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MADSCAN：用于表征回收聚合物的新热分析系统
目前，许多可回收的塑料都无法使用，因为它们的组成很难确定，因此在垃圾填埋场中被丢弃或燃烧。。当前的常规分析方法一次仅一次性塑料的量实际上只有很少的塑料（<0.1 g）。该样本量不足以代表大量的再生塑料，在这些塑料中，局部种类的聚合物可能会有很大差异，如图1.²Veridis所示，它开发了一种热分析方法，用于分析称为MADSCAN的聚合物（Massive DSC分析），该方法通过增加最高50 g的样本大小来解决此问题。当前的设置为30克。这项研究的目的是使用MADSCAN技术构建合适的数据库，该数据库可用于使用拟合分析来量化未知的聚合物样品。..图1：由局部不同聚合物组成的再生塑料示例。⁴
尿液肿瘤中的抗体 - 药物缀合物
尿肿瘤主要由肾脏，尿路上皮和前列腺恶性肿瘤组成，这些恶性肿瘤构成了显着的治疗挑战，尤其是在晚期阶段。抗体 - 药物结合物（ADC）已成为一种有前途的治疗方法，将单克隆抗体的特殊性与细胞毒性化学治疗有效载荷相结合。本评论重点介绍了ADC应用尿肿瘤应用中的最新进展，机会和挑战。我们讨论了FDA批准的ADC和其他正在研究的新型ADC，强调了它们改善患者预后的潜力。此外，我们探讨了应对挑战的策略，例如毒性管理，预测性生物标志物识别和抵抗机制。此外，我们研究了ADC与其他治疗方式的整合，包括免疫检查点抑制剂，靶向疗法和放射治疗。通过应对这些挑战并探索创新方法，ADC的发展可能显着增强晚期尿肿瘤患者的治疗选择和结果。
神经母细胞瘤中的抗体缀合物
神经母细胞瘤（NB）是一种小儿癌，通常以高风险形式表现出来，其特征是频繁复发和对常规疗法的抗性。这强调了对更有效和有针对性的治疗策略的迫切需求。一个有希望的大道是鉴定出肿瘤细胞上独特或过表达的表面抗原，这促进了抗体结合物和相关技术的发展。这些包括抗体 - 药物缀合物（ADC）和免疫毒素（ITS），它们将细胞毒性剂直接传递到肿瘤细胞，以及抗体 - 动型偶联物（AFCS），它们与高特异性型靶向恶性肿瘤结合，与表面抗原结合。此外，放射免疫疗法（RIT）允许直接与单克隆抗体直接与肿瘤细胞相关的放射性同位素的精确输送。adcs，IT和RIT代表了一种新型的抗癌药物，提供精确治疗，具有降低的全身性毒性，使得更长，更可能更有效的治疗方案。同时，AFC是诊断中有价值的工具，有助于检测和表征恶性组织。尽管NB的抗体结合物进行了进步，但仍有显着的挑战，包括优化有效载荷交付，减轻靶向效果以及解决肿瘤异质性。未来的研究还应优先考虑将这些技术的重新发现和整合到多模式治疗方案中，以改善小儿NB患者的预后。
受控释放药物输送系统中的聚合物：对属性和应用的探索
摘要本章探讨了聚合物在受控释放药物输送系统的开发和应用中的关键作用。这些系统旨在优化治疗益处，同时通过逐渐释放药物来最大程度地减少副作用。本章深入研究了聚合物的分类，包括天然，合成和半合成品种，突出了它们在各种药物输送路线中的独特特征和应用。聚合物的多功能性使创建持续释放，可生物降解，有针对性和可调药物输送系统。此外，本章讨论了聚合物及其特征的分类，并强调了安全性，生物相容性和降解率的重要性。探索了基于聚合物的受控释放系统的广泛应用，涵盖口服，透皮，可注射，眼和靶向药物输送。本章提供了有关天然聚合物（如壳聚糖和藻酸盐），合成聚合物（例如PLGA和PVA）以及半合成聚合物（如纤维素衍生物）的各种用途的见解。此外，它比较了可生物降解和不可生物降解的聚合物，从而突出了它们的环保方面。基于聚合物的受控释放系统的工作机制已详细，强调了药物掺入，基质或储层形成，扩散或侵蚀机制以及释放曲线。还讨论了环境触发器，生物降解性，有针对性的输送和监测/控制方面。受控药物输送系统增强患者的重要性
天然纤维的预处理及其作为聚合物复合材料增强材料的应用——综述
近年来，天然纤维增强复合材料由于其质量轻、耐磨、可燃、无毒、成本低和可生物降解等特性而受到广泛关注。在各种天然纤维中，亚麻、竹、剑麻、大麻、苎麻、黄麻和木纤维尤其受到关注。世界各地对利用天然纤维作为增强材料来制备各种类型复合材料进行了大量研究。然而，缺乏良好的界面黏附力、熔点低和耐湿性差使得天然纤维增强复合材料的使用不那么有吸引力。天然纤维的预处理可以清洁纤维表面、对表面进行化学改性、停止吸湿过程并增加表面粗糙度。在各种预处理技术中，接枝共聚和等离子处理是天然纤维表面改性的最佳方法。天然纤维与乙烯基单体的接枝共聚物可在基质和纤维之间提供更好的粘合性。本文回顾了预处理天然纤维在聚合物基质复合材料中的应用。还讨论了天然纤维表面改性对纤维和纤维增强聚合物复合材料性能的影响。POLYM. ENG. SCI.，49：1253–1272，2009 年。ª 2009 年塑料工程师协会
学习糖尿病时学习碳水化合物（碳水化合物）
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Guan，J.，Sagar，L。K.，Li，R.，Wang，D.，Bappi，G.，Wang，W。，…Odom，T。W.（2020）。具有受控极化模式的量子点 - 平面激光。 由约瑟夫·加布里埃尔·曼尼（Joseph Gabriel Manion）提交的论文... 用于数据增强的MCMC算法-TSPACE 使用多孔聚酰亚胺气凝胶膜 多偏二敏过程的建模和估计 添加性生产的聚合物纳米复合材料的参数分析：一项实验和多尺度研究 活体微生物饮食摄入在休闲时间和抑郁症状之间的关联中的作用：一种基于人群的研究
图3。径向极化的QD激光是从杂种W TM -SLR纳米腔实现的。（a）在线性尺度上针对不同输入泵脉冲能的正常检测角度收集的发射光谱。插图：输出发射强度是对数字尺度上输入泵脉冲能量的函数。（b）激光发射光束的远场图案。白色箭头显示输出激光模式的极化方向。（c）在选定的极化方向下的光束轮廓。白色箭头在检测器前显示线性偏振器的偏振方向。（d）在p偏振光下的小波vector上模拟带结构。黑色圆圈指示k x = 0的w tm -slr模式。红色圆圈表示在非零K x处的W TM -SLR边带。（E）在W TM -SLR边带处模拟电场（| E | 2，单位为V 2 /M 2）。在模拟中将入射光E 0的电场设置为1 V/m。
iotFlowGenerator：制作综合物联网设备的交通流动流量
多年来，Honeypots成为了解攻击者意图并欺骗攻击者花时间和资源的重要安全工具。最近，正在为物联网（IoT）设备的蜜罐诱使攻击者并学习其行为。但是，大多数现有的物联网蜜饯，甚至是高相互作用的物联网，攻击者很容易检测到，由于缺乏来自蜜罐的真实网络流量，因此可以观察到蜜罐流量。这意味着，要建立更好的蜜罐并增强网络启示功能，物联网蜜饯需要产生逼真的网络流量。为了实现这一目标，我们提出了一种基于深度学习的新方法，用于产生流量，以模仿用户和物联网设备交互所致的真实网络流量。我们的方法克服的一个关键技术挑战是缺乏特定于设备的物联网流量数据来有效训练属性。我们通过利用序列的核心生成对抗学习算法以及物联网设备常见的主要特定知识来应对这一挑战。通过使用18个IoT设备进行广泛的实验评估，我们证明了所提出的合成IoT产生工具的表现明显优于最先进的序列和数据包生成器的状态，即使与自适应攻击者也无法区分。
有效合成了富含硫硫的化合物...
对形成碳键的新方法的探索，导致结构新颖的桥接化合物的合成对科学界而言至关重要。许多桥接化合物是众所周知的天然产物和生物活性支架的部分结构，并且也是许多反应中的剂量[1]（图1）。桥接分子的结构唯一性，例如它们的设计，异常对齐和诱人的化学反应，具有较小的桥梁群体鼓励我们检查其独特的有机，猜想和光谱研究[2]。设计一种连贯的策略来访问桥接化合物的综合策略的令人震惊的综合挑战，该化合物具有非保障的热力学稳定性，在合成化学家中产生了好奇心[3]。在桥位的杂原位的紧张的杂循环部分的合成是一项迷人的合成工作，由于兴高采烈以及许多有用的特性，与碳环糖化合物相比，由于兴高采烈以及许多有用的特性，它一直在获得大量的cur现利息[4]。在1928年，奥托·迪尔斯（Otto Diels）教授和他的学生库尔特·奥尔德（Kurt Alder）报告了关于合成的[4Þ2]环加成反应的开创性工作