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使用连续的皮下胰岛素输注具有预测性低葡萄糖悬浮系统
抽象的引言在体育活动期间和之后维持血糖控制（PA）是1型糖尿病（T1D）的主要挑战。这项研究比较了T1D成年人的血糖变异性和与运动相关的糖尿病管理策略，可在夜间 - 日期和自由生活条件下的久坐时间 - 久坐的行为小时实现较高和较低的PA负载。具有T1D（年龄：35±10年；糖尿病持续时间：21±11岁；体重指数：24.8±3.4 kg/m 2;糖化血红蛋白A1C：6.9±0.6％）的预测胰岛素系统的研究设计和方法（n = 28）；糖尿病持续时间：21±11岁；体重指数：24.8±3.4 kg/m 2;糖化血红蛋白A1C：6.9±0.6％）均可进行持续的胰岛素胰岛素系统和持续性胰岛素的系统。在自由生活条件下，PA的持续时间和强度在14天内通过加速度计跟踪。 参与者平均分为较低的负载（LL）和较高的负载（HL），每分钟每天计数的中位数（61122）。 研究了血糖范围（范围（TIR）的时间（TIR），高于范围（tar）的时间（TBR）和低于范围（TBR）的时间（TBR）），变异系数（CV）和血糖差距（MAGE）的平均幅度（MAGE）的时间（MAGE）。 参数以定义的时间范围（夜间 - 日期和主动 - 日本行为）进行了研究。 自我报告的糖尿病管理策略在PA和PA后进行了分析。 与LL组的活性小时相比，在久坐小时观察到更高的血糖变异性（CV）（P≤0.05）。 hl组在夜间与白天（p≤0.05）期间显示出血糖变异性（MAGE）的增长。 HL和LL组之间的所有时间范围内的TIR和TAR没有差异。 但是，具有T1D（年龄：35±10年；糖尿病持续时间：21±11岁；体重指数：24.8±3.4 kg/m 2;糖化血红蛋白A1C：6.9±0.6％）的预测胰岛素系统的研究设计和方法（n = 28）；糖尿病持续时间：21±11岁；体重指数：24.8±3.4 kg/m 2;糖化血红蛋白A1C：6.9±0.6％）均可进行持续的胰岛素胰岛素系统和持续性胰岛素的系统。在自由生活条件下，PA的持续时间和强度在14天内通过加速度计跟踪。 参与者平均分为较低的负载（LL）和较高的负载（HL），每分钟每天计数的中位数（61122）。 研究了血糖范围（范围（TIR）的时间（TIR），高于范围（tar）的时间（TBR）和低于范围（TBR）的时间（TBR）），变异系数（CV）和血糖差距（MAGE）的平均幅度（MAGE）的时间（MAGE）。 参数以定义的时间范围（夜间 - 日期和主动 - 日本行为）进行了研究。 自我报告的糖尿病管理策略在PA和PA后进行了分析。 与LL组的活性小时相比，在久坐小时观察到更高的血糖变异性（CV）（P≤0.05）。 hl组在夜间与白天（p≤0.05）期间显示出血糖变异性（MAGE）的增长。 HL和LL组之间的所有时间范围内的TIR和TAR没有差异。 但是，研究设计和方法（n = 28）；糖尿病持续时间：21±11岁；体重指数：24.8±3.4 kg/m 2;糖化血红蛋白A1C：6.9±0.6％）均可进行持续的胰岛素胰岛素系统和持续性胰岛素的系统。在自由生活条件下，PA的持续时间和强度在14天内通过加速度计跟踪。参与者平均分为较低的负载（LL）和较高的负载（HL），每分钟每天计数的中位数（61122）。研究了血糖范围（范围（TIR）的时间（TIR），高于范围（tar）的时间（TBR）和低于范围（TBR）的时间（TBR）），变异系数（CV）和血糖差距（MAGE）的平均幅度（MAGE）的时间（MAGE）。参数以定义的时间范围（夜间 - 日期和主动 - 日本行为）进行了研究。自我报告的糖尿病管理策略在PA和PA后进行了分析。与LL组的活性小时相比，在久坐小时观察到更高的血糖变异性（CV）（P≤0.05）。hl组在夜间与白天（p≤0.05）期间显示出血糖变异性（MAGE）的增长。HL和LL组之间的所有时间范围内的TIR和TAR没有差异。但是，夜间HL组的TBR明显高于LL组（P≤0.05）。两组均显示出高于建议值的TBR。所有参与者使用的PA后管理策略少于PA（p≤0.05）。结论T1D活跃的人能够在推荐值中保持血糖变异性，TIR和TAR，而不管PA负载如何。
在运动中使用连续的葡萄糖监测器
本综述讨论了在运动员中使用连续葡萄糖监测器（CGM）跟踪间质葡萄糖的潜在价值，从而突出了可能的应用以及在间隙葡萄糖数据的收集和解释中的可能应用和重要考虑因素。CGM是提供实时的，纵向跟踪间质葡萄糖的传感器，并具有当前可用的一系列商用监视器。CGM技术的最新进步导致了针对运动中葡萄糖监测的运动员特定设备的开发。尽管在很大程度上未经测试中，但CGM捕获每1-15分钟每1-15分钟捕获持续时间，幅度和频率的持续时间，大小和频率，可能会提供一个独特的机会，以监控围绕竞争性活动和培训课程的充分性，并采用应用研究和运动营养实践。的确，运动员特定设备的制造商将这些产品作为“加油量表”推销，使运动员可以“推动更长的限制并获得更大的收益。但是，由于葡萄糖稳态是一种复杂的现象，因此需要进行广泛的研究来确定全身性葡萄糖的可用性（由CGM衍生的间质葡萄糖估算）是否与运动目的有关的目的具有任何含义。目前未经测试，CGM是否会提供可靠，准确的信息并增强运动营养知识和实践。围绕使用CGM的警告包括技术问题（在监视期间驱散传感器，由于同步问题而导致的数据丢失），实际问题（在某些运动场景中使用，可能禁止其使用，费用），以及挑战对数据解释的基本原理的挑战，从而强调了运动营养专业人士的角色，以彰显运动营养的角色和诠释专业人士。
![b'porous [13]或树突[14]生长形态。 [9]在基于TFSI的电解质中检测到具有不同形状的半球3D颗粒，这是施加电流密度的函数。 [12]在Mg（TFSI）2盐中，具有MGCL 2的盐电解质，作为添加剂，连续的剥离和镀金导致SEI层的破裂和改革，从而在相应的断裂部位和不均匀的MG沉积中产生较大的有效电流密度。 [13]通过这种机制，半球形沉积物进一步降解为多孔形态和被困的沉积物，这些沉积物是不可逆转地损失的。非均匀Mg生长的最极端形式是树突的形成，在Mg阳极下，其发生的频率要小得多。到目前为止，仅在0.921 MACM 2的电流密度下仅针对MEMGCL的0.5 MOLDM 3溶液检测到树突。 [14]'](/simg/c/c3a21c42650d3ccade33d4bd198406da2b5388b9.webp)
b'porous [13]或树突[14]生长形态。 [9]在基于TFSI的电解质中检测到具有不同形状的半球3D颗粒，这是施加电流密度的函数。 [12]在Mg（TFSI）2盐中，具有MGCL 2的盐电解质，作为添加剂，连续的剥离和镀金导致SEI层的破裂和改革，从而在相应的断裂部位和不均匀的MG沉积中产生较大的有效电流密度。 [13]通过这种机制，半球形沉积物进一步降解为多孔形态和被困的沉积物，这些沉积物是不可逆转地损失的。非均匀Mg生长的最极端形式是树突的形成，在Mg阳极下，其发生的频率要小得多。到目前为止，仅在0.921 MACM 2的电流密度下仅针对MEMGCL的0.5 MOLDM 3溶液检测到树突。 [14]'
b'porous [13]或树突[14]生长形态。[9]在基于TFSI的电解质中检测到具有不同形状的半球3D颗粒，这是施加电流密度的函数。[12]在Mg（TFSI）2盐电解质中，MGCL 2作为添加剂，连续的剥离和镀金导致SEI层的破裂和改革，从而在相应的断裂部位和不均匀的MG沉积中产生大量有效的电流密度。[13]通过这种机制，半球形沉积物进一步降解为多孔形态和被困的沉积物，这些沉积物是不可逆转地损失的。最极端的非均匀Mg生长形式是树突的形成，在mg阳极下发生的频率要小得多。到目前为止，仅在0.921 MACM 2的电流密度下仅针对MEMGCL的0.5 MOLDM 3溶液检测到树突。[14]'
连续的热再生电化学系统...
li，X.，li，J.，Yun，J.，Wu，A.，Gao，C。＆Lee，S.W。（2022）。连续的热再生电化学系统，用于将低级热量转换为电力。Nano Energy，101，107547-。https://dx.doi.org/10.1016/j.nanoen.2022.107547https://dx.doi.org/10.1016/j.nanoen.2022.107547
b“摘要。我们考虑u t d d r ..u/ r n .u //的方程，其中n是整个空间中newtonian的潜力（laplacian倒数），整个空间r d，.u/是流动性。对于线性流动性，.u/ d u，方程式和某些范围，是针对超级或超级脉动的范围，以实现超级或超级脉络性的范围。具有紧凑空间支撑的特性的弱解决方案，特别是在空间中具有恒定强度的圆盘涡流的特殊解决方案在球中支撑的球中支撑的圆盘涡流，如c 2 t 1 = d的及时散布，因此在本文中显示了不连续的领先者，我们提出了sublinearearearial obyility .u/ d u \ xcb \ xc \ xc的模型。证明非阴性的解决方案在各处恢复了阳性，并且在无穷大的情况下，尤其是以上的脂肪尾巴。 \ xcb \ x9b / /。我们将分析限制在径向溶液中，并通过特征方法构建解决方案。我们介绍了质量功能，该质量函数解决了汉堡方程的异常变化，并在分析中起着重要作用。我们从粘度解决方案的意义上表现出良好的性质。我们还构建了数值有限差分convengen
b“摘要。我们考虑了u t d r ..u/ r n .u //的形式的方程式，其中n是整个空间r d和.u/是纽顿电位（laplacian的倒数），并且.u/是移动性。对于线性迁移率，.U/ D U，已提出方程和一些变化作为超导性或超流体的模型。在这种情况下，该理论会导致具有紧凑空间支持的特性的有界弱解的唯一性，特别是在空间强度u d c 1 t 1中具有恒定强度的圆盘涡流的特殊溶液在球中支撑的恒定强度的涡流涡流，在c 2 t 1 = d之类的时间内传播，因此显示出不连续的前面前面的前线。在本文中，我们提出了具有sublinear Mobility .u/ d u \ xcb \ x9b的模型，并使用0 <\ xcb \ x9b <1提出，并证明非负溶液到处恢复了积极性，并且在无限范围内显示出脂肪尾巴。该模型以许多方式作为上一个模型的正规化。尤其是，我们发现上一个涡流的等效物是一种明确的自相似解，如u d o.t 1 = \ xcb \ x9b /带有尺寸u d o的空间尾巴的时间。我们将分析限制为径向溶液，并通过特征方法构建解决方案。我们介绍了质量函数，该质量函数解决了汉堡方程的异常变化，并在分析中起着重要作用。我们从粘度解决方案的意义上表现出良好的性质。我们还构建了数值有限差分收敛方案。”
图形光谱和连续的量子步行。
量子信息及其与组合学的相互作用。本书部分是关于这些问题的进度报告。对我们来说，最大的惊喜是代数图理论的工具在多大程度上被证明是有用的。因此，我们对此比严格必要的更详细。其中有些是标准的，有些是旧的stu效应，有些是新材料（例如，可控性，强烈的既定性顶点），已开发用于处理量子步行。，但组合并不是一切：我们还会遇到谎言组，数字理论的各种范围以及几乎是周期性的功能。（因此，第二个惊喜是与我们的主题纠结的不同数学领域的数量。）我们不在这里处理离散的量子步行（请参阅[？]）。我们不处理量子算法或量子计算，也不处理有关复杂性，误差校正，非本地游戏和量子电路模型的问题。我们讨论了一些相关的物理学。我们专注于在数学上有趣且具有一定的意义的问题，因为这种重叠通常是结果富有成果的标志。我们对许多人的这些笔记有有用的评论，包括戴夫·维特·莫里斯（Dave Witte Morris），蒂诺·塔蒙（Tino Tamon），萨莎·朱里什（SashaJurišic）以及他的研讨会成员，亚历克西斯·亨特（Alexis Hunt），戴维·费德（David Feder），亨利·刘（David Feder），亨利·刘（Henry Liu），Harmony Zhan，Nicholas Lai，Xiaohong Zhang Zhang，Sof a arnadottir a arnadottir，qiuting chen chen。。。。
大脑中的信息是以连续的形式呈现的还是...
摘要 — 大脑中信息表示是连续的还是离散的是一个尚未解决的基本问题。从历史上看，大多数分析都假设连续表示，而不考虑离散的替代方案。我们的工作探索了这两种表示的合理性，从通信系统工程的角度回答了这个问题。利用香农的通信理论，我们假设大脑中的信息以离散形式表示。我们使用两种方法来解决这个假设。首先，我们确定大脑的基本通信要求。其次，我们估计连续信息表示的符号错误概率和信道容量。我们的工作得出结论，信息不能使用连续表示在大脑中可靠地传达和表示——它必须采用离散形式。这是与传统和当前观点的主要区别。我们将这个离散结果应用于 4 个主要的神经编码假设，并说明了离散 ISI 神经编码在分析电生理实验数据中的应用。我们进一步假设并说明了韦伯定律和离散神经编码之间合理的直接联系。最后，我们概述了关于离散神经编码的一些关键研究问题。
不连续的Galerkin离散化化学量子模拟
1 Google Research, 340 Main Street, Venice, CA 90291, United States of America 2 Hylleraas Centre for Quantum Molecular Sciences, Department of Chemistry, University of Oslo, Oslo, Norway 3 Department of Mathematics, University of California, Berkeley, CA 94720, United States of America 4 Department of Electrical Engineering and Computer Sciences, University of California, Berkeley, CA 94720, United States of美国5量子艺术情报实验室，NASA AMES研究中心，美国加利福尼亚州莫菲特菲尔德，美国664035，美国6物理与天文学系，加利福尼亚大学，加利福尼亚大学欧文分校，美国加利福尼亚大学72697，美国7计算研究司，美国劳伦斯伯克利国家实验室，伯克利国家实验室，美国，美国劳伦斯伯克利国家实验室。
不连续的Galerkin离散化化学量子模拟
1 Google Research, 340 Main Street, Venice, CA 90291, United States of America 2 Hylleraas Centre for Quantum Molecular Sciences, Department of Chemistry, University of Oslo, Oslo, Norway 3 Department of Mathematics, University of California, Berkeley, CA 94720, United States of America 4 Department of Electrical Engineering and Computer Sciences, University of California, Berkeley, CA 94720, United States of美国5量子艺术情报实验室，NASA AMES研究中心，美国加利福尼亚州莫菲特菲尔德，美国664035，美国6物理与天文学系，加利福尼亚大学，加利福尼亚大学欧文分校，美国加利福尼亚大学72697，美国7计算研究司，美国劳伦斯伯克利国家实验室，伯克利国家实验室，美国，美国劳伦斯伯克利国家实验室。