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World File Search System热感
应用的热工程
电动汽车在很大程度上依靠可充电电池单元进行储能。空气冷却具有简单的设计和高可靠性，仍然是控制电池温度的有效方法。但是，由于空气的热容量有限，其热性能很差。为了提高传热系数，同时还可以最大程度地减少成本，这项研究采用了21,700个缸形电池电池模块的各种细胞构型，包括带有纵向气流的冷却鳍。使用有限体积方法模拟质量连续性，动量和能量保护方程式，对各种雷诺数（1,679≤RE≤33,588）进行了三维数值模拟（1,679≤RE≤33,588）。结果表明，具有纵向空气冷却的层流循环系统可以在低排放电流（≤1.0c）的最佳操作条件下维持电池（≤1.0c），即使在周围30°C的周围温度下，螺旋长度通过螺旋长度降低了50％，并改变其位置并更改其位置（即，均位置的位置，均位置为0.95，in 0.95 c. coce in 0.95 c. coce in 0.95; 48.7°C.将螺旋鳍环路从1到五个将最大t的最大值降低了7.4％，最大δT最大降低了29.8％。超过五个螺旋回路，随着δT最大的增加，模型的温度一致性会恶化。多项式方程，以估计电池在各种排放电流下电池模块的某些热性能。
剥削排水热
摘要：横纹肌肉瘤（RMS）是骨骼肌谱系的肿瘤。两个主要特征可以区分亚型：PAX3（或PAX7）和FOXO1基因之间的形态和存在/不存在。两个主要亚型是融合阳性肺泡RMS（ARM）和融合阴性胚胎RMS（ERMS）。本综述将重点介绍人类表皮生长因子受体（EGFR）家族的受体酪氨酸激酶的作用，该家族在RMS发作中包括EGFR本身，HER2，HER3和HER4以及受体酪氨酸激酶的潜在治疗靶向。eGFR由ERMS肿瘤和细胞系高度表达，在某些情况下导致肿瘤生长。如果未突变，HER2不直接参与RMS细胞生长的控制，而是可以在显着水平上表达。少数ERMS随着肿瘤生长的驱动活性而带有HER2突变。HER3经常被RMS过表达，并且可以在残留的肌源分化能力和对信号导向的治疗的抵抗力中发挥作用。可以通过两种方式来利用她的家人进行治疗方法：阻止其成员（对抗体或抑制剂的肿瘤生长发挥作用），并瞄准其成员以驾驶毒素或免疫效应者。
聚合物的热表征
Dynamic Mechanical Analysis (DMA) allows for the quantitative determination of the mechanical properties of a sample under an oscillating force and as a function of temperature, time, frequency and strain (DIN 53513, DIN EN ISO 6721, DIN 53440, DIN-IEC 1006, ASTM D4065, ASTM D4092, ASTM D4473, ASTM D5023, ASTM D5024，ASTM D5026，ASTM D5418）。结果描绘了线性粘弹性特性，通常将其描绘为E'（存储模量），E”（损耗模量）和TANδ（损失因子）与温度的图形图。
具有卵子行为功能的机器人可以改善生命感，可用于儿童...
摘要：本研究旨在在机器人中实施卵形行为功能，并研究其卵形行为对人类生活意识和对人类思维的感知的影响。共有24名成人和儿童参加了这项实验。实验的主要假设是，机器人的卵子行为强调了生活和心理感知，并且参与者对机器人的接触经验和印象评估的问卷做出了回应，并在机器人的鸡蛋衬里行为之前和之后。结果，可以证实，当机器人表现出卵子的行为时，参与者的数量会增加机器人的“心脏”增加。特别是，发现孩子对机器人具有强烈的生活意识。这表明机器人设计模仿生物的行为对于特定受试者，尤其是儿童是有效的。另一方面，在成年参与者中，观察产卵行为对对机器人的生活感的看法没有重大影响。这些结果表明，为了增强机器人的活力，根据受试者的年龄段，有必要不同的方法。
心脏生物标志物的光学感测的进展
摘要：生物标志物在心血管疾病（CVD）的诊断，风险评估，治疗和监督中起关键作用。光学生物传感器和测定是有价值的分析工具，可以满足对生物标志物水平快速可靠测量的需求。本评论介绍了最近的文献调查，重点是过去5年。数据表明，持续的趋势趋于多振荡，更简单，更便宜，更快，更创新的感知，而较新的趋势涉及最小化样品体积或使用替代抽样矩阵（例如唾液）（例如唾液）的侵入性测定较少的侵入性测定。利用纳米材料的酶模仿活性与信号探针更传统的作用相比，固定化支持生物分子和信号扩增。将适体用作抗体的替代方法不断增长，促使DNA扩增和编辑技术的新兴应用。使用较大的临床样品测试了光学生物传感器和测定法，并与当前的标准方法进行了比较。CVD测试的雄心勃勃的目标包括在人工智能的帮助下发现和确定相关的生物标志物，更稳定的生物标志物和快速，廉价读者的特定识别元素以及可支配的测试，以促进房屋的快速测试。随着该领域的进展，生物传感器在CVD生物标志物的光学感知中的机会仍然显着。
体感皮层图内的连续性有助于学习
拓扑组织是感觉皮层的一个显著特征，但其功能作用仍存在争议。特别是，在感觉引导行为期间，皮层区域内的活动整合如何依赖于其拓扑结构尚不清楚。在这里，我们训练小鼠在兴奋性神经元中表达通道视紫红质，以追踪在初级体感皮层的拓扑晶须表示上平稳旋转的光刺激条。小鼠学会辨别光条的角度位置以获得奖励。它们不仅会在该区域的光刺激的时空连续性被破坏时失败，而且当显示地图不连续性的皮层区域（例如躯干和腿部）或没有地形图的区域（例如后顶叶皮层）受到光刺激时也会失败。相反，当皮层拓扑连续性能够预测未来的感觉激活时，小鼠会表现出对奖励可用性的预期。这些发现可能有助于在设计皮层神经假体时优化反馈。
测量基于深度学习的压缩感中的鲁棒性
抽象的深神经网络为重建少量和嘈杂测量的图像重建图像提供了最新的准确性，例如在加速磁共振成像（MRI）中引起的问题。然而，最近的作品引起了人们的担忧，即基于学习的图像重建方法对扰动很敏感，并且比传统方法不那么易用：神经网络（i）可能对小而却对对抗性的扰动敏感，（ii）可能会在分配中表现不佳，并且（iii）可能会在覆盖小型的图像中表现出色，但可能会在一个图像中覆盖重要特征。为了理解对此类范围的敏感性，在这项工作中，我们测量了图像重建的不同方法的鲁棒性，包括训练有素和未经训练的神经网络以及传统的基于稀疏的方法。我们发现，与先前的作品相反，训练和未经训练的方法都容易受到副本扰动的影响。此外，针对特定数据集调整的经过训练和未经训练的方法都在分配转移中遭受的损失非常相似。fi-Nelly，我们证明了一种实现更高重建质量的图像重构方法在准确恢复细节方面的性能也更好。我们的结果表明，基于最新的深度学习图像重新构造方法比没有构成鲁棒性的传统方法提供了改进的穿孔方法。