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World File Search System校正因子
接受高血糖危机治疗的狗的钠校正因子是Gluc
在2015年1月1日至2023年1月1日之间，佐治亚大学兽医教学医院的医疗记录被搜索与糖尿病性酮症有关的关键词，而没有酸中毒（DK），DKA，HHS，HHS或高血糖。狗，如果它们表现出血糖浓度≥239mg/dL，则被住院治疗其高血糖，已经证明将其高血糖分辨为糖尿病犬的临床需求能力范围（血糖浓度≤201mg/dl），并且均为2次血液SOD（均为2次元素）高血糖和随后的分辨率）。如果狗的记录不完整，则将狗排除在研究之外，或者在入院时患有严重的钠危险（血液钠浓度<125或> 165 meq/l），从而导致专门的液体治疗（例如5％葡萄糖或催眠型SA线）旨在改变血液钠浓度。如果狗有多个适合研究纳入标准的住院发作，则可以多次将狗包括在研究中。
应用注释000：RAE Systems PID概述
PID与统治者相似。它可以告诉我们有多少天气或蒸气，但是我们必须用头来确定存在的确切气体或蒸气。接近未知化学释放时，PID设置为异丁基的校准气体。一旦通过标语，明显，Waybill或其他方式识别化学物质，就可以将PID敏感性调节到该化学物质上，以便其准确地读取。例如，如果我们用异丁基校准并碰巧测量1 ppm的甲苯泄漏，则PID将显示2 ppm，因为它对甲苯的敏感性是对异丁基的两倍。一旦我们将泄漏确定为甲苯，就可以将PID量表设置为甲苯校正因子，如果暴露于1 ppm的甲苯，PID将准确地读取1 ppm。记住：我们将头用于选择性和灵敏度的PID。直到确定化合物为止，不使用校正因子。
开发细长的椭圆形热源模型，以减少定向能量沉积过程的计算时间
金属零件的定向能量沉积（DED）添加剂制造过程越来越流行，并且由于它们制造大尺寸的一部分的潜力而被广泛接受。由于过程物理学而获得的复杂热循环导致残留应力和失真的积累。但是，为了准确地对大零件的金属沉积传热进行建模，数值模型会导致不切实际的计算时间。在这项工作中，开发了具有安静/主动元件激活的3D瞬时元素模型，用于建模金属沉积传热过程。为了准确地模拟移动热源，戈德克的双椭圆形模型的实现是用足够小的模拟时间增量来实现的，从而使激光在每个增量过程中移动其半径的距离。考虑使用不同工艺参数制造的不锈钢316L的薄壁壁，用COMSOL 5.6多物理软件获得的数值结果通过在制造20层的底物上记录的实验温度数据成功验证。为了减少计算时间，实现了整个路径上的热源的拉长椭圆形热输入模型。已经发现，通过采取如此大的时间增量，数值模型会产生不准确的结果。因此，该轨道分为几个子轨道，每个子轨道都以一个模拟增量应用。另外，引入了校正因子，该校正因子进一步减少了伸长热源的计算误差。在这项工作中，进行了调查，以发现正确的模拟时间增量或子轨道大小，从而导致计算时间减少（5 - 10次），但仍会产生非常准确的结果（低于温度相对误差的10％）。最后，在发现正确的时间增量大小和校正因子值以减少计算时间产生准确结果的情况下，还建立了新的相关性。
使用 DNA 宏条形码进行丰度估计
全球生物多样性正以惊人的速度下降，迫切需要进行大规模监测以了解其变化及其驱动因素。虽然传统的物种分类学鉴定耗时耗力，但与基于 DNA 的方法相结合可以扩大监测活动的规模，以实现更大的空间覆盖范围和增加采样工作量。但是，当需要估计每个物种的个体数量和/或生物量时，基于 DNA 的方法仍然存在挑战。已有多种方法学进展可提高 DNA 宏条形码用于丰度分析的潜力，但仍需要进一步评估。在这里，我们讨论了实验室以及一些生物信息学对 DNA 宏条形码工作流程的调整，以了解它们从节肢动物群落样本中估计物种丰度的潜力。我们的综述包括标本拍照等实验室前处理方法、使用掺入 DNA 作为内标等实验室方法以及校正因子等生物信息学进展。我们得出的结论是，标本摄影与 DNA 条形码相结合目前最有可能实现对每个物种个体数量和生物量估计的估计，但诸如峰值和校正因子等方法是有希望进一步研究的方法。
评估离子 - 分组和极化 - ...
目的：使用小体积电离室进行扁平过滤器（FF）和扁平过滤滤器（FFF）varian Truebeam stx线性加速器的扁平过滤器（FFF）横梁，研究小型和大型电离室的离子重组（K S）和极性校正因子（KPOL）。材料和方法：所有读数均以100厘米源到DMAX的表面距离（SSD）和10厘米深度的PTWBeamScan®水幻影进行测量，为6、10、10、15、6FFF和10FFF MEGA电压光光束，平方场的最大剂量速率为0.5×0.5cm2至30×30 cm2。分别雇用了两个离子腔室，例如PTW Semiflex 3d 31121和农民室30013，分别为0.07cc和0.6cc。根据国际原子能局技术报告系列（IAEA TRS 398）的第398号协议，从读数中计算了校正因子。用“两压方法”（TVM）获得的离子重组值用1/v对1/Q曲线（Jaffé-plot）验证了所有束能。结果：从结果来看，离子重组校正因子（K S）从未超过1.032，此外，Jaffé-Plot的结果与TVM值非常吻合（高达0.3％），除了方形0.5×0.5×0.5cm 2和1×1cm 2（最高8％）。KS值完全独立于所有光束能的场大小。KPOL值随场大小而独立于2×2cm 2的平方场差异，在2×2cm 2至10×10cm 2之间的平方场2×2cm 2中，绘图几乎显示了所有辐射条件的直线。对于所有平方场（0.5×0.5cm 2和1×1cm 2除外），FFF梁的K S和KPOL值分别差异为最大0.6％和0.1％。结论：小场剂量计的饱和电压大于剂量计的工作电压。小场的KS和KPOL值与标准字段（参考字段）不同。使用标准“两压方法”确定的KS可以充分考虑高剂量率FFF梁的高剂量率FFF梁。从FFF梁获得的结果不会显着偏离扁平的梁。平方场的不适当读数0.5×0.5cm 2和1.0×1.0cm 2可能是由于缺乏剂量计响应，这是由于缺乏侧向带电粒子平衡和腔室平均效果的结果。
Microsilicon类型60023
微硅硅非常适合电子和小光子场中的剂量测量。出色的空间分辨率使即使在小田的半场区域中也可以测量非常精确的束轮廓。建议在所有电子场中的剂量测量和（10 x 10）cm 2的光子场中进行剂量测量。防水检测器可用于空气和水中。微纤维硅显示出非常小的检测器对检测器的变化，这为可靠的小场校正因子提供了合理的基础。
![arXiv:2203.05855v1 [nucl-th] 2022 年 3 月 11 日](/simg/g:\will\search\icon\source\a\af0f8e11b0a2732ef0c398a7bd64d546b852e1a4.webp)
arXiv:2203.05855v1 [nucl-th] 2022 年 3 月 11 日
中能重离子物理的主要目标是探索热而致密的强相互作用核物质的性质。将地面实验室的实验数据与理论计算进行比较是探索各种密度、温度和同位旋不对称条件下核物质基本性质的常用方法之一[1–4]。Boltzmann-Vlasov类(通常称为BUU类)和分子动力学类(通常称为QMD类)模型是模拟中能重离子碰撞(HIC)最流行的两种理论模型。介质中的核子-核子弹性截面(NNECS)是这两个模型的重要组成部分之一，近几十年来得到了广泛的研究[5–8]。自由空间中的NNECSσfreeel可以通过实验直接测量，但介质中的NNECS（σin-medel）的信息通常受到理论假设的约束。这些理论计算包括但不限于采用Bonn势的Dirac-Brueckner方法[9,10]，采用现实核子-核子势的Dirac-Brueckner-Hartree-Fock方法[11]，相对论性Brueckner-Hartree-Fock模型[12,13]，封闭时间路径格林函数方法[14]。明确表明σin-medel受到核介质的修正，但这种修正程度还远未得到彻底解决。在大多数用于模拟中能 HIC 的理论模型中，为了简单起见，通常使用 NNECS 的参数化介质内校正因子。一般来说，该校正因子 F = σ in-med el /σ free el 与密度和/或动量以及同位旋有关 [ 15 – 21 ]。许多模型模拟已经证明 HIC 中的各种现象对 σ in-med el 敏感，因此
液压学中的能量和动量原理
Department of Civil and Environmental Engineering, The University of Melbourne, Victoria, Australia 3010 (Tel: +61-3-8344-9691, e-mail: fenton@unimelb.edu.au, http://www.civenv.unimelb.edu.au/~fenton/) Abstract Expressions are obtained for discharge, momentum and energy conservation in pipes and channels其中包括边界层的影响，次要流和湍流。该过程符合液压的传统，其中效果不是准确地建模的，而是通过广义能量（科里奥利）和动量（Boussinesq）校正因子进行建模。它们比这些系数的传统定义大，液压教学和实践倾向于忽略。建议它们应包括在管道的教学和实践中，以及渠道液压学：
国家生命统计报告第72卷，编号，1223年11月7日，美国救生表，2021年
用于准备2021年美国救生表的数据是2021年死亡的最终数量； 2021年7月1日，人口估计；以及针对医疗保险和医疗补助服务中心的2021年医疗保险受益人的特定年龄死亡和人口。人口估计是基于美国人口普查局产生的混合基础，代替了2020年4月1日的十年中人口数量。混合基础由基于2010年4月1日普查的2020年后人口估计的混合物组成； 2020人口统计分析估计；和2020人口普查PL 94-171重新划分文件（请参阅https://www2.census.gov/programs-surveys/popest/popest/techance-documentation/2020-2021/Methods-methods-spatikes-spatement-spertics-venter-v2021.pdf）。Medicare计划的数据用于补充66岁及以上的重要统计数据和人口普查数据，总计，黑人非西班牙裔和白人非西班牙裔人口。由于不适合西班牙裔，美洲印第安人和阿拉斯加本地非西班牙裔和亚洲非西班牙裔人群的可靠医疗保险数据，因此使用统计建模来产生可靠的老年死亡率估计。西班牙裔起源和种族的美国救生表是基于死亡率，该死亡率已针对种族和种族错误分类，该研究使用分类比（或校正因子（或校正因子）对死亡证书（或评估西班牙裔奥里格蛋白和种族错误分类）在美国死亡证书中产生的研究（8-10）（8-10）（8-10）。（有关数据集和方法的详细说明，请参阅技术说明，以估算死亡原因的寿命表和生命表分区。）
药物靶标的定量预测模型...
交互作用，这与从数据集收集的数据信息一致。这表明本文构建的最佳模型可以准确地用于DTI的定性预测。但是，如图5和图6，占| D |的百分之八十分配为1.5-2.0。差异范围在2.0之内，为98.95％（EC50）96.63％（kd）| D |分别。这表明预测值和实验值之间存在误差。对预测和实验数据的进一步比较表明，所有预测值都大于实验真实值，并且在一定的误差范围内。原因可能是由于用于将数据存储在不同数据库中的不同标准而导致的系统错误。可以用校正因子设置该案例 - 所有差异的平均值