XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System温度的
在金属 - 有机框架中的协调不饱和铜（i）位点的几何调整，用于环境温度的氢存储
摘要我们提出了一名44岁的男性，患有转移性透明细胞肾细胞癌，接受了Nivolumab免疫疗法的治疗。三个月后，他在间间的区域开发了对称复发结节和沸腾的结节，被诊断为腹股沟和臀裂的II期Hidradenitis usplativa。进行性渐进疗程，病变对称性和位置，Nivolumab输注和活检结果恶化支持诊断。Hidradenenitis purativa发病机理涉及以IL17升高和中性粒细胞为主的炎症为标志的免疫失调[1]。免疫检查点抑制剂，包括Nivolumab等抗PD1药物，与与广泛的T细胞激活相关的免疫相关的不良事件有关，可能会增加与HS相关的IL17信号[2,3]。临床医生应在接受免疫检查点抑制剂治疗的患者中意识到抗PD1诱导的HS，这是一种罕见的免疫相关性不良事件。
探索马来西亚降雨和温度的时间动态：A
摘要这项研究探讨了马来西亚气候下降雨与温度曲线之间的复杂标量在功能之间的关系。采用高级统计分析，我们研究了这些关键气候变量之间的时间动态依赖性。通过采用跨越显着的时间范围的全面数据集，我们旨在阐明温度随时间的变化如何影响马来西亚气候的降雨模式。为了实现这一目标，我们采用功能数据分析（FDA）来将温度作为标量形成功能和降雨。这种方法有效地捕获了这些环境变量之间的复杂关系。具体来说，我们使用FDA中的傅立叶基函数来捕获数据中固有的周期性模式。这些功能特别擅长建模温度波动的周期性，这对于了解它们对降雨的影响至关重要。相关性和交叉相关函数的轮廓图揭示了温度与降雨之间的关系。我们的功能线性模型显示了温度与降雨之间的强正线性相关性，表明温度显着影响降雨模式。了解这些复杂的关系对于增强我们的预测能力和为该地区的气候适应和缓解制定有效的策略至关重要。这些发现为更广泛的气候学领域贡献了宝贵的见解，并对马来西亚的可持续资源管理和环境规划产生了影响。关键字：功能数据分析；标量函数；马来西亚气候
Josephson辐射的隆期检测 - 知识uchicago的补充信息 系统发育结构在实验生态群落中的相互作用 RNA氨基酰化在其在肽合成中的作用之前的潜在作用 支持信息富含硫的纳米多孔 自下而上的多尺度方法估算具有高玻璃过渡温度的纠缠聚合物融化的粘弹性特性 在金属中生成和稳定dinickel催化剂
大规模量子计算的最有前途的方法之一使用了基于许多约瑟夫森连接的设备。，即使在今天，有关单个连接点的开放问题仍然尚未解决，例如对量子相变的详细理解，约瑟夫森连接到环境的耦合或如何改善超导量子的相干性。在这里，我们设计并建立了连接到约瑟夫森连接处的芯片储层的设计和建造，该芯片连接起了一个有效的钢计，用于检测在非均衡性下，即有偏见的条件下的约瑟夫森辐射。验证仪转换A.C. Josephson电流在微波频率下，高达约100 GHz的温度升高，该温度升高。温度法。基于现实参数值的电路模型同时捕获当前 - 电压特性和测量功率。本实验证明了微波光子的有效，宽，热检测方案，并提供了超出标准电导测量值之外的约瑟夫森动力学的敏感检测器。
在金属 - 有机框架中的协调不饱和铜（i）位点的几何调整，用于环境温度的氢存储
摘要：多孔固体可以容易地容纳和释放分子氢，从而使它们具有最大程度地减少相对于物理储存系统的氢存储的能量需求。但是，此类材料中的H 2吸附焓通常弱（-3至 -7 kJ/mol），可在环境温度下降低能力。金属 - 具有明确定义的结构和合成模块的有机框架可以使吸附剂 - H 2相互作用来调整环境温度存储。最近，Cu 2.2 Zn 2.8 cl 1.8（btdd）3（H 2 Btdd = Bis（1 H -1 H -1 H -1 H -1 H -1 H -1 H-5- B]，[4'，[4'，5'，I]）dibenzo [1,4] dioxin; cu I -mfu-4 l）报告KJ/ mol由于从Cu I到H 2的π背键，超过了环境温度存储的最佳结合强度（-15至-25 kJ/ mol）。旨在实现最佳的H 2结合，我们试图通过调整三角形Cu I位点的金字塔几何形状来调节π背键相互作用。一系列的同建框架，Cu 2.7 m 2.3 x 1.3（btdd）3（m = m = mn，cd; x = cl，i; cu i; cu i m-mfu-4 l），通过相应的材料的合同后修饰M 5 x 4（btdd）3（m = m = m = mn，cd; x = ch 3 3 co 2 co 2 co 2 co 2 co 2 co 2 co 2 co2该策略根据五核聚类簇节点的中央金属离子的离子半径调整了H 2吸附焓，导致M = Zn II（0.74Å）的-33 kJ/mol（0.74Å），-27 kJ/mol，m = m = mn II（0.83Å）和摩尔/摩尔。因此，Cu I CD-MFU-4 L提供了第二个，更稳定的最佳H 2结合能的示例，用于在报告的金属 - 有机框架之间存储环境温度。结构，计算和光谱研究表明，较大的中央金属平面化三角形铜I位点，将π背键削弱至H 2。■简介
MRI可见的周围空间和神经丝轻链的关联：Framingham心脏研究 气候变化和加利福尼亚的陆地生物多样性 在金属 - 有机框架中的协调不饱和铜（i）位点的几何调整，用于环境温度的氢存储 Nivolumab诱导的Hidradenitis purrativa：病例报告 人为反应性氮的全球净气候效应 二氧化钒纳米梁中相和载体动力学的近场纳米影像 基于Degron的生物oprotacs用于控制CAR T细胞中的信号传导 饮食纤维单糖含量改变肠道微生物组组成和发酵 Cuxbi2Se3纳米板中两性掺杂的精确控制 体内细胞活性历史的快速生化标记 单细胞RNA-seq分析揭示了与类风湿关节炎疾病活性相关的细胞子集和基因特征 ASP12的应变释放烷基化可以使K-Ras-G12d的突变体选择性靶向 集成光子学中的高率并行化 Medicine® UC Davis
神经丝轻链（NFL）是树突和神经元体中存在的神经丝的亚基，它赋予神经元和轴突结构稳定性[1]。神经丝使轴突的径向生长具有高度表达，以年龄的依赖性方式[1]。血清NFL水平响应于中枢神经系统因炎症，神经退行性或血管损伤而增加[1]。nfl也是一种新兴的血液和脑脊液标记，在多种神经系统疾病（如多发性硬化症[2]，阿尔茨海默氏病）和最近的脑小血管疾病（CSVD）中，神经司长损伤的脑脊液标记（CSVD）[3]。nfl与淀粉样蛋白β（aβ）在脑膜动脉中的沉积有关，这是脑淀粉样血管病的标志（CAA）[4]。最近，在最近的皮质下梗塞和中风的患者中观察到了血清NFL升高[5]。已经发现脑脊液和血清NFL在白质高强度（WMH）患者中都增加，并且水平与WMH负载，CSVD负担的磁共振成像（MRI）标记相关[6]。
3D印刷聚酰胺对温度的层厚度的影响
聚酰胺是3D打印中的材料之一，可以生产有价值的产品以满足行业的需求。先前的研究证明，3D印刷材料的层厚度以及温度的升高会影响机械和物理特性。但是，只有少数研究涉及聚酰胺材料作为测试材料，尤其是在分析印刷材料层厚度的影响以及温度对聚酰胺机械和物理性能的升高时。因此，将在室温下，在不同温度下，75°C和110°C下在0.1 mm，0.2 mm和0.3 mm处具有不同层厚度的聚酰胺的弯曲特性。本研究将使用融合沉积建模（FDM）过程在三个不同的高度上打印的聚酰胺（PA）材料。在不同温度从27°C到110°C的不同温度下进行弯曲和拉伸测试。研究结果表明，0.3 mM的层高度以11.05 MPa的平均速率表现出最高的弯曲强度，而0.1 mm（6.7 MPa）和0.2 mm（9.6 MPa）表现出最高的弯曲强度。与75°C（1.6mpa）和27°C（2.1MPA）的温度相比，温度升高时的拉伸强度会降低，使温度为110°C最低拉伸值（1.591 MPa）。已经进行了几种材料特征，例如SEM，TGA，DMA，DSC和密度，以研究拉伸测试温度对聚酰胺机械性能的微观结构和影响。
区分对多年和单年la nin〜a事件期间北部中高纬度大洲冬季温度的影响：建模ST
摘要：利用2200-yr CESM1工业前模拟，本研究研究了单年（SY）和多年（MY）LaNiñas对它们对冬季表面空气温度的各自影响的影响，重点介绍了模型中高层间气温的冬季空间，重点介绍了指定机制的冬季 - 高层间气温。在四个大陆部门确定了明显的影响：北美，欧洲，西伯利亚西伯利亚（W-西伯利亚）和西伯利亚东部（E-Siberia）。模拟的SyLaNiña事件的典型影响是在欧洲和W＆E-Siberia上的异常变暖，以及北美的异常冷却。模拟了我的LaNiña事件，减少了北美的典型异常冷却，以及在W＆E-Siberia上的典型异常变暖，但增强了欧洲典型的异常变暖。模拟我的LaNiñas在第一个冬季的明显影响比第二个冬天更为突出，除了W-Siberia之外，在第二个冬季，明显的影响更加明显。CESM1模拟中的这些总体不同的影响可以归因于这些大陆上的敏感性的不同敏感性与我和SyLaNiñas之间的差异在其强度，位置和诱发的大西洋海洋表面温度异常中的差异。这些特性差异与北美太平洋，北大西洋振荡，印度洋 - 诱发波浪火车和热带北大西洋 - 诱发的波浪火车机制的不同气候影响有关。然后对1900年至2022年的观察结果进行验证，以确定CESM1模拟中的差异。
磁场方向和温度的影响
实际上手性分子充当了轨道角动量滤波器。[10,11] 通过改变基底，进行了多项实验来探测基底 SOC 的作用。[12] 但所得结果不足以确定 SOC 的作用，因为基底可能有其他影响，如费米能级相对于最高占据分子轨道和最低未占据分子轨道之间间隙的位置，以及极化率，这些可以决定界面处的电导率和势垒，从而影响观察到的自旋极化。在自旋电子学中，自旋从铁磁基底注入，人们进行了研究，探测自旋极化对铁磁体磁化和用于驱动电流的电场之间的角度 𝜃 的依赖关系。角度依赖性源于磁阻的各向异性。 [ 13 ] 通常，研究发现自旋极化取决于 cos2𝜃。[ 14,15 ]
磁场方向和温度的影响
实际上手性分子充当了轨道角动量滤波器。[10,11] 通过改变基底，进行了多项实验来探测基底 SOC 的作用。[12] 但所得结果不足以确定 SOC 的作用，因为基底可能有其他影响，如费米能级相对于最高占据分子轨道和最低未占据分子轨道之间间隙的位置，以及极化率，这些可以决定界面处的电导率和势垒，从而影响观察到的自旋极化。在自旋电子学中，自旋从铁磁基底注入，人们研究了自旋极化对铁磁体磁化和用于驱动电流的电场之间的角度 𝜃 的依赖关系。角度依赖性源于磁阻的各向异性。 [ 13 ] 通常，研究发现自旋极化取决于 cos2𝜃。[ 14,15 ]
一种用于建模和预测短期空气温度的功能自回旋方法
对大气温度的精确预测对于各种应用，例如农业，能源，公共卫生和运输至关重要。现代技术的进步导致了传感器和其他工具的开发，以收集高频空气温度数据。但是，由于其特定特征，包括高维度，非线性，季节性依赖性等，准确的预测是具有挑战性的。为了应对这些预测挑战，本研究提出了一个基于组件估计技术的功能建模框架，通过将空气温度时间序列划分为确定性和随机组件。使用广义添加剂建模技术对每日和每年的季节性组成的确定性组成部分进行了建模和预测。同样，解释该过程短期动力学的随机组件是由功能自回旋模型，自动回归积分移动平均平均值和向量自回归模型对过程进行建模和预测的。为了评估模型的性能，从伊斯兰堡，巴基斯坦收集了每小时的空气温度数据，并获得了一日样本的预测。使用根平方误差，平均绝对误差和平均绝对百分比误差比较所有模型的预测结果。结果表明，与Arima和VAR模型相比，所提出的远距离模型的性能相对较好，从而导致样本外预测误差。这项研究的发现可以促进跨部门的明智决策，优化资源分配，增强公共安全并促进社会经济的韧性。