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通过剪切和湍流环境中的剪切和波动调节生物膜生长
这项工作研究了剪切和湍流对多物种生物膜增长的作用。这项研究主要是通过了解海洋环境中的微塑料（MPS）的生物污染而激发的。通过增加颗粒粘性，生物膜促进MP聚集和下沉；因此，对这一多规模过程的透彻理解对于改善MPS命运的预测至关重要。我们使用振荡网格系统进行了一系列实验室实验，以在均质各向同性湍流下促进小型塑料表面上的生物膜生长，而网格雷诺数在305和2220之间。分析了两种配置：一种塑料样品与网格一起移动（剪切为主导），另一个将样品保持在网格下游固定，因此经历了湍流，但没有平均流（无剪切）。生物膜在所有情况下在几天的时间范围内形成，然后仔细测量和分析塑料碎片上形成的生物量作为湍流水平的函数。使用简约的物理模型进一步解释了无剪切结果，并将生物膜（单动力学）内的养分吸收率与周围散装液体的湍流扩散。结果表明：（i）在剪切主导的条件下，生物膜质量最初在腐烂之前以湍流强度生长，这可能是由于剪切引起的侵蚀； （ii）在无剪切实验中，质量在养分的可用性增强后单调增加，然后由于摄取受限的动力学而饱和。后一种行为由物理模型很好地再现。此外，用扫描电子显微镜分析了塑料片的子集，表明湍流还会影响生物纤维簇的显微镜结合，随着湍流的振幅增加，它们的紧凑性增加了。这些结果不仅有助于我们对流量下生物膜的基本理解，而且还可以为海洋环境中MP运输的全球模型提供信息。
附件1
印度道路状况的复杂性，这些ESUV提供了无与伦比的安全性和驾驶精度，从而确保了每一段旅程的安心。•360度摄像机：提供外界的清晰景色，能够在驾驶时看到车辆下面的东西（透明视图）。还具有相机的旋转功能，可以在停车或通过城市充血进行停车或操纵时显示这些棘手的角落。•安全360：具有高级监视功能，Secure360可确保您的车辆始终保持保护，即使您不在。它可以检测和记录360摄像头，并在车辆中存储。您还可以从手机应用程序中关注您的ESUV并查看实时视图。它会在不幸的事件中自动记录这些视频。•自动公园：无麻烦的停车场变得轻而易举，有12个超声波传感器，可实现垂直，角度和平行的停车场，以及反向辅助和遥控选项，使在紧密的景点中毫不费力地停车。除了考虑印度状况外，它还提供虚拟停车位，只要安全，您都可以在任何地方停车，并且可以使用空间。•目击者：驾驶员和乘员监控系统（DOMS）跟踪驾驶员警报和卡宾活动活动，提供安全警报。这款卡宾摄像头还可以作为自拍照相机兼容，以捕捉您在ESUV中的记忆，还可以通过视频通话与亲人或工作同事建立联系（例如，Zoom，Google Meet等）自定义可选内容符合技术爱好者以及喜欢简约观点的内容。•VisionX：这种增强现实的HUD项目项目的基本信息，例如导航箭头，驱动器辅助警报以及更直接地进入驾驶员的视线，从而通过消除需要移开路面的需要，从而使更安全，无干扰的驾驶。•NFC密钥卡（可作为附件可用），以方便访问您的ESUV。
使用 VERDICT-MRI 全面表征脑肿瘤：通过组织学验证的细胞和血管测量评估
摘要：本研究旨在扩展 VERDICT-MRI 框架以建模脑肿瘤，从而能够全面表征肿瘤内和肿瘤周围区域，特别关注细胞和血管特征。在 21 名患有不同类型脑肿瘤且具有各种细胞和血管特征的患者中，我们获取了具有多个 b 值（范围从 50 到 3500 s/mm 2 ）、扩散时间和回声时间的扩散 MRI 数据。我们根据不同类型的细胞内、细胞外和血管区室与信号的组合，拟合了一系列扩散模型。我们使用简约标准比较了这些模型，同时力求对所有关键组织学脑肿瘤成分进行良好表征。最后，我们评估了在区分肿瘤组织型方面表现最佳的模型的参数，使用 ADC（表观扩散系数）作为临床标准参考，并将其与组织病理学和相关灌注 MRI 指标进行了比较。在脑肿瘤中，VERDICT 的最佳模型是一个三室模型，该模型考虑了各向异性受阻和各向同性限制扩散以及各向同性伪扩散。VERDICT 指标与低级别神经胶质瘤和转移瘤的组织学外观相符，并反映了组织病理学在肿瘤内多个活检样本之间发现的差异。组织型之间的比较表明，在细胞含量高的肿瘤（胶质母细胞瘤和转移瘤）中，细胞内分数和血管分数往往较高，定量分析表明，随着神经胶质瘤等级的增加，肿瘤核心内的细胞内分数（fi）值呈升高趋势。我们还观察到，与胶质母细胞瘤和 WHO 3 胶质瘤周围的浸润性水肿相比，转移瘤周围的血管源性水肿中自由水分数呈更高的趋势，
使用 VERDICT 进行全面的脑肿瘤表征...
摘要：本研究旨在扩展 VERDICT-MRI 框架以建模脑肿瘤，从而能够全面表征肿瘤内和肿瘤周围区域，特别关注细胞和血管特征。在 21 名患有不同类型脑肿瘤且具有各种细胞和血管特征的患者中，我们获取了具有多个 b 值（范围从 50 到 3500 s/mm 2 ）、扩散时间和回声时间的扩散 MRI 数据。我们根据不同类型的细胞内、细胞外和血管区室与信号的组合，拟合了一系列扩散模型。我们使用简约标准比较了这些模型，同时力求对所有关键组织学脑肿瘤成分进行良好表征。最后，我们评估了在区分肿瘤组织型方面表现最佳的模型的参数，使用 ADC（表观扩散系数）作为临床标准参考，并将其与组织病理学和相关灌注 MRI 指标进行了比较。在脑肿瘤中，VERDICT 的最佳模型是一个三室模型，该模型考虑了各向异性受阻和各向同性限制扩散以及各向同性伪扩散。VERDICT 指标与低级别神经胶质瘤和转移瘤的组织学外观相符，并反映了组织病理学在肿瘤内多个活检样本之间发现的差异。组织型之间的比较表明，在细胞含量高的肿瘤（胶质母细胞瘤和转移瘤）中，细胞内分数和血管分数往往较高，定量分析表明，随着神经胶质瘤等级的增加，肿瘤核心内的细胞内分数（fi）值呈升高趋势。我们还观察到，与胶质母细胞瘤和 WHO 3 胶质瘤周围的浸润性水肿相比，转移瘤周围的血管源性水肿中自由水分数呈更高的趋势，
革新房地产抵押评分
除了预测性能的问题之外，机器学习方法比通常的参数评分方法具有不可否认的优势，因为它们允许显着提高生产率。尤其是，机器学习算法使人可以在严格意义上减少建模阶段之前的数据管理和预处理阶段的时间（Milunovich，2019）1。当然，这并不意味着机器学习可以分配建筑和数据质量控制的工作，这仍然是必要的。为了充分理解这一点，让我们回到负责在大型银行风险部门内建立评分模型的统计学家的传统方法。他工作的第一步是将不同的治疗方法应用于培训数据。是处理缺失或外围值的处理，这需要实施检测，归纳和排除程序。其他治疗方法通常涉及离散解释变量的类别并分散连续变量。对于每个定性变量，将模式分组以减少类的数量并最大程度地提高变量的区分功能。所有连续的解释变量被离散化（Milunovich，2019）2。一方面是捕获潜在的非线性效应，另一方面是减少极值或未校正异常值的影响。根据这些相关性，专家根据简约的原理去除某些冗余变量。类别和离散阈值的数量是通过迭代算法确定的，该算法是为了在目标变量（默认值）和解释变量之间最大化Cramer的V类型关联或卡方统计量的测量。第二步是分析预测因子之间的相关性，以验证这些变量之间的相关性不太相关。第三步是选择分数模型的解释变量（Milunovich，2019）3。在给定的评分模型（例如逻辑回归）下，我们从所有重新加入的变量中选择最佳预测默认值。取决于可用的变量数量，可以手动进行此选择，也可以使用逐步进行自动方法。自动选择通常得到了业务专业知识和对模型的更精细分析（边际效果，优势比）。相反，使用分类树或基于树的算法（例如随机森林）使连续变量离散和分组类别过时。这些技术自主确定模式的最佳离散和分组（Stang等，2022）
口袋书烹饪徒步旅行
我们提供快速送货服务，可送货到中转站或法国本土的家中，送货费用为 15 欧元起，送货时间为 2 至 4 个工作日。您可以在周一至周五联系 Recyclivre 团队的 Elsa、Monica 和 Vincent 提出任何问题或寻求帮助，他们将在 24 小时内回复您。自 2008 年以来，已有超过 300 万客户信赖 Recyclivre，我们致力于让他们满意。交易通过我们的支付合作伙伴 Stripe 进行保护。在徒步旅行中补充能量。能量需求、食物保存方法（脱水、冻干、真空低温烹调……）、徒步旅行前和徒步旅行期间的烹饪、保持水分……在这本实用指南中，埃琳娜·巴蒂斯蒂 (Elena Battisti) 提供了所有建议，并提供了数十种在徒步旅行时享用健康、清淡和美味的食物的食谱。自古以来，无论是露营还是徒步旅行，午餐盒都是每天关注的问题。不再！有了这个小小的智能指南，烹饪将成为一种准备和享受的乐趣。这本书是一本介绍非典型和悠闲美食的独特绿色指南，它将让露营爱好者和新手都感到高兴。寻求四星级假期的度假者，弃权！露营者必备用具：保鲜或烹饪用的万能铝箔；不要忘记永远必备的瑞士军刀；选择炉灶、简约厨房电池...制作您的清单！ 130 种环保、生态且……美味的食谱！鸡蛋该如何处理？围绕沙丁鱼罐头的 10 种食谱！点菜沙拉（=根据现有食材），美味，经济实惠，富有想象力，本书提供的所有食谱都使普通的沙拉变得更加美味。准备和烹饪：即兴制作一个披萨怎么样？篝火烤串？惊喜的膨化煎饼？如果可能的话，为什么不油炸呢！环境保护：当然，所有这一切都是按照自然规则进行的：尊重环境、某些地点禁止生火、遵守清洁规则......亲爱的读者，自 2023 年 10 月起生效的《达尔科斯法》保护图书行业并为您的订单制定了规范的运送费率。请参阅下表。
经济发展与致命传染病及公共预防
传染病在历史上一直是决定人类死亡率的主要因素，也是人口规模的主要调节因素。在西方国家，传染病在工业革命的大部分时间里都造成了重大死亡（Livi-Bacci，2017），这种情况一直持续到 20 世纪 50 年代引入大规模疫苗接种。直到现在，传染病——从疟疾、结核病 (TB) 和艾滋病等主要杀手到下呼吸道感染和腹泻病——仍然是最不发达国家，尤其是撒哈拉以南非洲 (SSA) 死亡的主要组成部分（例如，Bloom & Canning，2004；Lorentzen 等人，2008；Murray 等人，2017）。正在发生的 COVID‐19 大流行极大地改变了人们对工业化世界传染病经济影响的看法，并开启了越来越多的文献（例如，参见 Acemoglu 等人，2020 年；Auray 和 Eyquem，2020 年；Alvarez 等人，2021 年；Eichenbaum 等人，2020 年；Goenka 等人，2021 年；Gollier，2020 年；Gori、Manfredi、Marsiglio 和 Sodini，2021 年），这些文献以前局限于主要关注特定主题的领域，例如撒哈拉以南非洲地区艾滋病毒/艾滋病和疟疾等致命感染的影响及其对经济发展的影响，或拒绝接种疫苗对疫苗可预防感染的影响。关于传染病对发展的影响这一关键议题，Chakraborty 等人做出了开创性的努力。 （ 2010 、 2016 ）他们首次在有限寿命重叠代际 (OLG) 增长模型中对感染流行率的动态（即任何时候感染个体在人口中的比例）进行了明确、简约的表示。他们以标准的 Diamond 式 OLG 设置为基础，其中理性的（两个寿命期的）个体选择他们的私人健康预防投资。虽然他们的表示是一种风格化的表示，使用了与 OLG 时间相同的简单感染动态时间框架（因此仅适用于长期传播的感染，例如 HIV/AIDS 流行或历史上结核病传播的情况），但它仍然是定性解释经济发展与传染病之间相互作用的非常有用的工具。
Q3'fy25-新闻稿
●进入摩托车段；发射Roadster Portfolio -Roadster X，Roadster和Roadster Pro，价格从74,999印度卢比开始，1,04,999印度卢比和1,99,999印度卢比●逗弄两辆新型摩托车 - Sportsster和箭头 - 箭头和箭头●Indigable Indigable Indigable Indigable Indigapery Bharat 4680 Cell and Powlate Pack and Powlate Pack Pack;宣布其细胞在其自身的车辆中的整合开始，从Q1 FY26开始●展示全新的Gen-3平台，并在2024年8月15日与Moveos 5班加罗尔解锁新功能：确认其决心使印度成为全球EV和新的Energy Hub，Ola Electric Electric宣布的新产品和未来的EV和EVERMAP在EV和EVERTICS中宣布了新产品和未来的路线。随着Roadster，Roadster X和Roadster Pro的推出，该公司今天进入了电动摩托车领域，并进一步宣布了其牢房在其自己的车辆中的整合，从Q1 FY26开始。该公司还展示了本地开发的Bharat 4680 Cell and Battery Pock，New Gen -3 Platform和Moveos 5在Sankalp 2024- Ola在其Future Factory举行的年度启动活动，于2024年8月15日在泰米尔纳德邦Krishnagiri的FutureFactory举行。在活动中，Ola Electric的创始人兼CMD Bhavish Aggarwal说：“今天，印度2W市场的2/3届人由摩托车组成，随着Ola进入该细分市场，EV渗透有望在印度2W段进一步加速。，我们已经成功地加速了踏板车领域的EV采用，并且随着我们未来派产品组合的产品组合，我们现在专注于通过摩托车增强电动汽车渗透率。建立在可扩展的，模块化的Ola摩托车平台上，摩托车具有简约，未来派和整体设计语言。再加上明年年初从明年年初开始在车辆中的整合，我们决心为整个印度的大规模电动汽车采用新课程。”摩托车投资组合在Ola Electric段中宣布了其全新的摩托车系列 - Roadster，Roadster X和Roadster Pro此外，Ola Electric嘲笑了其即将推出的两个车型Sportster和Arrowhead。
使用自然主义驾驶数据对长组合车辆的性能评估
目前在瑞典正在进行长期车辆组合（LCV）的引入，这为降低运营成本提供了机会，同时改善了每吨公里的缩放和二氧化碳排放。LCV是指超过25.25米的重型车辆，这是根据瑞典规则的常规长度限制。尽管有好处，但问题是这些车辆在路上的表现。本论文研究并分析了LCV实验的自然主义驾驶数据（NDD）的帮助。使用基于绩效的标准（PBS）进行绩效评估。PBS是用于重型车辆的调节系统，例如LCV，它需要吵架并需要车辆的行为。本文中使用的主要PBS尺寸是低速的背部加固，轨道偏差和扫荡区域。背面加固代表了从车辆组合的前部到后部的运动加强，这与其稳定性有关，其余两个表示车辆在不同情况下占用的空间。此外，转向恢复速度（SRR）用于以低速计算驾驶员的认知工作量，例如在回旋处和交叉点驾驶时。在本文中研究了两个LCV变体，该论文是由拖拉机拖车 - 拖车/拖车拖车拖车组成的A双变体，以及一个由卡车组成的二人组合，该卡车绘制了两个带有中心轴的拖车。本文论文感兴趣的四种情况：文件更换，通过回旋处的操作，在交叉路口的摇摆和紧密曲线驾驶。论文提出了三项贡献，描述了分析方法和随后的结果讨论。在第一个贡献中，开发了一种算法，以从LCV车辆的自然驾驶数据中提取文件更改，在该数据中，该方法用于来自A-Double Deakic的数据。结果表明，在文件更改期间，A-Double车辆遵守建议的安全限制。在第二个贡献中，在NDD的帮助下，在回旋处评估了A双车的性能。研究了不同半径的不同回旋处。与半径较大的回旋处相比，车辆在回旋处占据了更多的空间，在所有情况下，占用的空间都低于拟议的安全限制。对于比本研究中包含的回旋处，可能需要可控的轴。此外，驾驶员的认知负荷随着回旋处的半径而变化，在该回旋处的驾驶员较大的回旋处的驾驶员具有较低的认知负载。第三个贡献是关于在四种情况下对二人组合的绩效评估，然后与A-dubble车辆进行了比较。结果介绍的是，A-Double车辆和二人组合都稳定，并且在大多数情况下都具有良好的跟踪性能。在文件更换中，观察到一辆可简约的车辆更稳定，而二人组合在低速场景（例如回旋处和交叉点）下具有更好的可操作性。
社论：人类和医学基因组学洞察：2022
在过去的几十年里，基因组学已经相当成熟。越来越多的基因组规模的遗传数据伴随着其他组学数据：代谢组学、蛋白质组学、表观遗传学或甲基组学、单细胞和空间、脂质组学、多种器官或组织类型、外泌体、成像、体内和模型生物、电子健康记录 (EHR)、可穿戴设备、认知或内在能力以及其他健康和健康寿命数据。在基因组学的前沿，我们越来越欢迎整合多种数据类型的研究。更重要的是：基因组学的成熟不仅仅是扩展到多维组学数据空间的更多维度，还包括在分析和解释中应用越来越多的智慧（Weiskittel 等人，2021 年）。大多数现代转化科学建立在两个认识论支柱之上：统计显着性和强度。然而，20 世纪最具影响力的转化知识——吸烟致癌——要求使用更加多样化和稳健的认识论技术，统称为 Hill 标准（图 1）。系统生物学整合了所有这些证据，提供了对生物医学问题的整体看法（Brigandt，2013）。这些分析通过将数据集合与先前知识一致地拟合，特别利用了连贯性和合理性的认识论概念。在转化研究的背景下，这种强调被称为生物学合理性（Fedak 等人，2015）。这种协同作用源于来自各种证据流的知识整合，尤其是多组学（Hood，2013）。生物学合理性将当前的研究连贯一致地置于先前研究的背景下。对新的观察结果的解释不仅要基于过去和现在的观察，还要基于先前的知识。今天，与几年前相比，更全面地实施转化基因组学的认识论更加可行 — — 因为那时我们对人类分子生理学的了解要少得多。对于复杂疾病，包括许多对公共健康有重大影响的疾病，如痴呆症、过敏症、传染病、癌症、自身免疫性疾病和代谢疾病，有必要调整认识论一致性的标准。复杂疾病的假设必须假设多种原因和潜在的干预措施。因此，在寻找一致性证据时，我们不应预期单一统一的一致性系统，而应预期几个潜在不同的一致性系统。奥卡姆剃刀原理很少适用于研究这些复杂疾病，因为大量证据已经指向由非简约进化过程形成的复杂相互作用。通过一次检查一个维度是无法理解复杂系统的。以单维假设为中心的研究组合将耗费数个世纪的时间，