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定制设计水基纳米反应器技术，用于在大气条件下生产可加工的 40 纳米以下 3D COF 纳米颗粒
共价有机骨架 (COF) 是具有固有孔隙率的晶体材料，可在各个领域提供广泛的潜在应用。然而，COF 研究领域的主要目标是实现最稳定的热力学产物，同时达到实现特定功能所必需的尺寸和结构。虽然在 2D COF 的合成和加工方面取得了重大进展，但可加工的 3D COF 纳米晶体的开发仍然具有挑战性。本文介绍了一种在环境条件下生产可加工的亚 40 纳米 3D COF 纳米粒子的水基纳米反应器技术。值得注意的是，这项技术不仅提高了合成的 3D COF 的可加工性，而且还揭示了它们在以前未探索过的领域（如纳米/微型机器人和生物医学）中的应用令人兴奋的可能性，这些领域受到较大晶体的限制。
可加热磁性纳米复合材料与 Fe3O4 纳米立方体
磁性自加热聚合物的开发是许多应用领域中备受关注的领域。磁性填料的固有磁性在这些纳米复合材料的最终加热能力中起着关键作用。因此，已经有报道称，与平均尺寸 1 相似的球形纳米粒子相比，Fe3O4 磁性纳米立方体的加热效率有所提高。该结果是由于磁各向异性的贡献，从而产生了更高的磁矫顽力，从而产生了更高的 SAR（比吸收率）值。在这项工作中，通过热分解过程合成了定义明确的 Fe3O4 纳米立方体，其平均粒径约为 70 纳米（TEM）（图 1）。通过测量交流电磁滞回线估算 SAR 值，纳米立方体分散在水中时的值约为 900 W/g，分散在琼脂（0.5% wt）中的值约为 350 W/g，频率为 403 kHz，场振幅为 30kA/m。在这种情况下，SAR 值的下降是由于介质中粒子的不动，因此是粒子的布朗运动。还描述了温度升高，与平均直径相似的球形纳米粒子相比，纳米立方体的加热性能明显增强（图 2）。最后，通过施加外部交流磁场和亥姆霍兹线圈（319 kHz、400A、约 200G，感应设备型号 EasyHeat Ambrell），研究了纳米复合材料（磁性纳米粒子重量占 30%）的加热能力。研究了聚合物圆盘厚度对最终温度的影响（厚度为 2 毫米和 4 毫米，直径为 30 毫米）。因此，厚度为 2 毫米和 4 毫米的纳米复合材料在 2 分钟后分别达到 100°C 或 250°C 的温度。
自润滑可加工衬套技术
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综合和表征溶液可加工，高电子亲和力分子掺杂剂
作者的完整列表：萨斯加，1月；加州大学戴维斯分校，尼古拉的化学Shevchenko；加州大学戴维斯（UC Davis），化学Gonel，Goktug；加州大学戴维斯分校，Zaira化学工程贝德拉·瓦尔迪斯（Bedolla Valdez）；加州大学戴维斯分校，雷切尔化学工程系；加州大学戴维斯分校，化学工程与材料科学Moule，亚当；加州大学戴维斯分校，化学工程和材料科学马斯卡，马克； UC Davis，化学
联合新闻稿 新加坡，2021 年 6 月 8 日 南洋理工大学、NP 和 NHCS 科学家发明的新型人工智能工具可加速心血管疾病的诊断 新加坡南洋理工大学 (NTU Singapore)、新加坡义安理工学院 (NP) 和新加坡国家心脏中心 (NHCS) 的一组研究人员发明了一种可以加速心血管疾病诊断的工具。 在人工智能 (AI) 的推动下，他们的创新技术使用心电图 (ECG) 来诊断冠状动脉疾病、心肌梗死和充血性心力衰竭，准确率超过 98.5%。 这种诊断工具的联合开发恰逢其时，因为新加坡过去三年来因心血管疾病导致的死亡人数有所增加。 根据新加坡心脏基金会的数据，2019 年新加坡所有死亡人数的 29.3%，即新加坡几乎三分之一的死亡，是由于心脏病或中风。科学家们希望他们的创新技术能够支持临床环境中心血管疾病的诊断，特别是在医生进行初步心电图检查时，最终加快治疗进程。研究人员使用一种名为 Gabor-卷积神经网络 (Gabor-CNN) 的人工智能机器学习算法设计了这种诊断工具，该算法模仿了人类大脑的结构和功能，使计算机能够像人类一样从过去的经验中学习。使用该算法，
联合新闻稿 新加坡，2021 年 6 月 8 日 NTU、NP 和 NHCS 科学家发明的新型人工智能工具可以加快心血管疾病的诊断 新加坡南洋理工大学 (NTU Singapore)、新加坡义安理工学院 (NP) 和新加坡国家心脏中心 (NHCS) 的一组研究人员发明了一种可以加快心血管疾病诊断的工具。在人工智能 (AI) 的推动下，他们的创新利用心电图 (ECG) 来诊断冠状动脉疾病、心肌梗死和充血性心力衰竭，准确率超过 98.5%。联合开发诊断工具非常及时，因为新加坡过去三年来因心血管疾病导致的死亡人数有所增加。据新加坡心脏基金会称，2019 年新加坡所有死亡人数中有 29.3%（几乎占新加坡死亡人数的三分之一）是心脏病或中风造成的。科学家们希望他们的创新能够支持临床环境中心血管疾病的诊断，特别是在医生进行初步心电图检查时，最终加快治疗进程。研究人员使用一种名为 Gabor-卷积神经网络 (Gabor-CNN) 的人工智能机器学习算法设计了诊断工具，该算法模仿人脑的结构和功能，使计算机能够像人类一样从过去的经验中学习。他们使用该算法，通过输入反映心血管疾病的心电图信号示例来训练他们的工具识别患者心电图中的模式。这项研究的共同作者、NHCS 心脏病学系高级顾问临床副教授 Tan Ru San 表示：“我们对一小组初步研究对象进行的研究表明，在使用常规心电图对一些常见心血管疾病进行分类的准确性方面取得了令人鼓舞的结果。虽然确认特定疾病仍需要额外的测试，但我们的诊断工具将
神经反馈相关抑制皮质 b 爆发可加速健康运动控制中的运动启动：一项双盲假对照研究
皮层-基底神经节-丘脑回路中 b 爆发异常增多与帕金森病患者的僵硬和运动迟缓有关。在健康参与者中，运动皮层中检测到的 b 爆发增多也与反应时间 (RT) 延长有关。在此，我们进一步假设，通过神经反馈训练抑制 b 爆发可改善健康受试者的运动表现。我们对 20 名人类志愿者（10 名女性）进行了一项双盲假对照研究，使用顺序神经反馈行为任务，其中神经反馈反映感觉运动皮层上 b 爆发的发生情况并进行实时量化。结果表明，神经反馈训练可帮助健康参与者学会有意识地抑制感觉运动皮层中的 b 爆发，并且训练伴随后续提示运动的 RT 减少。这些变化仅在真实反馈组中显著，而在假组中并不显著，证实了神经反馈训练对简单运动意象的影响。此外，RT 与对侧运动皮层中 b 爆发的速率和累积持续时间相关，但与平均 b 功率无关。神经反馈训练引起的 RT 减少与所有测试半球的 b 爆发减少呈正相关。这些结果加强了在健康运动控制中，感觉运动皮层中出现 b 爆发与运动启动减慢之间的联系。结果还强调了神经反馈训练在促进自愿抑制 b 爆发以加快运动启动方面的潜在益处。
神经反馈抑制皮质β爆发可加速健康运动控制中的运动启动：一项双盲假对照研究
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