死藤水是亚马逊植物的混合物,数百年来一直被该地区的居民用作传统药物。此外,这种植物已被证明是治疗多种神经和精神疾病的有效方法。脑电图实验发现,特定的大脑区域因死藤水而发生了显著变化。在这里,我们使用脑电图数据集来研究使用机器学习和复杂网络自动检测大脑活动变化的能力。机器学习应用于三个不同的数据抽象层次:(A) 原始脑电图时间序列,(B) 脑电图时间序列的相关性,以及 (C) 从 (B) 计算出的复杂网络测度。此外,在 (C) 的抽象层次上,我们开发了与社区检测相关的复杂网络新测度。结果,机器学习方法能够自动检测大脑活动的变化,其中案例 (B) 的准确率最高 (92%),其次是 (A) (88%) 和 (C) (83%),这表明大脑区域之间的连接变化对于检测死藤水更为重要。最活跃的区域是额叶和颞叶,这与文献一致。F3 和 PO4 是最重要的大脑连接,这是迷幻文献中一个重要的新发现。这种联系可能指向类似于个体在死藤水介导的视觉幻觉过程中的面部识别的认知过程。此外,接近中心性和分类性是最重要的复杂网络指标。这两个指标也与阿尔茨海默病等疾病有关,表明可能存在治疗机制。此外,这些新指标对预测模型至关重要,表明使用死藤水与更大的大脑群落有关。这表明,当这种药物存在时,功能性大脑网络中的信息传播速度会变慢。总体而言,我们的方法能够自动检测服用死藤水期间大脑活动的变化,并解释这些迷幻药如何改变大脑网络,以及深入了解它们的作用机制。
死藤水由亚马逊草药混合物制成,几百年来一直被该地区的人们用作传统药物。此外,这种植物已被证明是治疗各种神经和精神疾病的潜在药物。EEG 实验发现,由于死藤水,特定大脑区域发生了显著变化。在这里,我们使用 EEG 数据集来研究使用机器学习和复杂网络自动检测大脑活动变化的能力。机器学习应用于三个不同的数据抽象级别:(A) 原始 EEG 时间序列,(B) EEG 时间序列的相关性,以及 (C) 从 (B) 计算出的复杂网络度量。结果,机器学习方法能够自动检测大脑活动的变化,其中案例 (B) 的准确率最高 (92%),其次是 (A) (88%) 和 (C) (83%),这表明大脑区域之间的连接变化比大脑区域内的连接变化更重要。最活跃的区域是额叶和颞叶,这与文献一致。在大脑连接方面,F3 和 PO4 之间的相关性最为重要。这种联系可能表明,在死藤水介导的视觉幻觉中,个体的认知过程类似于面部识别。此外,接近中心性和分类性是最重要的复杂网络指标。这两个指标也与阿尔茨海默病等疾病有关,表明可能存在治疗机制。总体而言,我们的结果表明,机器学习方法能够自动检测死藤水消费过程中大脑活动的变化。结果还表明,机器学习和复杂网络测量的应用是研究死藤水对大脑活动和医疗用途影响的有效方法。
对产品可能应用领域的任何说明仅应展示这些产品的潜力,但任何此类描述均不构成任何形式的承诺。无论三菱化学先进材料对任何产品进行过何种测试,三菱化学先进材料都不具备评估其材料或产品是否适用于客户制造或提供的特定应用或产品的专业知识。最合适的塑料材料的选择取决于可用的耐化学性数据和实践经验,但通常需要在实际使用条件下(正确的化学品、浓度、温度和接触时间以及其他条件)对成品塑料部件进行初步测试,以评估其是否最终适用于给定的应用。
我们研究了通过定向能量沉积 (DED) 获得的 Fe-Fe 2 Ti 共晶微观结构,其过共晶成分为 Fe-17.6 at.% Ti。实现了低至 200 nm 的超细层状间距,这种特性只能通过吸铸等方法在薄样品中获得。然而,在层间边界 (ILB) 处观察到主要 Fe 2 Ti 相的球状形态,并带有 Fe 相的晕圈。对于给定的 DED 条件,晶体结构在 ILB 上是不连续的。二维和三维分析方法都用于量化微观结构,包括高分辨率同步全息 X 射线计算机断层扫描 (HXCT)。通过相场建模探索了在定性对应于激光增材制造条件下共晶系统的一般行为,适用于选定的成核场景和从共晶到过共晶的合金成分。虽然模拟提供了有关微观结构形成的宝贵见解,但模拟指出,我们需要进一步加深对增材制造条件下熔化的理解,以便实施合适的成核和/或自由生长模型。模拟还表明,使用精确的共晶合金成分可以防止球状 ILB。
孕产妇疫苗接种策略最近在第三阶段试验中显示出巨大进展。辉瑞最近报道了一项预先计划的临时分析表明,在预防婴儿一生的前90天,在预防严重的RSV感染时,其预灌注蛋白疫苗的疫苗接种效率为81.8%(95%CI 40.6%至96.3%)。10然而,GSK对另一种预灌注蛋白母体疫苗的试验很早就停止了招募,因为担心接种疫苗的参与者的早产发生率增加。11 12辉瑞试验并未报告与疫苗相关的早产有显着增加,但是疫苗和安慰剂组之间的不平衡不平衡促使专家呼吁进一步评估这种潜在的不利影响。注释的第12条,GSK试验是在低收入和中等收入国家进行的,在低收入国家的基线率大于更高收入环境。
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除了机械性能之外,超细粒材料的焊接对于结构使用也很重要。如果将融合焊接应用于超纤维砂岩材料,则很容易发生晶粒生长,并且强度降低。另一方面,摩擦搅拌焊接(FSW)可以抑制晶粒的生长,因为在FSW期间输入了较低的热量。8–12)因此,与融合焊接相比,FSW应该是一种更好的焊接金属的焊接方法。fsw主要用于铝合金,因为高熔化温度材料(例如钢)很难FSW。但是,钢是最常用的结构材料。这项研究的目的是阐明FSW在SPD制造的超纤维颗粒钢中的机械性能和微观结构的变化。还研究了具有中间尺寸的退火钢,还研究了超纤维和常规晶粒尺寸之间的中间大小,以阐明初始晶粒尺寸对FSW接头机械性能的影响。
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摘要:对抗多药革兰氏阴性细菌的新抗生素仍然存在至关重要的需求,这是一种继续影响死亡率的主要全球威胁。脂蛋白信号肽酶II是革兰氏阴性细菌的脂蛋白生物合成途径中必不可少的酶,使其成为发现抗菌药物发现的有吸引力的靶标。尽管已经鉴定出了LSPA的天然抑制剂,例如环状双肽球霉素,稳定性和生产困难限制了它们在临床环境中的使用。我们利用计算设计生成球霉素的稳定的新循环肽类似物。只需要合成和测试12种肽,以产生有效的抑制剂,避免准备大型图书馆和筛选运动。在针对Eskape-E病原体的微稀释测定中,最有效的类似物比球霉素表现出比球霉素相比或更好的抗菌活性。这项工作将计算设计作为对抗抗生素耐药性的一般策略。
通过引入新兴的准可观测物,在呈指数级的时间内保护定期驱动(FLOQUET)多体阶段中起着至关重要的作用,而此类准保存的操作员的最终命运可以信号热化温度。为了阐明多体浮雕系统中预构层的特性,我们在这里系统地分析可观察到的无限温度相关性。我们从数值上表明,自相关的后期行为明确地区分了准论可观察到的无保守的可观察结果,从而使一个人可以挑出一组线性独立的准论可观察物。通过研究两种浮标自旋模型,我们确定了准保存定律的两个不同机制。首先,当驾驶频率较大时,我们在数值上验证了能量准式使用,因此系统动力学大致由静态的prethermal hamiltonian描述。更有趣的是,在适度的驾驶频率下,如果Floquet驱动器包含较大的全局旋转,则仍然可以观察到另一个准观测。我们从理论上展示了如何计算可观察到的可观察到并提供数值验证。在系统地识别所有测序可观察到的情况下,我们可以使用从固态核磁共振系统中的数值模拟和实验中获得的自相关性,最终研究其行为。