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World File Search System未知数
新型 RS-232 IC 具有 1µA 电源电流、±15kV ESD...
ESD 测试的注意事项 1) 务必使用标准测试设备。ESD 测试的可重复性本身已经非常困难，更不用说通过自制设备引入额外的未知数。对于 IEC 801-2 测试，Maxim 使用 Schaffner 的 NSG 435 ESD 枪。对于按照 MIL-STD-883 方法 3015.7 进行测试，Maxim 使用 IMCS 的 Model 4000 测试仪。 2) 在 ESD 测试之前和之后，务必对被测设备执行一整套参数测试。ESD 通常会导致灾难性的故障，但也可能引入细微的和潜在的损坏，这些损坏之后会表现为现场故障。尤其应密切监测漏电流以检测这种损坏。 3) 务必测试整个 ESD 电压范围（而不仅仅是上限）。许多 ESD 保护结构可以承受保证的最高 ESD 电压，但在较低水平下会失效。Maxim 测试每个器件引脚，从 200V 开始，以 200V 为增量递增，直到发生故障或达到 ESD 测试仪的极限。4) 务必要求性能符合所有相关标准。例如，MIL-STD-883 模拟 IC 在组装和分销（运输）过程中遇到的 ESD。仅适用于连接到本地系统外部的引脚的 IEC 801-2 模拟可能发生在终端设备中的 ESD 事件。5) 务必在通电和断电时执行 IEC 801-2 测试。一些竞争 IC（包括双极型和 CMOS）在通电时受到 ESD 事件时会出现 SCR 闩锁。SCR 闩锁可以 c
农药和微生物组 - 脑轴
摘要。被称为PD大流行的帕金森氏病（PD）的全球负担不断增加，它超出了与人口衰老有关的期望，可能部分受到生活方式的改变和环境因素的驱动。农药是流行病学和实验证据支持的PD的众所周知的危险因素，仅多巴胺能神经元损害以外的有害影响。近年来，微生物组甲状脑轴已引起了很多关注，被认为是PD发病机理的重要贡献者和驱动力。在这篇叙述性综述中，我们首先关注农药和微生物组如何独立影响PD启动和进展，从而描述与农药相关的中心神经毒性和周围的神经毒性以及微生物组相关的局部和系统效应。然后，我们描绘了PD中农药与微生物组之间的双向相互作用，这合成了有关农药诱导的营养不良，微生物组介导的农药可用性，代谢性和毒性的变化以及复杂的全身性杀菌剂及其与其他与其他相关的与其他相关的抗性，并在互动的情况下综合了有关的变化机制。概述了未知数的概述，并且讨论了农药 - 微生物组相互作用在提出的PD的身体/脑/脑部第一个表型中的作用，环境暴露和基因环境相互作用的复杂性。最终部分介绍了可能的进一步翻译步骤，包括有关未来农药使用和研究的建议，以及针对增强或恢复健康的肠道微生物组的有希望的预防/治疗方法的概述，结束了当前差距和未来观点的摘要。
普达非洛通过以下方式抑制胃癌细胞增殖......
摘要：胃癌是一种恶性肿瘤，目前有效的治疗药物有限。普达非洛在多种癌症中均表现出抗肿瘤作用；然而，它是否可能抑制胃癌生长仍是未知数。本研究的目的是研究普达非洛在胃癌中的作用。使用细胞计数试剂盒-8、菌落形成和细胞周期测定分别检测普达非洛对细胞增殖和细胞周期的作用。使用微阵列检测普达非洛在胃癌细胞中诱导的转录变化。本研究的结果表明普达非洛抑制胃癌细胞增殖和菌落形成。普达非洛在 AGS 和 HGC-27 细胞中的半数最大抑制浓度分别为 2.327 和 1.981 nM。此外，普达非洛治疗可诱导 G 0 /G 1 细胞周期停滞。基于微阵列数据的分子分析表明，podofilox 改变了参与细胞周期、c-Myc 和 p53 信号传导的基因的表达水平。微阵列分析和免疫印迹的结果显示，在 GC 组织中高度表达的自噬相关 10 (ATG10) 也被podofilox 下调。为了确定 ATG10 在 GC 中的作用，通过小干扰 RNA 敲低 GC 细胞中的 ATG10，与对照转染细胞相比，这抑制了 GC 细胞的增殖和集落形成。总之，本研究的结果表明，podofilox 可能抑制 GC 细胞增殖
黎巴嫩处在中东战火之中。......
Joseph Bahout 是贝鲁特美国大学伊萨姆·法雷斯公共政策与国际事务研究所 (IFI) 主任，也是贝鲁特美国大学政治研究与公共管理系的实践副教授。此前，他曾担任华盛顿特区卡内基国际和平基金会的学者、巴黎政治学院的教授以及法国外交部政策规划部门的顾问。Bahout 的学术生涯包括担任贝鲁特圣约瑟夫大学的助理教授和 CERMOC 的研究员。他广泛参与黎巴嫩各部委和公共机构的政治和咨询活动。在法国，他曾担任国际外交学院秘书长的高级顾问。Bahout 曾担任布兰迪斯大学皇冠中东研究中心和日内瓦安全政策中心等机构的研究员，为中东研究做出了重大贡献。他还是法国东方研究所 (IFPO) 的科学委员会成员。Bahout 是一位多产的作家，著有两本书以及大量文章和书籍章节。他也是国际媒体平台的常客。这篇文章最初于 2024 年 10 月用法语为 Revue Esprit 撰写，可在此处找到。虽然作者对英文翻译进行了轻微编辑，但它最终仍然是一篇在以色列对黎巴嫩的战争肆虐、2024 年美国总统竞选如火如荼、对加沙的战争持续进行且仍在继续时撰写和发表的文章。然而，我们仍然决定将其作为一篇文章发表，它不仅涉及出版时的许多未知数，更重要的是，它为了解 2023-2024 年对黎巴嫩的战争提供了初步的历史评估，以及黎巴嫩历史上这一最具破坏性的事件在不断变化的地区和国际秩序中对该国未来的预兆。由 Christiane Bahout Noun 从法语原文翻译而来。
数学-II 课程大纲
先决条件：掌握基本的坐标几何、统计学和微积分知识 总接触时长：60 小时 目的：数学是工程专业学生的支柱。数学课程根据工程部门的需求不断变化。教学大纲的设计考虑到了各类学生的新兴需求。课程非常重视各种内容的应用。本课程将培养学生进行精确计算的分析能力，并为学生提供继续教育的基础。 课程目标：完成本课程后，学生将能够 i) 应用克莱姆法则和矩阵求逆的知识来寻找线性联立方程的解。ii) 应用直线、圆、圆锥曲线方程解决实际问题。iii) 应用各种积分评估技术和各种寻找一阶和二阶常微分方程的完全原函数的方法来解决工程问题。iv) 使用偏微分的概念来解决物理问题。 v) 分析实际情况下的统计数据和概率。 单元 1 行列式和矩阵 10 小时 1.1 行列式：4 1.1.1 2 阶和 3 阶行列式的定义和展开。子式和余因式 1.1.2 行列式的基本性质（仅限陈述）和简单问题 1.1.3 4 阶行列式的 Chios 方法 1.1.4 用 Cramer 规则解线性联立方程（最多 3 个未知数）。 1.2 矩阵： 1.2.1 矩阵的定义及其阶。 6 1.2.2 不同类型的矩阵。（矩形、方阵、行矩阵、列矩阵、上三角矩阵、下三角矩阵、对角矩阵、标量矩阵、单位矩阵、零矩阵） 1.2.3 两个矩阵相等 1.2.4 矩阵与标量的加法、减法、乘法以及两个矩阵的乘法 1.2.5 矩阵的转置、对称矩阵和斜对称矩阵、简单问题 1.2.6 奇异矩阵和非奇异矩阵、3 阶矩阵的伴随矩阵和逆矩阵
肯特社区安全协议 2024 年 4 月
我很高兴地说，合作伙伴在过去几年中取得了很大进展，共同努力解决 CSA 中发现的问题，而最新更新以及行动计划的更新将有助于支持 KCSP 的持续关注。社区安全格局瞬息万变，我们面临的问题也越来越复杂。KCSP 认识到解决这些问题的挑战，并与许多合作机构和其他多机构伙伴关系一起开展工作。近年来，冠状病毒 (COVID-19) 大流行、生活成本危机和其他重大事件（例如国际冲突）影响了我们的生活和工作方式，其对犯罪和社区凝聚力的长期影响仍有待充分了解。近年来，立法变化和新职责也已出台或正在制定中，这些变化直接影响合作机构的工作，如《肯特社区安全协议》中所述，需要予以考虑。这些包括严重暴力责任、针对妇女和女孩的暴力行为、最近与社区安全伙伴关系和反社会行为有关的磋商结果、正在议会审议的刑事司法法案以及零售犯罪行动计划。这些全球和地方问题不可避免地会影响居民的生活，进而影响伙伴关系的工作，但我们将在未来的一年里继续合作，并根据需要继续调整计划。以上所有情况都是在公共和志愿部门服务资金减少的背景下发生的，这使得协同工作比以往任何时候都更加重要，以最大限度地发挥现有资源的影响。我们面临的挑战十分艰巨，我们必须应对许多未知数和不确定性，但通过进一步加强我们现有的工作关系并在必要时建立新的关系，肯特有能力应对这一挑战。我想借此机会感谢 KCSP 的前任主席 Mike Hill 先生，他领导该伙伴关系超过 15 年，并表彰在此期间为 KCSP 的工作做出贡献的所有机构和个人。
一种半定量方法，用于复杂样品的非目标组成分析
摘要：与高分辨率质谱耦合的液态色谱分析（NTA）提高了与靶向分析技术相比，可以提高理解复杂混合物的分子组成的能力。但是，对未知化合物的检测意味着NTA中的定量是具有挑战性的。本研究提出了一种新的半定量方法，用于有机气溶胶的NTA。使用多个定量标准的平均电离效率来实现未知数，这些标准在与未知分析物相同的保留时间窗口内洗脱。总共110个真实标准构建了25个保留时间窗口，用于定量氧化（CHO）和有机肌（Chon）物种。该方法在生物质燃烧有机气溶胶（BBOA）的提取物上进行了验证，并与具有真实标准的定量进行了比较，并且平均预测误差为1.52倍。此外，从真实的标准定量中估计了70％的浓度（预测误差在0.5到2倍）。与预测性电离效率方法相比，半定量方法还显示出良好的CHO化合物定量一致性，而对于Chon物种，半定量方法的预测误差（1.63）显着低于预测性电离效率方法（14.94）。将CHO和CHON物种相对丰度的衍生衍生而应用于BBOA表明，与半定量方法相比，使用峰面积低估了CHO的相对丰度，并将Chon的相对丰度高于Chon的相对丰度。这些差异可能会导致对复杂样本中源分配的严重误解，从而强调需要解决NTA方法中的电离差异。■简介
metagenomickg：元基因组应用的知识图
动机：微生物群落中的庞大的体积和种类的基因组含量使宏基因组学成为丰富的生物医学知识的领域。为了穿越这些复杂的社区及其众多的未知数，宏基因组学通常取决于不同的参考数据库，例如基因组分类数据库（GTDB），基因和基因组（KEGG）的京都百科全书（KEGG）以及细菌和病毒生物影响中心（BV-BRC），以便各种分析。这些数据库对于微生物群落的遗传和功能注释至关重要。尽管如此，这些数据库的命名法或标识符不一致提出了有效整合，表示和利用的挑战。知识图（kgs）通过将生物学实体及其相互关系组织到凝聚力网络中提供了适当的解决方案。图形结构不仅促进了隐藏模式的揭幕，而且还通过更深入的见解丰富了我们的生物学理解。尽管KG在各种生物医学领域都表现出了潜力，但它们在宏基因组学中的应用仍未得到充实。结果：我们介绍了元素元，这是一个专门针对宏基因组分析的新知识图。metagenomickg从广泛使用的数据库中整合了与广泛使用的数据库的分类学，功能和发病机理相关的信息，并将这些信息与已建立的生物医学知识图联系起来，以扩大生物学联系。通过几种用例，我们证明了它在微生物和疾病之间的关系，生成特定于样品的图形嵌入并提供可靠的病原体预测方面的假设产生的实用性。可用性和实现：构建Metagenomickg和复制所有分析的源代码和技术详细信息，请访问github：https：//github.com/koslickilab/metagenomickg。我们还托管了一个neo4j实例：http：//mkg.cse.psu.edu：7474用于访问和查询此图。联系人：dmk333@psu.edu补充信息：在线生物信息学上获得。
在富含氢气的大气中的湿见抑制的3D图片：对K2-18 B
虽然小的海王星样行星是最丰富的系外行星之一，但我们对它们大气结构和动态的理解仍然很少。尤其是，许多未知数仍然存在于潮湿对流在这些大气中的工作方式，在这些气氛中，可凝结物种比不可接触的背景气体重。虽然已经预测，潮湿对流可能会在这些可凝结物种的某些阈值以上关闭，但该预测基于简单的线性分析，并依赖于对大气饱和度的一些强烈假设。为了调查这个问题，我们为具有大量浓缩物种的氢为主大气开发了一个3D云解析模型，并将该模型应用于原型温带海王星样星球 - K2-18 b。我们的模型证实了潮湿的对流的关闭，高于浓缩蒸气的临界丰度，并在此类行星的大气中稳定地分层层的发作，从而导致了更热的深层气氛和内部。我们的3D模拟进一步提供了该稳定层中湍流混合的定量估计，这是大气中浓缩物循环的关键驱动力。这使我们能够构建一个非常简单但现实的1D模型，该模型捕获了Neptune样气氛结构的最显着特征。我们关于氢气中潮湿对流行为的定性发现超出了温带行星，还应适用于铁和硅酸盐在氢压行星深内部的凝聚的区域。我们发现地球需要具有很高的反照率（a>0。5--0。最后，我们使用我们的模型研究了在K2-18 b上h 2主导的大气下的液体海洋的可能性。6）维持液态海洋。但是，由于恒星的光谱类型，提供如此高的反照率所需的气溶胶散射量与最新的观测数据不一致。
引用：Lupague R.M.J.M.，Mabborang R.C.，Bansil A.G.，Lupague M.M. （2023）全面心脏病风险的集成机器学习模型
摘要：长期以来，心血管疾病（CVD）仍然是全球死亡的主要原因之一。新技术（例如机器学习（ML）算法）的兴起可以帮助早期检测和预防开发CVD。这项研究主要关注不同ML模型来通过使用个人生活方式因素来确定一个人开发CVD的风险。这项研究在2021年从世界卫生组织（WHO）中使用，提取和处理了438,693条记录作为行为风险因素监视系统（BRFSS）的数据。然后将数据分配为训练和测试数据的比率为0.8：0.2，以具有未知数据以评估将要训练的模型。这项研究面临的一个问题是类别之间的不平衡，这是通过使用采样技术来解决的，以平衡ML模型的数据来处理和理解。使用10层化的倍数交叉验证测试评估ML模型的性能，最佳模型是Logistic回归（LR），F1得分为0.32564。然后，对logistic回归模型进行了高参数调整，并获得0.3257的最佳分数，C = 0.1。特征的重要性也是从LR模型中产生的，影响最大的特征是性，糖尿病和个人的一般健康。获得最终的LR模型后，然后在测试数据中对其进行评估，并获得0.33的F1分数。混淆矩阵也用于更好地可视化性能。简介和，LR模型正确分类了79.18％的CVD和73.46％的健康人。AUC-ROC曲线还用作性能度量标准，LR模型的AUC得分为0.837。逻辑回归模型可以在医疗领域中使用，可以通过向数据添加医学属性来更多地利用。总体而言，这项研究为我们提供了一个洞察力和重要的知识，可以通过仅使用个人的个人属性来帮助预测CVD的风险。关键字：机器学习算法，心血管疾病，逻辑回归，不平衡分类，超参数调整。