检索结果-南通市图书馆

中国临床康复 2005年第9期9卷 200-201,i006页

作者：胡卡明朱蔓佳 j.hennig 成都中医药大学附属医院针灸科四川省成都市610072 成都中医药大学基础医学院四川省成都市610075 德国弗莱堡大学医学院放射医疗中心

摘要背景:随着功能磁共振成像(fMRI)的引入,其无损伤性的研究手段,为古老针刺方法的研究带来了新的前景,人们从大脑的不同功能着手,尝试着用fMRI来解开经络穴位与大脑的相关性。目的:通过fMRI观察针刺光明、太冲穴位时,大脑不同区域的... 详细信息

摘要背景:随着功能磁共振成像(fMRI)的引入,其无损伤性的研究手段,为古老针刺方法的研究带来了新的前景,人们从大脑的不同功能着手,尝试着用fMRI来解开经络穴位与大脑的相关性。目的:通过fMRI观察针刺光明、太冲穴位时,大脑不同区域的相关反应。设计:以医学院的健康自愿参加实验的学生为研究对象,随机对照的验证性研究。单位:一所中医药大学医院的针灸科,一所中医药大学的基础医学院及德国弗莱堡大学医学院放射医疗中心。对象:实验于1997-06在德国弗莱堡大学医学院放射医疗中心进行,健康志愿者19例,皆为医学院学生。男4例,女15例。受试者均自愿参加,无针刺经历,无神经及精神病史。按随机对照原则分为视觉刺激加针刺单侧组7例,男2例,女5例。视觉刺激加针刺双侧组6例,男1例,女5例。单纯针刺双侧组6例,男1例,女5例。方法:用fMRI对不同条件的各组学生在针刺光明、太冲穴时,视觉皮质区与相关脑区的反映以及是否诱导其功能进行了观察。针刺用无菌无磁性的不锈钢针(直径为0.25mm,长约30mm,华佗牌,苏州医疗器械公司生产),每穴操作完后,询问其得气情况。针刺的所有例数统一由有多年工作经验的针灸医师完成。主要观察指标:大脑皮质的血氧饱和水平(BOLD)的变化,幅度,响应延迟,时间波动。

关键词：脑磁共振成像穴,光明穴,太冲

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改进涡轮分子泵性能的几项措施

真空 1975年第S1期 28-32页

作者： j.hennig 王益芳沈阳真空技术研究所

可以概括地说，减少真空泵和真空室连接件中的气流损失就可以改进涡轮分子泵的抽速。使用另外的与涡轮分子泵相适应的超高真空泵系统来降低其极限压强是一种合适的方法。有时降低前级真空端氢的分压强也能降低极限压强。

关键词：涡轮分子泵抽速真空泵厂家气泵化工用泵极限压强前级真空

聚甲基丙烯酸甲酯在不同试验仪中加速老化试验

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合成材料老化与应用 1982年第4期 39-42页

作者： j.hennig 曹才君锦西化工研究院

众所周知,不同时间和地点完全正确模拟气候影响不太可能,这就造成了在加速老化试验过程中,需处理若干基本问题,通过控制降解作用和可能的合成反应,把加速老化试验结果用于室外。随着塑料,表面涂层及织物材料的不断发展,加速老化仪已成... 详细信息

众所周知,不同时间和地点完全正确模拟气候影响不太可能,这就造成了在加速老化试验过程中,需处理若干基本问题,通过控制降解作用和可能的合成反应,把加速老化试验结果用于室外。随着塑料,表面涂层及织物材料的不断发展,加速老化仪已成为不可缺少的。但即使采用室外老化也不可能用任何方法消除室外气候影响不同状况,所以人们就假想了一

关键词：甲基丙烯酸板材马丁烯酸成材气体放电灯氖灯滤光片冲击韧性冲击强度试验样品 UV 丙烯酸类高聚物加速老化试验试验仪

3.0T MRI与高分辨力超声对颈动脉内-中膜厚度和可扩张性测量的比较

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国际医学放射学杂志 2009年第4期32卷 413-414页

作者： A.Harloff T.Zech A.Frydrychowicz M.Schumacher j.Schllhorn j.hennig 刘学焕 Department of Neurology and Clinical Neurophysiology University of Freiburg

评价3．0TMRI检查对于评估32例健康志愿者及20例重度颈内动脉狭窄病人的颈总动脉（CCA）形态及功能的价值。颈总动脉管壁厚度通过多层2D T2快速自旋回波黑血技术获得,并与超声测量的中-内膜厚度（IMT）相比较。颈总动脉可扩张系数（DC... 详细信息

评价3．0TMRI检查对于评估32例健康志愿者及20例重度颈内动脉狭窄病人的颈总动脉（CCA）形态及功能的价值。颈总动脉管壁厚度通过多层2D T2快速自旋回波黑血技术获得,并与超声测量的中-内膜厚度（IMT）相比较。颈总动脉可扩张系数（DC）通过血压和心电门控的3D T1电影MRI及M型超声检查测得一个心动周期颈总动脉的直径变化而获得量化指标。除了MRI测量值普遍较高外．两种方法对于志愿者及病人的管壁厚度和顺应性评估均具有较高一致性。

关键词：颈动脉扩张能力内-中膜厚度 MRI 超声管壁成像动脉粥样硬化

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Data-augmentation for graph neural network learning of the relaxed energies of unrelaxed structures

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npj Computational Materials 2022年第1期8卷 2037-2043页

作者： jason Gibson Ajinkya Hire Richard G.hennig Department of Materials Science and Engineering University of FloridaGainesvilleFL32611USA Quantum Theory Project University of FloridaGainesvilleFL32611USA

Computational materials discovery has grown in utility over the past decade due to advances in computing power and crystal structure prediction algorithms(CSPA).However,the computational cost of the ab initio calculations required by CSPA limits its utility to small unit cells,reducing the compositional and structural space the algorithms can *** studies have bypassed unneeded ab initio calculations by utilizing machine learning to predict the stability of a ***,graph neural networks trained on large datasets of relaxed structures display high fidelity in predicting formation ***,the geometries of structures produced by CSPA deviate from the relaxed state,which leads to poor predictions,hindering the model’s ability to filter unstable *** remedy this behavior,we propose a simple,physically motivated,computationally efficient perturbation technique that augments training data,improving predictions on unrelaxed structures by 66%.Finally,we show how this error reduction can accelerate CSPA.

关键词： material relaxed utilizing

A Sultone Route to the Antileukemic 1,10-Seco-Eudesmanolides (-)-Eriolanin and (-)-Eriolangin

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复旦学报（自然科学版） 2005年第5期44卷 730-731页

作者： j. Merten A. hennig P. Metz Institut für Organische Chemie TU Dresden Bergstr. 66 D-01069 Dresden GermanyInstitut für Organische Chemie TU Dresden Bergstr. 66 D-01069 Dresden GermanyInstitut für Organische Chemie TU Dresden Bergstr. 66 D-01069 Dresden Germany

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Ultra-fast interpretable machine-learning potentials

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npj Computational Materials 2023年第1期9卷 649-657页

作者： Stephen R.Xie Matthias Rupp Richard G.hennig Department of Materials Science and Engineering University of FloridaGainesvilleFLUSA Quantum Theory Project University of FloridaGainesvilleFLUSA Department of Computer and Information Science University of KonstanzKonstanzGermany Materials Research and Technology Department Luxembourg Institute of Science and Technology(LIST)Esch-sur-AlzetteLuxembourg

All-atom dynamics simulations are an indispensable quantitative tool in physics,chemistry,and materials science,but large systems and long simulation times remain challenging due to the trade-off between computational efficiency and predictive *** address this challenge,we combine effective two-and three-body potentials in a cubic B-spline basis with regularized linear regression to obtain machine-learning potentials that are physically interpretable,sufficiently accurate for applications,as fast as the fastest traditional empirical potentials,and two to four orders of magnitude faster than state-of-the-art machine-learning *** data from empirical potentials,we demonstrate the exact retrieval of the *** data from density functional theory,the predicted energies,forces,and derived properties,including phonon spectra,elastic constants,and melting points,closely match those of the reference *** introduced potentials might contribute towards accurate all-atom dynamics simulations of large atomistic systems over long-time scales.

关键词： method spline faster

Machine learning of superconducting critical temperature from Eliashberg theory

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npj Computational Materials 2022年第1期8卷 113-120页

作者： S.R.Xie Y.Quan A.C.Hire B.Deng j.M.DeStefano I.Salinas U.S.Shah L.Fanfarillo j.Lim j.Kim G.R.Stewart j.j.Hamlin P.j.Hirschfeld R.G.hennig Department of Materials Science and Engineering University of FloridaGainesvilleFL32611USA Quantum Theory Project University of FloridaGainesvilleFL32611USA Department of Physics University of FloridaGainesvilleFL32611USA Scuola Internazionale Superiore di Studi Avanzati(SISSA) Via Bonomea 26534136TriesteItaly

The Eliashberg theory of superconductivity accounts for the fundamental physics of conventional superconductors,including the retardation of the interaction and the Coulomb pseudopotential,to predict the critical temperature T_(c).McMillan,Allen,and Dynes derived approximate closed-form expressions for the critical temperature within this theory,which depends on the electron–phonon spectral functionα^(2)F(ω).Here we show that modern machine-learning techniques can substantially improve these formulae,accounting for more general shapes of theα^(2)F *** symbolic regression and the SISSO framework,together with a database of artificially generatedα^(2)F functions and numerical solutions of the Eliashberg equations,we derive a formula for T_(c)that performs as well as Allen–Dynes for low-T_(c)superconductors and substantially better for higher-T_(c)*** corrects the systematic underestimation of Tc while reproducing the physical constraints originally outlined by Allen and *** equation should replace the Allen–Dynes formula for the prediction of higher-temperature superconductors.

关键词： function. critical theory

一种获得无油高真空和超高真空的新式高效涡轮分子泵

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真空 1975年第S1期 17-22页

作者： j· hennig 王益芳沈阳真空技术研究所

对涡轮分子泵的性能作了简单的总结之后就开始考虑到设计一种新式的高效涡轮分子泵。通过提高转子的转速或者改进转子叶轮的几何形状，就能提高抽速。压缩比和抽速之间的关系是设计新式涡轮分子泵的决定性因素。对氢气的压缩比在低于３... 详细信息

对涡轮分子泵的性能作了简单的总结之后就开始考虑到设计一种新式的高效涡轮分子泵。通过提高转子的转速或者改进转子叶轮的几何形状，就能提高抽速。压缩比和抽速之间的关系是设计新式涡轮分子泵的决定性因素。对氢气的压缩比在低于３００时就会造成对轻气体（Ｈ２，Ｈｅ）的抽速的显著下降。由所能达到的最大有效抽速和维修问题来决定是卧式转子还是立式转子。本文指出，目前先进的高效涡轮分子泵应该是卧式双转子、不透光性的叶轮结构、合适的最佳泵体和由电子传动。

关键词：涡轮分子泵压缩比双转子压力比叶轮结构抽速超高真空