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在高温下掉落的液滴的表面张力
表面张力是材料的重要嗜热特性。它在激光材料加工过程中有助于许多效果，例如激光束悬挂期间的润湿，在深度穿透焊接过程中激光束焊接过程中的Marangoni流动或蒸气毛细管稳定性。由于这些过程需要高温，因此在金属熔化温度以上的温度下也知道材料特性。尽管理论模型可以预测依赖温度的表面张力效应的几个方面，但预测可能显示出高的不确定性。因此，通常使用理论或实验数据中的近似值或线性外推来估计表面张力[1]。缺乏表面张力数据的主要原因是与暴露于高温的测量设备有关的困难。温度测量和表面张力测量方法对于液体金属来说都是挑战性的。
健康中的可持续性 - 供应链 - 直到液...
目的本文旨在确定精益和弹性实践对医疗保健领域供应链管理的可持续性的影响。正在分析可持续性（经济，环境和社会），精益和韧性的因素之间的关系，以相同彼此的依赖。将环境和社会方面与经济考虑（称为三底线（TBL））的整合已与一般和供应链管理（SCM）（SCM）的管理决策相关。此过程将有助于医疗保健专业人员做出准确的决策，以专注于影响医疗保健供应链管理可持续性的最重要因素。方法论，医疗保健部门及其供应链被选为精益和韧性的实践，事实证明在该行业中有效。确定精益和弹性供应链实践之间的关系及其对可持续性三个不同维度的影响，使用了基于解释性结构建模（ISM）方法的方法。发现结果显示了精益和弹性实践之间的协同作用。前一个实践是后一种实践的推动力。因此，精益实践，尤其是使用电子数据互换，对供应链可持续性产生了直接和间接的影响。研究局限性研究了医疗保健部门的精益与弹性实践之间的关系。以前有可能被忽略。ISM技术用于实现这一目标。不同的部门可能会产生不同的结果，因为整个部门之间的关键因素可能有所不同，并且每个过程中实施的方法也可能有所不同。环境，法规，公司规模和竞争因各个部门而异，因此本研究的结果无法概括。原创性本研究通过考虑每个范式中的大量实践来更好地反映实践之间的现有关系，从而做出了重大贡献。总共确定了16种精益和敏捷的SC实践和15项可持续性措施，并使用解释性结构建模（ISM）研究了关系。ISM具有将心理模型转换为结构化的层次模型的力量，而使用ISM对精益和弹性供应链实践之间的当前关系及其对可持续性的影响是对文献的独特贡献。此外，已经与几位医疗保健专家一起提供了有关各种参数的观点。该数据已输入ISM模型，以帮助专家做出更好的决策。通过单个系统框架建立多种精益和弹性策略与可持续性措施之间的联系是本研究的主要贡献。将三个可持续性维度放入ISM模型中。
基于混合注意力机制的残差 UNet 用于脑肿瘤语义分割
摘要：由于脑肿瘤形状不规则且弥散，因此在磁共振成像 (MRI) 体积中对其进行分割非常困难。最近，由于标记数据集的可用性，二维和三维深度神经网络已成为医学图像分割的热门选择。然而，三维网络的计算成本很高，需要大量的训练资源。这项研究提出了一种用于脑肿瘤分割的三维深度学习模型，该模型使用轻量级特征提取模块来提高性能，而不会影响上下文信息或准确性。所提出的模型称为基于混合注意的残差 Unet (HA-RUnet)，它基于 Unet 架构，利用残差块从 MRI 体积中提取低级和高级特征。注意和挤压激励 (SE) 模块也被集成在不同级别，以在局部和全局感受野内自适应地学习注意感知特征。所提出的模型在 BraTS-2020 数据集上进行了训练，在测试数据集上，Dice 得分分别为 0.867、0.813 和 0.787，对整体肿瘤、肿瘤核心和增强肿瘤的灵敏度分别为 0.93、0.88 和 0.83。实验结果表明，所提出的 HA-RUnet 模型优于 ResUnet 和 AResUnet 基础模型，同时参数数量少于其他最先进的模型。总体而言，所提出的 HA-RUnet 模型可以提高脑肿瘤分割准确率，并有助于医生进行适当的诊断和治疗计划。
用于脑肿瘤检测和分割的多任务上下文空洞残差网络
摘要 —近年来，深度神经网络在医学成像中的各种识别和分割任务中取得了最佳性能，包括脑肿瘤分割。我们发现，分割脑肿瘤面临着数据不平衡的问题，即属于背景类（非肿瘤像素）的像素数量远大于属于前景类（肿瘤像素）的像素数量。为了解决这个问题，我们提出了一个级联结构的多任务网络。我们的模型包含两个目标，即（i）有效区分脑肿瘤区域和（ii）估计脑肿瘤掩模。第一个目标由我们提出的上下文脑肿瘤检测网络执行，该网络起到注意力门的作用，只关注脑肿瘤周围的区域，而忽略与肿瘤相关性较小的远邻背景。与处理每个像素的其他现有物体检测网络不同，我们的上下文脑肿瘤检测网络只处理真实实例周围的上下文区域，这种策略旨在产生有意义的区域提议。第二个目标建立在 3D 空洞残差网络和编码解码网络之下，以便有效地分割大物体和小物体（脑肿瘤）。我们的 3D 空洞残差网络采用跳跃连接设计，使深层的梯度能够直接传播到浅层，从而保留不同深度的特征并用于相互细化。为了从体积 MRI 数据中整合更大的上下文信息，我们的网络利用具有各种内核大小的 3D 空洞卷积，从而扩大了滤波器的感受野。我们提出的网络已经在包括 BRATS2015、BRATS2017 和 BRATS2018 数据集在内的各种数据集上进行了评估，包括验证集和测试集。我们的性能已通过基于区域的指标和基于表面的指标进行了基准测试。我们还与最先进的方法进行了比较。1
纯电动卡车部件转售凸显残值上涨空间
CALSTART 开发了一个财务模型，使用行业合作伙伴提供的合理衰减率逐个评估 BET 组件的 RV。根据该模型，当考虑组件转售价值时，BET 的 RV 预期值会很高，尤其是在卡车使用寿命的后期，但在典型融资期的早期也是如此。具体而言，到第 5 年，建模的 BET 组件合计可保留卡车初始价值的 15-25%——这比贷方在其当前承保流程中使用的前景要好。这种 RV 保留率与柴油卡车的 RV 保留率接近，约为 30%，并且随着 BET 继续变得更具成本效益并受到法规的青睐，未来可能会下降。此外，由于电池在二次使用期间具有持续价值，因此在第 8 年后，BET 保留的 RV 比柴油卡车更高。这个基于 BET 组件转售的 RV 基准得到了众多电池二次生命公司的创新市场活动的支持，例如 Zenobē 和 Connected Energy，他们正在利用到 2030 年二手电动汽车电池供应所带来的 20 至 25 亿美元的机会。
2024 年中华民国液态晶体学会年会暨研讨会《议程》113 ...
邀请演讲i主持人：郑恪亭郑恪亭14：00–14：30 Go Watanabe教授（渡边渡边） / Kitasato University讲题IP-01 IP-01通过计算 - 科学14：30-14：30-14：50-14：50- / ip-02 ip-ip-02 and topolicy dopodical dopodical defaction：10：10：14： IP-03使用有机橡胶分子15：10-15：30 Pravinraj Selvaraj /中央大学光电系中央大学光电系中央大学光电系IP-04革命性极化控制：在扭曲的nematic nematic Liquid Crystals < / div>中革命光学活性，IP-03 IP-03无接触均匀的液晶对齐
液 - 液相分离和α-核蛋白的构象菌株：对帕金森氏病发病机理的影响
帕金森氏病（PD）和其他突触核心病的特征在于脑细胞中α-核蛋白（α -Syn）的聚集和沉积，形成不溶性内含物，例如Lewy身体（LBS）和Lewy Neurites（LNS）。α -syn的聚集是一个复杂的过程，涉及从其天然随机线圈到富含β-呈β-片的定义明确的二级结构，形成淀粉样蛋白样纤维。证据表明，在此转化过程中形成的α -Syn聚集体的中间物种是细胞死亡的原因。然而，与α -Syn聚集有关的分子事件及其与疾病发作和进展的关系尚未完全阐明。此外，在各种突触核力病中观察到的临床和病理异质性。液态液相分离（LLP）和凝结物的形成已被提议作为可能是α -Syn病理学的替代机制，并有助于在突触核生石病中看到的异质性。本综述着重于细胞环境在α -Syn构象重排中的作用，这可能导致病理学和存在不同毒性模式的不同α -Syn构象应变。讨论将包括细胞应激，异常LLP形成以及LLP在α -Syn病理学中的潜在作用。
使用液滴数字聚合酶链反应
重组腺相关病毒（RAAV）是通常用于基因治疗的病毒载体。残留的宿主细胞DNA是一种与感染和致癌性风险有关的杂质。因此，需要对其进行监控以进行质量控制。我们旨在开发针对18S核糖体RNA（RRNA）基因的液滴数字聚合酶链反应（DDPCR）方法，以定量残留宿主细胞DNA。使用两组共享C-末端的启动对确定18S rRNA基因的拷贝数。对于将18S rRNA基因的拷贝数转化为基因组DNA的质量浓度，HEK293基因组DNA中18S rRNA基因的准确拷贝数通过与三个参考基因的拷贝数（EIF5B，DCK和HBB的拷贝数进行比较）确定。结果表明，回收了88.6–97.9.9％的HEK293基因组DNA，被回收到RAAV制剂中。将基于DDPCR的分析应用于RAAV制剂，以定量残留的宿主细胞DNA作为杂质。我们的发现表明该测定可用于RAAV产品中残留宿主细胞DNA的定量和尺寸分布。
光学液位传感器 D500D 系列
(1) 塑料螺母 LLPK3 必须单独订购。(2) 在某些应用中（在某些液体或乳化液以及重度冷凝应用中使用时），可能需要使用直接连接到 LED 的第 4 根线“调整”传感器的操作。这要求安装人员选择合适的限流电阻器—