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四旋翼无人飞行器的建模与滑模控制...
在本文中，我们使用非线性滑模控制方法处理四旋翼飞行器的稳定和跟踪问题。首先，借助牛顿-欧拉形式，提出了四旋翼飞行器的动态非线性模型的开发，该模型考虑了不同的物理现象和气动力和力矩。然后基于 Lyapunov 理论设计滑模控制器来稳定和跟踪四旋翼飞行器的姿态和位置。进行了几次模拟结果，以显示所提出的建模和非线性控制方法的有效性。即将开展的工作将使用基于元启发式的方法调整和优化所有 SMC 参数。此外，还将研究设计的 SMC 方法的硬件在环 (HIL) 联合仿真。
PEM 燃料电池堆呼吸的滑模策略...
I. 引言燃料电池（FC）是一种将氢化学能转化为电能的装置，可用于从移动和固定电源系统到便携式设备等各种应用。FC 的工作原理早在 1839 年就被发现，但直到最近二十年，该领域的研究活动才显着增加，提高了 FC 的灵活性和可靠性 [1]。促使 FC 发展的最重要因素之一是化石燃料燃烧对环境的严重影响。考虑到可以利用可再生能源（太阳能、风能、地热能等）通过水电解生产氢气，聚合物电解质膜 (PEM) 燃料电池成为减少对化石燃料依赖的最清洁和最有前途的替代品之一 [2]。该领域的改进需要跨学科工作和许多领域新技术的开发。最重要的问题之一与开发系统地处理干扰和模型不确定性的稳健控制策略有关。例如，在可变负载跟踪期间，针对电池内部燃料-氧化剂协调问题的有效控制算法可以避免瞬时功率下降和电池膜的不可逆损坏。然而，从控制的角度来看，燃料电池堆代表着一项重大挑战，因为它们相关的子系统存在相互冲突的控制目标和复杂的动态[3]。例如，九阶非线性模型用于描述基于氢-空气供给堆的发电系统。在这种模型中，状态相互作用通常通过以下方式建模
全局模块从局部相互作用和平滑梯度1
模块化结构和功能在生物学中无处不在，从动物体和大脑的组织到生态系统的规模。然而，模块化的机理尚不清楚。在这里，我们介绍了峰值选择的原理，该过程纯粹是局部相互作用和光滑的梯度可以导致全球模块化组织。可以从平稳的全局梯度中导致不连续模块边界的自组织，从而统一了形态发生的位置假设和图灵模式形成假设。应用于大脑的网格细胞网络，峰选择会导致具有离散间隔空间周期的功能不同模块的潮流出现。应用于生态系统，该过程的概括导致离散的系统级别的壁ni。动力学表现出对系统大小和“台式鲁棒性” [1]的新自我缩放，从而使模块出现和模块属性对大多数参数不敏感。此外，峰选择赋予模块内的鲁棒性。即使在单个网格细胞模块中，它也对连续吸引力动力学的微调需求进行了评估。它做出了一个独立于细节的预测，即网格模块周期比率应近似相邻的整数比率，并提供迄今为止最准确的数据匹配。其他可测试的预测有望弥合生理学，连接组学和转录。总的来说，我们的结果表明，与低信息全局梯度相结合的局部交互可以驱动强大的全局模块出现。
滑膜组织的靶向转录组分析
兽医考虑抗菌管理，以保持抗菌药物的有效性和可用性。3 抗菌耐药性的出现促使人们研究替代或辅助治疗策略以减少抗菌药物的使用，包括再生疗法，如基于间充质基质细胞 (MSC) 的治疗和血小板裂解物。4–8 MSCs 具有固有的抗菌和免疫调节特性，通过抗菌肽和细胞因子分泌来招募单核细胞/巨噬细胞和中性粒细胞。9 –23 该研究小组和其他研究小组先前的研究表明，这些特性可以通过在体内给药之前用 Toll 样 (TLR) 和 Nod 样受体配体体外调节 MSCs 来增强，6、7、24、25 导致对细菌生长、中性粒细胞细菌吞噬作用和免疫调节细胞因子分泌的直接抑制增加，这在诱发啮齿动物金黄色葡萄球菌生物膜和犬类自然感染模型中均得到证实。8 这些发现鼓励进一步研究大型动物（马）耐甲氧西林金黄色葡萄球菌化脓性关节炎模型中的免疫调节细胞疗法。5 马自然发生的脓毒性关节炎的发展已得到充分证实，发生在穿透性创伤、滑膜内注射、关节镜检查或小马驹的血源性败血症之后。26–30 此外，马临床前模型对于患有关节感染的人类具有转化意义，因为与许多其他实验室物种相比，马在软骨厚度、关节负荷力和关节体积方面与人类更相似。31 我们之前证明，与仅用万古霉素 (VAN) 治疗关节相比，用 TLR-3 激动剂聚肌苷酸：聚胞苷酸 (pIC) 加万古霉素 (TLR-MSC-VAN) 激活的 MSCs 治疗脓毒症关节可显著降低滑液和滑膜中的细菌数量以及滑液中的促炎细胞因子 IL-18 和 IL-6。5 重要的是，在接受 TLR-MSC-VAN 治疗的马中，因疼痛和炎症而导致的跛行明显减少。重复 IA 注射在临床上耐受性良好，表明这种治疗方法可以在临床实践中安全实施。报告的结果表明，有必要进一步研究免疫调节细胞疗法，以改善抗菌素耐药性感染的治疗。询问然而，迄今为止，这项工作的一个局限性是，TLR-MSC 疗法在马关节体内发挥作用的作用机制尚未完全阐明，包括评估接受和未接受 MSC 疗法治疗的滑膜组织中与免疫细胞浸润相关的基因表达谱。因此，我们进行了额外的研究，利用最近推出的 Nanostring 基因表达技术，通过一个旨在评估马免疫和软骨反应的靶向面板，从机制上研究了之前报道的 TLR-MSC 疗法在马脓毒性关节炎模型中的临床效果。
舰载机滑跃起飞多体动力学系统仿真
摘要 舰载机滑跃起飞飞行条件特殊、飞行速度低，对飞行安全构成威胁。处理该多学科交叉问题，需要综合考虑航母运动、飞机动力学、起落架和海况风场等因素。针对舰载机滑跃起飞的具体海军作战环境，建立了涉及舰载机、飞机、起落架运动实体，涉及起飞指令、控制系统和甲板风扰动的多体系统一体化动力学仿真模型。基于Matlab/Simulink环境，实现了多体系统仿真。通过舰载机滑跃起飞算例仿真，验证了模型的有效性和结果的合理性。该仿真模型与软件适用于舰载机起飞性能、飞行品质与安全、起落架载荷影响、航母甲板参数等多学科交叉问题的研究。ª 2013 CSAA & BUAA。由 Elsevier Ltd. 制作和托管。保留所有权利。
数据夏滑金属蛋白酶抑制剂3（timp3）抗体
构建编码肠杆菌噬菌体T3（噬菌体T3）SSB蛋白蛋白（1-232AA）的质粒是表达重组型噬菌体T3（噬菌体T3）SSB蛋白蛋白的一般方法的第一步。然后将质粒转化为大肠杆菌细胞。阳性大肠杆菌细胞并培养，诱导蛋白质表达，并裂解细胞。蛋白质与N末端6XHIS-SUMO标签融合。然后通过亲和力纯化纯化所得的重组肠杆菌噬菌体T3（T3）SSB蛋白蛋白，并进行SDS-PAGE分析以验证并评估蛋白质的纯度。其纯度超过90％。
新型的双特异性抗体用于滑瘤性关节炎中抗TNF治疗的滑膜特异性靶标
生物药物，尤其是抗TNF，被认为是类风湿关节炎中的金标准疗法。但是，不均匀的效率，感染的发生率和高成本是主要问题。新型组织特异性剂可能会克服全身给药的当前局限性，从而提高效力和安全性。We developed a bispecific antibody (BsAb), combining human arthritic joint targeting, via the synovial-specific single-chain variable fragment (scFv)-A7 antibody, and TNF α neutralization, via the scFv-anti-TNF α of adalimumab, with the binding/blocking capacity comparable to adalimumab -immunoglobulin G （IgG）。BSAB的组织靶向能力在体外人类关节炎和异种移植物严重的合并合并免疫（SCID）小鼠模型中确定。峰值移植物积累在注射后的48小时内，持续水平超过Adalimumab-igG，持续7天，并增加了治疗作用，有效地降低了组织细胞性，并且与标准治疗相比，有效的效果和势力较高。这项研究提供了能够递送药物的BSAB的第一个描述，特定于疾病组织，并有很强的证据表明对人类关节炎滑膜的治疗作用改善，并应用于其他现有生物制剂。
结直肠癌的开发和实施......
目的 囊性纤维化 (PWCF) 患者患结直肠癌的风险明显高于一般人群 1 。本文概述了英国某个区域中心针对 PWCF 的结直肠癌筛查计划的设计和实施情况。方法 实施“计划-执行-研究-行动”循环来建立该服务。它确定了服务设计的临床考虑因素，并结合实时服务用户和利益相关者的反馈，以简化服务提供。结果 确定了服务设计中的实际考虑因素，包括需要针对 CF 的肠道准备和内窥镜检查计划、监测间隔的实用方法以及需要多学科治疗方法。试点阶段进行了 14 次结肠镜检查。64% (9/14) 的肠道准备良好或优秀，100% (14/14) 报告肠道准备可忍受并愿意重复该程序，腺瘤检出率为 28.6%，发现 1 个晚期息肉。确定了准备不足的个体风险因素，包括既往远端肠梗阻病史和非专用 CF 病房的住院肠道准备。讨论作者提供了 PWCF 筛查服务的真实经验作为服务设计的蓝图。随着 PWCF 患者寿命的延长和生活质量的提高，内窥镜检查服务充分满足他们的需求非常重要。
深度学习结理论
在过去的十年中，我们看到了机器学习可以为我们做的巨大突破。现在似乎不可能执行计算机执行的任务。 此类任务的突出示例包括图像或语音识别。 在这个项目中，我们建议使用深度学习（机器学习的一部分）来解决纯数学的困难问题，即特定的结理论。 更确切地说，提出的项目由三个部分组成（请参见下面的第1、2和3个部分）。 第一部分包括训练人工神经网络，以预测结的两个重要特性。 一旦完成第1部分和第2部分，结果将应用于解决结理论中一个重要的开放问题；琼斯多项式是否检测到没有打结的问题。 申请人具有纯数学（代数，几何，拓扑）的背景，重点是结理论。 我们要求$ 5,000的夏季薪水，因此申请人有资源能够度过一整个夏季的资源，以扩大对深度学习的最新方法的了解，收集初步数据（即创建一个结图的数据库），培训神经网络，并设计适合学生参与的后续行动。 请注意，申请人已经开始在阿拉巴马大学建立一个机器学习社区，参加了一个非正式研讨会，该研讨会是由2022年春季数学和统计学系的教职员工和学生组织的。>现在似乎不可能执行计算机执行的任务。此类任务的突出示例包括图像或语音识别。在这个项目中，我们建议使用深度学习（机器学习的一部分）来解决纯数学的困难问题，即特定的结理论。更确切地说，提出的项目由三个部分组成（请参见下面的第1、2和3个部分）。第一部分包括训练人工神经网络，以预测结的两个重要特性。一旦完成第1部分和第2部分，结果将应用于解决结理论中一个重要的开放问题；琼斯多项式是否检测到没有打结的问题。申请人具有纯数学（代数，几何，拓扑）的背景，重点是结理论。我们要求$ 5,000的夏季薪水，因此申请人有资源能够度过一整个夏季的资源，以扩大对深度学习的最新方法的了解，收集初步数据（即创建一个结图的数据库），培训神经网络，并设计适合学生参与的后续行动。请注意，申请人已经开始在阿拉巴马大学建立一个机器学习社区，参加了一个非正式研讨会，该研讨会是由2022年春季数学和统计学系的教职员工和学生组织的。
专注于肺癌和结直肠癌
RAS 作为阳性预测生物标志物：重点关注肺癌和结直肠癌患者/Malapelle，U.；帕西利亚 (Passiglia)，F.；克雷莫里尼，C.；皇家，ML；佩珀，F.；皮萨皮亚，P.；阿瓦隆，A.； Cortinovis，D.；来自 Stefano, A.；法桑，M.；方塔尼尼，G.；加莱塔，D.；劳里塞拉，C.；列表，A.；卢帕基斯（Loupakis），F.；佩奇斯，F.；皮埃特兰托尼奥，F.； Pilotto，S.； Lines，L.；比安奇，AS；帕拉，HS； Tiseo，M.； Verze，M.； Troncone，G.； Novello, S..-出自：欧洲癌症杂志。 - ISSN 0959-8049。 - 146:(2021)，页74-83。 [10.1016/j.ejca.2021.01.015]