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无机颗粒对聚合物基质复合材料特征的影响Maria Cristiana Enescu 1，Elena Valentina Stoian 1*，Sofia Sla
强化剂（无机颗粒）对机械性能的影响无疑是开发聚合物型复合材料研究的最重要动机 - 无机颗粒。已经对包含千分尺颗粒的系统进行了许多研究[1-3]。广义上讲，在确定具有无机颗粒的复合系统的机械特征时，考虑了四个重要因素： - 系统的组成，矩阵的选择，增强剂，无机阶段的比例 - - 在聚合物界面粒子粒子粒子的相互作用类型 - 无机粒子的分配均值分散元素的属性粒子;值得强调的是，这四个参数显然具有可变的重要性条件，我们打算研究的属性，并且它们的表现是相互依存的。在这项研究中，我们尝试接近所考虑的复合材料的形态参数和机械性能之间建立的关系。确定复合材料的机械特性的一个非常重要的因素是矩阵和固化剂的相对比例。该比例可以以体积分数（或体积百分比的比例）或质量分数（或质量百分比的分数）表示。获得材料时很难测量质量分数。体积分数直接在
ZnO对天然聚合物纳米流体的热物理特征的影响
本论文研究了氧化锌（ZnO）对天然聚合物纳米流体的热层特性的影响。重点是与掺入ZnO纳米颗粒的果胶纳米流体。在本实验中，将不同浓度的氧化锌（ZnO）与恒定量的果胶结合在一起，以研究其对最终溶液特性的影响。最初，ZnO和果胶溶液单独制备并进行杂志搅拌和超声处理。实验涉及三种不同的ZnO：0.1 g，0.02 g和0.03 g，而果胶的重量在整个过程中保持在0.05g。在单个制备后，将溶液混合，进一步搅拌并进行超声处理。采用两种分析技术，即扫描电子显微镜（SEM）和热重分析（TGA）来表征样品。sem提供了对表面形态和化学组成的见解，而TGA分析了质量变化而不是温度变化，提供了有关材料特性的宝贵信息。讨论了这些技术在材料表征和分析中的重要性和应用，突出了它们在理解物理和化学现象中的作用。ZnO纳米颗粒的存在增强了果胶纳米流体的热稳定性。接触角度测量以评估纳米流体的亲水性。接触角趋势表明疏水性增加，果胶纳米流体中ZnO的浓度增加。测量接触角支持合成纳米流体的高稳定性。总体而言，这项研究为将ZnO纳米颗粒掺入果胶纳米流体及其对热物理特征的影响提供了宝贵的见解。这些发现有助于开发纳米流体，以用于药物释放和生物医学领域的潜在应用。
药物特征的摘要
该药物需要进行额外的监测。这可以快速识别有关安全的新知识。卫生专业被要求报告任何怀疑副作用。关于副作用报告的注释，请参见第4.8节。1。drug jaypirca 50 mg胶片的描述 - 涂层片Jaypirca 100 mg胶片 - 涂层片2。定性和定量组成Jaypirca 50 mg胶片涂层片剂，每胶片涂层均包含50 mg pirtbrutinib。其他具有良好效果的组件。每个薄膜涂层的片剂都包含38毫克乳糖（作为一水合物）。jaypirca 100毫克胶片涂层片剂，每胶片涂层均包含100毫克的pirtobrutinib。其他具有众所周知效果的成分，每个膜涂层片剂含有77 mg乳糖（作为一水合物）。其他组件的完整列表，请参见第6.1节。3。大胆的胶片涂层平板电脑（平板电脑）。jaypirca 50毫克胶片涂层蓝色，9 x 9毫米，拱形，三角形平板电脑，一页上带有压花的“礼来50”，另一页上的“ 6902”。Jaypirca 100毫克胶片涂层蓝色，10毫米，圆形平板电脑，一页上有“ Lilly 100”压花，另一页上的“ 7026”。
基于特征的电弧增材制造 (WAAM) 17-4PH 马氏体不锈钢鉴定 (FBQ)
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硫酸链霉素硫酸链霉素对秋季虫的微生物群落和健身特征的影响，spodoptera frugiperda（J.E。Smith）
ISSN印刷：2617-4693 ISSN在线：2617-4707 IJABR 2024; SP-8（8）：1288-1293 www.biochemjournal.com收到：17-05-2024被接受：20-06-06-2024印度农业研究所戈德瓦里昆虫学司，印度新德里，印度Shivanna shivanna bentomology of nripomology of nibrociagy of New Delhi，bengangalulagy of Nippiplia ofipp thripp ofipp thripp ofipp of。印度卡纳塔克邦班加罗尔农业科学大学卡维亚·梅雷马斯农业科学系，农业科学系，达瓦德，卡纳塔克邦，卡纳塔克邦，阿奇纳塔克邦，阿奇纳塔克邦，阿奇纳塔纳塔克邦，萨尔纳塔克省，萨尔纳塔克尔大学，萨尔纳塔克省，萨尔纳塔克省，萨尔纳塔克省。印度卡纳塔克邦班加罗尔，印度班加罗尔大学，班加罗尔，印度卡纳塔克邦，班加罗尔大学昆虫学系，科索尔·普贾尔农业科学系，孟加拉罗尔大学，印度卡纳塔克邦，印度卡纳塔克邦
自闭症和自闭症特征的尿液代谢组谱 - 一项双胞胎研究
目前，自闭症诊断没有可靠的生物标志物。自闭症的异质性和几个共同存在的条件是建立这些疾病的关键挑战。在这里，我们使用了基于质谱的未靶向尿液代谢组学来研究自闭症诊断的代谢差异和自闭症的双胞胎队列中的自闭症特征（n = 105）。我们在双胞胎的尿液样本中鉴定了208个代谢产物。在控制其他神经脱发状况时，未检测到自闭症诊断的明确代谢驱动因素。但是，我们确定了几种代谢产物的名义重大变化。例如，在自闭症组中，苯基丙酮酸（P = 0.019）和牛磺酸（P = 0.032）升高，而肉碱（P = 0.047）降低。我们还解释了共享因素，例如双对中的遗传学，并报告其他代谢物差异。基于自闭症诊断的名义显着代谢产物，富含九种和脯氨酸代谢途径（p = 0.024）。通过社会响应量表第二版和代谢物差异衡量，我们还研究了定量自闭症性状之间的关联，并确定了更多名义上有特殊的代谢物和途径。在双对中观察到吲哚-3-actate和自闭症性状之间的显着正相关（调整后的P = 0.031）。因此，尿液生物标志物在自闭症中的效用尚不清楚，来自不同研究人群的混合发现。
![课程大纲中关于使用生成人工智能 (AI) 的声明示例（见参议院章程 54 和 55） 生成人工智能是一种通过识别大量训练数据中的模式来创建类似人类内容（包括文本、图像、视频和计算机代码）的技术，然后创建具有相似特征的原始材料。示例包括：可以生成文本的 ChatGPT、Google Gemini、Claude 和 Jenni，可以生成编码和编程的 Github Co-pilot，以及可以生成图像的 DALL-E 和 Midjourney。（Pasick，2023 年）参议院章程 54 和 55 要求教师在课程大纲中包含“有关在课程中使用生成人工智能 (AI) 的信息或限制”。不将信息包含在课程大纲中的默认情况是允许在课程中使用生成人工智能（参议院：2024 年 5 月 10 日）。教学大纲说明样本：[非详尽列表] 禁止使用示例 1：在本课程中，使用任何生成式 AI 系统（包括但不限于 ChatGPT、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney）均被视为可能带来不应有优势的未经授权的辅助工具，因此不得在提交的成绩作业创作中或作为本课程任何作业的一部分使用。在本课程的评分作业中使用生成式 AI 系统被视为学术不端行为，可能根据章程 31：学术诚信受到纪律处分。示例 2：在本课程中，生成式 AI 工具（例如 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney）被视为未经授权的辅助工具。在本课程的任何作业（例如写作过程、创作过程、图像创建过程）的任何阶段均不允许使用生成式 AI。以此方式使用将被视为学术不端行为，并可能根据章程 31：学术诚信受到纪律处分。示例 3：本课程不允许使用生成式 AI 工具（例如 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney 等）；因此，在本课程中使用任何 AI 工具进行作业都将被视为违反大学的学生行为准则，因为该作业并不完全是你自己的，并可能根据章程 31：学术诚信受到纪律处分。示例 4：除非讲师明确说明，否则本课程的所有作业均严禁使用生成式人工智能工具。这包括 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney 以及其他人工智能工具。使用未经授权的辅助工具构成学术不端行为，可能受到《条例 31：学术诚信》的处罚。一些允许的用途示例 1：学生可以根据每次评估概述的指导方针在本课程中使用生成式人工智能，只要承认并引用了生成式人工智能的使用，并遵循课程大纲和/或作业说明中给出的引用说明即可。这包括 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和](/simg/2/2b284d70466e04bcf703479538c50445c084deab.png)
课程大纲中关于使用生成人工智能 (AI) 的声明示例（见参议院章程 54 和 55） 生成人工智能是一种通过识别大量训练数据中的模式来创建类似人类内容（包括文本、图像、视频和计算机代码）的技术，然后创建具有相似特征的原始材料。示例包括：可以生成文本的 ChatGPT、Google Gemini、Claude 和 Jenni，可以生成编码和编程的 Github Co-pilot，以及可以生成图像的 DALL-E 和 Midjourney。（Pasick，2023 年）参议院章程 54 和 55 要求教师在课程大纲中包含“有关在课程中使用生成人工智能 (AI) 的信息或限制”。不将信息包含在课程大纲中的默认情况是允许在课程中使用生成人工智能（参议院：2024 年 5 月 10 日）。教学大纲说明样本：[非详尽列表] 禁止使用示例 1：在本课程中，使用任何生成式 AI 系统（包括但不限于 ChatGPT、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney）均被视为可能带来不应有优势的未经授权的辅助工具，因此不得在提交的成绩作业创作中或作为本课程任何作业的一部分使用。在本课程的评分作业中使用生成式 AI 系统被视为学术不端行为，可能根据章程 31：学术诚信受到纪律处分。示例 2：在本课程中，生成式 AI 工具（例如 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney）被视为未经授权的辅助工具。在本课程的任何作业（例如写作过程、创作过程、图像创建过程）的任何阶段均不允许使用生成式 AI。以此方式使用将被视为学术不端行为，并可能根据章程 31：学术诚信受到纪律处分。示例 3：本课程不允许使用生成式 AI 工具（例如 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney 等）；因此，在本课程中使用任何 AI 工具进行作业都将被视为违反大学的学生行为准则，因为该作业并不完全是你自己的，并可能根据章程 31：学术诚信受到纪律处分。示例 4：除非讲师明确说明，否则本课程的所有作业均严禁使用生成式人工智能工具。这包括 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney 以及其他人工智能工具。使用未经授权的辅助工具构成学术不端行为，可能受到《条例 31：学术诚信》的处罚。一些允许的用途示例 1：学生可以根据每次评估概述的指导方针在本课程中使用生成式人工智能，只要承认并引用了生成式人工智能的使用，并遵循课程大纲和/或作业说明中给出的引用说明即可。这包括 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和
课程大纲中关于使用生成人工智能 (AI) 的声明示例（见参议院章程 54 和 55） 生成人工智能是一种通过识别大量训练数据中的模式来创建类似人类内容（包括文本、图像、视频和计算机代码）的技术，然后创建具有相似特征的原始材料。示例包括：可以生成文本的 ChatGPT、Google Gemini、Claude 和 Jenni，可以生成编码和编程的 Github Co-pilot，以及可以生成图像的 DALL-E 和 Midjourney。（Pasick，2023 年）参议院章程 54 和 55 要求教师在课程大纲中包含“有关在课程中使用生成人工智能 (AI) 的信息或限制”。不将信息包含在课程大纲中的默认情况是允许在课程中使用生成人工智能（参议院：2024 年 5 月 10 日）。教学大纲说明样本：[非详尽列表] 禁止使用示例 1：在本课程中，使用任何生成式 AI 系统（包括但不限于 ChatGPT、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney）均被视为可能带来不应有优势的未经授权的辅助工具，因此不得在提交的成绩作业创作中或作为本课程任何作业的一部分使用。在本课程的评分作业中使用生成式 AI 系统被视为学术不端行为，可能根据章程 31：学术诚信受到纪律处分。示例 2：在本课程中，生成式 AI 工具（例如 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney）被视为未经授权的辅助工具。在本课程的任何作业（例如写作过程、创作过程、图像创建过程）的任何阶段均不允许使用生成式 AI。以此方式使用将被视为学术不端行为，并可能根据章程 31：学术诚信受到纪律处分。示例 3：本课程不允许使用生成式 AI 工具（例如 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney 等）；因此，在本课程中使用任何 AI 工具进行作业都将被视为违反大学的学生行为准则，因为该作业并不完全是你自己的，并可能根据章程 31：学术诚信受到纪律处分。示例 4：除非讲师明确说明，否则本课程的所有作业均严禁使用生成式人工智能工具。这包括 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney 以及其他人工智能工具。使用未经授权的辅助工具构成学术不端行为，可能受到《条例 31：学术诚信》的处罚。一些允许的用途示例 1：学生可以根据每次评估概述的指导方针在本课程中使用生成式人工智能，只要承认并引用了生成式人工智能的使用，并遵循课程大纲和/或作业说明中给出的引用说明即可。这包括 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和
研究深击视频中检测行为特征的研究
人们对出于各种目的的人们的综合视频图像产生了浓厚的兴趣，包括娱乐，交流，培训和广告。随着深层假期模型的开发，合成视频图像很快将在视觉上与自然捕获视频的肉眼无法区分。此外，许多方法正在继续改进，以避免更仔细的法医视觉分析。通过使用面部木偶来制作一些深层的虚假视频，该视频通过演员的动作直接控制合成图像的头部和面部，使演员可以“木偶”的图像“木偶”。在本文中，我们解决了一个问题，即是否可以通过控制扬声器的视觉外观，但要从另一个来源传输行为信号来区分原始说话者的动作。我们通过比较合成图像来进行研究：1）源自另一个人讲不同话语的人，2）起源于同一人说的话不同，而3）源自另一个人说相同话语的人。我们的研究表明，在所有三种情况下，合成视频都比原始源视频不那么真实和吸引力。我们的结果表明，可以从一个人的动作中检测到与视觉外观分开的行为签名，并且可以使用这种行为签名来区分深处的伪造和正确捕获的视频。
摘要 自身免疫性疾病是一组以免疫介导攻击人体自身组织和器官为特征的疾病。
摘要 自身免疫性疾病是一类以免疫介导攻击人体自身组织和器官为特征的多样化疾病。本综述全面概述了自身免疫性疾病，包括其定义、分类、流行病学、病因、发病机制、临床表现、当前治疗方法和未来研究方向。自身免疫性疾病可分为器官特异性（例如 1 型糖尿病、桥本甲状腺炎）和系统性（例如系统性红斑狼疮、类风湿性关节炎）疾病，每种疾病都有不同的临床表现和潜在机制。遗传易感性、环境触发因素和免疫失调在疾病发展中起着关键作用。常见症状包括疲劳、关节痛、皮肤表现和器官特异性功能障碍，导致严重发病率和生活质量下降。目前的治疗策略包括免疫抑制疗法、疾病改良药物和针对特定免疫途径的新兴生物制剂。基因组学、免疫学和精准医学的进步为个性化诊断和治疗优化提供了有希望的途径。未来的研究方向包括进一步阐明疾病异质性、识别新的生物标志物以及开发有针对性的免疫疗法以实现长期缓解并改善患者预后。了解遗传、环境和免疫因素的复杂相互作用对于推进治疗方法和减轻全球自身免疫性疾病负担至关重要。加强跨学科合作和持续投入研究对于将这些见解转化为临床实践并造福全球患者至关重要。引用此文章。Albarbar B, Aga H. 自身免疫性疾病综述：最新进展和未来展望。Alq J Med App Sci。2024；7(3):718-726。https://doi.org/10.54361/ajmas.247337 引言 在过去的一个世纪里，自身免疫性疾病的研究有了很大的发展。自身免疫性疾病的概念开始形成于 19 世纪末和 20 世纪初，当时人们对类风湿性关节炎和系统性红斑狼疮 (SLE) 等疾病进行了观察，这些疾病被怀疑是免疫系统在攻击人体自身组织。20 世纪中叶，诸如在狼疮患者中发现抗核抗体 (ANA) 等里程碑式的发现为了解某些疾病的自身免疫性质提供了关键见解。这一时期还出现了检测这些抗体的诊断测试 [1,2] 。20 世纪下半叶，免疫学技术迅速发展
一种具有脉冲减少和位置特征的全自动多通道神经脉冲分类算法
摘要 目的：对 Neuropixels 等多通道和高通道神经探针记录的神经尖峰数据进行分类，尤其是实时分类，仍然是一项重大的技术挑战。大多数神经尖峰分类算法侧重于事后对神经尖峰进行高分类精度——但这些算法通常无法减少处理延迟以实现快速分类，甚至可能是实时分类。 方法：我们在此报告我们的图形网络多通道排序 (GEMsort) 算法，该算法主要基于图形网络，可以对多个神经记录通道进行快速神经尖峰分类。这是通过两项创新实现的：在 GEMsort 中，通过仅选择任何通道中幅度最高的神经尖峰进行后续处理，从多个通道记录的重复神经尖峰被从重复通道中消除。此外，记录代表性神经尖峰的通道被用作附加特征，以区分从具有相似时间特征的不同神经元记录的神经尖峰。 主要结果：合成和实验记录的多通道神经记录用于评估 GEMsort 的分类性能。 GEMsort 的排序结果还与其他两种最先进的排序算法（Kilosort 和 Mountainsort）在排序时间和排序一致性方面进行了比较。意义：GEMsort 可以快速对神经脉冲进行排序，非常适合用数字电路实现，以实现高处理速度和通道可扩展性。