摘要。近几十年来,与智能混凝土创建有关的建筑材料科学方向一直在迅速发展。智能混凝土除了结构材料的功能外,还执行与其新属性相关的其他功能。在大量的智能混凝土中,有必要突出导电智能混凝土。通过在混凝土混合物中添加导电填充剂来获得这种混凝土。,就其性质而言,碳材料是最有希望的。尽管进行了大量的导电填充剂和导电混凝土的研究,但仍未对其进行概括和系统化。此外,没有用于测试填充剂和具体的导电性能的标准。因此,作者的目的是系统化有关导电智能混凝土以及导电碳填充剂的数据。提出了一种测试碳纳米材料(CNM)作为导电混凝土填充剂的电导率的方法。的认可。
对于一个各向同性光子源,通过fluka计算的能量为10 meV的能量5。另外,图。5显示了Fluka计算的10 MEV的能量为10 MEV的平面单向源的混凝土暴露因子。更重要的是,这些结果还与其他研究的结果进行了比较[1],[11]。com parison的出色协议约为5%。同样,图。6。另外,图。6显示了Fluka计算出的10 MEV的能量为10 MEV的平面单向源的混凝土暴露因子。此外,这些结果也将与其他研究的结果进行比较[2],[3],[11]。比较显示了大约5%的Excel大约一致性。这些结果表示计算的可靠性
根据七个通用设计原则,温哥华市的工程服务设计人行道,这些原则着重于使每个人都可以访问空间且易于使用。首先,该设计对具有不同能力的人(公平使用)有用。这很灵活,可以容纳各种偏好和能力(使用灵活性)。设计简单明了,因此无论一个人的体验或技能如何(简单而直观的用途),都很容易理解。它即使在不同的条件下或有感官挑战的人(可感知信息)也可以清楚地传达信息。设计还通过最大程度地减少潜在危害(误差的公差)来降低风险。在不需要太多的身体上(身体上的努力下)的情况下,它很容易使用,并且无论大小或机动性如何(用于接近和使用的大小和空间),它为人们提供了足够的空间,可以使人们舒适地移动和互动。
36 块混凝土块 1.5 立方码的混合料 * 计算公式:混凝土块尺寸:8 英寸 X 8 英寸 X 16 英寸 混合料床的外径宽度 = 16+16+16+8 = 56 英寸 = 4 英尺 8 英寸 混合料床的外径长度 = (16 X 6) + 8 = 104 英寸 = 8 英尺 8 英寸 混合料床的内径宽度 = 16+16+8 = 40 英寸 = 3 英尺 4 英寸 混合料床的内径长度 = (16 X 5) + 8 = 88 英寸 = 7 英尺 4 英寸 混合料体积 = 88 X 40 X 8 = 28160 立方英寸 1 立方码 = 27 立方英尺 = 46656 立方英寸 28160 英寸 / 46656 英寸 = .6 立方码* * 建议 1 块高为 0.75 立方码,2 块高为 1.5 立方码,以形成略微堆积的填充料土壤,以允许土壤沉降。
n + p 2 s 6(M = V,Fe,Ni,Co和Zn; X = 0.5-1,N = 2或3)在P 3̅1M空间组中结晶,而Li 2 Mnp 2 S 6在R 3̅中结晶。所有化合物通过边缘共享MS 6八面体和p 2 s 6单位的li原子占据层间空间的2D分层结构。X射线衍射和热重分析揭示了这些材料的自发水插入趋势,当它们暴露于空气中以进行较短和延长的时间,导致了两个不同的水合相(HY-I和HY-II)。热赋形图证明了从层间区域去除水分子时相变的可逆性。来自单晶和同步粉X射线衍射的水合I期I相结构表明形成了具有层间膨胀的水的单层。此外,Li 4 -nx m x n + p 2 s 6(M = V,Mn,Fe和Ni)在经受液体或气态氨环境时在层间空间中对NH 3插入的亲和力也很大。Li 2 Mp 2 S 6(M = M = MN和Ni)上的磁测量表明,化合物的顺磁性降至2 K. AC AC阻抗光谱在LI 2.56 Zn 0.72 Zn 0.72 p 2 s 6显示了室温离子电导率2.69×10-3 ms/cm,li 2. 5 s 6,li s n li z 6,li s in li s均高。 0.72 p 2 s 6比其无水对应物显示出7倍离子电导率(1.85×10-2 ms/cm)。该研究还报告了第一次使用液体电解质的锂离子电池中的Li 2 Fep 2 S 6中的电化学LI(DE)插入。■简介
准确的肿瘤分类对于选择有效治疗至关重要,但是当前方法有局限性。标准肿瘤分级基于细胞分化对TUMOR进行分类,不建议将其作为独立手术,因为某些差异良好的肿瘤可能是恶性的。通过单细胞测序评估肿瘤异质性评估提供了深刻的见解,但可能会昂贵,并且仍然需要大量的手动干预。 许多现有的用于肿瘤数据的统计机器学习方法仍然需要对MRI和组织疗法数据进行复杂的预处理。 在本文中,我们建议建立在模拟肿瘤进化的数学模型上(OTAńSKI(2017)),并生成用于肿瘤分类的人工数据集。 使用归一化熵估算肿瘤异质性,其阈值将肿瘤视为具有高或低异质性。 我们的贡献是三重的:(1)从人工数据中的剪切和图生成过程,(2)肿瘤特征的设计,以及(3)构建块图神经网络(BGNN),这是一种基于图神经网络的方法,以预测肿瘤异质性。 表现出的结果表明,所提出的特征和模型的组合在人为生成的数据上产生了出色的结果(89。 测试数据的精度为67%)。 尤其是与AI辅助分级和空间转录组学的新兴趋势保持一致,我们的结果表明,通过出生(例如KI-67增殖指数)丰富传统的分级方法和死亡标记物和死亡标记物可以改善异质性预测和增强肿瘤分类。通过单细胞测序评估肿瘤异质性评估提供了深刻的见解,但可能会昂贵,并且仍然需要大量的手动干预。许多现有的用于肿瘤数据的统计机器学习方法仍然需要对MRI和组织疗法数据进行复杂的预处理。在本文中,我们建议建立在模拟肿瘤进化的数学模型上(OTAńSKI(2017)),并生成用于肿瘤分类的人工数据集。肿瘤异质性,其阈值将肿瘤视为具有高或低异质性。我们的贡献是三重的:(1)从人工数据中的剪切和图生成过程,(2)肿瘤特征的设计,以及(3)构建块图神经网络(BGNN),这是一种基于图神经网络的方法,以预测肿瘤异质性。表现出的结果表明,所提出的特征和模型的组合在人为生成的数据上产生了出色的结果(89。测试数据的精度为67%)。尤其是与AI辅助分级和空间转录组学的新兴趋势保持一致,我们的结果表明,通过出生(例如KI-67增殖指数)丰富传统的分级方法和死亡标记物和死亡标记物可以改善异质性预测和增强肿瘤分类。
7 Migration Planning ............................................................................................................................. 13 7.1 Identification and Inventory ............................................................................................................ 13 7.2 Prioritization ................................................................................................................................... 16 7.3 Plan Migrations,包括回滚/恢复选项................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................... ...................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................
摘要:先天性完整的心脏阻滞(CCHB)与宫内和产后死亡率高有关。产前检测和管理以及适当的交付计划可以改善CCHB的结果。我们描述了一种罕见的CCHB病例,该病例最初在胎儿超声心动图上注明了胎儿腹水和高级二级心脏块。母亲被认为对抗SSA抗体呈阳性,并且开始用母体类固醇治疗,以逆转胎儿心脏传导异常。然而,胎儿心律通过随访评估而发展为完整的心脏阻滞,并且胎儿在整个怀孕期间的心率不断降低,低胎儿心率为每分钟25次(BPM)。此病例证明了文献中记录的胎儿心室率最低,并说明了罕见疾病过程的严重表现。包括与胎儿超声心动图和胎儿心电图学,产前管理以及在产前检测到的CCHB的胎儿中有关的现有知识,产前评估和胎儿脑电图学,产前管理和交付计划。