋白质中非共价π相互作用以及如何使用这些数据探索兽医的新准则，更通常是蛋白质动力学和功能。1 - 3■引言肌球蛋白（MB）是球蛋白超级家族的杰出成员，在心脏和骨骼肌的众多生理功能中具有重要作用，对于脊椎动物，它负责氧气的储存。
考虑上覆土层厚度的深层岩体爆破振动速度探讨
1 引言随着全球经济的快速发展，人们对资源的需求急剧增加，浅部矿产资源严重匮乏，矿产资源逐渐向深部开发迈进，据统计，我国部分矿山开采深度已超过1 km[1,2]，深部资源开发将成为常态[3]。深部岩石爆破对施工环境的影响也引起了人们的重视，特别是爆破地震波冲击引起的爆破震动，往往会对周边环境造成影响[4–7]。根据我国《爆破安全规程》[8]，爆破施工作业应在安全允许距离外进行，安全允许距离是根据爆破振动速度和地层条件确定的。随着现代化进程的加快，提高土地利用率尤为重要，确定正确的安全允许距离不仅有利于周边环境的安全
从头算研究氮含量的hydride的潜在母体结构的结构，振动和光学特性
最近关于氮掺杂的hydettium hydetium hydetium hydetium the近期近气条件超导性的报道启发了大量的实验研究，结果矛盾。我们从第一个原理模拟了所报道的超导体可能的母体结构的物理特性，即luh 2和luh 3。我们表明，只有LUH 3的声子条带结构才能解释由于间质八面体位点存在氢而导致的拉曼光谱。但是，这种结构仅通过超过6 GPA的非谐调稳定。我们发现，在报告的超导体中，引人入胜的颜色变化与LUH 2的光学特性一致，LUH 2的光学特性是由未抑制式频带间等离子体的存在确定的。具有压力的等离子体蓝光，并修饰样品的颜色，而无需任何结构相变。我们的发现表明实验中的主要成分是luh 2，在八面体部位有一些额外的氢原子。在高温下，luh 2和luh 3均未3个超导。
Barbara Zaparoli Cunha、Christophe Droz、Abdelmalek Zine、Stéphane Foulard、Mohamed Ichchou。应用于结构动力学和振动声学的机器学习方法综述。 2022. hal-03563614v2
机器学习 (ML) 的使用已迅速扩展到多个领域，并在结构动力学和振动声学 (SD&V) 中得到了广泛的应用。在前所未有的数据可用性、算法进步和计算能力的推动下，ML 从数据中揭示见解的能力不断增强，增强了决策、不确定性处理、模式识别和实时评估。SD&V 中的三个主要应用利用了这些优势。在结构健康监测中，ML 检测和预测可实现安全操作和优化的维护计划。在主动噪声控制和主动振动控制中，ML 技术可利用系统识别和控制设计。最后，所谓的基于 ML 的替代模型为昂贵的模拟提供了快速替代方案，从而实现了稳健且优化的产品设计。尽管该领域有许多研究成果，但尚未对其进行审查和分析。因此，为了跟踪和了解这些领域的持续整合，本文对 SD&V 分析中的 ML 应用进行了调查，阐明了当前的实施状态和新兴机遇。针对这三个应用，确定了基于科学知识的主要方法、优势、局限性和建议。此外，本文还探讨了数字孪生和物理引导 ML 在克服当前挑战和推动未来研究进展方面的作用。因此，该调查概述了 SD&V 中应用 ML 的现状，并引导读者深入了解该领域的进展和前景。
机器学习方法在结构动力学和振动声学中的应用综述
机器学习 (ML) 的使用已迅速扩展到多个领域，并在结构动力学和振动声学 (SD&V) 中得到了广泛的应用。在前所未有的数据可用性、算法进步和计算能力的推动下，ML 从数据中揭示见解的能力不断增强，增强了决策、不确定性处理、模式识别和实时评估。SD&V 中的三个主要应用利用了这些优势。在结构健康监测中，ML 检测和预测可实现安全操作和优化的维护计划。在主动噪声控制和主动振动控制中，ML 技术可利用系统识别和控制设计。最后，所谓的基于 ML 的替代模型为昂贵的模拟提供了快速替代方案，从而实现了稳健且优化的产品设计。尽管该领域有许多研究成果，但尚未对其进行审查和分析。因此，为了跟踪和了解这些领域的持续整合，本文对 SD&V 分析中的 ML 应用进行了调查，阐明了当前的实施状态和新兴机遇。针对这三个应用，确定了基于科学知识的主要方法、优势、局限性和建议。此外，本文还探讨了数字孪生和物理引导 ML 在克服当前挑战和推动未来研究进展方面的作用。因此，该调查概述了 SD&V 中应用 ML 的现状，并引导读者深入了解该领域的进展和前景。