살아있는 세포에서 자극 라만 산란 현미경을 이용한 신경 전달 물질 운반 이미징
자극 라만 산란(SRS) 현미경으로 중수소화된 신경 전달 물질을 이미징하여 살아있는 세포에서 신경 전달 물질 운반을 연구할 수 있습니다.
Imaging Neurotransmitter Uptake and Release in Live Cells Using Deuterium-Tagged Molecules and Stimulated Raman Scattering Microscopy
This research introduces a novel method for visualizing the uptake and release of neurotransmitters within live cells by combining deuterium-labeled neurotransmitters with stimulated Raman scattering (SRS) microscopy.
一種用於求解耦合心臟機電和血管血流動力學的多組分、多物理場計算模型
本文提出了一種創新的多組分、多物理場計算模型，用於模擬人類心血管系統，通過耦合心臟的 3D 機電模型和血管的 3D 流體力學模型，更全面地描述心血管功能。
결합된 심장 전기역학 및 혈관 혈역학 문제 해결을 위한 다중 구성 요소, 다중 물리 계산 모델
심장과 혈관의 상호 작용을 정확하게 모델링하기 위해, 본 연구에서는 심장의 3D 전기역학 모델과 혈관의 3D 유체역학 모델을 결합하는 혁신적인 다중 구성 요소 접근 방식을 제시합니다.
結合した心臓電気力学と血管血行動態を解くためのマルチコンポーネント、マルチフィジックス計算モデル
心臓と血管の複雑な相互作用を捉えるために、心臓の電気力学モデルと血管の血流モデルを組み合わせたマルチコンポーネント、マルチフィジックス計算モデルが提案されています。
Coupling 3D Cardiac Electromechanics and Vascular Hemodynamics: A Multi-Component, Multi-Physics Computational Model
This paper presents a novel computational model that couples cardiac electromechanics and vascular hemodynamics using a partitioned coupling scheme, demonstrating the feasibility of integrating specialized solvers for a more comprehensive understanding of cardiovascular function.
Computational Study of I-BODIPY as a Potential Triplet Photosensitizer for Singlet Oxygen Generation
This study uses computational methods, primarily Time-Dependent Density Functional Theory (TD-DFT), to investigate the photophysical properties of I-BODIPY, an iodine-based photosensitizer, and its potential to generate singlet oxygen for photodynamic therapy applications.
離散時間系統與連續時間系統的動態和結構關係
某些離散時間動態系統，包括那些表現出極端行為（如快速增長或振盪）的系統，可以精確地表示為連續時間系統，從而揭示這些系統在結構上的相似性和差異，並為近似分析提供新的途徑。
이산 시간 시스템과 연속 시간 시스템의 역학 및 구조 관계: 정확한 해법과 근사를 이용한 분석
이산 시간 시스템에서 나타나는 개체군 변화를 연속 시간 시스템으로 모델링하여 분석하는 방법론을 제시하고, 정확한 해법이 존재하는 경우와 근사를 활용해야 하는 경우를 구분하여 각 상황에 맞는 분석 기법과 그 결과를 제시한다.
Relating the Dynamics and Structure of Discrete and Continuous Time Systems in Population Modeling
Certain discrete-time population models can be precisely represented by continuous-time models, even with large changes between generations, revealing non-trivial relationships between their parameters and offering a powerful tool for understanding complex population dynamics.
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