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World File Search System试验数据
模拟小型船舶的数学模型...
用于大型船舶的传统“回归”式模型不适用于小型船舶模型，因为存在许多小型船舶类型和多种船体形状。相反，采用模块化方法，将各个力和力矩分类到模型的不同部分。这种方法在海洋模拟领域仍处于起步阶段。模块化概念要求更清楚地了解船舶系统所涉及的物理流体动力学过程，并制定方程式，而这些方程式不仅仅依赖于海上试验数据的近似值或多元回归。虽然许多流体动力学系数已被引入模型，但避免了对某些平衡条件的状态进行多变量泰勒级数展开，因为这将推断出已经进行了近似，并且高阶项很快就会变得抽象，难以与现实世界联系起来。
SSC-356 多轴疲劳性能...
与焊接海洋结构相关的环境载荷和结构几何形状通常会产生多轴应力。大型焊接细节已用于表征海洋结构中的多轴疲劳响应；然而，这些测试的成本通常过高。对多轴疲劳文献进行了审查，以确定可用于预测多轴疲劳响应的分析技术。确定并总结了各种方法。参考了支持文献。在可用的情况下介绍了多轴方法的可靠性（偏差和散度）。确定了影响多轴疲劳响应的各种因素。以焊接细节为例，展示如何从单轴疲劳试验数据中获得多轴疲劳寿命预测。最后，建议开展研究以促进多轴疲劳研究向海洋结构的技术转移。
健康生活指南 - 营养来源 - 哈佛大学
打开世界卫生组织（WHO）的非糖甜味剂指南（WHO）发布了针对非糖甜味剂（NSS）的新指南，通常称为人造或低热量甜味剂 - 建议不要使用NSS来控制NSS的体重或减少非疾病疾病的风险。2进行研究审查后，他们得出结论，从长远来看，用NSS代替NSS并不能促进成人和儿童的体重减轻。然而，临床试验数据表明，当NS摄入较高的摄入量时，当它们取代糖和糖甜的食物/饮料时，摄入量较低。NSS对饥饿或饱腹感的水平没有显着影响。一些试验显示使用NSS的饥饿感更少，但其他试验在含NSS饮料的摄入量较高的参与者中表现出更强的食欲。
人工智能在生物技术中的作用
摘要 尽管听起来充满未来感，但人工智能 (AI) 已经存在于许多现代设备中。例如，它使我们的移动设备能够进行语音和面部识别。在生物技术领域，人工智能已被证明对药物发现和开发的许多方面都至关重要，它也开始变得更加引人注目。药物靶标识别、药物筛选、图像筛选和预测模型都是 AI 在生物技术行业中应用的例子。此外，临床试验数据和科学文献的搜索也使用 AI。人工智能可能会改变生物技术。生物技术公司可以以多种方式利用 AI 来增强其运营、刺激创新和探索新的商业模式。关键词：人工智能、生物技术、机器学习、体外诊断、电子健康记录。
治疗晚期患者的临床医生面临的现实挑战......
摘要。胃食管腺癌 (GOA) 是一种老年人疾病。发达国家的发病率正在上升，大多数患者都处于晚期疾病状态。根据临床试验数据，晚期患者全身化疗与生活质量和生存率的改善有关。然而，在年龄、合并症和健康状况方面，试验人群和临床实践中遇到的患者之间存在公认的不匹配。适当的患者选择对于安全提供有效的治疗至关重要。在这篇叙述性综述中，我们讨论了临床医生在评估现实世界中晚期 GOA 患者进行全身治疗时面临的挑战。我们还强调了虚弱筛查的重要性以及我们可以用来指导管理的现有证据。
金属构件疲劳寿命的概率设计方法
在本研究中，开发了一个通用概率设计框架，用于预测金属硬件的循环疲劳寿命，所采用的方法解决了实验数据和计算模型中的不确定性。该方法涉及：（i）在 Ti6Al4V 材料试样上进行的疲劳试验数据，（ii）基于连续损伤力学 (CDM) 的材料本构模型，用于模拟材料的循环疲劳行为，（iii）基于方差的全局灵敏度分析，（iv）用于模型校准和不确定性量化的贝叶斯框架，以及（v）在不确定性下的计算寿命预测和概率设计决策。使用实验数据进行计算分析的结果证明了在存在不完整和噪声数据的情况下，概率设计方法用于模型校准的可行性。此外，使用概率设计方法可以评估计算模型预测的疲劳寿命的可靠性。[DOI: 10.1115/1.4038372]
针对 AEFI 收集的数据元素
1. 支持区域、省级和（如有必要）国家级的信号检测和触发调查。 2. 识别不常见、罕见和严重或不寻常的不良事件以供审查，包括以前未识别的事件。 3. 审查事件并向经历过 AEFI 的疫苗接种者提供建议，以进一步调查（如适用）并进行未来的疫苗接种。 4. 确保在 BC 观察到的 AEFI 符合基于临床试验数据和其他司法管辖区上市后使用的预期情况，并能够告知疫苗接种者在 BC 使用的产品的疫苗安全性。 5. 参与国家和国际疫苗安全监测，以告知在加拿大销售的疫苗的安全性。 6. 保持公众对疫苗安全性的信心。要报告的数据元素（即最低数据集）
使用定量在体外使用体内外推（QIVIVE）评估不可耐性的下一代产品气溶胶
使用体外新方法方法（NAM）来评估不可耐性的下一代尼古丁递送产品，还将需要新的外推方法来解释和背景这些结果的生理相关性。在体外定量到体内外推（QIVIVE）可以将体外浓度转化为具有基于生理的药代动力学（PBPK）建模的生活中的暴露，并提供了预期暴露的有害影响的可能性。评估吸入毒理学的主要挑战是对输送剂量到细胞表面和内部剂量的准确评估。为了估算这一点，我们运行了多路径粒子剂量法（MPPD）模型来表征呼吸道中的颗粒沉积，并开发了用于尼古丁的PBPK模型，该模型已通过人类的临床试验数据验证了香烟的临床试验数据。最后，我们估计了基于BEAS-2B细胞急性暴露于香烟烟雾（1R6F）或加热的烟草产物（HTP）气溶胶（ALI）急性暴露于烟烟烟雾（1R6F）之后，基于最低有效浓度（MEC）预测的血浆浓度（MEC）。MPPD-PBPK模型预测了临床研究的体内数据，这表明WHO国际化学安全计划（2010）指南指出，这表明了良好的一致性。然后，我们使用Qivive来得出与估计的体外沉积出发点（POD）相匹配的暴露浓度（HEC）（MEC香烟= 0.38泡泡或11.6 µg尼古丁，HTP = 22.9 puffs或125.6 µg Nicotine），然后衍生出等效性的人类据称。结果表明，对于1R6F香烟，吸入1/6的棒需要诱导体外观察到的相同效果。，而对于HTP，有必要同时消耗3条棍子以在体内诱导体外观察到的效果。该数据进一步证明了与香烟烟相比，HTP气溶胶的生理效能潜力降低。QIVIVE方法在协助人类方面表现出了巨大的希望
市场后研究：他们可以为英国的Covid-19疫苗提供安全网吗？
摘要在Covid-19大流行的当前时代，世界从未对疫苗开发过程更感兴趣。尽管全球竞赛中的研究人员寻找一种有效但安全的疫苗来保护人群免受新出现的SARS-COV-2病毒的侵害，但全世界有超过三分之一的疫苗已接受全面或部分封闭措施。由于社区感受到了长期孤立的负担，找到安全有效的疫苗将对防止Covid-19的发病率和死亡率产生直接的有益影响，并有助于减轻Covid-19的社区的心理和经济负担。希望有了科学家的非凡努力，疫苗将获得。然而，鉴于全球公共卫生危机，与通常的预先确定开发阶段进行了Covid-19疫苗的开发，并且与经常在过去十多年中开发的疫苗相比，引入了有限的临床试验数据。 在这种情况下，现实世界中对疫苗的监视变得更加重要。 这项责任属于观察性的研究人员，他们可以通过继续监控许可后的Covid-19疫苗的有效性和安全性来提供基本的安全网。 对安全性和有效性的授权后观察性研究是预后临床试验的补充，而不是替代。 在本文中，我们强调了售后研究对未来新许可的Covid-19-19-19和主要流行病学考虑因素的重要性。然而，鉴于全球公共卫生危机，与通常的预先确定开发阶段进行了Covid-19疫苗的开发，并且与经常在过去十多年中开发的疫苗相比，引入了有限的临床试验数据。在这种情况下，现实世界中对疫苗的监视变得更加重要。这项责任属于观察性的研究人员，他们可以通过继续监控许可后的Covid-19疫苗的有效性和安全性来提供基本的安全网。对安全性和有效性的授权后观察性研究是预后临床试验的补充，而不是替代。在本文中，我们强调了售后研究对未来新许可的Covid-19-19-19和主要流行病学考虑因素的重要性。