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卡波姆的粘度
Carbopol ® 971P NF 聚合物 卡波姆均聚物 A 型 卡波姆 羧基乙烯基聚合物 Carbopol ® 974P NF 聚合物 卡波姆均聚物 B 型 卡波姆 羧基乙烯基聚合物 Carbopol ® 980 NF 聚合物 卡波姆均聚物 C 型 卡波姆 羧基乙烯基聚合物 Carbopol ® 5984 EP 聚合物 卡波姆均聚物 B 型 卡波姆 羧基乙烯基聚合物 Carbopol ® ETD 2020 NF 聚合物 卡波姆互聚物 B 型 --- --- Carbopol ® Ultrez 10 NF 聚合物 卡波姆互聚物 A 型 --- --- * 2006 年之后的 USP/NF Carbopol ® 聚合物分散体的 Brookfield 粘度 必须中和 Carbopol ® 聚合物才能达到最大粘度。在分散体中加入中和剂后，会逐渐变稠。最大粘度通常在 pH 值为 6.0 - 7.0 时达到。当 pH 值为 9.0 或更高时，Carbopol ® 聚合物的粘度将开始下降。这是由于存在过量电解质，它们会影响离子化羧基的静电排斥。为了在 pH 值低于 5 和高于 9 时获得高粘度，建议增加 Carbopol ® 聚合物的浓度。此外，应避免在低 pH 值下使用低浓度的聚合物，以实现稳定的配方。对浓度为 0.2 - 2.0 wt. % 的几种 Carbopol ® 聚合物的水分散体进行了布鲁克菲尔德粘度测量。图 2 - 7 显示了每种聚合物的一般行为，基于每种聚合物一批的数据。分散体在制备时（通常表示为 pH 3.0）或在用氢氧化钠溶液中和至 pH 4.0 - 7.0 后进行测试。聚合物浓度增加会导致粘度增加。一般而言，Carbopol ® 聚合物浓度越高，pH 值越容易达到稳定状态。图 2：pH 值和浓度对 Carbopol ® 971P NF 聚合物分散体粘度的影响
通过机械超材料的局部编程来设计形状变形行为
易于解除的概念只能通过概念来实现。[1-3]已经在许多尺度和不同的外部触发器上研究了设备中特定形状变形行为的实现。[4]一方面，在系统级别上有许多方法通常由电动机[3,5]压电剂[6,7]或多物质系统驱动，例如，二型。[8]另一方面，通过适应微结构的几何形状可以实现形状变形。这可以在原子量表上进行，例如，使用相变和梯度以及μm -cm水平。多年来，在材料中设计了诸如Poisson的比率（PR）和Young模量之类的线性有效属性。[9] Greaves等。[10]介绍了结构并实现属性的概述。在1990年代已经显示了极端材料的弹性张量，[11]但是它们的实际实力主要是近年来制造技术的发展驱动的。在超材料中，定期布置的单元细胞的特性克服了自然界中发现的特性[12,13]（例如，负PR [14-16]和高刚度 - 重量率[17]）。此外，添加剂制造可以轻松地更改材料本地单元单元的几何特征（梁厚度，角度）。这种方法可以使所谓的渐变材料中材料特性的不均匀分布，在加载过程中可能导致不同的形状。可以用处理函数和如果以前的条件来描述这种行为。[18–21]设计形状变形行为不仅需要控制恒定属性，而且还需要控制它们进化的方式，例如菌株依赖性PR。在本文中，我们提出了在单位细胞中整合机械机制的不同方式，从而导致各种非线性弹性（但仍然受控）行为。细胞已组装成宏观材料，并且通过适应晶胞的几何参数的适应，局部调整了功能和条件。分布在材料中的不同特性（刚度，PR）的组合导致垂直于施加载荷的特定形状，也显示在参考文献中。[18,19]。此外，逻辑语句允许我们对材料形状进行全局程序。在下文中，我们将显示三种情况如何从增加应变下从初始形状转换为目标形状（见图1）。在第一种情况下，目标形状
人工智能工具在
这项研究的目的是评估肯尼亚高等教育机构教学和学习的有效性，专门针对智能辅导系统（ITS），自适应学习平台，虚拟学习助理（VLAS），自动化的渐变系统和学习系统和学习分析系统（LAS），其访问性使用和学习能力及其有效性及其有效性。这项研究采用了混合方法研究设计，结合了定量和定性方法，从肯尼亚的15所选定的公立和私立大学以及技术学院中收集了教师，学生和管理人员的全面数据。调查结果表明，肯尼亚高等教育机构中AI工具的可访问性受到显着限制。绝大多数受访者表示不容易获得AI工具，强调了机构内不同部门和项目的访问差异。在使用方面，在大多数机构中，将AI工具集成到教学实践中仍处于其早期阶段，并且在这些机构可用的地方，它们并不总是与现有课程完善，从而导致不同学科的有限和不平衡采用。尽管有这些挑战，但开始使用AI工具的人报告了诸如个性化学习，更有效的评估过程和增强反馈机制之类的好处，这表明AI有可能在更有效地使用的情况下改变教育实践。关键字：有效性，人工智能，教学，高等教育机构发现进一步建立了肯尼亚高等教育机构的AI工具与有效的教学之间的显着相关性（r = .781; p = .000）。该研究指出，尽管AI可以显着改善教育经验，但其当前影响受到几个因素的限制。教师对AI的不熟悉，缺乏全面的培训以及将AI工具集成到课程中的不足是其有效使用的主要障碍。但是，如果已成功实施AI，它为更好的学习成果，更高的学生参与度和更个性化的反馈做出了贡献。该研究建议机构必须投资于基础架构，持续的专业发展和课程集成，以确保AI工具既可以访问又有效地用于增强教学和学习成果。
鳄梨– Soybean的随机，对照试验...
抽象的目的评估鳄梨 - 大豆无法接受的能力 - 扩张科学（ASU-E）减慢有症状的髋关节骨关节炎（OA）的放射线进展。方法前瞻性，随机，双盲，平行组，安慰剂对照3年试验。患有症状的患者（疼痛≥1年，lequesne指数在3至10之间）髋关节OA（美国风湿病学院标准）和骨盆放射线仪上1至4 mm的目标髋关节的最小关节空间宽度（JSW）随机分配至300 mg/day asu-a asu-e-e或地位。每年采取骨盆，靶髋部前后（AP）和倾斜视图。主要结果是在第3年的JSW变化，在骨盆或靶HIP AP视图上的最狭窄点（使用0.1 mm渐变放大镜）进行测量。完整的分析数据集（FAS）包括所有至少连续两次X光片的患者。对重复测量的协方差混合模型进行了分析，并进行了随机丢失（对于缺少数据），以比较调整后的3年JSW变化（主要结果）和组之间“ Progressors”（JSW损失≥0.5mm）的百分比。结果399名患者被随机分组（345例），年龄在62（35 - 84）年中，54％女性，平均体重指数27（SD 4）kg/m 2，平均症状持续时间4（SD 5），0 - 100 - 100 - 100 - 100范围的lequesne inquesne Index 30（SD 9）和全球疼痛疼痛止痛视觉量表37（SD）37（SD 237（SD）237（SD 23）。平均基线JSW为2.8（0.9）mm。在临床结果上没有观察到差异。安全性非常好。临床上的试验注册号在ASU-E和安慰剂组中，平均JSW损耗没有显着差异（-0.638 mm vs-0.672 mm，p = 0.72），但在安慰剂组中，ASU-E的经济体分别少20％（分别比40％vs 50％vs 50％，p = 0.040）。结论ASU-E治疗3年治疗可降低JSW进度者的百分比，表明可以确定髋关节OA的潜在结构修改作用，并且临床相关性需要进一步评估。
无机材料设计的生成模型
我们发现更好的材料的速度对碳捕获，半导体设计和能量存储等领域的技术创新速度产生了重大影响[1-3]。传统上，大多数材料是通过实验和人类直觉发现的，限制了可以测试的候选者数量，并导致长时间迭代周期。多亏了高通量筛选[13]，开放材料数据库[14-17]，基于机器学习的财产预测者[18，19]和机器学习力场（MLFFS）[20，21]，已经可以筛选成千上万的材料来识别有希望的候选者[22，23]。但是，基于筛查的方法仍受到已知材料数量的限制。以前未知的Crys-talline材料的最大探索是在10 6-10 7材料[21，23 - 25]的订单中，这仅是潜在稳定的无机化合物数量的一小部分[26]。此外，这些方法无法有效地转向具有目标特性的材料。鉴于这些局限性，对伴侣的逆设计引起了极大的兴趣[27，28]。逆设计的目的是直接生成满足目标属性约束的材料结构，例如，通过生成模型[4，8，11]，Evolution-Ary算法[29]和增强学习[30]。生成模型很有希望，因为它们可以有效地探索新的结构，并可以灵活地适应不同的下游任务。1）。2）。MatterGen的广泛条件功能然而，根据密度功能理论（DFT）计算[4、5、31]的当前生成模型通常无法产生稳定的材料，受到元素的狭窄子集的限制[7，9]，并且只能优化非常有限的属性集，主要是形成能[4，5，5，5，8，11，11，11，31，32]。在这项研究中，我们提出了Mattergen，这是一种基于扩散的生成模型，该模型在周期表中产生稳定，多样的无机材料，并且可以通过针对逆材料设计的各种下游任务进行微调（图为了实现这一目标，我们引入了一个扩散过程，该过程通过渐变的原子类型，坐标和周期性晶格来生成晶体结构。我们进一步引入适配器模块，以对所需的化学组成，对称性和标量性质约束（如磁密度）进行微调。与以前的材料的先前状态生成模型相比，Mattergen的稳定，独特和新颖（S.U.N.）材料，并生成在DFT局部能量最小的距离其地面结构的10倍以上的结构（图。
决策形状在猕猴腹侧额叶内部动态跨沟通
猕猴的腹侧额叶皮层由一组解剖上异质和高度相互联系的区域组成。总的来说，这些领域与许多高级情感和认知过程有关，最著名的是对决策的适应性控制。尽管有这种欣赏，但对在决策过程中腹侧额叶皮质的细分如何相互相互作用几乎没有什么了解。在这里，我们通过分析从猕猴中猕猴中的八个解剖学上定义的细分记录的数千个单个神经元的活性来评估区域之间的功能相互作用，这些神经元的腹侧额叶皮质的八个分区，用于执行视觉引导的两种选择性概率的任务。我们发现，刺激和奖励分娩的开始全球增加了腹侧额叶皮层之间的通信。在暂时特定的暂时性交流是通过区域之间的独特活动子空间发生的，并取决于决策变量的编码。特别是，12L和12o区域与其他区域的连接性最高，同时更有可能从腹侧额叶皮质的其他部分接收信息，而不是发送。这种功能连接的模式表明，这两个领域在决策过程中整合各种信息来源的作用。综上所述，我们的工作揭示了在决策过程中动态参与的腹侧额叶皮层的解剖连接细分之间的相互交流的特定模式。关键字：腹侧额叶皮质，轨道额皮层，渐变岛，奖励，决策，选择，结果，功能连接性介绍灵长类的腹侧额叶皮层在指导决策过程中指导自适应行为方面起着核心作用。When making a choice, neural activity within orbitofrontal cortex (OFC) and ventrolateral prefrontal cortex (vlPFC) represents the different attributes associated with the available options, such as the amount, effort, delay, risk, or probability that the option might be able to be obtained (Tremblay and Schultz, 1999; Padoa-Schioppa and Assad, 2006; Kennerley and Wallis, 2009年;The OFC and vlPFC, are not, however, anatomically homogeneous areas and each encompasses a number of distinct subdivisions that have been defined on the basis of sulcal anatomy, cytoarchitecture, and receptor density (Walker, 1940; Barbas and Pandya, 1989; Morecraft et al., 1992; Carmichael and Price, 1994; Rapan et al., 2023).最重要的是，解剖学跟踪研究表明，这些细分中的每一个都从大脑其他部位收到一套独特的投影（Barbas and Pandya，1989; Carmichael and Price，1995a，1995b，1996）。我们以前的神经生理记录研究还报道了腹侧额叶皮层（Stoll and Rudebeck，2024a）跨越腹部额叶细分的可分离编码模式，并且编码中的这种差异似乎
计算机视觉
客观问题1。计算机视觉的主要目标是什么？（a）模仿人类思维过程（b）使机器能够查看和分析图像（c）开发新的编程语言（d）以创建人造生命形式的形式：（b）使机器能够看到和分析图像的解释：计算机视觉解释：人工智能是人工智能的域名，可以使用Algorith进行处理和分析机器，可以使用Algorith进行处理和分析。2。以下哪项不是计算机视觉的应用？（a）面部识别（b）自动驾驶汽车（c）烹饪食物（d）医学成像答案：（c）烹饪食品解释：计算机视觉被广泛用于安全（包括面部识别），运输（自动驾驶汽车）和医疗保健（医疗图像），但不用于烹饪食物。3。卷积层在卷积神经网络（CNN）中的作用是什么？（a）提取诸如边缘和形状（b）之类的高级特征（b）以减少图像分辨率（c），以直接对图像进行分类（d）以存储图像以供将来使用：（a）提取高级特征，例如边缘和形状，例如卷积层：卷积层负责检测诸如边缘，梯度，渐变，纹理和纹理的功能。4。在RGB图像中，如何存储颜色信息？5。CNN中的整流线性单元（relu）的目的是什么？6。计算机视觉中的“对象检测”涉及什么？（a）将单个标签分配给图像（b）在图像中识别和定位多个对象（a）使用三个单独的颜色通道使用单个灰度通道（b）使用二进制颜色系统使用十六进制的颜色代码（d）使用三个单独的颜色系统答案：（b）使用三个独立的颜色通道：红色，绿色和蓝色解释：在RGB图像中，每个Pixel具有三个值对应于红色，绿色，蓝色，蓝色，蓝色，蓝色，蓝色的颜色相对于蓝色，蓝色和蓝色的颜色，使用三个单独的颜色频道，使用三个单独的颜色通道，则使用三个单独的颜色通道，使用三个单独的颜色通道，使用三个单独的颜色频道，使用三个单独的颜色频道。（a）将图像转换为灰度（b）以从特征映射（c）中删除所有负值（c）以减小图像的大小（d）以将图像分类为类别：（b）从特征映射说明中删除所有负值：relu介绍非内线性，通过用零替换所有负值，从而使功能提取过程更有效地替换了所有负值。
扩大疫苗生产能力：法律...
1。简介：缺少疫苗制造能力和分配权益该简报文件旨在为对大流行准备和反应的独立小组的基于证据的评估做出贡献，尤其是在其工作中，以确保公平接种疫苗和增加制造能力。“全世界的生产能力正常35亿剂疫苗，我们现在试图生产100亿剂量的剂量，”新世界贸易组织总干事Ngozi Okonjo-Iweala在办公室的第一天说。这代表了史无前例且迫切的扩大需求，这尤其如此，因为大多数推荐的疫苗需要两剂，并且尚不清楚免疫力持续多长时间。很可能是疫苗生产中的渐变不是一次性，而是新的年需求。长期以来，大流行爆发构成的威胁得到了赞赏；大流行准备计划已被讨论，并在某种程度上付诸实践。一个具体的步骤是2017年流行病创新联盟（CEPI）的基础。CEPI在响应Covid-19的大流行方面提供了“跑步开始”，尤其是对Covid-19-19疫苗开发的快速资金支持。Covid-19的另一个特定于Covax的开发是Covax的创建，Covax是一项支持Covid-19疫苗的开发，制造，采购和公平分布的倡议。此外，Covid-19-19疫苗的研究和开发在很大程度上被政府的大量公共融资带来了危险。，但已经很明显，这些计划（无论多么有价值）将不足以确保全球疫苗生产规模提高。拥有80亿人口的全球人口，其中74％的人居住在低收入和中等收入的国家，需求规模太大了。确切需要多少剂来保护全球人口。提供了一些例子，说明需要多少种群以击败其他传染病，包括麻疹（95％）和脊髓灰质炎（80％）。Covax设定了在2021年底向LMIC提供18亿剂疫苗的目标；仍然不需要的值得称赞的目标。Gavi已承认，实现这一目标，包括制造能力和资金可用性，存在“许多不确定性”。偏斜的分布也将是一个挑战，在任何人对每个人的结束之前都没有结束。在Covax以外，最富有的国家已经从现有的疫苗制造商那里获得了超过65％的总剂量，甚至他们仍然面临疫苗短缺。允许病毒在某些位置不受限制地传播的时间越长，新变体的机会就会越大。很明显，COVID-19大流行所带来的挑战规模意味着需要做更多的事情，尤其是在进一步推动Covid-19疫苗制造的快速扩大时，以实现更公平的全球访问。已经提出了几项计划，这些举措开始解决扩大疫苗生产能力的关键挑战，但到目前为止，以有限或零碎的方式进行了扩展。最终需要的是一项具有凝聚力的全球行动计划，该计划旨在解决疫苗生产快速扩大的法律，技术和财务障碍。本文介绍了关键的法律选择，并提出了有关疫苗生产规模的具体建议。
直接武器保护
指示能源武器：对反无人机任务的兴趣日益增加，美国和其他几个国家正在投资定向能源武器（包括激光器），以抵抗无人机威胁。这些高功率系统使用电磁能引起各种影响，从威慑到破坏。但是，它们在某些天气条件下的长期健康影响和有效性尚不清楚。定向的能量武器（露水）可能会影响多个目标，因为它们的较大光束尺寸类似于毫米波武器。这些设备可以产生从非致命到致命的各种影响，这取决于诸如目标，距离和聚焦区域的因素。露水利用这种影响范围来对威胁的响应，从临时资产残疾到破坏。露水可以否认进入区域的入口或防止敌人资产在其中运行，而不会造成长期损害。国防部的主动拒绝系统使用毫米波在皮肤中产生暖气，暂时说服个人搬走。Dews还可以通过将传感器与Glare超载，在增加力之前充当非语言警告，从而降低敌人的资产。如有必要，露水可以通过发射电磁材料最有效地吸收的电磁能来损坏或破坏敌人的资产，从而融化它。自2014年以来，美国军方已经测试了各种露珠原型，主要用于反无人机任务。尽管年度研究和开发支出为10亿美元，但桥接露水开发和获取方面的挑战可能会限制广泛的运营用途。DEW研发一直在全球数十年来一直在进行，目前由技术进步和保持战场上的竞争力的愿望驱动。现代露水更具便携式和实用性，因为创新（例如较小的激光器）可以使操作更安全。根据2021年空军的报告，美国和其他30个国家主要用于反无人机任务。dews由于光的能量发射速度，几乎无限的弹药和易于渐变的响应，因此对致命反应工具的潜在潜力是非致命的。国防部可以根据任务需求量身定制露水，从非致命的反应到致命的反应。露水的研发也可能受益于平民用途，例如通过定向能源将电力运输到偏远地区。但是，技术限制构成了挑战。露水与目标距离越远，大气条件限制了它们的有效性。露水的战场使用可能由于对朋友和敌人资产的潜在伤害而具有挑战性。对露水对暴露于有指导能量的人的长期健康影响的道德问题提出了有关使用这种技术的伦理问题的问题。我们将继续担任美国陆军快速能力和关键技术的首要承包商间接防火能力高能激光计划，该计划旨在开发300千瓦的班级激光武器系统。这种高能激光技术对新兴威胁的迅速反应，同时与传统的动力学系统相比，后勤复杂性最小化。我们以前的合同包括1.3亿美元用于设计，制造和将激光系统集成到陆军车辆平台上，并在新墨西哥州的White Sands导弹系列进行实地试验。作为主要承包商，我们的职责包括系统的最终组装，集成和测试。
在电线和基于电弧的定向
[2] S. M. Thompson，L。Bian，N。Shamsaei和A. Yadollahi，“添加剂制造的直接激光沉积概述；第一部分：运输现象，建模和诊断，” Addive Manufacturing，第1卷。8，pp。36-62，2015年10月。[3] V. T. Le，H。Paris和G. Mandil，“使用增材和减法制造技术的直接零件再利用策略的制定”，《增材制造》，第1卷。22，pp。687-699，2018年8月。[4] V. T. Le，H。Paris和G. Mandil，“在再制造环境中合并添加剂和减法制造技术的过程计划”，《制造系统杂志》，第1卷。44，否。1，pp。243-254，2017年7月。[5] A. Ramalho，T。G. Santos，B。Bevans，Z。Smoqi，P。Rao和J. P. Oliveira，“污染对316L不锈钢线和ARC添加性生产过程中声学发射的影响”，Addived Manufacturing，第1卷。51，第1条。102585，2022年3月。[6] S. Li，J。Y. Li，Z。W. Jiang，Y。Cheng，Y。Z. Li，S。Tang等人，“控制Inconel 625的定向能量沉积期间的柱状到等式的过渡”，Addy Manufacturing，第1卷。57，第1条。102958，2022年9月。[7] T. A. Rodrigues，N。Bairrão，F。W。C. Farias，A。Shamsolhodaei，J。Shen，J。Shen，N。Zhou等人，“由Twin-Wire和Arc添加剂制造（T-WAAM）生产的钢 - Copper功能渐变的材料（T-WAAM）”，材料＆Designs，第1卷。213，第1条。110270，2022年1月。66，否。8，pp。1565-1580，2022年8月。32，否。[8] V. T. Le，D。S. Mai，M。C. Bui，K。Wasmer，V。A. Nguyen，D。M. Dinh等，“过程参数和热周期的影响，对308L不锈钢墙的质量，该材料由添加剂生产产生的308L不锈钢墙，使用弧形焊接来源，使用弧形焊接源，焊接，焊接，焊接，”。[9] D. Jafari，T。H。J. Vaneker和I. Gibson，“电线和电弧添加剂制造：控制制造零件的质量和准确性的机遇和挑战”，《材料与设计》，第1卷。202，第1条。109471，2021年4月。[10] S. W. Williams，F。Martina，A。C. Addison，J。Ding，G。Pardal和P. Colegrove，“ Wire + Arc添加剂制造”，《材料科学与技术》，第1卷。7，pp。641-647，2016。[11] W. E. Frazier，“金属添加剂制造：评论”，《材料工程与性能杂志》，第1卷。23，否。6，pp。1917-1928，2014年6月。[12] J. Xiong，Y。Li，R。Li和Z. Yin，“过程参数对基于GMAW的添加剂制造中多层单频薄壁零件的表面粗糙度的影响”，《材料加工技术杂志》，第1卷。252，pp。128-136，2018年2月。[13] V. T. Le，“基于气体弧焊接的金属零件添加剂制造的初步研究”，VNUHCM科学技术杂志，第1卷。23，否。1，pp。422-429，2020年2月。58，否。4，pp。461-472，2020年7月。[15] W. Jin，C。Zhang，S。Jin，Y。Tian，D。Wellmann和W. Liu，“不锈钢的电弧添加剂制造：审查”，《应用科学》，第1卷。[14] V. T. Le，Q。H。Hoang，V。C. Tran，D。S. Mai，D。M. Dinh和T. K. Doan，“焊接电流对由薄壁低碳构建的形状和微观结构形成的影响，由电线添加剂制造建造的薄壁低碳零件”，《越南科学和技术杂志》，第1卷。10，否。5，第1条。1563，2020年3月。[16] T. A. Rodrigues，V。Duarte，J。A. Avila，T。G。Santos，R。M。Miranda和J. P. Oliveira，“ HSLA钢的电线和弧添加剂制造：热循环对微结构和机械性能的影响”，《增材制造》，第1卷。27，pp。440-450，2019年5月。[17] J. G. Lopes，C。M。Machado，V。R。Duarte，T。A。Rodrigues，T。G。Santos和J. P. Oliveira，“铣削参数对电线和弧添加剂生产产生的HSLA钢零件的影响（WAAM）”，《制造工艺杂志》，第1卷。59，pp。739-749，2020年11月。[18] A. V. Nemani，M。Ghaffari和A. Nasiri，“通过传统滚动与电线弧添加剂制造制造的船建造钢板的微观结构特性和机械性能的比较，”添加剂制造业，第1卷。32，第1条。101086，2020年3月。[19] P. Dirisu，S。Ganguly，A。Mehmanparast，F。Martina和S. Williams，“对线 +电线 + ARC添加剂生产的高强度高强度低合金结构钢组件的裂缝韧性分析”，材料科学与工程：A，第1卷，第1卷。765，第1条。138285，2019年9月。787，第1条。139514，2020年6月。[20] L. Sun，F。Jiang，R。Huang，D。Yuan，C。Guo和J. Wang，“各向异性机械性能和低碳高强度钢分量由Wired and Arc添加剂制造制造的低强度钢组件的变形行为”，材料科学和工程学：A，A，第1卷。[21] https://doi.org/10.1007/s11665-022-06784-7