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World File Search System颞腔
单个超小纳米腔
摘要：激光无处不在，用于信息存储，处理，通信，传感，生物学研究和医疗应用。为了减少其能量和材料的使用，一个关键的追求是将激光器降低到纳米腔。获得最小的模式量需要等离激液腔，但是对于这些，增益仅来自一个或几个发射器。到目前为止，由于增益低和空腔损失高，在此类设备中的激光是无法实现的。在这里，我们演示了一种接近单分子发射极制度的等离激液量的“发射器激光”的形式。少数发射机的激光过渡显着宽广，取决于分子的数量及其各个位置。我们表明，可以通过开发一种延伸以前的弱耦合效率的方法来理解这种非标准的少数发射机。我们的工作为开发纳米剂应用以及以少数发射器的极限开发的基础研究铺平了道路。
管腔演示器 - 项目概述
dlrs太空推进研究所拥有与火箭发动机推室设计方面相关的实验研究的长期遗产。由于欧洲的传统关注欧洲的LOX/氢气推进系统，例如沟渠，HM-7B或Vinci，因此科学焦点被放在LOX和氢气的高压燃烧现象上。感兴趣的科学领域包括点火和瞬态，燃烧效率和动力学以及喷油器设计，燃烧室冷却，喷嘴流以及推力室结构和疲劳寿命。在欧洲研发测试台P8上使用各种测试标本进行了与高压燃烧相关的实验，该试验具有在代表典型火箭发动机的条件下进行测试的可能性[3]。自2014年以来，DLR也在涡轮机械领域建立能力。基于这些现有能力和测试功能，DLR于2017年启动了Lumen Bread Engine项目，其主要目标是：促进对发动机流程的理解，以系统级别展示能够预测
利用人工智能在 CT 中自动诊断胆脂瘤和乳突腔扩展
尽管对于 AI 研究来说病例数非常少，但我们能够创建一个仅使用轴向 CT 扫描的 AI，其 AUC 为 0.837，准确度为 0.811。
性能优化的深度神经网络正在发展为较差的颞下颞叶状性皮层
过去十年来计算神经科学中最有影响力的发现之一是，深神经网络（DNN）的对象识别准确性（DNNS）与他们预测依次（IT）皮质中自然图像的神经反应的能力相关[1,2]。这一发现支持了长期以来的理论，即对象识别是视觉皮层的核心目标，并建议更准确的DNN将作为IT神经元对图像的更好模型的响应[3-5]。从那时起，深度学习就进行了一场规模的革命：经过数十亿图像训练的十亿个参数规模的DNN在包括对象识别的视觉任务上竞争或超越人类。今天的DNN在对象识别方面变得更加准确，可以预测其对图像的神经元的响应变得更加准确？在三个独立的实验中，我们发现情况并非如此：DNN逐渐变得更糟，因为其精度在Imagenet上提高了。要了解为什么DNN经历这种权衡并评估它们是否仍然是建模视觉系统的适当范式，我们转向其录音，以捕获自然图像引起的神经元活动的空间分辨图[6]。这些神经元活动图表明，接受Imagenet训练的DNN学会依靠与由其编码的DNN相比，并且随着其准确性的提高，该问题恶化。我们成功解决了这个问题，这是DNNS的插件训练程序，它使他们学到的表现与人类保持一致[7]。我们的结果表明，统一的DNN破坏了ImageNet精度和神经预测准确性之间的权衡，从而攻击了当前的DNN，并为更准确的生物学视觉模型提供了途径。我们的工作表明，使用任务优化的DNNS需要进行修订的标准方法，以及其他生物学约束（包括人体心理物理学数据）需要准确地逆转视觉皮层。
探索颞下颌疾病的复杂性
外周神经损伤，例如上臀神经的轴突损伤，是罕见的，但髋关节置换术后可能发生的并发症。本病例报告描述了使用脂肪衍生的间充质干细胞（MSC）来治疗71岁患者上臀神经的轴突损伤。常规康复失败后，选择MSC浸润并使用超声（美国）指导进行。两个月后，患者显示出肌电图（EMG）的归一化，表明完全恢复神经，并显着改善了神经性疼痛。患者还表明，在等速评估中，右髋关节扩展期间的最大扭矩增加了55％，功率增加了9％，从而提高了肌肉强度和功能。此病例强调了MSC在促进神经再生中的潜力，表明这种方法可以加速神经恢复并改善短期临床结局。尽管结果是有希望的，但仍需要进一步的研究来确认这种治疗的疗效和安全性。这种细胞疗法和身体康复的综合模型代表了从复杂的神经损伤中恢复的重大进步。
关于额颞叶痴呆的全面回顾：
摘要。额颞叶痴呆 (FTD) 是一种渐进性神经退行性疾病，其特征是大脑额叶和颞叶选择性退化。本综述探讨了 FTD 对语言、言语和行为的影响。早期症状包括找词困难、言语输出减少和理解障碍，常常导致失语症。该研究讨论了 FTD 患者观察到的深刻行为变化，包括冷漠、脱抑制、强迫行为和同理心丧失，以及准确和早期诊断的重要性及其挑战。我们甚至回顾了针对性治疗的潜力以及多学科护理在管理 FTD 的语言、言语和行为方面所发挥的重要作用。通过研究客观数据和关于该主题的全面研究，本研究提供了有关 FTD 对语言、言语和行为的深刻影响的宝贵见解，有助于改善这种毁灭性疾病的临床管理和潜在治疗策略。
在颞平面喷气机中的空间演变
从湍流场的替代分解开始，这是一种多维统计形式主义，用于描述和理解自由剪切流中湍流，并应用于平面暂时射流的对称性。理论框架是基于两点速度增量的二阶时刻的精确方程，使我们能够在第一次以湍流混合和夹带的基础上追踪空间演变的级联反应过程。引人入胜的反向能量级联机制是造成界面区域中长结构的产生的原因。类似于二维的湍流，这些空间上升的反向级联反向提供的能量最终通过大尺度的粘度通过摩擦剪切过程在涉及这些大型结构的薄横流层的大尺度上消散。最后，从能量的角度来看，射流的外部非扰动区域也具有活性。发现，压力介导的几乎静态流体的位移的非本地现象会产生非扰动的泛滥，而及时通过过渡机制将有助于湍流射流的生长。总体而言，总体/尺度空间中比例能量弹药所采取的意外途径，对于已知的湍流混合和夹带描述的描述，这是一种新颖的新颖性，可能会对我们的理论理解和建模产生重大的影响，正如在此所预期的那样，通过简单地依赖于尺度依赖尺度依赖于丰富动力学的动力学的简单方程式所预期。
机载中红外腔增强吸收...
Corinna Kloss 1,* , Vicheith Tan 1 , J. Brian Leen 2 , Garrett L. Madsen 2 , Aaron Gardner 2 , 徐杜 2 , Thomas Kulessa 3 , Johannes Schillings 3 , Herbert Schneider 3 , Stefanie Schrade 1 , 晨曦邱 1 , 马克·冯·霍布 1
soliton Microcomb通过腔多边形模式
soliton microcombs需要宿主腔以异常分散状态运行，对于整个光子系统至关重要。过去，在腔窃窃库模式（WGMS）上产生了孤子微量摩托，并通过结构性分散工程来实现正常分散材料制造的腔的异常分散需求。这不可避免地会降解腔质量因子（Q），并增加了孤子梳子生成的泵阈值功率。为了克服挑战，在这里，我们报告了一个由腔多边形模式激发的孤子微型炸弹。这些模式在近红外显示异常分散，而光学Q因子则保持超过4×10 6。因此，证明了从1450 nm到1620 nm的孤子梳子，具有创纪录的低泵功率为11 MW，与同一材料平台上的最新水平相比，有三倍的改进。
靶向C-Jun是腔乳腺癌骨转移
（未通过同行评审认证）是作者/资助者。保留所有权利。未经许可就不允许重复使用。此预印本版的版权持有人于2022年7月18日发布。 https://doi.org/10.1101/2022.07.17.500330 doi：Biorxiv Preprint