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最初存在的稀疏，成熟的髓磷脂代表成人CNS中髓磷脂损失的一种无损形式
髓磷脂是一种由中枢神经系统（CNS）中的少突胶质细胞的延伸质膜形成的多层结构（Aggarwal等，2011; Baumann and Pham-Dinh，2001; Stadelmann等，2019）。它会围绕轴突充分包裹，从而产生主要由脂质（70-85％）和蛋白质（15–30％）组成的鞘，它们共同提供电绝缘。脂质成分，包括胆固醇，磷脂和糖脂，使髓磷脂具有绝缘性，而髓磷脂碱性蛋白（MBP）和蛋白质脂质蛋白（PLP）（PLP）（PLP）（PLP）稳定并稳定并压缩层。PLP还将胆固醇分流到髓磷酸室（Werner等，2013）。髓鞘鞘分为节间，它们是沿轴突髓磷脂紧密压实的区域。这些由富含电压门控离子通道的轴突的Ranvier的节点分开。这个结构性组织允许盐分传导，其中仅在节点上仅重新再生动作电位，同时降低了神经元活性的能量需求，从而显着提高了信号传播速度（Aggarwal等，2011; Baumann and Pham-Dinh，2001; Stadelmann et al。，2019年）。髓磷脂在确保沿轴突的快速有效信号传递来确保动作电位的精确同步方面起着关键作用。这种同步整合了各种兴奋性和抑制性输入，从而实现了神经元通信的准确时机。通过保持动作电位的速度和保真度，髓磷脂支持复杂的神经回路的协调，这对于适当的神经网络功能和过程（例如感觉知觉，运动控制和认知）至关重要。髓磷脂结构的小改变可以促进或破坏动作电位的同步，从而影响神经回路功能（Bonetto等，2021; Monje，2018; Xin and Chan，2020）。
无损单分子计数以绝对量化蛋白质成型
引入了一种新型免疫测定，称为蛋白质相互作用偶联（PICO），以提供清晰的，无参考的蛋白质成型定量 - 精确定量。pico采用隔室化的，均质的单分子测定法，无损和敏感的信号产生，能够检测到每个反应的几个分子。此外，它使用了一个无背景的数字枚举原则，称为decouplexing。pico被视为数学理论，提供了对其化学的理论理解。因此，PICO证明了精确的定量，例如重组和非重组ERBB2和多标记肽RTRX靶标的例证，从而验证了分析和细胞矩阵中内部和外部参考的定量。此外，PICO启用了组合多路复用（CPLEX），这两种抗体之间的读数，通过8个PLEX抗体，12-CPLEX PICO证明，测量模拟和Dactolisib处理后ERBB途径的功能变化，可提供定量的细胞固定图。pico具有对多功能，标准化和准确的蛋白质测量值的重要潜力，从而提供了对生理和干扰细胞过程的见解。
边缘雾计算支持无损脑电图数据压缩，可在 IoMT 网络中用于癫痫发作检测
1, 2 部伊拉克巴比伦大学计算机科学系。 3 FEMTO-ST 研究所/CNRS，大学法国贝尔福，勃艮第弗朗什孔泰。 4 法国奥赛巴黎萨克雷大学 LISN 实验室。电子邮件: ali.idrees@uobabylon.edu.iq, wsci.sara.idrees5@uobabylon.edu.iq, raphael.couturier@univ-fcomte.fr, tara.ali-yahiya@universite-paris-saclay.fr ∗ 通讯作者
使用先进的无损检测进行关键基础设施故障分析和预防的概念模型。
摘要 - 关键基础设施的故障分析和预防对于确保运行可靠性和安全性至关重要。该概念模型探索了先进的无损检测 (NDT) 方法在关键基础设施系统中检测、分析和缓解故障的集成。无损检测技术（例如超声波检测、射线照相术、热成像和声发射分析）可实时洞察结构完整性而不会造成损坏。这些技术能够及早发现裂纹、腐蚀和材料疲劳等缺陷，这些缺陷通常是灾难性故障的前兆。所提出的模型概述了一种将预测分析与无损检测相结合的系统方法，以增强基础设施监控和维护策略。关键组件包括数据采集、预处理、使用机器学习算法进行缺陷分类以及实时决策。结合先进的数据融合技术，整合多种无损检测方法的见解，从而提高缺陷检测的准确性和可靠性。此外，该模型利用数字孪生技术来模拟和预测故障场景，从而实现主动维护和优化资源分配。该模型还强调了结合支持物联网的传感器和基于云的平台进行远程监控和利益相关者之间的实时数据共享的重要性。解决数据安全、可扩展性和测试协议标准化等挑战，以确保在交通、能源和
基于超高压处理牛乳微生物的无损检测方法初探
微生物在牛奶中的失活效应是确保产品质量的重要因素。超高压力处理技术已被广泛使用，因为它可以更好地维护食物的原始颜色，香气，味道和营养成分。为了提高检测效率并有效地适应市场，将非破坏性测试技术引入超高压力灭菌非常重要。本文
2024年食生学院农产品食品无损检测 ...
10 5102230337 Bridget Ama Kwadzokpui 林颢 食品科学与工程 On-site discrimination of pork freshness using a paper based nano-calorimetric sensor
超声波对锂离子电池的无损测试用于异常检测和质量控制：应用和信号处理
使用超声检查方法用于异常和锂离子电池中的缺陷检测一直是研究人员近年来的一个令人兴奋的主题。用于电池检查的超声波技术主要集中于监视电池状态，识别内部缺陷，并检测诸如锂电池，气体产生和扩展，润湿的一致性以及热失控等问题。该技术通常采用脉搏回波方法，使用触点或沉浸式设置在电池中进行内部缺陷检测。随着超声技术的不断发展，预计将在锂电池检查的各个方面应用越来越多的超声技术。右审讯频率的使用取决于检查的目标。例如，当电池内部有大量阻塞信号的大气体时，使用低频检查。渗透量可能表明细胞的气体程度如何。通过传输信号用于识别与电池内部缺陷相关的音速或穿透量。另一方面，反射信号主要用于定位内部缺陷。当需要单向穿透（例如厚棱镜细胞）并在传感器和细胞之间具有距离时，浸入设置很有用。接触测试通常也用于SOC或SOH估计。
探测钙钛矿太阳能电池的元素扩散和辐射耐受性通过无损的卢瑟福反向散射光谱法
混合有机 - 无机卤化物钙钛矿的太阳能电池近年来引起了人们的兴趣，这是由于其对限制和空间应用的潜力。对接口的分析对于预测设备行为和优化设备体系结构至关重要。研究掩埋界面的最先进的工具本质上具有破坏性，并且可能导致进一步的退化。离子束技术，例如Rutherford反向散射光谱法（RBS），是一种有用的非破坏性方法，用于探测多层钙钛矿太阳能电池（PSC）的元素深度谱以及研究各个接口跨接口物种的各种元素之间的相互膨胀。此外，PSC正在成为空间光伏应用的可行候选者，研究其辐射诱导的降解至关重要。RB可以同时利用它们在空间轨道中的存在，分析设备上He + Beam引起的辐射效应。在当前工作中，使用2 meV He +梁来探测具有构建玻璃 /ito /ito /iTO /sno 2 /cs 0.05（MA 0.17 fa 0.83）0.95 pb（I 0.83 BR 0.17）3 /sipo-houso-houso-obso-soptAd /moo 3 /moo 3 /au。在分析过程中，设备活性区域暴露于高达1.62×10 15 He + /cm 2的辐射，但尚未观察到梁诱导的离子迁移的可测量证据（深度分辨率约为1 nm），暗示PSC的高放射耐受性。另一方面，年龄的PSC在设备的活动区域中表现出各种元素物种的运动，例如Au，Pb，in，Sn，Br和I，在RBS的帮助下进行了量化。