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磁活性弹性体上的可调液滴溅射
碰撞结果由多种因素决定，例如表面形貌以及本体和地下材料的刚度。例如，最近的研究表明，软聚合物涂层可能提供一种新颖的技术解决方案，可以显著减少甚至消除飞溅。[11] 然而，迄今为止还无法以动态可调的方式改变此类涂层的机械性能。磁活性弹性体 (MAE)，也称为磁流变弹性体，是一种物理性能可通过外部磁场控制的智能材料。[2,12–20] 它们是混合材料 [21]，由软聚合物基质（有机成分）和嵌入的铁磁微米级颗粒（无机成分）组成。之前的大部分研究集中在 MAE 的本体特性上。就本体机械性能而言，MAE 在较高的磁场下会变得更硬。这意味着它们的弹性模量会随着磁场的增加而增加。 [22] 然而，最近人们意识到，MAE 的表面性质在磁场中也会发生显著改变。特别是，润湿性[23–27]、表面粗糙度[28–33]、粘合性[23,24,34]和摩擦现象[35–37]都被发现强烈依赖于磁场。众所周知，磁场会影响磁流体液滴在刚性非磁性基板上的撞击动力学[38–40]，但非磁性液滴撞击磁性基板的情况似乎是迄今为止被忽视的研究方面。MAE 本体和表面性质发生变化的物理原因是磁化填料颗粒的重构，即由于它们之间的磁相互作用而改变它们的相互排列。只有在足够柔软的聚合物基质中，微观结构才会发生显著的重构。因此，获得适当的基质柔软度是 MAE 制造中的重要挑战之一。根据软 MAE 的大磁场诱导结构变化，可以假设 MAE 表面的液滴飞溅也会受到磁场的影响。本文旨在证明通过外部磁场调节 MAE 表面液滴飞溅行为的可行性。基于高速视频图像分析，我们表明通过改变磁通密度，可以在撞击方式之间切换
滴度和疫苗接种说明 - 请仔细阅读
血清滴度是血液测试，可以测量您是否免疫给定疾病。更具体地说，定量血清滴度是具有数值值的滴度，表明您对疾病的实际免疫力。您将以定量滴度的形式进行有记录的免疫证明的临床站点 - 仅接受疫苗是不够的。因此，每个学生都必须绘制定量滴度，并保留官方实验室打印输出的副本，其中包含腮腺炎，麻疹，风疹，水痘和HEP B免疫力的数值。还应在您完成的护理学生健康需求表中指示您的初级保健提供者完成的。重要的事情要注意/陷阱要避免：
lumigan®（bimatoprost）0.3 mg/ml眼滴
lumigan®眼滴尚未研究比一级高或不受控制的充血性心力衰竭的心脏阻滞患者。使用Lumigan®眼滴的心动过缓或低血压的自发报告有限。Lumigan®应谨慎使用眼滴，患有低心率或低血压的患者。Lumigan®眼滴尚未在呼吸功能受损的患者中进行研究，因此应谨慎使用此类患者。在临床研究中，在那些患有受损呼吸功能病史的患者中，未观察到明显的呼吸效应。 Lumigan®眼滴尚未在肾脏或肝损伤患者中进行研究，因此应谨慎使用此类患者。 在用双胃前丙卷蛋白酶治疗期间，眼睑皮肤变黑以及逐渐增加的睫毛生长（延长，变暗和增厚），因此没有观察到不耐心的眼部效应。 在开始治疗之前，应告知患者前列腺素类似物的周围性疾病（PAP）和虹膜色素沉着增加的可能性。 其中一些变化可能是永久性的，并且可能会导致视野受损和眼睛之间的外观差异，而当仅处理一只眼睛时（请参阅第4.8节不良影响）。 在Lumigan眼滴溶液反复接触皮肤表面的地区可能会出现头发生长。 因此，重要的是按照指示使用Lumigan眼滴，并避免将其延伸到脸颊或其他皮肤区域。在临床研究中，在那些患有受损呼吸功能病史的患者中，未观察到明显的呼吸效应。Lumigan®眼滴尚未在肾脏或肝损伤患者中进行研究，因此应谨慎使用此类患者。在用双胃前丙卷蛋白酶治疗期间，眼睑皮肤变黑以及逐渐增加的睫毛生长（延长，变暗和增厚），因此没有观察到不耐心的眼部效应。在开始治疗之前，应告知患者前列腺素类似物的周围性疾病（PAP）和虹膜色素沉着增加的可能性。其中一些变化可能是永久性的，并且可能会导致视野受损和眼睛之间的外观差异，而当仅处理一只眼睛时（请参阅第4.8节不良影响）。在Lumigan眼滴溶液反复接触皮肤表面的地区可能会出现头发生长。因此，重要的是按照指示使用Lumigan眼滴，并避免将其延伸到脸颊或其他皮肤区域。在Lumigan®在青光眼或眼部高血压患者中的研究中，已经表明，眼睛更频繁地暴露于多剂量的bimatoprost每天可能会降低降低IOP的效果。 使用Lumigan®眼滴与其他前列腺素类似物的患者应进行监测，以改变其眼内压力。 lumigan应谨慎使用眼部炎症患者（例如，） 葡萄膜炎），因为炎症可能会加重。 黄斑水肿，包括囊状黄斑水肿，在双胃前吐期在0.3 mg/ml眼科溶液中以升高的IOP进行治疗。 lumigan®应谨慎使用厌恶患者，伪造的患者，后晶状体囊撕裂或具有黄斑水肿的已知危险因素的患者（例如） 眼内手术，视网膜静脉阻塞，眼部炎症性疾病和糖尿病性视网膜病变）。 Lumigan®眼滴尚未在患有炎性眼疾病，新生血管，炎症，角度闭合青光眼，先天性青光眼或窄角青光眼的患者中进行研究。，已经表明，眼睛更频繁地暴露于多剂量的bimatoprost每天可能会降低降低IOP的效果。使用Lumigan®眼滴与其他前列腺素类似物的患者应进行监测，以改变其眼内压力。lumigan应谨慎使用眼部炎症患者（例如，葡萄膜炎），因为炎症可能会加重。黄斑水肿，包括囊状黄斑水肿，在双胃前吐期在0.3 mg/ml眼科溶液中以升高的IOP进行治疗。lumigan®应谨慎使用厌恶患者，伪造的患者，后晶状体囊撕裂或具有黄斑水肿的已知危险因素的患者（例如眼内手术，视网膜静脉阻塞，眼部炎症性疾病和糖尿病性视网膜病变）。Lumigan®眼滴尚未在患有炎性眼疾病，新生血管，炎症，角度闭合青光眼，先天性青光眼或窄角青光眼的患者中进行研究。
口服胰岛素滴为糖尿病患者提供缓解
“当您看某些东西时，您的大脑将其与我们每个人一生中积累的世界的庞大，结构化的知识进行比较：它是独一无二的吗？我理解吗？”作者写道。“由于我们无法直接衡量一个人的内部视觉知识，因此我们将机器学习模型用作备用。”
凸凹球面上液滴接触角的测定
实验测量曲面上的表观接触角通常需要专用仪器，这种仪器价格昂贵且不易普及。为了应对这一挑战，我们提出了一个简单的润湿模型，从理论上预测液滴在凸面和凹面球面上的表观接触角，这需要知道液滴的体积、表面曲率和固有接触角。利用该理论模型，我们研究了曲面半径和疏水性对润湿行为的影响。对于凹面，其上的液滴可能呈现凸面或凹面形态，具体取决于详细参数。本研究确定了液滴从凸面变为凹面的临界体积。利用该模型，还研究了具有微结构的曲面上的接触角。该模型可能有助于理解自然润湿现象和更好地设计相关结构。2015 Elsevier BV 保留所有权利。
通过液体形成的核心壳液滴和微胶囊...
微胶囊允许从药物到香水的货物的控制，运输和释放。鉴于微胶囊和其他核心壳结构的各种行业的兴趣，存在多种制造策略。在这里，我们报告了一种依赖温度响应性微凝胶颗粒，聚（N-异丙基丙烯酰胺）（PNIPAM）的混合物和经历流体流体相分离的聚合物的混合物。在室温下，该混合物分离成富含胶体的（液体）和胶体贫困（气体）流体。通过在临界温度上加热样品，其中微凝胶颗粒会急剧收缩并产生更深刻的颗粒室内电势，富含胶体相的液滴变成类似凝胶的液滴。随着温度降低到室温，这些凝胶胶体颗粒的这些液滴会在液滴中重新和相位分离。这种相分离会导致胶体富含胶体的液滴中的胶体贫穷的液滴，并被连续的胶体贫穷相包围。气体/液体/气体全水乳液仅在大多数内液滴逸出前仅几分钟。但是，核壳液滴的胶壳可以通过添加盐来固化。这种方法使用仅使用水性成分的刺激敏感的微凝胶胶体颗粒组成的壳形成核心壳结构，使其对封装生物材料和制造胶囊的胶囊有吸引力，以响应例如温度，盐浓度或pH的变化。
用于路径边缘采样的量子算法 - 滴
资助谢尔比·金梅尔（Shelby Kimmel）和斯泰西·杰弗里（Stacey Jeffery）：由美国陆军研究办公室赞助，这项工作是根据W911NF-20-1-1-0327完成的。本文件中包含的观点和结论是作者的观点，不应被解释为代表陆军研究办公室或美国政府的官方政策，即表示或暗示。尽管此处有任何版权符号，但美国政府有权复制和分发出于政府目的的转载。Stacey Jeffery：由NWO Klein项目编号OCENW.KLEIN.061和欧盟（ERC，ASC-Q，101040624）支持。表达的观点和观点仅是作者的观点，不一定反映欧盟或欧洲研究委员会的观点。欧盟和授予机构都不能对他们负责。sj是量子信息科学计划的CIFAR研究员。
基于共识的微电网具有随机数据包滴的能源管理
摘要 - 使用基于共识的算法进行截然不同的能源管理是一项充满活力的研究领域，因为它可以促进可再生能源产生的本地适应性而不会增加隐私和可扩展性问题。大多数存在方法都假定通信链接是可靠的，这在现实世界实现中可能并非如此。本文重点是解决随机数据包滴的问题。我们首先制定了微电网中能源管理问题的模型，并在通信网络中的信息数据包下降。基于模型，我们得出结论，丢失有关增量电力成本估计的信息是可以忍受的，而失去有关电源不匹配估计的信息不是。我们提出了一种新颖的共识算法，该算法跟踪并交换了功率错误估计的累积值，以便可以恢复信息损失。通过用虚拟缓冲节点将通信链接构建来确定所提出的方法的等效形式。基于增强通信拓扑，我们理论上证明了所提出的算法的收敛性和解决方案的最佳性。提供了几个案例研究以验证所提出算法的有效性。
使用机器学习的早期WCET预测 - 滴
在某些工业环境中，如情况1所示，项目的规模（例如1.5 m效率的代码线）或编译链的复杂性使创建程序二进制并因此获得WCET的复杂性。此外，公司组织可能意味着不同部门的不同人员提供源代码，集成并构建二进制文件。由于项目的规模和短期开发时间，发展是强制性的，因此进行了迭代整合周期。执行集成步骤时，了解给定组件的未来WCET（新开发，旧，但未测量或分析）很重要，因为它可能会影响核心的选择，任务中的位置，或者在最坏的情况下，整个项目体系结构。在这里，信息的早期可用性比结果的准确性更重要，即在进一步的阶段进行广泛或静态分析的有效实时行为。[11，6，1]也提到了早期WCET的需求。我们目前的工作追求这样的想法，即通过在源代码的某些特征上应用公式来获得对未来WCET的令人满意的预测（图1）。必须从已知WCET估算的一组程序中学到此公式（图2）。在图1中，我们描绘了有两种了解WCET的方法。顶线是通常的WCET推导，我们称其结果为WCET估计值。此估计是通过构造WCET的过度评估。最重要的是我们的建议。我们将其结果称为WCET预测。该预测不能安全用作WCET估计值，但如果我们可以找到一个令人满意的公式，则应给出顶线WCET估算值的近似值。类似的模式之后是[6，1]，但依赖于测量（第5节中详细介绍了相关工作）。