鉴于化学行业对绿色和可持续技术的需求不断增长,他们的原子有效和选择性氧化反应代表了一个关键的挑战。 [1-5]一氧化二氮,N 2 O,在解决此问题中起着重要的作用。 虽然它是一种良好的特种化学物质,主要以其用作麻醉而闻名,但在1980年代,它已开始引起作为选择性氧化剂的大幅关注。 由于其捐赠单个氧原子的能力,它避免了过度氧化的风险,并且尤其是在生态上良性n 2作为唯一的副产品,将其作为许多常规氧化剂的绿色替代品。 [6-8]在接下来的几年中,N 2 O已被证明可以解锁苯对苯酚或甲烷至甲醇的一步氧化的独特途径。 [9,10]前者的高度选择性和便利性,导致了1990年代后期的Alphox过程。 在其中,Boreskov Institute鉴于化学行业对绿色和可持续技术的需求不断增长,他们的原子有效和选择性氧化反应代表了一个关键的挑战。[1-5]一氧化二氮,N 2 O,在解决此问题中起着重要的作用。虽然它是一种良好的特种化学物质,主要以其用作麻醉而闻名,但在1980年代,它已开始引起作为选择性氧化剂的大幅关注。由于其捐赠单个氧原子的能力,它避免了过度氧化的风险,并且尤其是在生态上良性n 2作为唯一的副产品,将其作为许多常规氧化剂的绿色替代品。[6-8]在接下来的几年中,N 2 O已被证明可以解锁苯对苯酚或甲烷至甲醇的一步氧化的独特途径。[9,10]前者的高度选择性和便利性,导致了1990年代后期的Alphox过程。在其中,Boreskov Institute在其中,Boreskov Institute
组织Cu,Fe和Zn作为实验四甲甲基脑病的主要决定因素。生命科学, /3:897(1973)。24。Packer,L。和Jacobs,E。E。:磷酸化与线粒体呼吸链的末端段的耦合。Biochim。Biphys。 Acta,57:37 I(1962)。 25。 Patel,A。J.,Michaelson,I。 A.,Cremer,J.E。和Balazs,r。:哺乳的大脑的代谢,sucking剂的大鼠被无机铅陶醉。 J. Neurochem。,22:581(1974)。 26。 Patel,A。J.,Michaelson,I。 A.,Cremer,J。E.和Balazs,r。:年轻大鼠摄入铅的大脑中的代谢室内的变化。 J. Neurochem。,22:591(1974)。 27。 Pentschew,A。和Garro,f。:哺乳老鼠的铅瘤性脑病及其对卟啉症神经疾病的影响。 Acta Neuropathol。,6:266(1966)。 28。 Potter,V。R.,Schneider,W。C.和Liebl,G。J。:新生大鼠组织生长和分化过程中的酶变化。 Cancer Res。,5:21(1945)。 29。 Rhyne,B。C.和Goyer,R。A。:实验性铅中毒中肾脏线粒体的细胞色素含量。 EXP。 mal。 Pathol。,14:386(1971)。 30。 Sanadi,D。R.和Jacobs,E。E。:细胞色素氧化酶区域(现场ILL)的氧化磷酸化测定。 JO:38(1967)。 31。 Scott,K。M.,Hwang,K。M.,Jurkowitz。 xxi!l。Biphys。Acta,57:37 I(1962)。25。Patel,A。J.,Michaelson,I。A.,Cremer,J.E。和Balazs,r。:哺乳的大脑的代谢,sucking剂的大鼠被无机铅陶醉。 J. Neurochem。,22:581(1974)。 26。 Patel,A。J.,Michaelson,I。 A.,Cremer,J。E.和Balazs,r。:年轻大鼠摄入铅的大脑中的代谢室内的变化。 J. Neurochem。,22:591(1974)。 27。 Pentschew,A。和Garro,f。:哺乳老鼠的铅瘤性脑病及其对卟啉症神经疾病的影响。 Acta Neuropathol。,6:266(1966)。 28。 Potter,V。R.,Schneider,W。C.和Liebl,G。J。:新生大鼠组织生长和分化过程中的酶变化。 Cancer Res。,5:21(1945)。 29。 Rhyne,B。C.和Goyer,R。A。:实验性铅中毒中肾脏线粒体的细胞色素含量。 EXP。 mal。 Pathol。,14:386(1971)。 30。 Sanadi,D。R.和Jacobs,E。E。:细胞色素氧化酶区域(现场ILL)的氧化磷酸化测定。 JO:38(1967)。 31。 Scott,K。M.,Hwang,K。M.,Jurkowitz。 xxi!l。A.,Cremer,J.E。和Balazs,r。:哺乳的大脑的代谢,sucking剂的大鼠被无机铅陶醉。J.Neurochem。,22:581(1974)。26。Patel,A。J.,Michaelson,I。A.,Cremer,J。E.和Balazs,r。:年轻大鼠摄入铅的大脑中的代谢室内的变化。J.Neurochem。,22:591(1974)。27。Pentschew,A。和Garro,f。:哺乳老鼠的铅瘤性脑病及其对卟啉症神经疾病的影响。Acta Neuropathol。,6:266(1966)。28。Potter,V。R.,Schneider,W。C.和Liebl,G。J。:新生大鼠组织生长和分化过程中的酶变化。Cancer Res。,5:21(1945)。 29。 Rhyne,B。C.和Goyer,R。A。:实验性铅中毒中肾脏线粒体的细胞色素含量。 EXP。 mal。 Pathol。,14:386(1971)。 30。 Sanadi,D。R.和Jacobs,E。E。:细胞色素氧化酶区域(现场ILL)的氧化磷酸化测定。 JO:38(1967)。 31。 Scott,K。M.,Hwang,K。M.,Jurkowitz。 xxi!l。Cancer Res。,5:21(1945)。29。Rhyne,B。C.和Goyer,R。A。:实验性铅中毒中肾脏线粒体的细胞色素含量。EXP。mal。Pathol。,14:386(1971)。30。Sanadi,D。R.和Jacobs,E。E。:细胞色素氧化酶区域(现场ILL)的氧化磷酸化测定。JO:38(1967)。 31。 Scott,K。M.,Hwang,K。M.,Jurkowitz。 xxi!l。JO:38(1967)。31。Scott,K。M.,Hwang,K。M.,Jurkowitz。 xxi!l。Scott,K。M.,Hwang,K。M.,Jurkowitz。xxi!l。M.和Brierly,G。P。:通过心脏线粒体运输离子。铅对线粒体反应的影响。
摘要:碳纳米植物是一类碳纳米 - 合金支出,已通过来自各种前体的不同途径和方法合成。所选的前体,合成方法和条件可以强烈改变所得材料及其预期应用的理化特性。在此,通过将热解和化学氧化方法结合使用D-葡萄糖从D-葡萄糖中合成碳纳米植物(CND)。在产物和量子产率上研究了热解温度,氧化剂的等效物和回流时间的影响。在最佳条件下(300°C的热解温度,4.41等于H 2 O 2,90分钟的回流)CNDS分别获得了40%和3.6%的产品和量子收率。获得的CND被负电荷(ζ - -potential = - 32 mV),非常分散在水中,平均直径为2.2 nm。此外,在CNDS合成过程中,引入了氢氧化铵(NH 4 OH)作为脱水和/或钝化剂,导致产物和量子产率的显着提高约为1.5和3.76倍。合成的CND显示出针对不同革兰氏阳性和革兰氏阴性细菌菌株的广泛抗菌活性。两个合成的CND都会导致高度菌落形成单位还原(CFU),大多数测试细菌菌株的范围从98%至99.99%。然而,在没有NH 4 OH的情况下合成的CND,由于充满氧化基团的负电荷的表面,在区域抑制和最小抑制浓度方面表现更好。含有高氧纳米模型的抗菌活性升高与其ROS形成能力直接相关。关键字:D-葡萄糖,热解,氧化,细菌感染,最小抑制浓度,CFU降低■简介
数据重播是图像的成功增量学习技术。它通过保留原始或合成的先前数据的储存库来防止灾难性的遗忘,以确保模型在适应新颖概念的同时保留过去的知识。但是,它在视频域中的应用是基本的,因为它只是存储了框架以进行动作识别。本文首次探讨了视频数据重播技术的递增动作分割,重点是动作时间段。我们提出了一个时间连贯的动作(TCA)模型,该模型代表使用生成模型而不是存储单个帧的动作。捕获时间连贯性的调节变量的集成使我们的模型了解随着时间的流逝的作用进化。因此,TCA为重播产生的动作段是多种多样的,并且在时间上是连贯的。在早餐数据集上的10任任务增量设置中,与基准相比,我们的AP可以显着提高准确性高达22%。
合成生物学是一个新兴的研究领域,科学家可以构建新的生物系统并重新设计现有的生物系统。我们修改基因组的能力深刻影响了我们进行科学研究或设计新医疗疗法的方式。重新发明生物学所产生的新兴后果已经开始影响社会。例如,工程化的人类免疫 T 细胞 (CAR-T) 以出色的表现治愈了癌症 1 ,或“离体”基因疗法成功治愈了严重的遗传疾病,如“泡泡男孩” 2 或镰状细胞病 3 。此外,还出现了多种非医疗应用。已经开发出生长更快的转基因鲑鱼 4 ,或腐烂较少的“CRISPR 蘑菇” 5 。也许有一天,合成生物学可以帮助复活灭绝的物种 6 。生物技术将对我们的生活产生越来越大的影响。
背景:已提出合成计算机断层扫描(SCT),并越来越多地采用以实现基于磁共振成像(MRI)的放射疗法。深度学习(DL)最近证明了从固定MRI采集中生成准确的SCT的能力。但是,由于模型概括不良,MRI方案可能会随着时间的推移而随着时间的流逝而变化或不同。目的:研究域随机化(DR)以增加脑SCT生成DL模型的概括。方法:收集了95例接受RT患者的CT和相应的T 1加权MRI,带有 /无对比度,T 2加权和FLAIR MRI,考虑到可以研究概括的未见序列的能力。“基线”生成对抗网络进行了 /没有天赋序列的训练,以测试模型在没有DR的情况下的性能。基于SCT的剂量计划的图像相似性和准确性对CT进行了评估,以选择针对基线的表现最佳的DR方法。结果:基线模型在FLAIR上的性能最差,平均绝对误差(MAE)= 106±20.7 HU(平均值±σ)。在MAE = 99.0±14.9 HU的DR模型中,Flair上的性能显着提高,但仍然不如基线 + Flair模型的性能(MAE = 72.6±10.1 HU)。同样,对于DR VS基线,获得了γ速率的提高。结论:DR提高了仅在获得的MRI上训练的未见序列上的图像相似性和剂量准确性。DR使模型更加稳健,从而减少了在未见序列上应用模型时重新训练的需求,并且无法进行重新训练。
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摘要。文本对图像合成是机器学习中最具挑战性和最受欢迎的任务之一,许多模型旨在提高该领域的性能。深融合生成的对抗网络(DF-GAN)是图像生成的直接但有效的模型,但它具有三个关键局限性。首先,它仅支持句子级文本描述,从而限制了其从文字级输入中提取细颗粒特征的能力。第二,可以优化残差层和块的结构以及关键参数,以提高性能。第三,现有的评估指标,例如FréchetInception距离(FID),倾向于不适当地强调无关紧要的功能,例如背景,当重点放在生成特定对象上时,这是有问题的。为了解决这些问题,我们引入了一个新的文本编码器,该编码器增强了具有处理单词级描述能力的模型,从而导致更精确和文本一致的图像生成。此外,我们优化了关键参数,并重新设计了卷积和残留网络结构,从而产生了更高质量的图像并减少了运行时间。最后,我们提出了一种量身定制的新评估理论,以评估生成图像中特定对象的质量。这些改进使增强的DF-GAN在有效地产生高质量的文本分配图像方面更有效。
