Greetings from Ann Arbor, Mich., Horse-Shoe Curve on the Boulevard,

No. 19074

The principles of the differential calculus; with its application to curves and curve surfaces ...

Mode of access: Internet.

Zur Invarianten- und Funktionentheorie einer speciellen Curve 4. Ordnung.

Thesis (doctoral)--Kaiser-Wilhelms-Universitaet-Strassburg.

Area-under-the-curve monitoring of prednisolone for dose optimization in a stable renal transplant population

Background: Renal transplant recipients were noted to appear cushingoid while on low doses of steroid as part of a triple therapy immunosuppression of cyclosporin A (CsA), prednisolone, and azathioprine. Methods: The study group comprised adult renal transplant recipients with stable graft function who had received their renal allograft a minimum of 1 year previously (43 studies undertaken in 22 men and 20 women) with median daily prednisone dose of 7 mg (range 3-10). The control group was healthy nontransplant subjects [median dose 10 mg (10-30)]. Prednisolone bioavailability was measured using a limited 6-hour area under the curve (AUC), with prednisolone measured using specific HPLC assay. Results: The median prednisolone AUC/mg dose for all transplant recipients was significantly greater than the control group by approximately 50% (316 nmol(.)h/L/mg prednisolone versus 218). AUC was significantly higher in female recipients (median 415 versus 297 for men) and in recipients receiving cyclospotin (348 versus 285). The highest AUC was in women on estrogen supplements who were receiving cyclosporin (median 595). A significantly higher proportion of patients on triple therapy had steroid side effects compared with those on steroid and azathioprine (17/27 versus 4/15), more women than men had side effects (14/16 versus 7/22), and the AUC/mg prednisone was greater in those with side effects than without (median 377 versus 288 nmol-h/L/mg). Discussion: The results are consistent with the hypothesis that CsA increases the bioavailability of prednisolone, most likely through inhibition of beta-glycoprotein. The increased exposure to steroid increased the side-effect profile of steroids in the majority of patients. Because the major contributor to AUC is the maximum postdose concentration, it may be possible to use single-point monitoring (2 hours postdose) for routine clinical studies.

Effect of curve fitting parameters on quantitative analysis of Fe0.94O and Fe2O3 using XPS

The XPS peaks of Fe 3p for Fe2+ and Fe3+ in FeO and Fe2O3, respectively, have been measured and the effects of curve fitting parameters on interpretation of the data have been analysed. Firstly, the peak fit parameters, i.e. (1) the number of peaks to be deconvoluted, (2) the range of the peak for back ground subtraction, (3) straight line (Li) or the Shirley (Sh) background subtraction method, (4) GL ratio (the ratio of Gaussian and Lorentzian contribution to the peak shape) and (5) asymmetry factor (AS), are manually selected. Secondly, the standard peak fit parameters were systematically investigated. The peak shape was fitted to a Voigt function by changing the peak position, the peak height and the full width at half maximum (FWHM) to minimize the chi(2). The recommended peak positions and peak parameters for Fe2+ and Fe3+ in iron oxides have been determined. (c) 2006 Elsevier B.V. All rights reserved.

Estimation of water retention curve from mercury intrusion porosimetry and van Genuchten model

The water retention curve (WRC) is a hydraulic characteristic of concrete required for advanced modeling of water (and thus solute) transport in variably saturated, heterogeneous concrete. Unfortunately, determination by a direct experimental method (for example, measuring equilibrium moisture levels of large samples stored in constant humidity cells) is a lengthy process, taking over 2 years for large samples. A surrogate approach is presented in which the WRC is conveniently estimated from mercury intrusion porosimetry (MIP) and validated by water sorption isotherms: The well-known Barrett, Joyner and Halenda (BJH) method of estimating the pore size distribution (PSD) from the water sorption isotherm is shown to complement the PSD derived from conventional MIP. This provides a basis for predicting the complete WRC from MIP data alone. The van Genuchten equation is used to model the combined water sorption and MIP results. It is a convenient tool for describing water retention characteristics over the full moisture content range. The van Genuchten parameter estimation based solely on MIP is shown to give a satisfactory approximation to the WRC, with a simple restriction on one. of the parameters.

The stimulus-response curve and motor unit variability in normal subjects and subjects with amyotrophic lateral sclerosis

The behavior and stability of motor units (MUs) in response to electrical stimulation of different intensities can be assessed with the stimulus-response curve, which is a graphical representation of the size of the compound muscle action potential (CMAP) in relation to stimulus intensity. To examine MU characteristics across the whole stimulus range, the variability of CMAP responses to electrical stimulation, and the differences that occur between normal and disease states, the curve was studied in 11 normal subjects and 16 subjects with amyotrophic lateral sclerosis (ALS). In normal subjects, the curve showed a gradual increase in CMAP size with increasing stimulus intensity, although one or two discrete steps were sometimes observed in the upper half of the curve, indicating the activation of large MUs at higher intensities. In ALS subjects, large discrete steps, due to loss of MUs and collateral sprouting, were frequently present. Variability of the CMAP responses was greater than baseline variability, indicating variability of MU responses, and at certain levels this variability was up to 100 mu Vms. The stimulus-response curve shows differences between normal and ALS subjects and provides information on MU activation and variability throughout the curve.

Dynamic breast MRI: Image registration and its impact on enhancement curve estimation

A novel algorithm for performing registration of dynamic contrast-enhanced (DCE) MRI data of the breast is presented. It is based on an algorithm known as iterated dynamic programming originally devised to solve the stereo matching problem. Using artificially distorted DCE-MRI breast images it is shown that the proposed algorithm is able to correct for movement and distortions over a larger range than is likely to occur during routine clinical examination. In addition, using a clinical DCE-MRI data set with an expertly labeled suspicious region, it is shown that the proposed algorithm significantly reduces the variability of the enhancement curves at the pixel level yielding more pronounced uptake and washout phases.

Sviluppo e Applicazione di Metodologie per l'Ottimizzazione di Sistemi Energetici

La riduzione dei consumi di combustibili fossili e lo sviluppo di tecnologie per il risparmio energetico sono una questione di centrale importanza sia per l’industria che per la ricerca, a causa dei drastici effetti che le emissioni di inquinanti antropogenici stanno avendo sull’ambiente. Mentre un crescente numero di normative e regolamenti vengono emessi per far fronte a questi problemi, la necessità di sviluppare tecnologie a basse emissioni sta guidando la ricerca in numerosi settori industriali. Nonostante la realizzazione di fonti energetiche rinnovabili sia vista come la soluzione più promettente nel lungo periodo, un’efficace e completa integrazione di tali tecnologie risulta ad oggi impraticabile, a causa sia di vincoli tecnici che della vastità della quota di energia prodotta, attualmente soddisfatta da fonti fossili, che le tecnologie alternative dovrebbero andare a coprire. L’ottimizzazione della produzione e della gestione energetica d’altra parte, associata allo sviluppo di tecnologie per la riduzione dei consumi energetici, rappresenta una soluzione adeguata al problema, che può al contempo essere integrata all’interno di orizzonti temporali più brevi. L’obiettivo della presente tesi è quello di investigare, sviluppare ed applicare un insieme di strumenti numerici per ottimizzare la progettazione e la gestione di processi energetici che possa essere usato per ottenere una riduzione dei consumi di combustibile ed un’ottimizzazione dell’efficienza energetica. La metodologia sviluppata si appoggia su un approccio basato sulla modellazione numerica dei sistemi, che sfrutta le capacità predittive, derivanti da una rappresentazione matematica dei processi, per sviluppare delle strategie di ottimizzazione degli stessi, a fronte di condizioni di impiego realistiche. Nello sviluppo di queste procedure, particolare enfasi viene data alla necessità di derivare delle corrette strategie di gestione, che tengano conto delle dinamiche degli impianti analizzati, per poter ottenere le migliori prestazioni durante l’effettiva fase operativa. Durante lo sviluppo della tesi il problema dell’ottimizzazione energetica è stato affrontato in riferimento a tre diverse applicazioni tecnologiche. Nella prima di queste è stato considerato un impianto multi-fonte per la soddisfazione della domanda energetica di un edificio ad uso commerciale. Poiché tale sistema utilizza una serie di molteplici tecnologie per la produzione dell’energia termica ed elettrica richiesta dalle utenze, è necessario identificare la corretta strategia di ripartizione dei carichi, in grado di garantire la massima efficienza energetica dell’impianto. Basandosi su un modello semplificato dell’impianto, il problema è stato risolto applicando un algoritmo di Programmazione Dinamica deterministico, e i risultati ottenuti sono stati comparati con quelli derivanti dall’adozione di una più semplice strategia a regole, provando in tal modo i vantaggi connessi all’adozione di una strategia di controllo ottimale. Nella seconda applicazione è stata investigata la progettazione di una soluzione ibrida per il recupero energetico da uno scavatore idraulico. Poiché diversi layout tecnologici per implementare questa soluzione possono essere concepiti e l’introduzione di componenti aggiuntivi necessita di un corretto dimensionamento, è necessario lo sviluppo di una metodologia che permetta di valutare le massime prestazioni ottenibili da ognuna di tali soluzioni alternative. Il confronto fra i diversi layout è stato perciò condotto sulla base delle prestazioni energetiche del macchinario durante un ciclo di scavo standardizzato, stimate grazie all’ausilio di un dettagliato modello dell’impianto. Poiché l’aggiunta di dispositivi per il recupero energetico introduce gradi di libertà addizionali nel sistema, è stato inoltre necessario determinare la strategia di controllo ottimale dei medesimi, al fine di poter valutare le massime prestazioni ottenibili da ciascun layout. Tale problema è stato di nuovo risolto grazie all’ausilio di un algoritmo di Programmazione Dinamica, che sfrutta un modello semplificato del sistema, ideato per lo scopo. Una volta che le prestazioni ottimali per ogni soluzione progettuale sono state determinate, è stato possibile effettuare un equo confronto fra le diverse alternative. Nella terza ed ultima applicazione è stato analizzato un impianto a ciclo Rankine organico (ORC) per il recupero di cascami termici dai gas di scarico di autovetture. Nonostante gli impianti ORC siano potenzialmente in grado di produrre rilevanti incrementi nel risparmio di combustibile di un veicolo, è necessario per il loro corretto funzionamento lo sviluppo di complesse strategie di controllo, che siano in grado di far fronte alla variabilità della fonte di calore per il processo; inoltre, contemporaneamente alla massimizzazione dei risparmi di combustibile, il sistema deve essere mantenuto in condizioni di funzionamento sicure. Per far fronte al problema, un robusto ed efficace modello dell’impianto è stato realizzato, basandosi sulla Moving Boundary Methodology, per la simulazione delle dinamiche di cambio di fase del fluido organico e la stima delle prestazioni dell’impianto. Tale modello è stato in seguito utilizzato per progettare un controllore predittivo (MPC) in grado di stimare i parametri di controllo ottimali per la gestione del sistema durante il funzionamento transitorio. Per la soluzione del corrispondente problema di ottimizzazione dinamica non lineare, un algoritmo basato sulla Particle Swarm Optimization è stato sviluppato. I risultati ottenuti con l’adozione di tale controllore sono stati confrontati con quelli ottenibili da un classico controllore proporzionale integrale (PI), mostrando nuovamente i vantaggi, da un punto di vista energetico, derivanti dall’adozione di una strategia di controllo ottima.

Upper and lower bounds on the learning curve for Gaussian processes

In this paper we introduce and illustrate non-trivial upper and lower bounds on the learning curves for one-dimensional Gaussian Processes. The analysis is carried out emphasising the effects induced on the bounds by the smoothness of the random process described by the Modified Bessel and the Squared Exponential covariance functions. We present an explanation of the early, linearly-decreasing behavior of the learning curves and the bounds as well as a study of the asymptotic behavior of the curves. The effects of the noise level and the lengthscale on the tightness of the bounds are also discussed.